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HBase – 探索HFile索引机制

HFile索引结构解析

HFile中索引结构根据索引层级的不同分为两种：single-level和mutil-level，前者表示单层索引，后者表示多级索引，一般为两级或三级。HFile V1版本中只有single-level一种索引结构，V2版本中引入多级索引。之所以引入多级索引，是因为随着HFile文件越来越大，Data Block越来越多，索引数据也越来越大，已经无法全部加载到内存中（V1版本中一个Region Server的索引数据加载到内存会占用几乎6G空间），多级索引可以只加载部分索引，降低内存使用空间。上一篇文章我们提到Bloom Filter内存使用问题是促使V1版本升级到V2版本的一个原因，再加上这个原因，这两个原因就是V1版本升级到V2版本最重要的两个因素。

V2版本Index Block有两类：Root Index Block和NonRoot Index Block，其中NonRoot Index Block又分为Intermediate Index Block和Leaf Index Block两种。HFile中索引结构类似于一棵树，Root Index Block表示索引数根节点，Intermediate Index Block表示中间节点，Leaf Index block表示叶子节点，叶子节点直接指向实际数据块。

HFile中除了Data Block需要索引之外，上一篇文章提到过Bloom Block也需要索引，索引结构实际上就是采用了single-level结构，文中Bloom Index Block就是一种Root Index Block。

对于Data Block，由于HFile刚开始数据量较小，索引采用single-level结构，只有Root Index一层索引，直接指向数据块。当数据量慢慢变大，Root Index Block满了之后，索引就会变为mutil-level结构，由一层索引变为两层，根节点指向叶子节点，叶子节点指向实际数据块。如果数据量再变大，索引层级就会变为三层。

下面就针对Root index Block和NonRoot index Block两种结构进行解析，因为Root Index Block已经在上面一篇文章中分析过，此处简单带过，重点介绍NonRoot Index Block结构（InterMediate Index Block和Ieaf Index Block在内存和磁盘中存储格式相同，都为NonRoot Index Block格式）。

Root Index Block

Root Index Block表示索引树根节点索引块，可以作为bloom的直接索引，也可以作为data索引的根索引。而且对于single-level和mutil-level两种索引结构对应的Root Index Block略有不同，本文以mutil-level索引结构为例进行分析（single-level索引结构是mutual-level的一种简化场景），在内存和磁盘中的格式如下图所示：

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其中Index Entry表示具体的索引对象，每个索引对象由3个字段组成，Block Offset表示索引指向数据块的偏移量，BlockDataSize表示索引指向数据块在磁盘上的大小，BlockKey表示索引指向数据块中的第一个key。除此之外，还有另外3个字段用来记录MidKey的相关信息，MidKey表示HFile所有Data Block中中间的一个Data Block，用于在对HFile进行split操作时，快速定位HFile的中间位置。需要注意的是single-level索引结构和mutil-level结构相比，就只缺少MidKey这三个字段。

Root Index Block会在HFile解析的时候直接加载到内存中，此处需要注意在Trailer Block中有一个字段为dataIndexCount，就表示此处Index Entry的个数。因为Index Entry并不定长，只有知道Entry的个数才能正确的将所有Index Entry加载到内存。

NonRoot Index Block

当HFile中Data Block越来越多，single-level结构的索引已经不足以支撑所有数据都加载到内存，需要分化为mutil-level结构。mutil-level结构中NonRoot Index Block作为中间层节点或者叶子节点存在，无论是中间节点还是叶子节点，其都拥有相同的结构，如下图所示：

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和Root Index Block相同，NonRoot Index Block中最核心的字段也是Index Entry，用于指向叶子节点块或者数据块。不同的是，NonRoot Index Block结构中增加了block块的内部索引entry Offset字段，entry Offset表示index Entry在该block中的相对偏移量（相对于第一个index Entry)，用于实现block内的二分查找。所有非根节点索引块，包括Intermediate index block和leaf index block，在其内部定位一个key的具体索引并不是通过遍历实现，而是使用二分查找算法，这样可以更加高效快速地定位到待查找key。

HFile数据完整索引流程

了解了HFile中数据索引块的两种结构之后，就来看看如何使用这些索引数据块进行数据的高效检索。整个索引体系类似于MySQL的B+树结构，但是又有所不同，比B+树简单，并没有复杂的分裂操作。具体见下图所示：

HBase – 探索HFile索引机制

图中上面三层为索引层，在数据量不大的时候只有最上面一层，数据量大了之后开始分裂为多层，最多三层，如图所示。最下面一层为数据层，存储用户的实际keyvalue数据。这个索引树结构类似于InnoSQL的聚集索引，只是HBase并没有辅助索引的概念。

