HBase HFile文件原理解析

1. HFile原理概述

最初的HFile格式(HFile V1)，参考了Bigtable的SSTable以及Hadoop的TFile(HADOOP-3315)。如下图所示：

HFile在生成之前，数据在内存中已经是按序组织的。存放用户数据的KeyValue，被存储在一个个默认为64kb大小的Data Block中，在Data Index部分存储了每一个Data Block的索引信息{Offset，Size，FirstKey}，而Data Index的索引信息{Data Index Offset, Data Block Count}被存储在HFile的Trailer部分。除此以外，在Meta Block部分还存储了Bloom Filter的数据。下图更直观的表达出了HFile V1中的数据组织结构：

这种设计简单、直观。但用过0.90或更老版本的同学，对于这个HFile版本所存在的问题应该深有痛楚：Region Open的时候，需要加载所有的Data Block Index数据，另外，第一次读取时需要加载所有的Bloom Filter数据到内存中。一个HFile中的Bloom Filter的数据大小可达百MB级别，一个RegionServer启动时可能需要加载数GB的Data Block Index数据。这在一个大数据量的集群中，几乎无法忍受。

Data Block Index究竟有多大？

一个Data Block在Data Block Index中的索引信息包含{Offset, Size, FirstKey}，BlockOffset使用Long型数字表示，Size使用Int表示即可。假设用户数据RowKey的长度为50bytes，那么，一个64KB的Data Block在Data Block Index中的一条索引数据大小约为62字节。

假设一个RegionServer中有500个Region，每一个Region的数量为10GB（假设这是Data Blocks的总大小），在这个RegionServer上，约有81920000个Data Blocks，此时，Data Block Index所占用的大小为81920000*62bytes，约为4.7GB。

这是HFile V2设计的初衷，HFile V2期望显著降低RegionServer启动时加载HFile的时延，更希望解决一次全量加载数百MB级别的BloomFilter数据带来的时延过大的问题。下图是HFile V2的数据组织结构：

HFile V2文件主要分为四个部分：Scanned block section，Non-scanned block section，Opening-time data section和Trailer。

• Scanned block section：顾名思义，表示顺序扫描HFile时所有的数据块将会被读取，包括Leaf Index Block和Bloom Block。
• Non-scanned block section：表示在HFile顺序扫描的时候数据不会被读取，主要包括Meta Block和Intermediate Level Data Index Blocks两部分。
• Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中。包括FileInfo、Bloom filter block、data block index和meta block index。
• Trailer：这部分主要记录了HFile的基本信息、各个部分的偏移值和寻址信息。

较之HFile V1，我们来看看HFile V2的几点显著变化：

• 分层索引

无论是Data Block Index还是Bloom Filter，都采用了分层索引的设计。

Data Block的索引，在HFile V2中最多可支持三层索引：最底层的Data Block Index称之为Leaf Index Block，可直接索引到Data Block；中间层称之为Intermediate Index Block，最上层称之为Root Data Index，Root Data index存放在一个称之为”Load-on-open Section“区域，Region Open时会被加载到内存中。基本的索引逻辑为：由Root Data Index索引到Intermediate Block Index，再由Intermediate Block Index索引到Leaf Index Block，最后由Leaf Index Block查找到对应的Data Block。在实际场景中，Intermediate Block Index基本上不会存在，文末部分会通过详细的计算阐述它基本不存在的原因，因此，索引逻辑被简化为：由Root Data Index直接索引到Leaf Index Block，再由Leaf Index Block查找到的对应的Data Block。

Bloom Filter也被拆成了多个Bloom Block，在”Load-on-open Section”区域中，同样存放了所有Bloom Block的索引数据

• 交叉存放

在”Scanned Block Section“区域，Data Block(存放用户数据KeyValue)、存放Data Block索引的Leaf Index Block(存放Data Block的索引)与Bloom Block(Bloom Filter数据)交叉存在。

