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这篇文章主要介绍了Hbase FAQ热门问答有哪些,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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if [ "$distMode" == 'false' ]then"$bin"/hbase-daemon.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun master $@else"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun zookeeper"$bin"/hbase-daemon.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun master"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" \--hosts "${HBASE_REGIONSERVERS}" $commandToRun regionserver"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" \--hosts "${HBASE_BACKUP_MASTERS}" $commandToRun master-backupfi
问:HBase 2.0 的查询性能怎样优化的?
答:在HBase的读和写链路中,均会产生大量的内存垃圾和碎片。比如说写请求时需要从Connection的ByteBuffer中拷贝数据到KeyValue结构中,在把这些KeyValue结构写入memstore时,又需要将其拷贝到MSLAB中,WAL Edit的构建,Memstore的flush等等,都会产生大量的临时对象,和生命周期结束的对象。随着写压力的上升,GC的压力也会越大。读链路也同样存在这样的问题,cache的置换,block数据的decoding,写网络中的拷贝等等过程,都会无形中加重GC的负担。而HBase2.0中引入的全链路offheap功能,正是为了解决这些GC问题。大家知道Java的内存分为onheap和offheap,而GC只会整理onheap的堆。全链路Offheap,就意味着HBase在读写过程中,KeyValue的整个生命周期都会在offheap中进行,HBase自行管理offheap的内存,减少GC压力和GC停顿。
写链路的offheap包括以下几个优化:
在RPC层直接把网络流上的KeyValue读入offheap的bytebuffer中
使用offheap的MSLAB pool
使用支持offheap的Protobuf版本(3.0+)
读链路的offheap主要包括以下几个优化:
对BucketCache引用计数,避免读取时的拷贝
使用ByteBuffer做为服务端KeyValue的实现,从而使KeyValue可以存储在offheap的内存中
对BucketCache进行了一系列性能优化
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