Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。

这次探讨的主题是：

*** 基于 HBase 做 Storm 实时计算指标存储 ***

HBase 实时指标存储是我入职乐视云后对原有的实时系统改造的一部分。部分分享内容其实还处于实施阶段。架构方案设计的话应该是仁者见仁智者见智，也会有很多考虑不周的地方，欢迎大家批评指正。说不定大家听完分享后好的提议我们会用到工程上，也为后面的实际课程做好准备。

我之前做过一次大数据的课，比较 Naive，但是也包含了我对数据平台的一些看法。
参看：http://www.stuq.org/course/detail/999

好了，步入正文，O(∩_∩)O~

• HBase 存储设计
• Storm 结果如何存储到 HBase
• HBase 写入性能优化
• 与传统方案 (Redis/MySQL) 对比

乐视云内部用 Storm 做 CDN，点播，直播流量的计算，同时还有慢速比，卡顿比等统计指标。相应的指标会由指标名称，业务类型，客户，地域，ISP 等多个维度组成。指标计算一个比较大的问题是 Key 的集合很大。

举个例子，假设我们有客户 10w，计算指标假设 100 个，5 个 ISP，30 个地域，这样就有亿级以上的 Key 了，我们还要统计分钟级别，小时级别，天级别，月级别。所以写入量和存储量都不小。

如果采用 Redis/Memcached 写入速度是没有问题的，毕竟完全的内存操作。但是 key 集合太大，其实压力也蛮大的，我去的时候因为加了指标，结果导致 Memcache 被写爆了，所以紧急做了扩容。

首先是 Redis 查起来的太麻烦。客户端为了某个查询，需要汇总成千上万个 Key。。。业务方表示很蛋疼，我们也表示很蛋疼
其次，内存是有限的，只能存当天的。以前的数据需要转存。

第三，你还是绕不过持久化存储，于是引入 MySQL，现在是每天一张表。那 Redis 导入到 MySQL 本身就麻烦。所以工作量多了，查询也麻烦，查一个月半年的数据就吐血了。

鉴于以上原因，我们就想着有没有更合适的方案。

我们首先就想到了 HBase，因为 HBase 还是具有蛮强悍的写入性功能以及优秀的可扩展性。而事实上经过调研，我们发现 HBase 还是非常适合指标查询的，可以有效的通过列来减少 key 的数量。

举个例子，我现在想绘制某一个视频昨天每一分钟的播放量的曲线图。如果是 Redis，你很可能需要查询 1440 个 Key。如果是 HBase，只要一条记录就搞定。
我们现在上图：

HBase存储结构设计.png

这里，我们一行可以追踪某个指标一天的情况。如果加再加个维度，无非增加一条记录。而如果是 redis，可能就多了一倍，也就是 2880 个 key 了。

假设该视频是 A，已经在线上 100 天了。我们会记录这个视频所有的 1 分钟播放数，用 Redis 可能有 100*1440 个 key，但是 HBase只要获取 100 条记录就可以找出来，我们把时间粒度转化为了 hbase 的列，从而减少行 (Key)。

我们知道 HBase 是可以多列族，多 Column，Schemaless 的。所以这里，我们建了一个列族，在该列族上，直接建了 1440 个 Column。Column 的数目和时间粒度有关。如果是一分钟粒度，会有 1440 个，如果是五分钟粒度的会有 288 个，如果是小时粒度的，会有 24 个。不同的粒度，我们会建不同的表。

写入的时候，我们可以定位到 rowkey，以及对应的 column，这里一般不会存在并发写。当然 HBase 的 increment 已经解决了并发问题，但是会造成一定的性能影响。

查询的时候，可根据天的区间查出一条相应的记录。我们是直接把记录都取出来，Column 只是一个 Int/Long 类型，所以 1440 个 Column 数据也不算大。
Storm 计算这一块，还有一个比较有意思的地方。假设 A 指标是五分钟粒度的，也就是说我们会存储 A 指标每个五分钟的值。但是在实际做存储的时候，他并不是五分钟结束后就往 HBase 里存储，而是每隔(几秒/或者一定条数后)就 increment 到 HBase 中，然后清除重新计数。

