小编给大家分享一下hbase callQueue的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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1. Hbase RPC Server

先简单描述一下Server端(Master/RegionServer)Rpc请求的主要过程：

Server启动的时候就会按配置起对应数量的Rpc请求处理线程handler监听CallQueues，当有任务到来的时候就会添加到CallQueue，Handler去消费处理请求

//Server端接到Client端请求后，会调用RpcScheduler去分发这个请求，默认RpcScheduler就是SimpleRpcScheduler
org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerRpcConnection#processRequest
	this.rpcServer.scheduler.dispatch(new CallRunner(this.rpcServer, call)) #703行

//SimpleRpcScheduler会将这个请求添加到CallQueue
org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler#dispatch  

//每个handler会从自己的CallQueue中取任务处理,
org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor.Handler#run()

那么这些监听线程是何时启动的呢？

//在master或regionserver启动的时候，创建rpcServices
org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster#createRpcServices 719
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer#createRpcServices 781
  
org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices#MasterRpcServices
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer#createRpcServices  
  
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices#RSRpcServices(org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer)

//创建处理RPC请求的Server端
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices#createRpcServer  1294L

//创建默认的RpcServer(SimpleRpcScheduler)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.SimpleRpcSchedulerFactory#create(org.apache.hadoop.conf.Configuration, org.apache.hadoop.hbase.ipc.PriorityFunction, org.apache.hadoop.hbase.Abortable)
  
//为不同的RpcExecutor启动handlers  
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.RSRpcServices#start
  org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcServer#start
  	org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler#start

2. RpcScheduler分类

hbase中RpScheduler主要就两种：SimpleRpcScheduler和FifoRpcScheduler

其使用类型由hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class决定，默认为SimpleRpcSchedulerFactory.class

我们安装phoenix后还可以使用org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory

3. SimpleRpcScheduler

SimpleRpcScheduler中有四种CallQueue，不同的条件每种CallQueue对应的rpcExecutor可能也是不一样的

其实我们比较关心的，每种callExecuotr的以下四个值：callQ数量numCallQueues，handler的数量，rpcExecutor的实现类，maxQueueLength

我们在日志中或者hbase ui中可以看到如上图关于handler及queue的描述

1. Call Queue 普通队列

handlerCount=hbase.regionserver.handler.count 默认30
numCallQueues=hbase.regionserver.handler.count*0.1
callqReadShare=hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio 默认0
callQueueType=hbase.ipc.server.callqueue.type 默认fifo
maxQueueLength=hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认10*handlerCount

如果 callqReadShare >0

• 表示读写分离，假设为0.7，则表示读队列占70%，写队列占30%

• 假设handlerCount=100，则numCallQueues=handlerCount*0.1=10，读队列有7个，写队列有3个

• 此时的rpcExecutor的实现类为RWQueueRpcExecutor，handlers及callQueue的对应关系如下图

• name=default.RWQ

如果 callqReadShare<=0，callQueueType=fifo

• 此时的rpcExecutor的实现类为FastPathBalancedQueueRpcExecutor

• name=default.FPBQ

如果 callqReadShare<=0，callQueueType=其它

• 此时的rpcExecutor的实现类为BalancedQueueRpcExecutor

• name=default.BQ

2. Priority Queue 优先级队列

priorityHandlerCount=hbase.regionserver.metahandler.count 默认20
metaCallqReadShare=hbase.ipc.server.metacallqueue.read.ratio 默认0.9f
maxQueueLength=hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认10*handlerCount
maxPriorityQueueLength=hbase.ipc.server.priority.max.callqueue.length 默认=maxQueueLength

如果 metaCallqReadShare > 0

• different read/write handler for meta, at least 1 read handler and 1 write handler

• 此时的rpcExecutor的实现类为MetaRWQueueRpcExecutor

• name=priority.RWQ

如果 metaCallqReadShare <=0，priorityHandlerCount > 0

• 此时的rpcExecutor的实现类为FastPathBalancedQueueRpcExecutor

• name=priority.FPBQ

3. Replication Queue 复本队列

replicationHandlerCount=hbase.regionserver.replication.handler.count 默认为3
maxQueueLength=hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认10*handlerCount

replicationHandlerCount > 0 才有这个队列

• 此时的rpcExecutor的实现类为FastPathBalancedQueueRpcExecutor

• name=replication.FPBQ

4. Meta Transition Queue meta迁移队列

metaTransitionHandler=hbase.master.meta.transition.handler.count 默认1
maxQueueLength=hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认10*handlerCount
maxPriorityQueueLength=hbase.ipc.server.priority.max.callqueue.length 默认=maxQueueLength

metaTransitionHandler>0 才有这个队列

• 此时的rpcExecutor的实现类为FastPathBalancedQueueRpcExecutor

• name=metaPriority.FPBQ

下面这张图详细画出了4种rpcExecutor的选择和条件。

4. hanlder与queues的关系

Master或RegionServer启动的时候会启对应数量的handlers，这些handlers是干啥的呢，简单说就是处理各客户端对该regionserver的各种rpc请求的，一个handler就是一个线程，handler是怎么处理请求的呢？他不是直接处理请求，它是到指定队列里去取，也就是所有请求来了要先进某个队列，然后有handler去消费它。队列的存在可以认为是请求非常多，handler不能及时消费的时候的一个缓冲。

那么下面几个问题我们比较关心：

1. 在程序中handler和queue的对应关系是什么样的呢？

2. 有多少handler?

