10 hbase源码系列（十）HLog与日志恢复

hbase源码系列（十）HLog与日志恢复

HLog概述

hbase在写入数据之前会先写入MemStore，成功了再写入HLog，当MemStore的数据丢失的时候，还可以用HLog的数据来进行恢复，下面先看看HLog的图。



旧版的HLog是实际上是一个SequceneFile，0.96的已经使用Protobuf来进行序列化了。从Writer和Reader上来看HLog的都是Entry的，换句话说就是，它的每一条记录就是一个Entry。

class Entry implements Writable {
private WALEdit edit;
private HLogKey key;
}

所以上面那个图已经不准确了，HLogKey没变，但是Value缺不是KeyValue，而是WALEdit。

下面我们看看HLogKey的五要素，region、tableName、log的顺序、写入时间戳、集群id。

public HLogKey(final byte [] encodedRegionName, final TableName tablename,
long logSeqNum, final long now, List<UUID> clusterIds){
init(encodedRegionName, tablename, logSeqNum, now, clusterIds);
}

protected void init(final byte [] encodedRegionName, final TableName tablename,
long logSeqNum, final long now, List<UUID> clusterIds) {
this.logSeqNum = logSeqNum;
this.writeTime = now;
this.clusterIds = clusterIds;
this.encodedRegionName = encodedRegionName;
this.tablename = tablename;
}

下面看看WALEdit的属性, 这里只列出来一个重要的，它是内部持有的一群KeyValue。。

public class WALEdit implements Writable, HeapSize {
......private final ArrayList<KeyValue> kvs = new ArrayList<KeyValue>();

HLog的具体实现类是FSHLog，一个Region Server有两个FSHLog，一个负责RS上面所有的用户region的日志，一个负责RS上面的META表的region的日志。

对于日志来说，我们关心的是它如何保证一致性和准确性，在需要它的时候可以发挥救命作用。

HLog同步

对于meta region的HLog写入之后，它会立即同步到硬盘，非meta表的region，它会先把Entry添加到一个队列里面等待同步。

while(!this.isInterrupted() && !closeLogSyncer.get()) {
try {
if (unflushedEntries.get() <= syncedTillHere) {
synchronized (closeLogSyncer) {
closeLogSyncer.wait(this.optionalFlushInterval);
}
}// 同步已经添加的entry
sync();
} catch (IOException e) {
LOG.error("Error while syncing, requesting close of hlog ", e);
requestLogRoll();
Threads.sleep(this.optionalFlushInterval);
}
}

它这里是有一个判断条件的，如果判断条件不成立就立即同步，等待this.optionalFlushInterval时间，默认的同步间隔是1000，它是通过参数hbase.regionserver.optionallogflushinterval设置。unflushedEntries是一个AtomicLong在写入entry的时候递增，syncedTillHere是一个volatile long，同步完成之后也是变大，因为可能被多个线程调用同步操作，所以它是volatile的，从条件上来看，如果没有日志需要同步就等待一秒再进行判断，如果有日志需要同步，也是立马就写入硬盘的，如果发生错误，就是调用requestLogRoll方法，进行回滚，这个回滚比较有意思，它是跑过去flush掉MemStore中的数据，把他们写入硬盘。

下面是回滚的方法。中间我忽略了几步，然后找到LogRoller中的这段代码。

byte [][] regionsToFlush = getWAL().rollWriter(rollLog.get());
if (regionsToFlush != null) {
for (byte [] r: regionsToFlush) scheduleFlush(r);
}

找出来需要flush的region，然后计划flush。

regions = findMemstoresWithEditsEqualOrOlderThan(this.outputfiles.firstKey(),
this.oldestUnflushedSeqNums);

static byte[][] findMemstoresWithEditsEqualOrOlderThan(
final long walSeqNum, final Map<byte[], Long> regionsToSeqNums) {
List<byte[]> regions = null;
for (Map.Entry<byte[], Long> e : regionsToSeqNums.entrySet()) {
//逐个对比，找出小于已输出为文件的最小的seq id的regionif (e.getValue().longValue() <= walSeqNum) {
if (regions == null) regions = new ArrayList<byte[]>();
regions.add(e.getKey());
}
}
return regions == null ? null : regions
.toArray(new byte[][] { HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY });
}

逐个对比，找出来未flush MemStore的比输出的文件的HLog流水号还小的region，当它准备flush MemStore之前会调用startCacheFlush方法来把region从oldestUnflushedSeqNums这个map当中去除，添加到已经flush的map当中。

