HBase写入优化--write buff

write buff操作

前两天在观察kafka消费数据的时候，发现HBase偶尔会报一个org.apache.hadoop.hbase.RegionTooBusyException: org.apache.hadoop.hbase.RegionTooBusyException这种错误出来，从描述上看，是HBase写入太过频繁导致的。

首先来看我的写入操作代码:

/**
     * 单条更新hbase数据
     *
     * @param tableName
     *            表名
     * @param put
     *            put对象
     * @return 成功与否
     * @throws IOException
     */
    public synchronized boolean insert(String tableName, Put put) throws IOException {
        Table table = getTable(tableName);
        table.put(put);
        table.close();
        return true;
    }

这种方式写入单条数据，写入情况就是，没过来一条数据，就向HBase的region里面写入一条，操作太频繁。
解决方式:批量写入
首先，在hbase-site.xml配置文件中加入(也可以使用其他配置方式，如代码方式，但是不建议使用代码方式，发布时候还要重新编译，太麻烦):

 <property>
    <name>hbase.client.write.buffer</name>
    <value>5242880</value>
  </property>

设置达到多少时候就行写入。
接着，修改单条写入时候的代码:

public synchronized boolean insert(String tableName, Put put) throws IOException {
        HTable table  = (HTable) getTable(tableName);
        table.setAutoFlushTo(false);
        put.setDurability(Durability.SKIP_WAL);//禁用hbase的预写日志功能
        table.put(put);
        return true;
    }

这样，如果调用这个insert方法，插入数据，虽然成功返回也不报错，但是只是在客户端做一个数据累计，等达到了我设置的5M之后，才进行一次性写入。虽然这样做减少了IO次数和网络传输次数，但是，一旦客户端出错或者HBase有问题，那么这些数据就丢失掉了，对于保证数据绝对不能丢失的这种情况，建议谨慎使用。

write buff分析

• Put操作

 public void put(Put put) throws IOException {
        this.getBufferedMutator().mutate(put);
        if(this.autoFlush) {
            this.flushCommits();
        }
    }

观察HBase client的api,会发现，这里，如果是autoFlash,会立马执行一个操作，叫做flushCommits,在这个操作里面，会立即将数据写入数据库。
另外，在table进行关闭的时候，也会隐性的将数据写入数据库:

 public void close() throws IOException {
        if(!this.closed) {
            this.flushCommits();
            if(this.cleanupPoolOnClose) {
                this.pool.shutdown();

                try {
                    boolean e = false;

                    do {
                        e = this.pool.awaitTermination(60L, TimeUnit.SECONDS);
                    } while(!e);
                } catch (InterruptedException var2) {
                    this.pool.shutdownNow();
                    LOG.warn("waitForTermination interrupted");
                }
            }

            if(this.cleanupConnectionOnClose && this.connection != null) {
                this.connection.close();
            }

            this.closed = true;
        }
    }

真正的写入操作，其实是发生在:

  public void mutate(List<? extends Mutation> ms) throws InterruptedIOException, RetriesExhaustedWithDetailsException {
        if(this.closed) {
            throw new IllegalStateException("Cannot put when the BufferedMutator is closed.");
        } else {
            long toAddSize = 0L;

            Mutation m;
            for(Iterator i$ = ms.iterator(); i$.hasNext(); toAddSize += m.heapSize()) {
                m = (Mutation)i$.next();
                if(m instanceof Put) {
                    this.validatePut((Put)m);
                }
            }

            if(this.ap.hasError()) {
                this.currentWriteBufferSize.addAndGet(toAddSize);
                this.writeAsyncBuffer.addAll(ms);
                this.backgroundFlushCommits(true);
            } else {
                this.currentWriteBufferSize.addAndGet(toAddSize);
                this.writeAsyncBuffer.addAll(ms);
            }

            while(this.currentWriteBufferSize.get() > this.writeBufferSize) {
                this.backgroundFlushCommits(false);
            }

        }
    }

当当前的数据达到我们设置的buff size的时候，才会进行一个真正的写入操作。

PS:如果想让数据立即写入，可以显示调用flushCommits或者调用close方法。