面试题：HBase中如何确保写入数据源与数据流向的基本一致性

Question

在HBase环境下，阐述一下你所了解的确保写入数据源与数据流向一致性的常规方法与机制，例如在面对多个Region Server同时写入时，怎样保证数据的一致性？

Answer 1

常规方法与机制

1. WAL（Write-Ahead Log）：
   • 每个Region Server都有一个预写式日志。在将数据写入MemStore之前，先将写操作记录到WAL中。如果Region Server发生故障，重启后可以根据WAL中的记录进行数据恢复，确保数据不会丢失，从而保证写入数据源与数据流向的一致性。
2. MemStore：
   • 数据先写入MemStore，MemStore是内存中的存储结构。当MemStore达到一定阈值（如默认的128MB）时，会触发Flush操作，将数据持久化到HFile（存储在HDFS上）。这种先在内存中缓存数据，再批量写入磁盘的方式，减少了磁盘I/O次数，同时保证了数据的顺序写入，有助于维持数据一致性。
3. HDFS的多副本机制：
   • HBase底层依赖HDFS存储数据。HDFS会为每个数据块创建多个副本（默认3个），并将副本分布在不同的DataNode上。这样即使某个DataNode出现故障，数据仍然可用，保证了数据的持久性和一致性。

面对多个Region Server同时写入时保证数据一致性的方法

1. ZooKeeper协调：
   • ZooKeeper用于管理HBase集群的元数据，包括Region的分配等。它可以确保每个Region只会被一个Region Server服务，避免多个Region Server同时对同一个Region进行写入操作，从而保证数据一致性。
2. Row Locking（行锁）：
   • HBase通过行锁来保证同一行数据的一致性。当一个Region Server对某一行进行写入时，会获取该行的锁，其他Region Server在锁释放前无法对该行进行写入操作。这种机制保证了同一行数据在并发写入时的一致性。
3. Region Server间的同步：
   • 当一个Region Server写入数据后，通过HDFS的副本机制，其他Region Server可以获取到最新的数据副本。并且HBase通过心跳机制，让Region Server之间保持通信，确保各个Region Server对数据状态的认知是一致的。