网易视频云：HBase GC的前生今世 – 演进篇

网易视频云：HBase GC的前生今世–演进篇

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最原始的HBase CMS GC相当严重，经常会因为碎片过多导致Promotion Failure，严重影响业务的读写请求。幸运的是，HBase并没有止步不前，很多优化方案相继被提出并贡献

给社区，本文要介绍的就是几个比较重要的核心优化，分别是针对Memstore所作的两个优化：Thread-Local Allocation Buffer和MemStore Chunk Pool 以及针对BlockCache所作

的优化：BuckctCache方案。在详细介绍这几个优化之前有必要简单介绍一下HBase GC

优化的目标，很直观的，第一是要尽量避免长时间的Full GC，避免影响用户的读写请求；第二是尽量减少GC时间，提高读写性能；接着分别来看HBase针对GC所做的各种优化：MemStore GC优化一－Thread-Local Allocation Buffer

HBase数据写入操作实际上并没有直接将数据写入磁盘，而是先写入内存并顺序写入HLog，之后等待满足某个特定条件后统一将内存中的数据刷新到磁盘。一个RegionServer通常由多个Region组成，每张Region通常包含一张表的多个列族，而每个列族对应一块内存区域，这块内存被称为MemStore，很显然，一个RegionServer会由多个Region构成，一

个Region会由多个MemStore构成。

最原始的HBase版本存在很严重的内存碎片，经常会导致长时间的Full GC，其中最核心

的问题就出在MemStore这里。因为一个RegionServer由多个Region构成，不同Region 的数据写入到对应Memstore，在JVM看来其实是混合在一起写入Heap的，此时假如Region1上对应的所有MemStore执行落盘操作，就会出现下图所示场景：

为了优化这种内存碎片可能导致的Full GC，HBase借鉴了Arena Allocation内存管理方式，它通过顺序化分配内存、内存数据分块等特性使得内存碎片更加粗粒度，有效改善Full GC 情况；

具体实现原理如下：

1. 每个MemStore会实例化出来一个MemStoreLAB

2. MemStoreLAB会申请一个2M大小的Chunk数组和一个Chunk偏移量，初始值为0

3. 当一个KeyValue值插入MemStore后，MemStoreLAB会首先通过KeyValue.getBuffer()取得data数组，并将data数组复制到Chunk数组中，之后再将Chunk偏移量往前移动data.length

4. 如果当前Chunk满了之后，再调用new byte[ 2 * 1024 * 1024]申请一个新的Chunk

很显然，通过申请2M大小的Chunk可以使得内存碎片更加粗粒度，官方在优化前后通过设置-xx:PrintFLSStatistics = 1 统计了老生代的Max Chunk Size分别随时间的变化曲线，如下图所示：

由上图可以看出，未优化前碎片会大量出现导致频繁的Full GC，优化后虽然依然会产生大量碎片，但是最大碎片大小一直会维持在1e＋08左右，极大地降低了Full GC频率。MemStore GC优化二– MemStore Chunk Pool

然而一旦一个Chunk写满之后，系统就会重新申请一个新的Chunk，这些Chunk大部分都会经过多次YGC之后晋升到老生代，如果某个Chunk再没有被引用就会被JVM垃圾回收。很显然，不断申请新的Chunk会导致YGC频率不断增多，YGC频率增加必然会导致晋升到老生代的Chunk增多，进而增加CMS GC发生的频率。如果这些Chunk能够被循环利用，系统就不需要申请新的Chunk，这样就会使得YGC频率降低，晋升到老生代的Chunk 就会减少，CMS GC发生的频率就会降低。这就是MemStore Chunk Pool的核心思想，具体实现如下：

1. 系统会创建一个Chunk Pool来管理所有未被引用的chunks，这些chunk就不会再被JVM当作垃圾回收掉了

2. 如果一个Chunk没有再被引用，将其放入Chunk Pool

3. 如果当前Chunk Pool已经达到了容量最大值，就不会再接纳新的Chunk

4. 如果需要申请新的Chunk来存储KeyValue，首先从Chunk Pool中获取，如果能够获取得到就重复利用，如果为null就重新申请一个新的Chunk

官方针对该优化也进行了简单的测试，使用jstat -gcutil对优化前后的JVM GC情况进行了统计，具体的测试条件和测试结果如下所示：

很显然，经过优化后YGC时间降低了40+％左右，FGC的次数以及时间更是大幅下降。

BlockCache优化－BuckctCache方案

对于需要深入了解HBase针对BlockCache所做的GC优化的朋友，强烈建议首先阅读之前的3篇BlockCache系列博文：part1 , part2 和part3。文中重点介绍了BlockCache的两种实现方案：LRUBlockCache和BucketCache。

其中LRUBlockCache是目前HBase的默认方案，这种方案会将内存区分为3个部分：single-access区、mutil-access区以及in-memory区，一个Block块从HDFS中加载出来之后首先放入signle区，后续如果有多次请求访问到这块数据的话，就会将这块数据移到mutil-access区。随着Block数据从single-access区晋升到mutil-access区，基本就伴随着对应的内存对象从young区到old区，晋升到old区的Block被淘汰后会变为内存垃圾，