避免HBase PageFilter踩坑,这几点你必须要清楚

有这样一个场景,在HBase中需要分页查询,同时根据某一列的值进行过滤。

不同于RDBMS天然支持分页查询,HBase要进行分页必须由自己实现。据我了解的,目前有两种方案, 一是《HBase权威指南》中提到的用PageFilter加循环动态设置startRow实现,详细见这里。但这种方法效率比较低,且有冗余查询。因此京东研发了一种用额外的一张表来保存行序号的方案。 该种方案效率较高,但实现麻烦些,需要维护一张额外的表。

不管是方案也好,人也好,没有最好的,只有最适合的。
在我司的使用场景中,对于性能的要求并不高,所以采取了第一种方案。本来使用的美滋滋,但有一天需要在分页查询的同时根据某一列的值进行过滤。根据列值过滤,自然是用SingleColumnValueFilter(下文简称SCVFilter)。代码大致如下,只列出了本文主题相关的逻辑,

Scan scan = initScan(xxx);
FilterList filterList=new FilterList();
scan.setFilter(filterList);
filterList.addFilter(new PageFilter(1));
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(FAMILY,ISDELETED, CompareFilter.CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes(false)));

数据如下

row1                 column=f:content, timestamp=1513953705613, value=content1
 row1                 column=f:isDel, timestamp=1513953705613, value=1
 row1                 column=f:name, timestamp=1513953725029, value=name1
 row2                 column=f:content, timestamp=1513953705613, value=content2
 row2                 column=f:isDel, timestamp=1513953744613, value=0
 row2                 column=f:name, timestamp=1513953730348, value=name2
 row3                 column=f:content, timestamp=1513953705613, value=content3
 row3                 column=f:isDel, timestamp=1513953751332, value=0
 row3                 column=f:name, timestamp=1513953734698, value=name3

在上面的代码中。向scan添加了两个filter:首先添加了PageFilter,限制这次查询数量为1,然后添加了一个SCVFilter,限制了只返回isDeleted=false的行。

上面的代码,看上去无懈可击,但在运行时却没有查询到数据!

刚好最近在看HBase的代码,就在本地debug了下HBase服务端Filter相关的查询流程。

Filter流程

首先看下HBase Filter的流程,见图:

《避免HBase PageFilter踩坑,这几点你必须要清楚》

然后再看PageFilter的实现逻辑。

public class PageFilter extends FilterBase {
  private long pageSize = Long.MAX_VALUE;
  private int rowsAccepted = 0;

  /**
   * Constructor that takes a maximum page size.
   *
   * @param pageSize Maximum result size.
   */
  public PageFilter(final long pageSize) {
    Preconditions.checkArgument(pageSize >= 0, "must be positive %s", pageSize);
    this.pageSize = pageSize;
  }

  public long getPageSize() {
    return pageSize;
  }

  @Override
  public ReturnCode filterKeyValue(Cell ignored) throws IOException {
    return ReturnCode.INCLUDE;
  }
 
  public boolean filterAllRemaining() {
    return this.rowsAccepted >= this.pageSize;
  }

  public boolean filterRow() {
    this.rowsAccepted++;
    return this.rowsAccepted > this.pageSize;
  }
  
}

其实很简单,内部有一个计数器,每次调用filterRow的时候,计数器都会+1,如果计数器值大于pageSize,filterrow就会返回true,那之后的行就会被过滤掉。

再看SCVFilter的实现逻辑。

public class SingleColumnValueFilter extends FilterBase {
  private static final Log LOG = LogFactory.getLog(SingleColumnValueFilter.class);

  protected byte [] columnFamily;
  protected byte [] columnQualifier;
  protected CompareOp compareOp;
  protected ByteArrayComparable comparator;
  protected boolean foundColumn = false;
  protected boolean matchedColumn = false;
  protected boolean filterIfMissing = false;
  protected boolean latestVersionOnly = true;

 