3. 又有多少队列呢？

4. 每个队列的长度又是多少呢？

**下面通过一幅图回答这几个问题：**hbase的callQueue有4种，这里以普通callQueue为例，原理是一样的

先介绍两个参数，再回答上面的4个问题：

• hbase.regionserver.handler.count 默认30

  在RegionServers上启动RPC Listener实例的数量，也就是处理rpc请求的线程数。Master handlers数量也是使用这个参数配置。太多的handler可能会适得其反。可以设置成为CPU数量的倍数。如果主要是只读的，handler和cpu数量相同就可以了。可以从CPU数量的两倍开始，再做调整

• hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor 默认0.1

  确定callQueue数量的因素。值为0表示在所有handlers之间共享单个队列。值为1意味着每个handler都有自己的队列。

• hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认为10倍hander大小

  每个callQueue的队列长度，也就是可以容纳多少个请求

回答问题：

• 所以handler的数量默认是30个，我们可以通过hbase.regionserver.handler.count去修改它，对应回答问题2

• callQueue的数量=hbase.regionserver.handler.count * hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor ,也就是默认30个handler，factor为0.1的话，会有3个callQueue，对应回答问题3

• 每个callQueue都是一个，它的capacity就是hbase.ipc.server.max.callqueue.length，对应回答问题4

• handler和callQueues的关系：对应回答问题1

  这个在handler启动的时候就决定了，比如要起10个handlers，就遍历每个handler通过下标计算index = qindex + (i % qsize);

  qindex是callQueue队列的索引，qindex的取值，跟所有队列是否根据读写分离配置有关系，没有就是0开始，参考SimpleRpcScheduler图。

  for (int i = 0; i < numHandlers; i++) {
    final int index = qindex + (i % qsize);
    String name = "RpcServer." + threadPrefix + ".handler=" + handlers.size() + ",queue=" + index
        + ",port=" + port;
    Handler handler = getHandler(name, handlerFailureThreshhold, callQueues.get(index),
      activeHandlerCount);
    handler.start();
    handlers.add(handler);
  }

5. Call queue is full问题

在hbase集群日志中经常会看到Call queue is full的问题，我们先找到报这个错误的源头：

/*  
队列长度参数：hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认为10倍hander大小
队列满的大小 = 请求1*请求1大小 + 请求2*请求2大小 + ...+ 请求length*请求length大小

在队列中的大小：callQueueSizeInBytes.sum=队列中的所有请求大小之和
从队列中已经读取出来的大小：totalRequestSize=buf.limit() 也就是ByteBuff中的大小

是否报Call queue is full的条件就是：
1. 在队列中的大小+从队列中已经读取出来的大小> maxQueueSizeInBytes
maxQueueSizeInBytes参数：hbase.ipc.server.max.callqueue.size 默认为1024*1024*1024=1G
*/
// Enforcing the call queue size, this triggers a retry in the client
    // This is a bit late to be doing this check - we have already read in the
    // total request.
    if ((totalRequestSize +
        this.rpcServer.callQueueSizeInBytes.sum()) > this.rpcServer.maxQueueSizeInBytes) {
      final ServerCall callTooBig = createCall(id, this.service, null, null, null, null,
        totalRequestSize, null, 0, this.callCleanup);
      this.rpcServer.metrics.exception(RpcServer.CALL_QUEUE_TOO_BIG_EXCEPTION);
      callTooBig.setResponse(null, null,  RpcServer.CALL_QUEUE_TOO_BIG_EXCEPTION,
        "Call queue is full on " + this.rpcServer.server.getServerName() +
        ", is hbase.ipc.server.max.callqueue.size too small?");
      callTooBig.sendResponseIfReady();
      return;
    }

// 或
//2. 这种情况在相应的rpcScheduler dispatch的时候会判断当前队列大小是否超过maxQueueLength,如果超过了会直接返回false
  if (!this.rpcServer.scheduler.dispatch(new CallRunner(this.rpcServer, call))) {
        this.rpcServer.callQueueSizeInBytes.add(-1 * call.getSize());
        this.rpcServer.metrics.exception(RpcServer.CALL_QUEUE_TOO_BIG_EXCEPTION);
        call.setResponse(null, null, RpcServer.CALL_QUEUE_TOO_BIG_EXCEPTION,
          "Call queue is full on " + this.rpcServer.server.getServerName() +
              ", too many items queued ?");
        call.sendResponseIfReady();
    }

从代码中我们知道Call queue is full会有两种情况：CALL_QUEUE_TOO_BIG_EXCEPTION

• 一种 hbase.ipc.server.max.callqueue.size too small？

• 一种 too many items queued？

尝试办法：

• 当报hbase.ipc.server.max.callqueue.size too small的时候，可以尝试增大hbase.ipc.server.max.callqueue.size 默认是102410241024=1073741824=1G

• 当报 too many items queued的时候，可以尝试增大hbase.ipc.server.max.callqueue.length 默认=`handlerCount*10

以上是“hbase callQueue的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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