Question

我在bigtable中有一个小表（大小为100Mb），有10个实例。当我尝试每1分钟扫描/获取一次时，呼叫的延迟超过300毫秒。如果我点击更频繁的呼叫，例如每秒一次，则延迟为50-60ms。我不确定如何通过低频呼叫提高性能。这是预期的行为。或者我做错了什么。

这是我的测试代码。我为两个大型表的hbase客户端连接创建了一个执行器。但是低频连接响应比进行更频繁呼叫的连接慢。

有什么建议吗？

package com.bids;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.fusesource.jansi.AnsiConsole;

public class BTConnectTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {

        Configuration hBaseConfig = HBaseConfiguration.create();
        hBaseConfig.set("google.bigtable.project.id", "xxxxxxx");
        hBaseConfig.set("google.bigtable.cluster.name", "hbase-test1");
        hBaseConfig.set("google.bigtable.zone.name", "us-central1-b");
        hBaseConfig.set("hbase.client.connection.impl", "com.google.cloud.bigtable.hbase1_1.BigtableConnection");

        ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

        final Connection bigTableConnection1 = ConnectionFactory.createConnection(hBaseConfig, executor);

        final Connection bigTableConnection2 = ConnectionFactory.createConnection(hBaseConfig, executor);

        Thread t = new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e1) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e1.printStackTrace();
                    }
                    long before = System.nanoTime();
                    try {
                        makeACall2Bigtable(bigTableConnection2);
                    } catch (Exception e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        e.printStackTrace();
                    }
                    // bigTableConnection.close();
                    long after = System.nanoTime();

                    long diff = after - before;

                    System.out.println("\t\t\t\t\t\t connection: " + 1 + " diff: " + diff / (1000 * 1000));
                }
            }
        });
        t.start();

        long sum = 0;
        int n = 0;
        while (true) {
            if (n > 60) {
                Thread.sleep(60000);
            }

            long before = System.nanoTime();

            Connection bigTableConnection = bigTableConnection1;
            int label = -1;

            makeACall2Bigtable(bigTableConnection);
            long after = System.nanoTime();

            long diff = after - before;
            n = n + 1;
            sum += diff;
            long avg = sum / (n * 1000 * 1000);
            AnsiConsole a = new AnsiConsole();

            System.out.println("connection: " + 0 + " diff: " + diff / (1000 * 1000) + " avg: " + avg);

        }
        // bigTableConnection.close();

    }

    private static void makeACall2Bigtable(Connection bigTableConnection) throws IOException {

        Table table = bigTableConnection.getTable(TableName.valueOf("customer"));
        Scan scan = new Scan();
        scan.setStartRow(Bytes.toBytes("101"));
        scan.setStopRow(Bytes.toBytes("102"));
        List<String> cols = new ArrayList<String>(3);
        cols.add("name");
        cols.add("age");
        cols.add("weight");
        String keyName = "id";
        final String DEFAULT_COLFAM = "z";
        for (String col : cols) {
            scan.addColumn(Bytes.toBytes(DEFAULT_COLFAM), Bytes.toBytes(col));
        }
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);

        for (Result result : resultScanner) {
            Map<String, String> columnValueMap = new LinkedHashMap<String, String>();
            for (String col : cols) {
                if (result.containsColumn(Bytes.toBytes(DEFAULT_COLFAM), Bytes.toBytes(col))) {
                    columnValueMap.put(col, new String(CellUtil.cloneValue(
                            result.getColumnLatestCell(Bytes.toBytes(DEFAULT_COLFAM), Bytes.toBytes(col)))));
                } else {
                    if (cols.contains(keyName)) {
                        columnValueMap.put(col, null);
                    }

                }
            }

        }
        resultScanner.close();
        table.close();

    }

}

Answer 1

由于已知问题，前几次调用较慢。这是一些设置在每个“频道”的服务器端发生，我们有多个渠道。
您不应该需要finalFilterList。
您应该缓存Scan，TableName和列族字节。您可以重复使用它们。
如果您要获得单行，请执行Get而不是扫描。
你需要遗嘱执行人吗？
您的扫描应该使用setMaxVersions（1）才能安全。
也许尝试使用scan.setStartRow（Bytes.toBytes（“101”））和scan.setStopRow（Bytes.toBytes（“102”））而不是行前缀来查看是否有帮助？
确保您的代码与群集在同一区域中运行。

我希望有所帮助。

Answer 2

如果你真的打算在生产中做低频请求，你可能希望运行一个后台线程，每隔几秒就会向你的表发一个随机请求。

Bigtable实际上针对频繁访问的大量数据进行了优化。一段时间内的第一个请求可能要求再次读入数据。定期请求将保持有效。

具有低频率呼叫的Bigtable扫描/获得响应时间（延迟）非常高

2 个答案: