hbase的Region分裂代码分析
region分裂有2种触发情景：1是用户手动触发(参见HRegionServer的splitRegion方法)，2是后台flush线程flush完一个region的memstore时，会去检查这个region是否需要分裂(参见MemStoreFlushe的flushRegion方法)。这两种情景在代码实现上并无多大差异。
1.下面以手动的split为例分析，手动split有HregionServer的splitRegion开始
@Override//手动split的实现 public void splitRegion(HRegionInfo regionInfo, byte[] splitPoint) throws NotServingRegionException, IOException { checkOpen(); HRegion region = getRegion(regionInfo.getRegionName()); region.flushcache();//刷新memstore，减少内存堆积 region.forceSplit(splitPoint);//强制split compactSplitThread.requestSplit(region, region.checkSplit());//通过compactSplitThread线程池完成split，具体由SplitRequest的run方法负责，SplitRequest内部会创建一个SplitTransaction来完成split其中compactSplitThread.requestSplit(region, region.checkSplit())中region.checkSplit()会计算该region的分裂点,看代码
public byte[] checkSplit() { // Cant split ROOT/META //默认使用IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy的分裂检查实现，有两种情况需要分裂： // 1.splitRequest=true // 2.check到该region下有store大于阀值，这个阀值和hbase.hregion.max.filesize和该region所在的RegionServer上和该Region属于同一表的region个数有关，具体见 getSizeToCheck方法。注意，如果该region下存在一个storefile是reference类型的文件则不能split if (!splitPolicy.shouldSplit()) { return null; } //判定该region是否分裂，如果有reference的storefile则不分裂，否则使用StoreFile.Reader得到最大的storefile，通过HFileBlockIndex得到该最大storefile的midkey TODO midkey的获得还需深入细看 byte[] ret = splitPolicy.getSplitPoint(); return ret;if (!st.prepare()) return; //再次判断有没有reference的region，创建两个新的region对象，代表分裂后产生的两个dautghter region st.execute(this.server, this.server);
下面分析下SplitRequest的execute做了什么
public PairOfSameType HRegion execute(final Server server, final RegionServerServices services) throws IOException { PairOfSameType HRegion regions = createDaughters(server, services);//在zk上创建一个ephemeral node，以防regionserver在分裂过程中down掉，Zookeeper临时路径是/hbase/region-in-transition/regionEncodedName，在parent region的hdfs下创建.splits文件夹，关闭当前待分裂region openDaughters(server, services, regions.getFirst(), regions.getSecond()); transitionZKNode(server, services, regions.getFirst(), regions.getSecond()); return regions; 先分析createDaughters PairOfSameType HRegion createDaughters(final Server server, final RegionServerServices services) throws IOException { this.fileSplitTimeout = testing ? this.fileSplitTimeout : server.getConfiguration().getLong("hbase.regionserver.fileSplitTimeout", this.fileSplitTimeout);//split超时时间，默认30s if (server != null server.getZooKeeper() != null) { try { createNodeSplitting(server.getZooKeeper(), this.parent.getRegionInfo(), server.getServerName());//在zk创建一个临时的节点，保存split状态为RS_ZK_REGION_SPLITTING，表示开始region分裂 } catch (KeeperException e) { throw new IOException("Failed creating SPLITTING znode on " + this.parent.getRegionNameAsString(), e); } } createSplitDir(this.parent.getFilesystem(), this.splitdir); //在hdfs上为这个region的split过程创建临时工作目录/hbase/tableName/regionEncodedName/.splits this.journal.add(JournalEntry.CREATE_SPLIT_DIR); List StoreFile hstoreFilesToSplit = null; Exception exceptionToThrow = null; try{ hstoreFilesToSplit = this.parent.close(false); //关闭当前region，关闭前会等待region的flush和compact都完成(通过writestate同步实现)，还会判断memstore的size小于5m(默认)时，会preFlush,然后关闭该region,region停止读写 } catch (Exception e) { exceptionToThrow = e; } if (!testing) { services.removeFromOnlineRegions(this.parent.getRegionInfo().getEncodedName()); //从regionserver的online服务中移除 } this.journal.add(JournalEntry.OFFLINED_PARENT); splitStoreFiles(this.splitdir, hstoreFilesToSplit);//通过创建与该region下storefile个数相同的线程池子进行并行分裂,见StoreFileSplitter的splitStoreFile方法,其核心走StoreFile.split方法 this.journal.add(JournalEntry.STARTED_REGION_A_CREATION); HRegion a = createDaughterRegion(this.hri_a, this.parent.rsServices); //region读写数为父region的一半 this.journal.add(JournalEntry.STARTED_REGION_B_CREATION); HRegion b = createDaughterRegion(this.hri_b, this.parent.rsServices); if (!testing) { //在.META.表中下线split的region，修改.META.表的该region信息，把offline split设置为true，添加列：splitA和splitB MetaEditor.offlineParentInMeta(server.getCatalogTracker(), this.parent.getRegionInfo(), a.getRegionInfo(), b.getRegionInfo()); }StoreFile的split方法