• 按需读取

无论是Data Block的索引数据，还是Bloom Filter数据，都被拆成了多个Block，基于这样的设计，无论是索引数据，还是Bloom Filter，都可以按需读取，避免在Region Open阶段或读取阶段一次读入大量的数据，有效降低时延。

从0.98版本开始，社区引入了HFile V3版本，主要是为了支持Tag特性，在HFile V2基础上只做了微量改动。在下文内容中，主要围绕HFile V2的设计展开。

2. HFile生成流程

在本章节，我们以Flush流程为例，介绍如何一步步生成HFile的流程，来加深大家对于HFile原理的理解

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。上图中所体现出来的KeyValue，只是为了方便大家理解。

当Data Block增长到预设大小(默认64KB)后，一个Data Block被停止写入，该Data Block将经历如下一系列处理流程：

1.如果有配置启用压缩或加密特性，对Data Block的数据按相应的算法进行压缩和加密。

2.在预留的Header区，写入该Data Block的元数据信息，包含{压缩前的大小，压缩后的大小，上一个Block的偏移信息，Checksum元数据信息}等信息，下图是一个Header的完整结构：

3.生成Checksum信息。

4.Data Block以及Checksum信息通过HFile Writer中的输出流写入到HDFS中。

5.为输出的Data Block生成一条索引记录，包含这个Data Block的{起始Key，偏移，大小}信息，这条索引记录被暂时记录到内存的Block Index Chunk中：

注：上图中的firstKey并不一定是这个Data Block的第一个Key，有可能是上一个Data Block的最后一个Key与这一个Data Block的第一个Key之间的一个中间值。

至此，已经写入了第一个Data Block，并且在Block Index Chunk中记录了关于这个Data Block的一条索引记录。

随着Data Blocks数量的不断增多，Block Index Chunk中的记录数量也在不断变多。当Block Index Chunk达到一定大小以后(默认为128KB)，Block Index Chunk也经与Data Block的类似处理流程后输出到HDFS中，形成第一个Leaf Index Block：

此时，已输出的Scanned Block Section部分的构成如下：

正是因为Leaf Index Block与Data Block在Scanned Block Section交叉存在，Leaf Index Block被称之为Inline Block（Bloom Block也属于Inline Block）。在内存中还有一个Root Block Index Chunk用来记录每一个Leaf Index Block的索引信息：

从Root Index到Leaf Data Block再到Data Block的索引关系如下：

我们先假设没有Bloom Filter数据。当MemStore中所有的KeyValues全部写完以后，HFile Writer开始在close方法中处理最后的”收尾”工作：

1.写入最后一个Data Block。

2.写入最后一个Leaf Index Block。

如上属于Scanned Block Section部分的”收尾”工作。

3.如果有MetaData则写入位于Non-Scanned Block Section区域的Meta Blocks，事实上这部分为空。

4.写Root Block Index Chunk部分数据：

如果Root Block Index Chunk超出了预设大小，则输出位于Non-Scanned Block Section区域的Intermediate Index Block数据，以及生成并输出Root Index Block(记录Intermediate Index Block索引)到Load-On-Open Section部分。

如果未超出大小，则直接输出为Load-On-Open Section部分的Root Index Block。

5.写入用来索引Meta Blocks的Meta Index数据（事实上这部分只是写入一个空的Block）。

6.写入FileInfo信息，FileInfo中包含：

Max SequenceID, MajorCompaction标记，TimeRanage信息，最早的Timestamp, Data BlockEncoding类型，BloomFilter配置，最大的Timestamp，KeyValue版本，最后一个RowKey，平均的Key长度，平均Value长度，Key比较器等。

7.写入Bloom Filter元数据与索引数据。

注：前面每一部分信息的写入，都以Block形式写入，都包含Header与Data两部分，Header中的结构也是相同的，只是都有不同的Block Type，在Data部分，每一种类型的Block可以有自己的定义。

