前言

在 HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入、删除、查询数据都需要先找到相应的 RegionServer。什么叫相应的RegionServer？就是管理你要操作的那个Region的RegionServer。Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region，那么它是如何找到相应的RegionServer的？此篇文章可以分析此问题。

一、HRegionServer作用

HRegionServer作用如下：

使得被它管理的一系列HRegion能够被客户端来使用，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。
主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据。

在这里插入图片描述

二、对Client端代码分析

1.put方法：

可以一次put一行记录也可以一次put多行记录，两个方法内部都会调用doPut方法，最后再来根据autoFlush（默认为true）判断是否需要flushCommits
，在autoFlush为false的时候，如果当前容量超过了缓冲区大小（默认值为：2097152=2M），也会调用flushCommits方法。也就是说，在自动提交情况下，你可以手动控制通过一次put多条记录（这时候缓冲区不会满），然后将这些记录flush，以提高写操作tps。

@Override public void put(final Put put) throws IOException {
validatePut(put);
ClientServiceCallable callable =
new ClientServiceCallable(this.connection, getName(), put.getRow(),
this.rpcControllerFactory.newController(), put.getPriority()) {

  @Override
  public void put(final List<Put> puts) throws IOException {
    for (Put put : puts) {
      validatePut(put);
    }

2.用doput代码判断

validatePut(put); //验证Put有效，主要是判断kv的长度
writeBuffer.add(put); //写入缓存
currentWriteBufferSize += put.heapSize(); //计算缓存容量
if (currentWriteBufferSize > writeBufferSize) {
flushCommits(); //如果超过缓存容量，则调用flushCommits()

3.flushCommits方法如下：

public void flushCommits() throws IOException {
// no-op }
``

其核心是调用this.connection的processBatch方法，其参数有：writeBuffer、tableName、pool、results

4.ConnectionImplementation的processBatch方法：

 public void processBatch(List<? extends Row> list,
        final byte[] tableName,
        ExecutorService pool,
        Object[] results) throws IOException, InterruptedException {
      // This belongs in HTable!!! Not in here.  St.Ack

      // results must be the same size as list
      if (results.length != list.size()) {
        throw new IllegalArgumentException("argument results must be the same size as argument list");
      }

      processBatchCallback(list, tableName, pool, results, null);
    }

最后是调用的processBatchCallback方法，第五个参数为空，即没有回调方法。

processBatchCallback方法内部可以失败后进行重试，重试次数为hbase.client.retries.number控制，默认为10，每一次重试直接都会休眠一下

过程如下：

第一步：
查找HRegion所在位置过程关键在private HRegionLocation locateRegion(final byte [] tableName,final byte [] row, boolean useCache)方法中，并且为递归方法，过程如下：调用locateRegionInMeta方法到.META.表中查找tableName的row所对应的HRegion所在位置，先从本地缓存查找，如果没有，则进行下一步；
调用locateRegionInMeta方法到-ROOT-表中查找.META.所对应的HRegion所在位置，先从本地缓存查找，如果没有，则进行下一步
通过rootRegionTracker（即从zk上）获取RootRegionServer地址，即找到-ROOT-表所在的RegionServer地址，然后获取到.META.所在位置，最后在获取.META.表上所有HRegion，并将其加入到本地缓存。
说明：

当我们创建一个表时，不管是否预建分区，该表创建之后，在.META.上会有一条记录的。
在客户端第一次连接服务端时，会两次查询缓存并没有查到结果，最后在通过-ROOT-–>.META.–>HRegion找到对应的HRegion所在位置。
第二步：
第二步中，先是创建到RegionServer的连接，后是调用RegionServer上的multi方法，显然这是远程调用的过程。

三.对Server端代码分析

客户端的相关代码分析完后，对服务器端的代码继续分析。

1.multi方法：

对于客户端写操作，最终会调用HRegionServer的multi方法。

因为传递到RegionServer都是按regionName分组的，故最后的操作实际上都是调用的HRegion对象的方法。

该方法主要就是遍历multi并对actionsForRegion按rowid进行排序，然后分类别对action进行处理，Put和Delete操作会放到一起然后调用batchMutate方法批量提交。