static Path split(final FileSystem fs, final Path splitDir, final StoreFile f, final byte [] splitRow, final Reference.Range range) throws IOException { // 检查split的key是否在storefile中 if (range == Reference.Range.bottom) { //check if smaller than first key KeyValue splitKey = KeyValue.createLastOnRow(splitRow); byte[] firstKey = f.createReader().getFirstKey(); // If firstKey is null means storefile is empty. if (firstKey == null) return null; if (f.getReader().getComparator().compare(splitKey.getBuffer(), splitKey.getKeyOffset(), splitKey.getKeyLength(), firstKey, 0, firstKey.length) 0) { return null; } } else { //check if larger than last key. KeyValue splitKey = KeyValue.createFirstOnRow(splitRow); byte[] lastKey = f.createReader().getLastKey(); // If lastKey is null means storefile is empty. if (lastKey == null) return null; if (f.getReader().getComparator().compare(splitKey.getBuffer(), splitKey.getKeyOffset(), splitKey.getKeyLength(), lastKey, 0, lastKey.length) 0) { return null; } } /*生成类型为reference的storefile文件,比如encode name为a，column family为cf(该cf下有名为hfile的storefile)的region分裂后会形成名为b和c的引用文件，此时在hdfs中该region下的目录结构为 /hbase/tableName/a/cf/hfile /hbase/tableName/b/.splits/cf/hfile.a /hbase/tableName/c/.splits/cf/hfile.a 这两个引用文件的storefile的内容由原storefile的中间rowkey和range组成，reference文件的个数与原split region的storefile文件个数相同 Reference r = new Reference(splitRow, range); String parentRegionName = f.getPath().getParent().getParent().getName(); Path p = new Path(splitDir, f.getPath().getName() + "." + parentRegionName); return r.write(fs, p);再来看一下openDaughters
void openDaughters(final Server server, final RegionServerServices services, HRegion a, HRegion b) throws IOException { //并行打开两个daughters DaughterOpener aOpener = new DaughterOpener(server, a); DaughterOpener bOpener = new DaughterOpener(server, b); aOpener.start(); bOpener.start(); if (services != null) { try { services.postOpenDeployTasks(b, server.getCatalogTracker(), true); // compact有references的storefile，compact操作最终清理掉这些reference文件，并把实际文件的内容写到region中去。将regioninfo信息和location的位置信息put到.META.表中 services.addToOnlineRegions(b); //添加region对象到regionserver的online列表中，终于可以对外提供服务了 services.postOpenDeployTasks(a, server.getCatalogTracker(), true); services.addToOnlineRegions(a); } catch (KeeperException ke) { throw new IOException(ke); } } }最后梳理下整个流程：
检查该region是否需要分裂，如果满足分裂条件，则通过region.checkSplit()拿到midkey，并把该分裂请求SplitRequest提交给后台的CompactSplitThread线程池去执行，SplitRequest内部会创建SplitTransaction来实现分裂，其过程如下：
* 根据该region和midkey创建两个新的region对象HRegionInfo，代表分裂后的两个dautghter region
* 在zk上创建一个临时节点(名称为“/hbase/region-in-transition/region-name”的znode)，以防regionserver在分裂过程中down掉，保存split状态为RS_ZK_REGION_SPLITTING，表示开始region分裂。同时因为master一直watch znode(/hbase/region-in-transition),所以master会知道这个region的变化，以防master对其进行move等操作
* 在该region所在的hdfs路径下创建.splits文件夹
* 关闭该region，关闭前会等待region的flush和compact都完成(通过writestate同步实现)，还会判断如果memstore的size小于5m(默认)时，会preFlush,然后关闭该region,region停止读写,并从regionserver的online服务中移除
* 通过创建与该region下storefile个数相同的线程池子进行storefile的并行分裂,见StoreFileSplitter的splitStoreFile方法,其核心走StoreFile.split方法，其生成类型为reference的storefile文件,比如encode name为a，column family为cf(该cf下有名为hfile的storefile)的region分裂后会形成名为b和c的引用文件，此时在hdfs中该region下的目录结构为
/hbase/tableName/a/cf/hfile
/hbase/tableName/b/.splits/cf/hfile.a
/hbase/tableName/c/.splits/cf/hfile.a
这两个引用文件的storefile的内容由原storefile的中间rowkey和range组成，reference文件的个数与原split region的storefile文件个数相同
* 在.META.表中下线split的region，修改.META.表的该region信息，把offline split设置为true，添加列：splitA和splitB
* 并行打开两个daughters region，CompactSplitThread后台线程会compact有references的storefile，compact操作最终清理掉这些reference文件，把实际文件的内容写到daughters region中去。并将daughter region的regioninfo信息和location的位置信息put到.META.表中
* 添加region对象到regionserver的online列表中，终于可以对外提供服务了
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参考文章：
http://blog.csdn.net/c77_cn/article/details/38758545
http://www.cnblogs.com/foxmailed/p/3970050.html
HBase Region合并分析 1.概述 HBase中表的基本单位是Region，日常在调用HBase API操作一个表时，交互的数据也会以Region的形式进行呈现。一个表可以有若干个Region，今天笔者就来和大家分享一下Region合并的一些问题和解决方法。
1.HbaseAdmin发起split：### 2.RSRpcServices实现类执行split（Implements the regionserver RPC services.）### 3.CompactSplitThread类与SplitRequest类用来执行region切割:### 4.splitRequest执行doSplitting操作### 4.1初始化两个子region### 4.2执行切割#### 4.2.1：（创建子region。
@dailidong@ 专注架构 外功修行,内功修神 CSDN博客：http://blog.csdn.net/odalidong
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