面试题：自定义HBase MapReduce负载均衡策略设计

设计思路

收集负载信息：
- 在HBase集群的每个RegionServer上部署一个代理程序，定期收集本地的CPU使用率、内存使用率、网络带宽占用以及Region负载（如读写请求数、请求队列长度等）等信息。
- 这些代理程序将收集到的信息发送到一个中央协调服务器（可以使用Zookeeper来管理和存储这些信息）。
分配任务：
- 任务调度器在接收到MapReduce任务时，首先从中央协调服务器获取各个RegionServer的负载信息。
- 根据预设的权重算法，结合CPU、内存、网络和Region负载等因素，计算每个RegionServer的综合负载权重。例如，CPU使用率占40%权重，内存使用率占30%，网络带宽占20%，Region负载占10%。
- 将任务优先分配到综合负载权重最低的RegionServer上。如果有多个RegionServer的综合负载权重相同，则随机选择一个。
保证策略的高效性和稳定性：
- 高效性：
  - 负载信息收集频率要适当，不能过于频繁导致网络和系统开销过大，也不能过于稀疏导致任务分配不及时。可以根据实际业务情况，设置每隔1 - 5分钟收集一次。
  - 权重计算算法要简洁高效，避免复杂的数学运算。
- 稳定性：
  - 引入缓存机制，在中央协调服务器上缓存最近的负载信息，即使在短时间内某个RegionServer的负载信息收集失败，也能根据缓存信息进行任务分配。
  - 对任务分配进行监控和反馈，若发现某个RegionServer在接受任务后负载异常升高，则动态调整后续任务的分配策略，避免任务过度集中在某几个RegionServer上。

关键代码实现示例

收集负载信息（RegionServer代理部分）：
- 以下以Java代码为例，使用com.sun.management.OperatingSystemMXBean获取本地系统信息（实际部署时需要考虑不同操作系统的兼容性）。

import com.sun.management.OperatingSystemMXBean;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

public class RegionServerAgent {
    private static final String ZK_SERVER = "localhost:2181";
    private static final String ZK_PATH = "/regionServerLoad";
    private ZooKeeper zk;

    public RegionServerAgent() {
        try {
            zk = new ZooKeeper(ZK_SERVER, 5000, null);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void collectAndSendLoad() {
        OperatingSystemMXBean osBean = ManagementFactory.getPlatformMXBean(OperatingSystemMXBean.class);
        double cpuUsage = osBean.getSystemCpuLoad();
        long memoryUsage = osBean.getTotalPhysicalMemorySize() - osBean.getFreePhysicalMemorySize();
        // 这里省略获取网络带宽和Region负载的代码

        Map<String, Object> loadInfo = new HashMap<>();
        loadInfo.put("cpuUsage", cpuUsage);
        loadInfo.put("memoryUsage", memoryUsage);
        // 添加网络带宽和Region负载信息

        try {
            Stat stat = zk.exists(ZK_PATH + "/regionServer1", false);
            if (stat == null) {
                zk.create(ZK_PATH + "/regionServer1", loadInfo.toString().getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            } else {
                zk.setData(ZK_PATH + "/regionServer1", loadInfo.toString().getBytes(), -1);
            }
        } catch (KeeperException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        RegionServerAgent agent = new RegionServerAgent();
        while (true) {
            agent.collectAndSendLoad();
            try {
                Thread.sleep(60000); // 每分钟收集一次
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

任务分配（调度器部分）：

import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;

public class TaskScheduler {
    private static final String ZK_SERVER = "localhost:2181";
    private static final String ZK_PATH = "/regionServerLoad";
    private ZooKeeper zk;

    public TaskScheduler() {
        try {
            zk = new ZooKeeper(ZK_SERVER, 5000, null);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public String assignTask() {
        List<String> regionServers = new ArrayList<>();
        try {
            regionServers = zk.getChildren(ZK_PATH, false);
        } catch (KeeperException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        Map<String, Double> loadWeights = new HashMap<>();
        for (String rs : regionServers) {
            try {
                byte[] data = zk.getData(ZK_PATH + "/" + rs, false, null);
                String loadInfoStr = new String(data);
                // 解析loadInfoStr为Map
                Map<String, Object> loadInfo = parseLoadInfo(loadInfoStr);
                double cpuUsage = (double) loadInfo.get("cpuUsage");
                long memoryUsage = (long) loadInfo.get("memoryUsage");
                // 获取网络带宽和Region负载信息
                double networkUsage = 0;
                double regionLoad = 0;
                double weight = 0.4 * cpuUsage + 0.3 * memoryUsage / 1024 / 1024 / 1024 + 0.2 * networkUsage + 0.1 * regionLoad;
                loadWeights.put(rs, weight);
            } catch (KeeperException | InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        String bestRegionServer = null;
        double minWeight = Double.MAX_VALUE;
        for (Map.Entry<String, Double> entry : loadWeights.entrySet()) {
            if (entry.getValue() < minWeight) {
                minWeight = entry.getValue();
                bestRegionServer = entry.getKey();
            }
        }
        return bestRegionServer;
    }

    private Map<String, Object> parseLoadInfo(String loadInfoStr) {
        // 实际需要更复杂的解析逻辑，这里简单示例
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        String[] parts = loadInfoStr.split(",");
        for (String part : parts) {
            String[] keyValue = part.split("=");
            if (keyValue.length == 2) {
                map.put(keyValue[0], keyValue[1]);
            }
        }
        return map;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TaskScheduler scheduler = new TaskScheduler();
        String assignedRS = scheduler.assignTask();
        System.out.println("Task assigned to: " + assignedRS);
    }
}

以上代码只是示例，实际应用中需要考虑更多的细节，如异常处理、数据格式标准化、与HBase和MapReduce的集成等。

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