面试题：自定义HBase LSM树压缩策略的设计与实现

Question

假设现有的HBase LSM树压缩策略无法满足特定业务需求，需要你设计并实现一种自定义的压缩策略。请详细描述你的设计方案，包括策略的触发机制、数据合并规则、对HBase现有架构的改动点，以及如何保证该策略在高并发、大数据量环境下的稳定性和高效性。

Answer 1

策略触发机制

1. 基于文件大小：设定一个阈值，当HBase的MemStore刷写生成的HFile大小超过该阈值时，触发压缩。例如，将阈值设为1GB，当单个HFile达到1GB时，启动压缩流程。
2. 基于文件数量：在HBase的Store中，统计HFile的数量。当HFile数量超过一定数量（如10个）时，触发压缩，避免过多小文件影响性能。
3. 定时触发：设置一个固定的时间间隔，比如每小时或每天，定期检查是否需要进行压缩，以确保数据能及时合并。

数据合并规则

1. 按时间顺序：优先合并较早生成的HFile，这样可以保证较新的数据尽量保持在较高层次，减少读操作时的文件扫描范围。例如，采用时间戳排序，将时间戳小的HFile优先参与合并。
2. 数据相关性：对于具有相同RowKey前缀的数据，优先合并这些相关的HFile。这样在读取某一范围RowKey数据时，可以减少需要扫描的文件数量。比如，对于以“user_”开头的RowKey数据文件，优先进行合并。
3. 数据版本合并：在合并过程中，根据HBase的多版本机制，保留最新的几个版本数据（可配置，如保留最近3个版本），删除旧版本数据，以节省存储空间。

对HBase现有架构的改动点

1. Compaction类修改：继承HBase现有的Compaction类，如DefaultCompactionPolicy，重写其中的压缩策略相关方法，如shouldCompaction（用于判断是否应该触发压缩）、getCompactionPlan（用于确定参与压缩的文件列表）等，以实现自定义的触发机制和数据合并规则。
2. StoreFileManager调整：在StoreFileManager中添加对自定义压缩策略的支持，例如，在管理HFile的创建、删除和合并操作时，调用自定义压缩策略的相关方法。
3. 配置文件添加：在HBase的配置文件（如hbase - site.xml）中添加自定义压缩策略的相关配置项，如文件大小阈值、文件数量阈值、时间间隔等，方便管理员根据业务需求进行调整。

保证稳定性和高效性

1. 稳定性
   • 错误处理：在自定义压缩策略的代码中，增加全面的错误处理机制。对于文件读取、写入、合并过程中可能出现的I/O错误、数据格式错误等，进行捕获并适当处理，如记录日志、回滚操作等，确保不会因单个错误导致整个压缩流程崩溃。
   • 数据一致性校验：在压缩前后，对数据进行一致性校验。例如，计算文件的CRC校验和，在压缩前记录每个HFile的校验和，压缩后重新计算合并文件的校验和，并与预期结果进行对比，保证数据在压缩过程中没有损坏。
   • 备份机制：在进行压缩操作前，对参与压缩的HFile进行备份。如果压缩过程中出现不可恢复的错误，可以使用备份文件恢复到压缩前的状态，避免数据丢失。
2. 高效性
   • 并行处理：利用多线程技术，对文件读取、数据合并、文件写入等操作进行并行处理。例如，在合并多个HFile时，可以同时读取多个文件的数据块，并并行写入到新的合并文件中，提高压缩速度。
   • 缓存使用：在压缩过程中，使用缓存来存储频繁访问的数据。比如，对于一些元数据信息（如文件的索引信息），可以缓存起来，减少重复读取磁盘的次数，提高I/O效率。
   • 优化算法：选择高效的合并算法，如采用多路归并排序算法来合并多个HFile的数据，减少数据的比较和移动次数，提高合并效率。同时，对算法进行调优，根据不同的硬件环境和数据规模，调整算法的参数，以达到最优性能。