原标题：分布式数据库HBase的架构设计详解(有彩蛋)

　　本文根据DBAplus社群第99期线上分享整理而成，文末还有好书送哦~

　　讲师介绍

　　

　　陈鸿威

　　云财经大数据CTO

　　曾任百度高级工程师，现主持设计开发云财经股市情报和大数据中心；

　　拥有丰富的在线电商、证券实时系统、金融海量数据在线计算的实战经验；致力于各类分布式和大数据开源项目研究。

　　主题简介：

　　1、传统数据库回顾

　　2、分布式基础理论

　　3、HBase特征

　　4、HBase底层架构

　　5、HBase设计要点

　　传统数据库回顾

　　近些年来，各种互联网+的公司如雨后春笋般出现，做一个在线平台或者做一个APP基本成为这些公司的标配。Web系统的流行，数据收集越来越容易，促使各类数据库系统应用得越来越广泛。

　　我们在平时的技术讨论或者实际应用中经常会提到传统数据库。提到传统数据库，很多人会很容易联想到Oracle、MySQL、SQL Server等带有很明显关系型数据库特征的数据库系统。在我看来，传统数据库并不等于这些数据库，而是看你怎么用的。一般来说，传统数据库包括以下三个鲜明的特点：

　　1、事务的保障：ACID

　　ACID一言以蔽之就是原子性、一致性、隔离性、持久化事务，它是四个单词的缩写：

　　Atomicity 原子性 事务中所有操作要么全部完成，要么全失败。

　　Consistency 一致性 在事务开始时或者结束时，数据库应该处于同一状态。

　　Isolation 隔离性 事务将假定只有它自己在操作数据库，彼此不知晓。

　　Durablity 一旦事务完成，就不能返回。

　　要做到ACID，从编程的角度来说，数据库系统一定会用到锁。

　　一般对事务要求比较高的主要是交易场景，银行系统、大型在线电商交易系统用得比较多。对于绝大多数创业公司而言，事务是一个偏理论的概念。实际上在，在线系统中，事务是一个很有用的东西，我们举个栗子：

　　用户A在平台购买增值服务的场景，会有很多种处理方式。

　　一般的程序员会如下处理：

　　在财务表中增加一条用户A的扣费记录。(扣费)

　　在用户增值服务表中增加一条用户A的增值服务记录。(开通服务)

　　用户至上的程序员会如下处理：

　　在用户增值服务表中增加一条用户A的增值服务记录。(开通服务)

　　在财务表中增加一条用户A的扣费记录。(扣费)

　　三年以上工作经验的程序员会如下处理：

　　在财务表中增加一条用户A的扣费记录。(扣费)

　　判断财务表中是否扣费成功，不成功通知系统交易失败。

　　在用户增值服务表中增加一条用户A的增值服务记录。(开通服务)

　　判断用户增值服务表中是否增加成功，不成功删除财务表中的扣费并且通知系统交易失败。

　　那么用上事务之后，你只要提交给数据库一般程序员操作，数据库就会给你三年以上工作经验的程序员的操作结果，在主从架构读写分离的数据库结构中效果还会更好。

　　2、丰富的数据类型和SQL的操作方式

　　传统的数据库系统可以存很多种类型的数据，主要包括：

　　数字家族、整数和小数。整数又可以分为32位的，64位的…

　　字符串类型。字符串又分为固定长度的和可变长度的…

　　时间家族。日期、时间…

　　二进制流…

　　这么多类型，确实很丰富。我们所看到的，都可以是字符，就算二进制流，也可以通过转码用字符串表示。当然，在讲字符串的时候，我们是把编程语言进化到了一个很高级的程度，开发的友好性大于存储成本。

　　对于传统数据库系统的常用操作，我们一般会说CURD。即对表的增删改查，基本都用SQL语句来实现。SQL语句的结构主要分为以下几大部分：

　　操作，select、insert、update、delete。

　　表对象。

　　字段范围(*/f1/f2…)。

　　Where条件。

　　Order排序(desc/asc)。

　　查询范围限制(top/limit)。

　　……

　　SQL语句是为使用者友好而设计的，无论何种数据库引擎，SQL最后都被映射成为IO和内存操作。

　　3、严格的数据模型：行式存储

　　在传统数据库系统中，一般来说在第一次写入数据之前，都需要创建库和创建表，而每一个表都有确定的表头，确定列数，每一列的名字以及确定的数据类型。在新数据的写入或者数据的修改的时候，数据库系统会根据创建好的表结构严格校验数据的合法性，对表结构的调整一般都需要很大的修改代价。

　　在存储单元里，同一行的数据会分布在相邻的存储单元里。

　　

　　列式存储相对于行式存储而言，其同一列的数据会分布在相邻的存储单元里。

　　

　　题外话：除了行存储和列存储，常见还有文档模型，典型的代表就是MongoDB。如果用传统的行的角度来看，不同的行列数可以不一样，列的名字和数据类型也可以不一样，列里面可以是另一个嵌套的行。

　　互联网的需求

　　在互联网化的大环境下，很多系统都很容易在短时间内系统收集上亿的数据，并且这些数据经过加工，还要为几十万、几百万甚至更多用户提供访问。从平台角度来说，一般就是从小到大，从简单到复杂的过程。主要来说，具有一下三方面特点：

