深入分析HBase RPC(Protobuf)实现机制

背景在HMaster、RegionServer内部，创建了RpcServer实例，并与Client三者之间实现了Rpc调用，HBase0.95内部引入了Google-Protobuf作为中间数据组织方式，并在Protobuf提供的Rpc接口之上，实现了基于服务的Rpc实现，本文详细阐述了HBase-Rpc实现细节。 HBase

背景

在HMaster、RegionServer内部，创建了RpcServer实例，并与Client三者之间实现了Rpc调用，HBase0.95内部引入了Google-Protobuf作为中间数据组织方式，并在Protobuf提供的Rpc接口之上，实现了基于服务的Rpc实现，本文详细阐述了HBase-Rpc实现细节。

HBase的RPC Protocol

?在HMaster、RegionServer内部，实现了rpc 多个protocol来完成管理和应用逻辑，具体如下protocol如下：

HMaster支持的Rpc协议：
MasterMonitorProtocol，Client与Master之间的通信，Master是RpcServer端，主要实现HBase集群监控的目的。

MasterAdminProtocol，Client与Master之间的通信，Master是RpcServer端，主要实现HBase表格的管理。例如TableSchema的更改，Table-Region的迁移、合并、下线(Offline)、上线(Online)以及负载平衡，以及Table的删除、快照等相关功能。

RegionServerStatusProtoco，RegionServer与Master之间的通信，Master是RpcServer端，负责提供RegionServer向HMaster状态汇报的服务。

RegionServer支持的Rpc协议：

ClientProtocol，Client与RegionServer之间的通信，RegionServer是RpcServer端，主要实现用户的读写请求。例如get、multiGet、mutate、scan、bulkLoadHFile、执行Coprocessor等。

AdminProtocols，Client与RegionServer之间的通信，RegionServer是RpcServer端，主要实现Region、服务、文件的管理。例如storefile信息、Region的操作、WAL操作、Server的开关等。

(备注：以上提到的Client可以是用户Api、也可以是RegionServer或者HMaster)

深入分析HBase RPC(Protobuf)实现机制-LMLPHP

?HBase-RPC实现机制分析

RpcServer配置三个队列：

1）普通队列callQueue，绝大部分Call请求存在该队列中：callQueue上maxQueueLength为${ipc.server.max.callqueue.length},默认是${hbase.master.handler.count}*DEFAULT_MAX_CALLQUEUE_LENGTH_PER_HANDLER，目前0.95.1中，每个Handler上CallQueue的最大个数默认值(DEFAULT_MAX_CALLQUEUE_LENGTH_PER_HANDLER)为10。

2）优先级队列: PriorityQueue。如果设置priorityHandlerCount的个数，会创建与callQueue相当容量的queue存储Call，该优先级队列对应的Handler的个数由rpcServer实例化时传入。

3）拷贝队列：replicationQueue。由于RpcServer由HMaster和RegionServer共用，该功能仅为RegionServer提供，queue的大小为${ipc.server.max.callqueue.size}指定，默认为1024*1024*1024，handler的个数为hbase.regionserver.replication.handler.count。

RpcServer由三个模块组成：

Listener ===Queue=== Responder

? 深入分析HBase RPC(Protobuf)实现机制-LMLPHP

这里以HBaseAdmin.listTables为例，分析一个Rpc请求的函数调用过程：

1) RpcClient创建一个BlockingRpcChannel。

2）以channel为参数创建执行RPC请求需要的stub，此时的stub已经被封装在具体Service下，stub下定义了可执行的rpc接口。

3）stub调用对应的接口，实际内部channel调用callBlockingMethod方法。

RpcClient内实现了protobuf提供的BlockingRpcChannel接口方法callBlockingMethod，

? @Override
public Message callBlockingMethod(MethodDescriptor md, RpcController controller,
Message param, Message returnType)
throws ServiceException {
return this.rpcClient.callBlockingMethod(md, controller, param, returnType, this.ticket,
this.isa, this.rpcTimeout);
}