OperationStatus[] codes =region.batchMutate(mutationsWithLocks.toArray(new Pair[]{}));

对于Put和Delete操作（保存在mutations中），在处理之前，先通过cacheFlusher检查memstore大小吃否超过限定值，如果是，则进行flush。

接下来遍历mutations，为每个Mutation添加一个锁lock，然后再调用region的batchMutate方法。

2.batchMutate：

batchMutate方法内部，依次一个个处理：

先检查是否只读
检查当前资源是否支持update操作，会比较memstoreSize和blockingMemStoreSize大小，然后会阻塞线程
调用startRegionOperation，给lock.readLock()加锁
调用doPreMutationHook执行协作器里的一些方法
计算其待添加的大小
计算加入memstore之后的memstore大小
写完之后，释放lock.readLock()锁
判断是否需要flush memstore，如果需要，则调用requestFlush方法，其内部实际是通过RegionServerServices中的FlushRequester（其实现类为MemStoreFlusher）来执行flush操作

MemStoreFlusher flush过程：
HRegion中的requestFlush方法：

@Override
  public void requestFlush(FlushLifeCycleTracker tracker) throws IOException {
    requestFlush0(tracker);
  }

  /**
   * This method modifies the region's configuration in order to inject replication-related
   * features
   * @param conf region configurations
   */
  static void decorateRegionConfiguration(Configuration conf) {
    if (ReplicationUtils.isReplicationForBulkLoadDataEnabled(conf)) {
      String plugins = conf.get(CoprocessorHost.REGION_COPROCESSOR_CONF_KEY,"");
      String replicationCoprocessorClass = ReplicationObserver.class.getCanonicalName();
      if (!plugins.contains(replicationCoprocessorClass)) {
        conf.set(CoprocessorHost.REGION_COPROCESSOR_CONF_KEY,
            (plugins.equals("") ? "" : (plugins + ",")) + replicationCoprocessorClass);
      }
    }
  }

上面this.rsServices.getFlushRequester()其实际上返回的是MemStoreFlusher类。
MemStoreFlusher构造方法：

初始化threadWakeFrequency，该值由hbase.server.thread.wakefrequency设置，默认为10 * 1000
初始化globalMemStoreLimit，该值为最大堆内存乘以hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的值，hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit参数默认值为0.4
初始化globalMemStoreLimitLowMark，该值为最大堆内存乘以hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit的值，hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit参数默认值为0.35
初始化blockingWaitTime，该值由hbase.hstore.blockingWaitTime设置，默认为90000
MemStoreFlusher实现了Runnable接口，在RegionServer启动过程中会启动一个线程，其run方法逻辑如下：

只要RegionServer一直在运行，该线程就不会停止运行
每隔threadWakeFrequency时间从flushQueue中取出一个对象
如果取出的对象为空或者WakeupFlushThread，则判断：如果当前RegionServer的总大小大于globalMemStoreLimit值，则找到没有太多storefiles（只个数小于hbase.hstore.blockingStoreFiles的，该参数默认值为7）的最大的region和不管有多少storefiles的最大region，比较两个大小找出最大的一个，然后flush该region，并休眠1秒；最后在唤醒flush线程
先flush region上的memstore，这部分代码通过HRegion的internalFlushcache方法来完成，其内部使用了mvcc
判断是否该拆分，如果是则拆分 - 判断是否该压缩合并，如果是则合并
如果如果取出的对象为FlushRegionEntry，则flush该对象。
如果当前region不是meta region并且当前region的storefiles数大于hbase.hstore.blockingStoreFiles，先判断是否要拆分，然后再判断是否需要合并小文件。这个过程会阻塞blockingWaitTime值定义的时间。 - 否则，直接flush该region上的memstore（调用HRegion的internalFlushcache方法），然后再判断是否需要拆分和合并