8.写入Trailer部分信息， Trailer中包含：

Root Index Block的Offset，FileInfo部分Offset，Data Block Index的层级，Data Block Index数据总大小，第一个Data Block的Offset，最后一个Data Block的Offset，Comparator信息，Root Index Block的Entries数量，加密算法类型，Meta Index Block的Entries数量，整个HFile文件未压缩大小，整个HFile中所包含的KeyValue总个数，压缩算法类型等。

至此，一个完整的HFile已生成。我们可以通过下图再简单回顾一下Root Index Block、Leaf Index Block、Data Block所处的位置以及索引关系：

简单起见，上文中刻意忽略了Bloom Filter部分。Bloom Filter被用来快速判断一条记录是否在一个大的集合中存在，采用了多个Hash函数+位图的设计。写入数据时，一个记录经X个Hash函数运算后，被映射到位图中的X个位置，将位图中的这X个位置写为1。判断一条记录是否存在时，也是通过这个X个Hash函数计算后，获得X个位置，如果位图中的这X个位置都为1，则表明该记录”可能存在”，但如果至少有一个为0，则该记录”一定不存在”。详细信息，大家可以直接参考Wiki，这里不做过多展开。

Bloom Filter包含Bloom元数据(Hash函数类型，Hash函数个数等)与位图数据(BloomData)，为了避免每一次读取时加载所有的Bloom Data，HFile V2中将BloomData部分分成了多个小的Bloom Block。BloomData数据也被当成一类Inline Block，与Data Block、Leaf Index Block交叉存在，而关于Bloom Filter的元数据与多个Bloom Block的索引信息，被存放在Load-On-Open Section部分。但需要注意的是，在FileInfo部分，保存了关于BloomFilter配置类型信息，共包含三种类型：不启用，基于Row构建BloomFilter，基于Row+Column构建Bloom Filter。混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：

3. HFile读取流程

HFile在读取流程基本与写入相反，首先会解析Trailer Block并加载到内存，然后再进一步加载LoadOnOpen区的数据，然后解析Root Index Block并加载到内存，根据数据量大小可以直接查找DataBlock或者NonRoot Index Block，NonRoot Index Block又分为Intermediate Index Block和Leaf Index Block两种，从而通过索引分层查找定位到具体的数据进行读取（暂时忽略bloom index）；

说明：由于HFile刚开始数据量较小，索引采用single-level结构，只有Root Index一层索引，直接指向数据块。当数据量慢慢变大，Root Index Block满了之后，索引就会变为mutil-level结构，由一层索引变为两层，根节点指向叶子节点，叶子节点指向实际数据块。如果数据量再变大，索引层级就会变为三层（最多三层）。

3.1 Trailer Block读取

主要记录了HFile的基本信息、各个部分的偏移值和寻址信息，下图为Trailer内存和磁盘中的数据结构，其中只显示了部分核心字段：

具体步骤如下：

1. 首先加载version版本信息，HBase中version包含majorVersion和minorVersion两部分，前者决定了HFile的主版本： V1、V2 还是V3；后者在主版本确定的基础上决定是否支持一些微小修正，比如是否支持checksum等。不同的版本决定了使用不同的Reader对象对HFile进行读取解析；

2. 根据Version信息获取trailer的长度（不同version的trailer长度不同），再根据trailer长度加载整个HFileTrailer Block；

3. 最后加载load-on-open部分到内存中，起始偏移地址是trailer中的LoadOnOpenDataOffset字段，load-on-open部分的结束偏移量为HFile长度减去Trailer长度，load-on-open部分主要包括索引树的根节点以及FileInfo两个重要模块，FileInfo是固定长度的块，它纪录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等；