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通过以上的实现细节，最终转换成rpcClient的调用，使用MethodDescriptor封装了不同rpc函数，使用Message基类可以接收基于Message的不同的Request和Response对象。

4）RpcClient创建Call对象，查找或者创建合适的Connection，并唤醒Connection。

5）Connection等待Call的Response，同时rpcClient调用函数中，会使用connection.writeRequest(Call call)将请求写入到RpcServer网络流中。

6）等待Call的Response，然后层层返回给更上层接口，从而完成此次RPC调用。

RPCServer收到的Rpc报文的内部组织如下：

Magic

(4Byte)

Version

(1Byte)

AuthMethod

(1Byte)

Connection

HeaderLength

(4Byte)

ConnectionHeader

Request

“HBas”

验证RpcServer的CURRENT_VERSION

与RPC报文一致

目前支持三类：

AuthMethod.SIMPLE

AuthMethod.KERBEROS

AuthMethod.DIGEST

RPC.proto定义
RPCProtos.ConnectionHeader
message ConnectionHeader {
optional UserInformation userInfo = 1;
optional string serviceName = 2;
// Cell block codec we will use sending over optional cell blocks.? Server throws exception
// if cannot deal.
optional string cellBlockCodecClass = 3 [default = "org.apache.hadoop.hbase.codec.KeyValueCodec"];
// Compressor we will use if cell block is compressed.? Server will throw exception if not supported.
// Class must implement hadoop’s CompressionCodec Interface
optional string cellBlockCompressorClass = 4;
}
序列化之后的数据

整个Request存储是经过编码之后的byte数组，包括如下几个部分：

RequestHeaderLength(RawVarint32)	RequestHeader	ParamSize(RawVarint32)	Param	CellScanner
RPC.proto定义： message RequestHeader { // Monotonically increasing callId to keep track of RPC requests and their response optional uint32 callId = 1; optional RPCTInfo traceInfo = 2; optional string methodName = 3; // If true, then a pb Message param follows. optional bool requestParam = 4; // If present, then an encoded data block follows. optional CellBlockMeta cellBlockMeta = 5; // TODO: Have client specify priority } 序列化之后的数据并从Header中确认是否存在Param和CellScanner，如果确认存在的情况下，会继续访问。	Protobuf的基本类型Message， Request的Param继承了Message，这个需要获取的Method类型决定。

从功能上讲，RpcServer上包含了三个模块，

1）Listener。包含了多个Reader线程，通过Selector获取ServerSocketChannel接收来自RpcClient发送来的Connection，并从中重构Call实例，添加到CallQueue队列中。

2）Handler。负责执行Call，调用Service的方法，然后返回Pair

3) Responder。负责把Call的结果返回给RpcClient。

RpcClient为Rpc请求建立Connection，通过Connection将Call发送RpcServer，然后RpcClient等待结果的返回。

?思考

1）为什么HBase新版本使用了Protobuf，并实现RPC接口？

HBase是Hadoop生态系统内重要的分布式数据库，Hadoop2.0广泛采用Protobuf作为中间数据组织方式，整个系统内Wire-Compatible的统一需求。

2）HBase内部实现的Rpc框架对于服务性能的影响？

目前使用Protobuf作为用户请求和内部数据交换的数据格式，采用更为紧缩编码格式，能够提高传输数据的效率。但是，有些优化仍然可以在该框架内探索：

3）Protobuf内置编码与传统压缩技术是否可以配合使用？

使用tcpdump获取了一段HMaster得到的RegionServer上报来的信息：

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以上的信息几乎是明文出现在tcp-ip连接中，因此，是否在Protobuf-RPC数据格式采取一定的压缩策略，会给scan、multiGet等数据交互较为密集的应用提供一种优化的思路。

参考文献：

[1] HBase Rpc Protocols: ?http://blog.zahoor.in/2012/08/protocol-buffers-in-hbase/

[2] HBase project 0.95.1
本系列文章属于Binos_ICT在Binospace个人技术博客原创，原文链接为http://www.binospace.com/index.php/in-depth-analysis-hbase-rpc-0-95-version-implementation-mechanism/,未经允许，不得转载。

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