　　对数据高并发读写的要求

　　数据库读写压力巨大，硬盘IO无法承受。一般处理方法是主从架构，读写分离，分库、分表，缓解写压力，增强读库的可扩展性。

　　对海量数据的存储和访问

　　存储记录数量有限，SQL查询效率极低的情况下。通过分库、分表，缓解数据增长压力。

　　伸缩性，可用性，可靠性方面的需求

　　横向扩展艰难，无法通过快速增加服务器节点实现，系统升级和维护造成服务不可用。通过主从架构，增强读库的扩展性，利用MMM架构处理写的瓶颈。

　　

　　传统数据库的瓶颈

　　分库分表缺点：

　　受业务规则影响，需求变动导致分库分表的维护复杂。

　　系统数据访问层代码需要修改。

　　主从架构缺点：

　　Slave实时性的保障，对于实时性很高的场合可能需要做一些处理(在第一个购买增值服务的例子中，添加扣费记录之后，在读写分离的场景下，立马去从库查询扣费记录不一定能查到)。

　　高可用性问题，Master就是那个致命点，容易产生单点故障。

　　MMM缺点：

　　本身扩展性差，一次只能一个Master可以写入，只能解决有限数据量下的可用性。

　　分布式基础理论

　　1、CAP

　　分布式领域CAP理论

　　Consistency 一致性：数据一致更新，所有数据变动都是同步的。

　　Availability(可用性)：好的响应性能。

　　Partition tolerance：分区容忍性。

　　在分布式系统中，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾；对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求；对于大多数Web应用，牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。

　　2、Base

　　Basically Available：基本可用 支持分区失败。

　　Soft state 软状态：状态可以有一段时间不同步，异步。

　　Eventually consistent：最终一致性 ，最终数据是一致的就可以了，而不是时时一致。

　　3、NoSQL运动两个核心理论

　　Google的BigTable

　　BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。

　　Amazon的Dynamo

　　Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单，它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。

　　

　　HBase特征

　　HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用ZooKeeper作为对应。

　　主要特点

　　列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。

　　HBase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability。

　　HBase可以提供高并发读写操作的支持，分布式架构，读写锁等待的概率大大降低。

　　不能支持条件查询，只支持按照Rowkey来查询。

　　暂时不能支持Master server的故障切换，当Master宕机后，整个存储系统就会挂掉。

　　HBase底层架构

　　

　　HBase是一个列式存储的数据库系统，跟所有的数据库系统一样，数据库是依赖文件系统的，在传统数据库里面我们经常提到存储引擎，例如MySQL有MyISAM/InnoDB，Oracle/SqlServer不开源，没有那么多选择，但都会有自己的存储引擎，说得通俗一点就是虚拟文件系统，HBase的文件系统是HDFS，一种分布式文件系统，所以HBase天然具备分布式的特性。同时Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

　　HBase设计要点

　　1、逻辑数据模型

　　Table

　　Region

　　ColumnFamily

　　Row

　　Column

　　Value

　　TimeStamp

　　

　　你也可以把HBase看成一个多维度的Map模型去理解它的数据模型。正如下图。

　　

　　2、HBase的体系组成

　　

　　NameNode存储DataNode信息，ZooKeeper负责调度。

　　

　　一个Region只会存在一台RegionServer上，一台RegionServer上可以包含多个Region。

　　

　　一个逻辑的表包含多个Region，分布在各个RegionServer上，对应用程序来说只有一个大表不用管分表分库。

　　Region的定位

　　-ROOT-

　　.META

　　

　　

　　存储分布

　　

　　每一行包含N个列，以列的形式分布在不同Region里面。

　　3、HBase各对象职责

　　Client

　　HBase的访问接口，维护cache加快HBase的访问。

　　Zookeeper

　　监控Master，保证只有一个Master；

　　存储Region的入口地址；

　　监控RegionServer上下线，并告知Master；

　　存储Hbase shcema和Table的元数据。

　　Master

　　分配Region到RegionServer；

　　RegionSever的负载均衡；

　　发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region

　　管理用户对Table的增删改查操作。

　　RegionServer

　　维护Region，处理对这些Region的IO；

　　Split&Compact。

　　4、应用方式

　　HBase是三维有序存储的，通过RowKey(行键)，column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。

　　RowKey是HBase表结构设计中很重要的一环 ，HBase中RowKey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有以下2种方式：

　　按指定RowKey获取唯一一条记录，get方法

　　(org.apache.hadoop.hbase.client.Get)

　　按指定的条件获取一批记录，scan方法

　　(org.apache.hadoop.hbase.client.Scan)

　　第一种类似key-value查找，第二种可以实现简单的条件查询功能。

　　Q&A

　　Q1：HBase是不是没有传统表的概念了。感觉都像是键值存储。

　　A1：如果存储角度看是涵盖了的，但是去掉了关系。

　　Q2：HBase 与MongoDB的使用场景的区别老师能否简单介绍一下？

　　A2：HBase适合做数据分析，MongoDB在线服务性能很好，尤其是读，HBase要结合MapReduce，还有就是MongoDB适合Web服务，例如PHP。

　　直播链接

　　回听直播请戳：

　　https://m.qlchat.com/topic/240000397746115.htm

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