3.2 Index Block读取

1. Root Index Block结构

Root Index Block表示索引树根节点索引块，可以作为bloom的直接索引，也可以作为data索引的根索引。而且对于single-level和mutil-level两种索引结构对应的Root Index Block略有不同，本文以mutil-level索引结构为例进行分析（single-level索引结构是mutual-level的一种简化场景），在内存和磁盘中的格式如下图所示：

其中Index Entry表示具体的索引对象，每个索引对象由3个字段组成，Block Offset表示索引指向数据块的偏移量，BlockDataSize表示索引指向数据块在磁盘上的大小，BlockKey表示索引指向数据块中的第一个key。除此之外，还有另外3个字段用来记录MidKey的相关信息，MidKey表示HFile所有Data Block中中间的一个Data Block，用于在对HFile进行split操作时，快速定位HFile的中间位置。需要注意的是single-level索引结构和mutil-level结构相比，就只缺少MidKey这三个字段。

Root Index Block会在HFile解析的时候直接加载到内存中，此处需要注意在Trailer Block中有一个字段为dataIndexCount，就表示此处Index Entry的个数。因为Index Entry并不定长，只有知道Entry的个数才能正确的将所有Index Entry加载到内存。

2. NonRoot Index Block结构

当HFile中Data Block越来越多，single-level结构的索引已经不足以支撑所有数据都加载到内存，需要分化为mutil-level结构。mutil-level结构中NonRoot Index Block作为中间层节点或者叶子节点存在，无论是中间节点还是叶子节点，其都拥有相同的结构，如下图所示：

和Root Index Block相同，NonRoot Index Block中最核心的字段也是Index Entry，用于指向叶子节点块或者数据块。不同的是，NonRoot Index Block结构中增加了block块的内部索引entry Offset字段，entry Offset表示index Entry在该block中的相对偏移量（相对于第一个index Entry)，用于实现block内的二分查找。所有非根节点索引块，包括Intermediate index block和leaf index block，在其内部定位一个key的具体索引并不是通过遍历实现，而是使用二分查找算法，这样可以更加高效快速地定位到待查找key。

了解了HFile中数据索引块的两种结构之后，就来看看如何使用这些索引数据块进行数据的高效检索。整个索引体系类似于MySQL的B+树结构，但是又有所不同，比B+树简单，并没有复杂的分裂操作。具体见下图所示：

图中上面三层为索引层，在数据量不大的时候只有最上面一层，数据量大了之后开始分裂为多层，最多三层，如图所示。最下面一层为数据层，存储用户的实际keyvalue数据。这个索引树结构类似于InnoSQL的聚集索引，只是HBase并没有辅助索引的概念。

图中红线表示一次查询的索引过程（HBase中相关类为HFileBlockIndex和HFileReaderV2），基本流程可以表示为：

1. 用户输入rowkey为fb，在root index block中通过二分查找定位到fb在’a’和’m’之间，因此需要访问索引’a’指向的中间节点。因为root index block常驻内存，所以这个过程很快。

2. 将索引’a’指向的中间节点索引块加载到内存，然后通过二分查找定位到fb在index ‘d’和’h’之间，接下来访问索引’d’指向的叶子节点。

3. 同理，将索引’d’指向的中间节点索引块加载到内存，一样通过二分查找定位找到fb在index ‘f’和’g’之间，最后需要访问索引’f’指向的数据块节点。

4. 将索引’f’指向的数据块加载到内存，通过遍历的方式找到对应的keyvalue。

上述流程中因为中间节点、叶子节点和数据块都需要加载到内存，所以io次数正常为3次。但是实际上HBase为block提供了缓存机制，可以将频繁使用的block缓存在内存中，可以进一步加快实际读取过程。所以，在HBase中，通常一次随机读请求最多会产生3次io，如果数据量小（只有一层索引），数据已经缓存到了内存，就不会产生io。