  /**
   * Constructor for binary compare of the value of a single column.  If the
   * column is found and the condition passes, all columns of the row will be
   * emitted.  If the condition fails, the row will not be emitted.
   * <p>
   * Use the filterIfColumnMissing flag to set whether the rest of the columns
   * in a row will be emitted if the specified column to check is not found in
   * the row.
   *
   * @param family name of column family
   * @param qualifier name of column qualifier
   * @param compareOp operator
   * @param comparator Comparator to use.
   */
  public SingleColumnValueFilter(final byte [] family, final byte [] qualifier,
      final CompareOp compareOp, final ByteArrayComparable comparator) {
    this.columnFamily = family;
    this.columnQualifier = qualifier;
    this.compareOp = compareOp;
    this.comparator = comparator;
  }

 
   
  @Override
  public ReturnCode filterKeyValue(Cell c) {
    if (this.matchedColumn) {
      // We already found and matched the single column, all keys now pass
      return ReturnCode.INCLUDE;
    } else if (this.latestVersionOnly && this.foundColumn) {
      // We found but did not match the single column, skip to next row
      return ReturnCode.NEXT_ROW;
    }
    if (!CellUtil.matchingColumn(c, this.columnFamily, this.columnQualifier)) {
      return ReturnCode.INCLUDE;
    }
    foundColumn = true;
    if (filterColumnValue(c.getValueArray(), c.getValueOffset(), c.getValueLength())) {
      return this.latestVersionOnly? ReturnCode.NEXT_ROW: ReturnCode.INCLUDE;
    }
    this.matchedColumn = true;
    return ReturnCode.INCLUDE;
  }

 
  
  private boolean filterColumnValue(final byte [] data, final int offset,
      final int length) {
    int compareResult = this.comparator.compareTo(data, offset, length);
    switch (this.compareOp) {
    case LESS:
      return compareResult <= 0;
    case LESS_OR_EQUAL:
      return compareResult < 0;
    case EQUAL:
      return compareResult != 0;
    case NOT_EQUAL:
      return compareResult == 0;
    case GREATER_OR_EQUAL:
      return compareResult > 0;
    case GREATER:
      return compareResult >= 0;
    default:
      throw new RuntimeException("Unknown Compare op " + compareOp.name());
    }
  }

  public boolean filterRow() {
    // If column was found, return false if it was matched, true if it was not
    // If column not found, return true if we filter if missing, false if not
    return this.foundColumn? !this.matchedColumn: this.filterIfMissing;
  }
   
 
}

在HBase中,对于每一行的每一列都会调用到filterKeyValue,SCVFilter的该方法处理逻辑如下:

1. 如果已经匹配过对应的列并且对应列的值符合要求,则直接返回INCLUE,表示这一行的这一列要被加入到结果集
2. 否则如latestVersionOnly为true(latestVersionOnly代表是否只查询最新的数据,一般为true),并且已经匹配过对应的列(但是对应的列的值不满足要求),则返回EXCLUDE,代表丢弃该行
3. 如果当前列不是要匹配的列。则返回INCLUDE,否则将matchedColumn置为true,代表以及找到了目标列
4. 如果当前列的值不满足要求,在latestVersionOnly为true时,返回NEXT_ROW,代表忽略当前行还剩下的列,直接跳到下一行
5. 如果当前列的值满足要求,将matchedColumn置为true,代表已经找到了对应的列,并且对应的列值满足要求。这样,该行下一列再进入这个方法时,到第1步就会直接返回,提高匹配效率

再看filterRow方法,该方法调用时机在filterKeyValue之后,对每一行只会调用一次。
SCVFilter中该方法逻辑很简单:

1. 如果找到了对应的列,如其值满足要求,则返回false,代表将该行加入到结果集,如其值不满足要求,则返回true,代表过滤该行
2. 如果没找到对应的列,返回filterIfMissing的值。

猜想:

是不是因为将PageFilter添加到SCVFilter的前面,当判断第一行的时候,调用PageFilter的filterRow,导致PageFilter的计数器+1,但是进行到SCVFilter的filterRow的时候,该行又被过滤掉了,在检验下一行时,因为PageFilter计数器已经达到了我们设定的pageSize,所以接下来的行都会被过滤掉,返回结果没有数据。

验证:

在FilterList中,先加入SCVFilter,再加入PageFilter

Scan scan = initScan(xxx);
FilterList filterList=new FilterList();
scan.setFilter(filterList);
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(FAMILY,ISDELETED, CompareFilter.CompareOp.EQUAL, 	Bytes.toBytes(false)));
filterList.addFilter(new PageFilter(1));