从日志恢复

看过《HMaster启动过程》的童鞋都知道，如果之前有region失败的话，在启动之前会把之前的HLog进行split，把属于该region的为flush过的日志提取出来，然后生成一个新的HLog到recovered.edits目录下，中间的过程控制那块有点儿类似于snapshot的那种，在zk里面建立一个splitWAL节点，在这个节点下面建立任务，不一样的是，snapshot那块是自己处理自己的，这里是别人的闲事它也管，处理完了之后就更新这个任务的状态了，没有snapshot那么复杂的交互过程。

那啥时候会用到这个呢，在region打开的时候，我们从HRegionServer的openRegion方法一路跟踪，中间历经OpenMetaHandler，再到HRegion.openHRegion方法，终于在initializeRegionStores方法里面找到了那么一句话。

// 如果recovered.edits有日志的话，就恢复日志
maxSeqId = Math.max(maxSeqId, replayRecoveredEditsIfAny(
this.fs.getRegionDir(), maxSeqIdInStores, reporter, status));

高潮来了！！！

HLog.Reader reader = null;
try {
//创建reader读取hlog
reader = HLogFactory.createReader(fs, edits, conf);
long currentEditSeqId = -1;
long firstSeqIdInLog = -1;
long skippedEdits = 0;
long editsCount = 0;
long intervalEdits = 0;
HLog.Entry entry;
Store store = null;
boolean reported_once = false;

try {//逐个读取while ((entry = reader.next()) != null) {
HLogKey key = entry.getKey();
WALEdit val = entry.getEdit();
//实例化firstSeqIdInLogif (firstSeqIdInLog == -1) {
firstSeqIdInLog = key.getLogSeqNum();
}
boolean flush = false;
for (KeyValue kv: val.getKeyValues()) {
// 从WALEdits里面取出kvsif (kv.matchingFamily(WALEdit.METAFAMILY) ||
!Bytes.equals(key.getEncodedRegionName(),
this.getRegionInfo().getEncodedNameAsBytes())) {//是meta表的kv就有compaction
CompactionDescriptor compaction = WALEdit.getCompaction(kv);
if (compaction != null) {
//完成compaction未完成的事情，校验输入输出文件，完成文件替换等操作                completeCompactionMarker(compaction);
}

skippedEdits++;
continue;
}
// 获得kv对应的storeif (store == null || !kv.matchingFamily(store.getFamily().getName())) {
store = this.stores.get(kv.getFamily());
}
if (store == null) {
// 应该不会发生，缺少它对应的列族
skippedEdits++;
continue;
}
// seq id小，呵呵，说明已经被处理过了这个日志if (key.getLogSeqNum() <= maxSeqIdInStores.get(store.getFamily().getName())) {
skippedEdits++;
continue;
}
currentEditSeqId = key.getLogSeqNum();
// 这个就是我们要处理的日志，添加到MemStore里面就ok了
flush = restoreEdit(store, kv);
editsCount++;
}
//MemStore太大了，需要flush掉if (flush) internalFlushcache(null, currentEditSeqId, status);

}
} catch (IOException ioe) {
// 就是把名字改了，然后在后面加上".时间戳"，这个有毛意思？
if (ioe.getCause() instanceof ParseException) {
Path p = HLogUtil.moveAsideBadEditsFile(fs, edits);
msg = "File corruption encountered!  " +
"Continuing, but renaming " + edits + " as " + p;
} else {// 不知道是啥错误，抛错误吧，处理不了throw ioe;
}
}
status.markComplete(msg);
return currentEditSeqId;
} finally {
status.cleanup();
if (reader != null) {
reader.close();
}
}

呵呵，读取recovered.edits下面的日志，符合条件的就加到MemStore里面去，完成之后，就把这些文件删掉。大家也看到了，这里通篇讲到一个logSeqNum，哪里都有它的身影，它实际上是FSHLog当中的一个递增的AtomicLong，每当往FSLog里面写入一条日志的时候，它都会加一，然后MemStore请求flush的时候，会调用FSLog的startCacheFlush方法，获取(logSeqNum+1)回来，然后写入到StoreFile的sequenceid字段，再次拿出来的时候，就遍历这个HStore下面的StoreFile的logSeqNum，取出来最大的跟它比较，小于它的都已经写过了，没必要再写了。

好了，HLog结束了

来自为知笔记(Wiz)