这里其实我要强调的是，到 HBase 并不是覆盖某个 Rowkey 特定的 Cloumn 值，而是在它原有的基础上，做加法。这样做可以防止时间周期比较长的指标，其累计值不会因为有拓扑当掉了而丢失数据(其实还是会丢的，但可能损失的计数比较少而已)。

丢数据比如你 kill-9 了。

大家可以想象一下，如果我计算一个五分钟的指标，到第三分钟挂掉了，此时累计值是 1000，接着拓扑重启了，五分钟还没完，剩下的两分钟它会接着累计，此时是 500。如果是覆盖写，就会得到不正确的结果，实际上整个完整的计数是 1500。

防止拓扑当掉并不是这样设计的主要原因，还有一点是计算延时了，比如某个数据片段因为某个原因，延时了十分钟才到 Storm 实时计算集群，这个时候新得到的值还可以加回去，如果是覆盖，数据就错误了。

所以 HBase 存储这块就变成做加法操作而不仅仅是简单的更新了。目前 HBase 添加了计数的功能 (Increment)，而另外一个比较神奇的接口设计的地方是，竟然没有从名字上看的出是批量increment接口，一开始我以为没有，后面是去看源码，才发现是有的，就是batch接口，put,increment等都可以使用这种接口去批量提交，提高查询效率。

另外 HBase 的 Client 也是非常的奇特，比如 HTablePool 竟然是对象池而不是真实的Connection连接池，多个 HTable 对象是共享一个 Connection 链接的。当然，这里 HTable 的 Connection 会比较复杂，因为要连 Zookeeper 还有各个 Region。如果过多了，可能会对Zookeeper造成压力，这倒也问题不大。

如果不使用批量接口，客户端的写入量死活是上不去。16 台 32G，24 核的服务器，我做了预分区 (60个左右)，用了四十个进程，300 个左右的线程去写，也就只能写到 60000/s 而已。

但实际并发应该是只有 40 左右的。300 个线程并没有起到太多作用。

还有就是，HBase 的 incrementColumnValue 的性能确实不高。至少和批量 Put 差距很大。所以一定要使用Batch接口。性能可以提升很多倍。

我们的测试中，还是比较平稳的，整个写入状态。抖动不大。

在整个过程中，有两点要注意：

1. 预分区
2. rowkey的设计要满足两个均匀，** 数量分布均匀 **， ** 读写分布均匀 **。尤其是第二个均匀。

预分区是要看场景的，在我们这个场景下是预分区是非常重要的。否则一开始都集中在一台机器的一个 Regin 上写，估计很快写的进程就都堵住了。上线就会挂。

所以我事先收集了几天的 key，然后预先根据 key 的分布做了分区。我测试过，在我们的集群上，到了 60 个分区就是一个瓶颈，再加分区已经不能提升写入量。

写入我们也做了些优化，因为写的线程和 Storm 是混用的(其实就是 Storm 在写)。我们不能堵住了 Storm。这点我们是通过rowkey的设计来解决，保证写入和读取都能均匀的分布在HBase的各个Regin上。如果写入出现问题(比如HBase出现堵塞)，一个可选的方案是将数据回写到kafka,然后再起一个拓扑尝试重新写。第二个就是HBase的主从高可用，这个有机会以后再谈。

上面的设计稿中，大家可以看到Rowkey的组成。我的建议是这样

真实key的md5 + 时间(精确到天) + 真实的key

因为md5还是有可能碰撞，所以真实的key必须存在，这点很重要，否则一旦有碰撞，计费就出问题了。

我们总结下上面的内容：

• Redis/Mysql 存储方案存在的一些缺点。
• HBase 表结构设计，充分利用了 HBase 自身的特点，有效的减少Key的数量，提高查询效率。
• Storm 写入方案，用以保证出现数据延时或者 Storm 拓扑当掉后不会导致数据不可用。

我们再看看整个存储体系完整的拓扑图。

实时落地流程设计.png

第五个圆圈是为了在实时计算出错时，通过 Spark/MR 进行数据恢复。
第二个圆圈和第四个圆圈是为了做维度复制，比如我计算了五分钟的值，这些值其实可以自动叠加到对应的小时和天上。我们称为分裂程序
第三个圆圈就是对外吐出数据了，由我们的统一查询引擎对外提供支持查询支持了。

