内存压缩
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内存压缩

77.概述

内存压缩（A.K.A Accordion）是 hbase-2.0.0 中的一项新功能。它首先在 Accordion 的 Apache HBase 博客上推出：HBase 通过内存压缩进行呼吸。引用博客：

Accordion 将 LSM 主体[ Log-Structured-Merge Tree ，HBase 所基于的设计模式]重新应用于 MemStore，以便在数据仍在 RAM 中时消除冗余和其他开销。这样做可以降低冲洗到 HDFS 的频率，从而减少写入放大和整个磁盘占用空间。由于刷新次数较少，因此 MemStore 溢出时写入操作停止的频率降低，因此写入性能得到改善。磁盘上的数据越少，对块缓存的压力越小，命中率越高，最终读取响应时间越长。最后，具有较少的磁盘写入也意味着在后台发生较少的压缩，即，从生产（读取和写入）工作中窃取的循环较少。总而言之，内存压缩的效果可以被设想为催化剂，使系统整体上移动得更快。

开发人员视图可在 Accordion：内存压缩的开发人员视图中找到。

内存压缩在高数据流失时效果最佳;当数据仍在内存中时，可以消除覆盖或过度版本。如果写入都是唯一的，则可能会拖动写入吞吐量（内存中压缩成本 CPU）。我们建议您在部署到生产之前进行测试和比较。

在本节中，我们将介绍如何启用 Accordion 和可用的配置。

78.启用

要启用内存中压缩，请在您希望行为的每个列族上设置 IN_MEMORY _COMPACTION 属性。 IN_MEMORY _COMPACTION 属性可以具有四个值之一。

无：无内存压缩。
BASIC ：基本策略启用刷新并保持刷新管道，直到我们跳过管道最大阈值，然后我们刷新到磁盘。没有内存中的压缩，但可以帮助提高吞吐量，因为数据从挥霍的原生 ConcurrentSkipListMap 数据类型转移到更紧凑（和高效）的数据类型。
EAGER ：这是 BASIC 政策加上内存压缩的冲洗（很像是对 hfiles 进行的盘上压缩）;在压缩方面，我们应用磁盘规则来消除版本，重复，ttl’d 单元格等。
ADAPTIVE ：自适应压缩适应工作负载。它根据数据中重复单元格的比例应用索引压缩或数据压缩。实验。

要在表萝卜中的 info 列系列上启用 BASIC ，请禁用该表并将该属性添加到 info 列族，然后重新启用：

hbase(main):002:0> disable 'radish'
Took 0.5570 seconds
hbase(main):003:0> alter 'radish', {NAME => 'info', IN_MEMORY_COMPACTION => 'BASIC'}
Updating all regions with the new schema...
All regions updated.
Done.
Took 1.2413 seconds
hbase(main):004:0> describe 'radish'
Table radish is DISABLED
radish
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'info', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE => 'false', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_MEMORY => 'false', CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536', METADATA => {
'IN_MEMORY_COMPACTION' => 'BASIC'}}
1 row(s)
Took 0.0239 seconds
hbase(main):005:0> enable 'radish'
Took 0.7537 seconds

请注意 INMEMORY_COMPACTION 属性如何显示为 _METADATA 映射的一部分。

还有一个全局配置， hbase.hregion.compacting.memstore.type ，您可以在 hbase-site.xml 文件中设置。使用它来设置创建新表时的默认值（在创建列族存储时，我们首先查看列族配置，查找 IN_MEMORY _COMPACTION 设置，如果没有，我们再咨询 hbase.hregion.compacting.memstore.type 值使用其内容;默认为 BASIC ）。

默认情况下，新的 hbase 系统表将具有 BASIC 内存中压缩集。为了另外指定，在新的表创建时，将 hbase.hregion.compacting.memstore.type 设置为 NONE （注意，设置此值后创建系统表将不具有追溯效果;您必须更改表格以将内存中属性设置为 NONE ）。

当内存中的刷新发生时，通过将配置的区域刷新大小（在表描述符中设置或从 hbase.hregion.memstore.flush.size 中读取）除以列族的数量然后相乘来计算 hbase.memstore.inmemoryflush.threshold.factor 。默认值为 0.014。

监视管道所承载的刷新次数，以便符合 memstore 大小调整的范围，但您也可以通过设置 hbase.hregion.compacting.pipeline.segments.limit 来设置总刷新次数的最大值 。默认值为 2。

创建列族 Store 时，它会说明哪些 memstore 类型有效。在撰写本文时，有一个老派 DefaultMemStore 填充 ConcurrentSkipListMap ，然后刷新到磁盘或新的 CompactingMemStore ，它是提供这个新功能的实现内存中压缩设施。以下是来自 RegionServer 的日志行，该日志行显示了一个名为系列的列族存储配置为使用 CompactingMemStore ：

Note how the IN_MEMORY_COMPACTION attribute shows as part of the _METADATA_ map.
2018-03-30 11:02:24,466 INFO  [Time-limited test] regionserver.HStore(325): Store=family,  memstore type=CompactingMemStore, storagePolicy=HOT, verifyBulkLoads=false, parallelPutCountPrintThreshold=10

在 CompactingMemStore 类（ org.apache.hadoop.hbase.regionserver.CompactingMemStore ）上启用 TRACE 级别日志记录，以查看其操作的详细信息。

内存压缩 - In-memory Compaction

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