结果是我们期望的第2行的值。

结论

当要将PageFilter和其他Filter使用时,最好将PageFilter加入到FilterList的末尾,否则可能会出现结果个数小于你期望的数量。
(其实正常情况PageFilter返回的结果数量可能大于设定的值,因为服务器集群的PageFilter是隔离的。)

彩蛋

其实,在排查问题的过程中,并没有这样顺利,因为问题出在线上,所以我在本地查问题时自己造了一些测试数据,令人惊讶的是,就算我先加入SCVFilter,再加入PageFilter,返回的结果也是符合预期的。
测试数据如下:

row1                 column=f:isDel, timestamp=1513953705613, value=1
 row1                 column=f:name, timestamp=1513953725029, value=name1
 row2                 column=f:isDel, timestamp=1513953744613, value=0
 row2                 column=f:name, timestamp=1513953730348, value=name2
 row3                 column=f:isDel, timestamp=1513953751332, value=0
 row3                 column=f:name, timestamp=1513953734698, value=name3

当时在本地一直不能复现问题。很是苦恼,最后竟然发现使用SCVFilter查询的结果还和数据的列的顺序有关。

在服务端,HBase会对客户端传递过来的filter封装成FilterWrapper。

class RegionScannerImpl implements RegionScanner {

    RegionScannerImpl(Scan scan, List<KeyValueScanner> additionalScanners, HRegion region)
        throws IOException {
      this.region = region;
      this.maxResultSize = scan.getMaxResultSize();
      if (scan.hasFilter()) {
        this.filter = new FilterWrapper(scan.getFilter());
      } else {
        this.filter = null;
      }
    }
   ....
}

在查询数据时,在HRegion的nextInternal方法中,会调用FilterWrapper的filterRowCellsWithRet方法

FilterWrapper相关代码如下:

/**
 * This is a Filter wrapper class which is used in the server side. Some filter
 * related hooks can be defined in this wrapper. The only way to create a
 * FilterWrapper instance is passing a client side Filter instance through
 * {@link org.apache.hadoop.hbase.client.Scan#getFilter()}.
 * 
 */
 
final public class FilterWrapper extends Filter {
  Filter filter = null;

  public FilterWrapper( Filter filter ) {
    if (null == filter) {
      // ensure the filter instance is not null
      throw new NullPointerException("Cannot create FilterWrapper with null Filter");
    }
    this.filter = filter;
  }

 
  public enum FilterRowRetCode {
    NOT_CALLED,
    INCLUDE,     // corresponds to filter.filterRow() returning false
    EXCLUDE      // corresponds to filter.filterRow() returning true
  }
  
  public FilterRowRetCode filterRowCellsWithRet(List<Cell> kvs) throws IOException {
    this.filter.filterRowCells(kvs);
    if (!kvs.isEmpty()) {
      if (this.filter.filterRow()) {
        kvs.clear();
        return FilterRowRetCode.EXCLUDE;
      }
      return FilterRowRetCode.INCLUDE;
    }
    return FilterRowRetCode.NOT_CALLED;
  }

 
}

这里的kvs就是一行数据经过filterKeyValue后没被过滤的列。

可以看到当kvs不为empty时,filterRowCellsWithRet方法中会调用指定filter的filterRow方法,上面已经说过了,PageFilter的计数器就是在其filterRow方法中增加的。

而当kvs为empty时,PageFilter的计数器就不会增加了。再看我们的测试数据,因为行的第一列就是SCVFilter的目标列isDeleted。回顾上面SCVFilter的讲解我们知道,当一行的目标列的值不满足要求时,该行剩下的列都会直接被过滤掉!

对于测试数据第一行,走到filterRowCellsWithRet时kvs是empty的。导致PageFilter的计数器没有+1。还会继续遍历剩下的行。从而使得返回的结果看上去是正常的。

而出问题的数据,因为在列isDeleted之前还有列content,所以当一行的isDeleted不满足要求时,kvs也不会为empty。因为列content的值已经加入到kvs中了(这些数据要调用到SCVFilter的filterrow的时间会被过滤掉)。

感想

从实现上来看HBase的Filter的实现还是比较粗糙的。效率也比较感人,不考虑网络传输和客户端内存的消耗,基本上和你在客户端过滤差不多。

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