3.3 DataBlock

DataBlock是HBase中数据存储的最小单元。DataBlock中主要存储用户的KeyValue数据（KeyValue后面一般会跟一个timestamp，图中未标出），而KeyValue结构是HBase存储的核心，每个数据都是以KeyValue结构在HBase中进行存储。KeyValue结构在内存和磁盘中可以表示为：

每个KeyValue都由4个部分构成，分别为key length，value length，key和value。其中key value和value length是两个固定长度的数值，而key是一个复杂的结构，首先是rowkey的长度，接着是rowkey，然后是ColumnFamily的长度，再是ColumnFamily，之后是ColumnQualifier，最后是时间戳和KeyType（keytype有四种类型，分别是Put、Delete、 DeleteColumn和DeleteFamily），value就没有那么复杂，就是一串纯粹的二进制数据。

3.4 BloomFilter Meta Block & Bloom Block

BloomFilter对于HBase的随机读性能至关重要，对于get操作以及部分scan操作可以剔除掉不会用到的HFile文件，减少实际IO次数，提高随机读性能。在此简单地介绍一下Bloom Filter的工作原理，Bloom Filter使用位数组来实现过滤，初始状态下位数组每一位都为0，如下图所示：

假如此时有一个集合S = {x1, x2, … xn}，Bloom Filter使用k个独立的hash函数，分别将集合中的每一个元素映射到｛1,…,m｝的范围。对于任何一个元素，被映射到的数字作为对应的位数组的索引，该位会被置为1。比如元素x1被hash函数映射到数字8，那么位数组的第8位就会被置为1。下图中集合S只有两个元素x和y，分别被3个hash函数进行映射，映射到的位置分别为（0，3，6）和（4，7，10），对应的位会被置为1:

现在假如要判断另一个元素是否是在此集合中，只需要被这3个hash函数进行映射，查看对应的位置是否有0存在，如果有的话，表示此元素肯定不存在于这个集合，否则有可能存在。下图所示就表示z肯定不在集合｛x，y｝中：

HBase中每个HFile都有对应的位数组，KeyValue在写入HFile时会先经过几个hash函数的映射，映射后将对应的数组位改为1，get请求进来之后再进行hash映射，如果在对应数组位上存在0，说明该get请求查询的数据不在该HFile中。

HFile中的位数组就是上述Bloom Block中存储的值，可以想象，一个HFile文件越大，里面存储的KeyValue值越多，位数组就会相应越大。一旦太大就不适合直接加载到内存了，因此HFile V2在设计上将位数组进行了拆分，拆成了多个独立的位数组（根据Key进行拆分，一部分连续的Key使用一个位数组）。这样一个HFile中就会包含多个位数组，根据Key进行查询，首先会定位到具体的某个位数组，只需要加载此位数组到内存进行过滤即可，减少了内存开支。

在结构上每个位数组对应HFile中一个Bloom Block，为了方便根据Key定位具体需要加载哪个位数组，HFile V2又设计了对应的索引Bloom Index Block，对应的内存和逻辑结构图如下：

Bloom Index Block结构中totalByteSize表示位数组的bit数，numChunks表示Bloom Block的个数，hashCount表示hash函数的个数，hashType表示hash函数的类型，totalKeyCount表示bloom filter当前已经包含的key的数目，totalMaxKeys表示bloom filter当前最多包含的key的数目, Bloom Index Entry对应每一个bloom filter block的索引条目，作为索引分别指向’scanned block section’部分的Bloom Block，Bloom Block中就存储了对应的位数组。

Bloom Index Entry的结构见上图左边所示，BlockOffset表示对应Bloom Block在HFile中的偏移量，FirstKey表示对应BloomBlock的第一个Key。根据上文所说，一次get请求进来，首先会根据key在所有的索引条目中进行二分查找，查找到对应的Bloom Index Entry，就可以定位到该key对应的位数组，加载到内存进行过滤判断。

