面试题：在复杂业务场景下HBase Compaction触发时机监控指标的动态调整策略

Question

在一个具有复杂业务场景（例如读多写少、数据量随时间周期性大幅波动等）的HBase系统中，现有的基于固定监控指标的HBase Compaction触发策略不能满足业务需求，导致系统资源浪费或性能下降。请设计一套动态调整HBase Compaction触发时机监控指标的策略，包括如何实时监测业务变化、如何根据变化调整指标，以及怎样保证调整过程中系统的稳定性和数据一致性。

Answer 1

实时监测业务变化

1. 数据量监测：
   • 利用HBase自带的工具（如hbase shell中的count命令，或通过JMX接口获取表的行数等相关指标）定时获取每个表的数据量信息。例如，通过编写脚本每5分钟执行一次count 'table_name'来统计表中的行数。
   • 针对数据量随时间周期性大幅波动的特点，建立时间序列数据库（如InfluxDB），将获取的数据量信息按时间序列存储。通过分析时间序列数据，识别出数据量变化的周期规律。
2. 读写请求监测：
   • 在HBase客户端和服务端添加自定义的Metrics收集代码，使用Metrics框架（如Dropwizard Metrics）来统计读请求数、写请求数、读请求响应时间、写请求响应时间等指标。
   • 将这些指标发送到监控系统（如Grafana + Prometheus），实时展示读写请求的变化情况。通过设定阈值，当读/写请求数或响应时间超出阈值时，触发相应的调整机制。

根据变化调整指标

1. 数据量相关指标调整：
   • Compaction阈值调整：如果监测到数据量快速增长，接近HBase表预设的最大文件数（如hbase.hregion.max.filesize），则适当降低Compaction的触发阈值。例如，原本当一个HRegion中的StoreFile数量达到10个触发Compaction，若数据量增长过快，可调整为当StoreFile数量达到8个时触发Compaction。
   • 调整Compaction类型：对于数据量极大且增长迅速的表，考虑将默认的Minor Compaction更多地切换为Major Compaction。因为Major Compaction会合并所有的StoreFiles，能更有效地减少文件数量和存储空间，但开销较大。可以设定当数据量超过一定倍数（如平时数据量的3倍）时，执行一次Major Compaction。
2. 读写请求相关指标调整：
   • 读多场景下：如果读请求数远高于写请求数，并且读请求响应时间开始上升，说明可能存在文件碎片化影响读取性能。此时，可以适当提高Minor Compaction的频率，以优化读性能。例如，原本每小时执行一次Minor Compaction，可调整为每30分钟执行一次。
   • 写多场景下：若写请求数增多，为避免Compaction过于频繁影响写性能，适当降低Compaction的频率或放宽触发条件。例如，增加StoreFile的合并阈值，从10个提高到12个。

保证系统稳定性和数据一致性

1. 调整过程的渐进性：
   • 每次调整监控指标时，采用渐进式的方式。例如，调整Compaction触发的StoreFile数量阈值时，每次只调整1 - 2个，避免一次性大幅调整对系统造成过大冲击。
   • 设定调整的冷却时间，在每次调整后，等待一段时间（如15 - 30分钟），观察系统的运行状态，包括读写性能、资源利用率等指标，确保系统稳定后再进行下一次调整。
2. 数据一致性保障：
   • 日志记录：在HBase的Compaction过程中，详细记录每次Compaction的操作日志，包括参与Compaction的文件、操作时间、操作类型（Minor或Major）等信息。这些日志可以用于数据一致性的校验和故障恢复。
   • 数据校验：在Compaction完成后，通过HBase自带的工具（如hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter）对参与Compaction的表进行数据行数校验，确保数据在Compaction过程中没有丢失或重复。
   • 版本管理：利用HBase的多版本特性，在Compaction过程中，保证每个数据的不同版本都能正确合并和存储。对于有版本要求的数据，通过设置合适的MaxVersions参数，确保数据一致性。