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Hbase 布隆过滤器BloomFilter介绍

1、主要功能
提高随机读的性能

2、存储开销
bloom filter的数据存在StoreFile的meta中,一旦写入无法更新,由于StoreFile是不可变的。Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,假设你在表中设置了Bloomfilter,那么HBase会在生成StoreFile时包括一份bloomfilter结构的数据,称其为MetaBlock;MetaBlock与DataBlock(真实的KeyValue数据)一起由LRUBlockCache维护。所以,开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。 

3、控制粒度
a)ROW
依据KeyValue中的row来过滤storefile 
举例:如果有2个storefile文件sf1和sf2, 
sf1包括kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v) 
sf2包括kv3(r3 cf:q1 v)、kv4(r4 cf:q1 v) 
假设设置了CF属性中的bloomfilter为ROW,那么get(r1)时就会过滤sf2。get(r3)就会过滤sf1 
b)ROWCOL
依据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile
举例:如果有2个storefile文件sf1和sf2。 
sf1包括kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v) 
sf2包括kv3(r1 cf:q2 v)、kv4(r2 cf:q2 v) 
假设设置了CF属性中的bloomfilter为ROW。不管get(r1,q1)还是get(r1,q2),都会读取sf1+sf2;而假设设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL,那么get(r1,q1)就会过滤sf2。get(r1,q2)就会过滤sf1

4、经常使用场景
1、依据key随机读时。在StoreFile级别进行过滤
2、读数据时。会查询到大量不存在的key,也可用于高效推断key是否存在

5、举例说明
如果x、y、z三个key存在于table中。W不存在
使用Bloom Filter能够帮助我们降低为了推断key是否存在而去做Scan操作的次数
step1)分别对x、y、z运算hash函数取得bit mask。写到Bloom Filter结构中
step2)对W运算hash函数。从Bloom Filter查找bit mask
   假设不存在:三个Bit位至少有一个为0,W肯定不存在该(Bloom Filter不会漏判)
   假设存在   :三个Bit位所有所有等于1,路由到负责W的Region运行scan,确认是否真的存在(Bloom Filter有极小的概率误判)
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6、源代码解析
1.get操作会enable bloomfilter帮助剔除掉不会用到的Storefile
在scan初始化时(get会包装为scan)对于每一个storefile会做shouldSeek的检查,假设返回false。则表明该storefile里没有要找的内容,直接跳过
if (memOnly == false  
            && ((StoreFileScanner) kvs).shouldSeek(scan, columns)) {  
          scanners.add(kvs);  
}

shouldSeek方法:假设是scan直接返回true表明不能跳过。然后依据bloomfilter类型检查。
if (!scan.isGetScan()) {  
        return true;  
}  
byte[] row = scan.getStartRow();  
switch (this.bloomFilterType) {  
  case ROW:  
    return passesBloomFilter(row, 0, row.length, null, 0, 0);  
 
  case ROWCOL:  
    if (columns != null && columns.size() == 1) {  
      byte[] column = columns.first();  
      return passesBloomFilter(row, 0, row.length, column, 0, column.length);  
    }  
    // For multi-column queries the Bloom filter is checked from the  
    // seekExact operation.  
    return true;  
 
  default:  
    return true;
}


2.指明qualified的scan在配了rowcol的情况下会剔除不会用掉的StoreFile。
对指明了qualify的scan或者get进行检查:seekExactly
// Seek all scanners to the start of the Row (or if the exact matching row  
// key does not exist, then to the start of the next matching Row).  
if (matcher.isExactColumnQuery()) {  
  for (KeyValueScanner scanner : scanners)  
  scanner.seekExactly(matcher.getStartKey(), false);  
} else {  
  for (KeyValueScanner scanner : scanners)  
  scanner.seek(matcher.getStartKey());  
}

假设bloomfilter没命中,则创建一个非常大的假的keyvalue,表明该storefile不须要实际的scan
public boolean seekExactly(KeyValue kv, boolean forward)  
      throws IOException {  
    if (reader.getBloomFilterType() != StoreFile.BloomType.ROWCOL ||  
        kv.getRowLength() == 0 || kv.getQualifierLength() == 0) {  
      return forward ? reseek(kv) : seek(kv);  
    }  
  
    boolean isInBloom = reader.passesBloomFilter(kv.getBuffer(),  
        kv.getRowOffset(), kv.getRowLength(), kv.getBuffer(),  
        kv.getQualifierOffset(), kv.getQualifierLength());  
    if (isInBloom) {  
      // This row/column might be in this store file. Do a normal seek.  
      return forward ? reseek(kv) : seek(kv);  
    }  
  
    // Create a fake key/value, so that this scanner only bubbles up to the top  
    // of the KeyValueHeap in StoreScanner after we scanned this row/column in  
    // all other store files. The query matcher will then just skip this fake  
    // key/value and the store scanner will progress to the next column.  
    cur = kv.createLastOnRowCol();  
    return true;  
}


这边为什么是rowcol才干剔除storefile纳,非常easy,scan是一个范围,假设是row的bloomfilter不命中仅仅能说明该rowkey不在此storefile中。但next rowkey可能在。而rowcol的bloomfilter就不一样了,假设rowcol的bloomfilter没有命中表明该qualifiy不在这个storefile中,因此这次scan就不须要scan此storefile了!


7、总结
1.不论什么类型的get(基于rowkey或row+col)Bloom Filter的优化都能生效。关键是get的类型要匹配Bloom Filter的类型

2.基于row的scan是没办法走Bloom Filter的。

由于Bloom Filter是须要事先知道过滤项的。对于顺序scan是没有事先办法知道rowkey的。

而get是指明了rowkey所以能够用Bloom Filter,scan指明column同理。


3.row+col+qualify的scan能够去掉不存在此qualify的storefile,也算是不错的优化了,并且指明qualify也能降低流量。因此scan尽量指明qualify。

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