我们对查询做一个推演。如果我要给用户绘制流量的一个月曲线图。曲线的最小粒度是小时，小时的值是取 12 个五分钟里最高的值，我们看看需要取多少条记录完成这个查询。

我们需要取 31 条五分钟的记录，每条记录有 288 个点，对这 288 个点分成 24 份(具体就是把分钟去掉 groupBy 一下)，求出每份里的最大值(每组 SortBy 一下)，这样就得到了 24 个值。

我取过两天的，整个 HTTP 响应时间可以控制 50ms 左右（本机测试）。

上面的整体架构中，分裂程序是为了缓解实时写入 HBase 的压力，同时我们还利用 MR/Spark 做为恢复机制，如果实时计算产生问题，我们可以在小时内完成恢复操作，比如日志的收集程序、分拣程序、以及格式化程序。格式化程序处理完之后是 kafka，Storm 对接的是 Kafka 和 HBase。

上面就是今天分享的内容了。
感谢大家。

课程 Q&A

Q：海量存储容灾备份怎么做？

A：这个问得比较大。我只能从 HBase 的角度大概说下。HBase 是基于 HDFS 做的，HDFS 本身数据就会有 replication。通常是 3 份。所以一般机器故障是没什么问题的。但是要做到灾备，可能就要涉及到多机房问题了。比如冷备或者所谓的多活等方案。

Q：祝同学现在的工作主要是哪些？我也是做云服务器的，想请教下以后的职业发展。

A：目前现阶段主要工作是实时计算的架构调整，以及数据平台的构建，为未来的更详细的数据分析和推荐等做好准备。云服务这块，我觉得方向可以多参看 DaoCloud，数人科技。
深入容器技术或者资源调度，或者整合现有技术做完整解决方案。在整个大数据领域，算法工程师最吃香，架构也不错。

Q：祝老师能介绍下架构中数据恢复的机制么？

A：数据恢复是通过离线 MR/Spark 完成的。其实就是对原始日志重新做一遍处理。这个主要是应对实时计算出现故障，补录数据用的。

Q：distinctcount，是该如何计算，比如在这一个月 ip 数？

A：通过 Redis 来去重的。

Q：祝老师，您好，对于初学者进入打数据领域学习，有什么建议于指导，是否需要这么大量的支撑，平时可能遇不到您说的那种情况。

A：对于大数据，我觉得首先要有个一个正确的理念。这个参看我之前的课程:↓请点击“阅读原文”查看，第一节讲的就是如何正确认识大数据。通常会有五个方向：

• 平台架构
• 基于平台之上的应用开发
• 算法
• BI/可视化
• 数据分析
  目前比较炙手可热的是算法，薪资较高。其实各有各的挑战。做的好都行。除了你自己想要的做的，公司的发展其实对你的职业发展影响也会比较大。

Q：老师我对您那个架构有一个问题既然有 1在计算为啥还要有 2 和 4？

A：我们是做实时计算的。但是实时计算可能出现故障，比如 crash 或者有些 bug,这个时候就需要 2/4 离线补录重算。

Q：针对你们的一分钟设计，如果列值比较复杂，比如要分析用户数，用户来源，用户 ip 等等，这个时候怎么设计表结构？

A：用户来源，用户 ip 应该设计在 key 里而不是列里。列里存的是某个 key 在某天的某个一分钟里产生的数。对于 HBase 理论上其实我也是不怕 key 多的，它本来就是为了海量存储设计的。

Q：HBase 是否适合做实时统计分析，比如 group by 操作如何能够支撑高并发？

A：不适合。只适合简单的 key 查询或者 rowkey 的 range 查询。我不建议在其之上做复杂运算。

Q：祝老师您好，我最近要一个协处理器的功能，但是业务需要区别 hbase 的新增和更新，我在 Google 找到 incrementcolumnvalue 可以做到，但是目前并没有试成功，请问您有没有这方面的经验或者建议呢？谢谢！

A：无法使用是版本问题么？incrementcolumnvalue 就是新增，不存在则视初始值为 0，并且它会直接返回新增后的结果值，并且能保证原子操作。