目录
问题
问题原因分析
总结建议
问题
前几天朋友公司Hbase集群出现Compaction队列持续处于比较大的情况，并且mem flush队列也比较大，一起看了下问题，大概情况如下图
从图中可以看出来压缩队列总和持续在1000-2000，平对压缩队列在200左右，刷新队列也比较高，当然压缩队列高的原因就是因为我们 MemStore Flush 比较频繁，导致写入的StoreFile数量增加，触发了Compcation。
问题原因分析
我们先说下什么情况下会触发Compaction
1.后台线程周期性检查：
multiplier=1000，chore定期执行，每隔 hbase.server.thread.wakefrequency=10秒 默认 10 * 1000,也就是每隔10s*1000=10000s=2.77小时，会执行一次
具体介绍可以参考：https://datamining.blog.csdn.net/article/details/104711339
2.MemStore Flush
触发时机可以参考：https://datamining.blog.csdn.net/article/details/82745205
3.手动触发
根据上面CDH的监控页面我们推测是MemStore Flush 刷新频繁导致的问题
查看Hbase集群相关信息
当前配置参数为：
hbase.hregion.memstore.flush.size = 512M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier = 20
hbase.hstore.compactionThreshold (hbase.hstore.compaction.min) = 3
hbase.hstore.compaction.max = 10
hbase.hstore.blockingStoreFiles = 16
hbase.regionserver.global.memstore.size=0.4
hbase RegionServer 堆内存 16g
region个数为3000左右，平均每台服务器300个region左右
这里介绍下参数的含义
| 配置参数 | 默认值 | 含义 |
| hbase.hregion.memstore.flush.size | 128M | MemStore达到该值会Flush成StoreFile |
| hbase.hregion.memstore.block.multiplier | 4 | 当region中所有MemStore大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size*hbase.hregion.memstore.block.multiplier服务则停止写入 |
| hbase.hstore.compactionThreshold (hbase.hstore.compaction.min) | 3 | 当一个 Store 中 HFile 文件数量超过该阈值就会触发一次 Compaction（Minor Compaction） |
| hbase.hstore.compaction.max | 10 | 一次 Compaction 最多合并的 HFile 文件数量，超过该值的文件会被过滤掉，本次不做Compcation |
| hbase.hstore.blockingStoreFiles | 16 | 一个 Store 中 HFile 文件数量达到该值就会阻塞写入，等待 Compaction 的完成 |
| hbase.regionserver.global.memstore.size | 0.4 | regionServer的全局memstore的大小，超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的flush会阻塞客户端读写 |
对不合理的参数进行修改，修改后配置为
hbase.hregion.memstore.flush.size = 256M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier = 8
hbase.hstore.compactionThreshold (hbase.hstore.compaction.min) = 10
hbase.hstore.compaction.max = 20
hbase.hstore.blockingStoreFiles = 50
hbase RegionServer 堆内存 16ghbase.hregion.memstore.flush.size
如果我们每个region写入数据都比较平均的话，当每个region的MemStore 大小达到 22M（下面有计算公式）就会触发RegionServer级别的Flush，所以集群中没有必要设置到512，我们改成256（其实改回默认128也不会影响）
16( RS JVM ) * 1024M * 0.4 / 300(region个数) ≈ 22 M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier
该值是为了防止写入数据量过大导致服务停止写入，上面有解释，该值不宜设置过大，一般使用默认即可，这里我们暂时设置为8
hbase.hstore.compactionThreshold (hbase.hstore.compaction.min)
MemStore Flush 默认至少每一个小时会自动Flush一次数据（其他条件不满足，会系统自动flush），当StoreFile达到该值会触发Minor Compaction，线上我们可以调大该参数，这里设置为10
hbase.hstore.compaction.max
最大合并文件数量，我们设置为20，该值要比hbase.hstore.compactionThreshold大
hbase.hstore.blockingStoreFiles
一个Store中文件数量大于该值就停止写入，生产环境可以调整大一些，我们调整为50
重启服务，持续观察一段时间，看看效果如何
观察了一段时间，发现每次MemStore Flush 还是会导致队列很大
用工具看了下当前的Compaction压缩状态，查看下正在压缩的region，发现该region只有三个StoreFile就开始Compaction，再仔细一看正在执行的Compaction的Region都是在 hbase.hregion.majorcompaction 时间范围内。
去看了下配置，MajorCompaction的确没有关闭，实际生产环境我们可以根据每个Region下的StoreFile数量、大小，自行进行判断何时执行MajorCompaction，设置为手动就可以，能更灵活的运用服务器，将 hbase.hregion.majorcompaction 设置为 0 ，等待一段时间观察效果
总结建议
1.合理的控制MemStoreFlush频率
2.合理的进行表的预分区，提前进行数据量预估，减少表的分裂（在某些特定的业务下，可以禁止Region分裂，比如该表的数据大小我们可以预估出来）
3.尽量手动执行MajorCompaction
4.Region个数不宜太多
最佳数量：((RS memory) * (total memstore fraction)) / ((memstore size)*(# column families)) =16 *1024 * 0.4 /（256*1）= 25.6
实际使用，我们一般不会用这么少，我们公司配置是32G，管理着400Region左右，目前来看没什么影响
Hbase Compaction 源码分析 - CompactionChecker：https://datamining.blog.csdn.net/article/details/104711339
Hbase Memstore刷新方式与Region的数目上限：https://datamining.blog.csdn.net/article/details/82745205