图中红线表示一次查询的索引过程（HBase中相关类为HFileBlockIndex和HFileReaderV2），基本流程可以表示为：

1. 用户输入rowkey为fb，在root index block中通过二分查找定位到fb在’a’和’m’之间，因此需要访问索引’a’指向的中间节点。因为root index block常驻内存，所以这个过程很快。

2. 将索引’a’指向的中间节点索引块加载到内存，然后通过二分查找定位到fb在index ‘d’和’h’之间，接下来访问索引’d’指向的叶子节点。

3. 同理，将索引’d’指向的中间节点索引块加载到内存，一样通过二分查找定位找到fb在index ‘f’和’g’之间，最后需要访问索引’f’指向的数据块节点。

4. 将索引’f’指向的数据块加载到内存，通过遍历的方式找到对应的keyvalue。

上述流程中因为中间节点、叶子节点和数据块都需要加载到内存，所以io次数正常为3次。但是实际上HBase为block提供了缓存机制，可以将频繁使用的block缓存在内存中，可以进一步加快实际读取过程。所以，在HBase中，通常一次随机读请求最多会产生3次io，如果数据量小（只有一层索引），数据已经缓存到了内存，就不会产生io。

索引块分裂

上文中已经提到，当数据量少、文件小的时候，只需要一个root index block就可以完成索引，即索引树只有一层。当数据不断写入，文件变大之后，索引数据也会相应变大，索引结构就会由single-level变为mulit-level，期间涉及到索引块的写入和分裂，本节来关注一下数据写入是如何引起索引块分裂的。

如果大家之前看过HBase系列另一篇博文《HBase数据写入之Memstore Flush》，可以知道memstore flush主要分为3个阶段，第一个阶段会讲memstore中的keyvalue数据snapshot，第二阶段再将这部分数据flush的HFile，并生成在临时目录，第三阶段将临时文件移动到指定的ColumnFamily目录下。很显然，第二阶段将keyvalue数据flush到HFile将会是关注的重点（flush相关代码在DefaultStoreFlusher类中）。整个flush阶段又可以分为两阶段：

1. append阶段：memstore中keyvalue首先会写入到HFile中数据块

2. finalize阶段：修改HFlie中meta元数据块，索引数据块以及Trailer数据块等

append流程

具体keyvalue数据的append以及finalize过程在HFileWriterV2文件中，其中append流程可以大体表征为：

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a. 预检查：检查key的大小是否大于前一个key，如果大于则不符合HBase顺序排列的原理，抛出异常；检查value是否是null，如果为null也抛出异常

b. block是否写满：检查当前Data Block是否已经写满，如果没有写满就直接写入keyvalue；否则就需要执行数据块落盘以及索引块修改操作；

c. 数据落盘并修改索引：如果DataBlock写满，首先将block块写入流；再生成一个leaf index entry，写入leaf Index block；再检查该leaf index block是否已经写满需要落盘，如果已经写满，就将该leaf index block写入到输出流，并且为索引树根节点root index block新增一个索引，指向叶子节点(second-level index)

d. 生成一个新的block：重新reset输出流，初始化startOffset为-1

e. 写入keyvalue：将keyvalue以流的方式写入输出流，同时需要写入memstoreTS；除此之外，如果该key是当前block的第一个key，需要赋值给变量firstKeyInBlock

finalize阶段

memstore中所有keyvalue都经过append阶段输出到HFile后，会执行一次finalize过程，主要更新HFile中meta元数据块、索引数据块以及Trailer数据块，其中对索引数据块的更新是我们关心的重点，此处详细解析，上述append流程中c步骤’数据落盘并修改索引’会使得root index block不断增多，当增大到一定程度之后就需要分裂，分裂示意图如下图所示：

HBase – 探索HFile索引机制

上图所示，分裂前索引结构为second-level结构，图中没有画出Data Blocks，根节点索引指向叶子节点索引块。finalize阶段系统会对Root Index Block进行大小检查，如果大小大于规定的大小就需要进行分裂，图中分裂过程实际上就是将原来的Root Index Block块分割成4块，每块独立形成中间节点InterMediate Index Block，系统再重新生成一个Root Index Block（图中红色部分），分别指向分割形成的4个interMediate Index Block。此时索引结构就变成了third-level结构。

总结

这篇文章是HFile结构解析的第二篇文章，主要集中介绍HFile中的数据索引块。首先分Root Index Block和NonRoot Index Block两部分对HFile中索引块进行了解析，紧接着基于此介绍了HBase如何使用索引对数据进行检索，最后结合Memstore Flush的相关知识分析了keyvalue数据写入的过程中索引块的分裂过程。希望通过这两篇文章的介绍，能够对HBase中数据存储文件HFile有一个更加全面深入的认识。

原文 http://hbasefly.com/2016/04/03/hbase_hfile_index/

正文到此结束