附录1 多大的HFile文件才存在Intermiate Index Block

每一个Leaf Index Block大小的计算方法如下(HFileBlockIndex$BlockIndexChunk#getNonRootSize)：

/**
 * @return the size of this chunk if stored in the non-root
 *         index block format
*/
int getNonRootSize() {
    // Number of entries
    // Secondary index
    // All entries
    return Bytes.SIZEOF_INT
        + Bytes.SIZEOF_INT * (blockKeys.size() + 1)
        + curTotalNonRootEntrySize;
}

curTotalNonRootEntrySize是在每次写入一个新的Entry的时候累加的：

static final int SECONDARY_INDEX_ENTRY_OVERHEAD = 
      Bytes.SIZEOF_INT + Bytes.SIZEOF_LONG;
​
void add(byte[] firstKey, long blockOffset, int onDiskDataSize,
        long curTotalNumSubEntries) {
      // Record the offset for the secondary index
      secondaryIndexOffsetMarks.add(curTotalNonRootEntrySize);
      curTotalNonRootEntrySize 
          += SECONDARY_INDEX_ENTRY_OVERHEAD
          + firstKey.length;
      // ....(略去非相关代码)...
 }

这样子，可以看出来，每一次新增一个Entry，则累计的值为：

​ 12 + firstKey.length

假设一个Leaf Index Block可以容纳的Data Block的数量为x：

​ 4 + 4 * (x + 1) + x * (12 + firstKey.length)

进一步假设，firstKey.length为50bytes。而一个Leaf Index Block的默认最大大小为128KB：

​ 4 + 4 * (x + 1) + x * (12 + 50) = 128 * 1024

​ x ≈1986

也就是说，在假设firstKey.length为50Bytes时，一个128KB的Leaf Index Block所能容纳的Data Block数量约为1986个。

我们再来看看Root Index Chunk大小的计算方法：

/**
  * @return the size of this chunk if stored in the root index block format
  */
int getRootSize() {
    return curTotalRootSize;
}
​
void add(byte[] firstKey, long blockOffset, int onDiskDataSize,
         long curTotalNumSubEntries) {
    // ......
    curTotalRootSize += Bytes.SIZEOF_LONG + Bytes.SIZEOF_INT
        + WritableUtils.getVIntSize(firstKey.length) + firstKey.length;
    // ......
}

基于firstKey为50 Bytes的假设，每往Root Index Chunk中新增一个Entry(关联一个Leaf Index Block)，那么，curTotalRootSize的累加值为：

​ 12 + 1 + 50 = 63

因此，一个128KB的Root Index Chunk可以至少存储2080个Entries，即可存储2080个Leaf Index Block。

这样， 一个Root Index Chunk所关联的Data Blocks的总量应该为：

​ 1986 * 2080 = 4,130,880

而每一个Data Block默认大小为64KB，那么，这个HFile的总大小至少为：

​ 4,130,880 * 64 * 1024 ≈ 252 GB

即，基于每一个Block中的FirstKey为50bytes的假设，一个128KB的Root Index Block可容纳的HFile文件总大小约为252GB。

如果实际的RowKey小于50 Bytes，或者将Data Block的Size调大，一个128KB的Root Index Chunk所关联的HFile文件将会更大。因此，在大多数场景中，Intermediate Index Block并不会存在。

附录2 关于HFile数据查看工具

HBase中提供了一个名为HFilePrettyPrinter的工具，可以以一种直观的方式查看HFile中的数据，关于该工具的帮助信息，可通过如下命令查看：

hbase hfile -m -f /apps/hbase/data/data/default/HBaseGenerator/12a93f8df8d1cb7bd23c6f335d01e24d/info/d62830b9f04a42979187f2fd3eed6

原文链接：HBase高性能随机查询之道 - HFile原理解析 | NoSQL漫谈

最后

以上就是结实小鸽子为你收集整理的HBase HFile文件原理解析的全部内容，希望文章能够帮你解决HBase HFile文件原理解析所遇到的程序开发问题。

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