简介
在写到memstore之前，记录RegionServer上的所有编辑信息（Puts/Deletes操作，属于哪个Region）。
WAL结构
WAL使用Hadoop的SequenceFile,它将记录存储为key/values 的数据集。对于WAL，key是一个HLogKey的实例。KeyValue不仅包括row，column family, qualifier, timestamp, value, 还包括“Key Type”—派上用场啦， 这里，可以用Key Type代表一个“put”或“delete”操作。
但是，哪里去存放KeyValue的归属信息，比如region或者表名呢？这些存放在HLogKey中。同时还包括 sequence number，和“写入时间”， 是一个记录数据何时写入到log的时间戳。
KeyValue
KeyValue类是HBase中数据存储的核心，由keylength、valuelength、key、value四个部分组成，其中Key又由Row Length、Row、Column Family Length、Column Family、Column Qualifier、Time Stamp、Key Type七部分组成。
KeyValue不会在块之间拆分。例如，如果有一个8 MB的KeyValue，即使块大小是64kb，这个KeyValue将作为一个连贯块读取。
结构如下：
1、KeyLength存储Key的长度，占4B；
2、ValueLength存储Value的长度,4B；
3、Key存储具体的Cell数据：
- Row Length：存储rowkey的长度，占2B (Bytes.SIZEOF_INT)；
- Row：存储Rowkey实际内容，其大小为Row Length ；
- Column Family Length：存储列簇Column Family的长度，占1B (Bytes.SIZEOF_BYTE)；
- Column Family：存储Column Family实际内容，大小为Column Family Length；
- Column Qualifier：存储Column Qualifier对应的数据。
- Time Stamp：存储时间戳Time Stamp，占8B (Bytes.SIZEOF_LONG)；
- Key Type：存储Key类型Key Type，占1B ( Bytes.SIZEOF_BYTE)，Type分为Put、Delete、DeleteColumn、DeleteFamilyVersion、DeleteFamily、Maximum、Minimum等类型，标记这个KeyValue的类型由于Key中其它的字段占用大小已经知道，并且知道整个Key的大小，因此没有存储Column Qualifier的大小。
4、Value：存储单元格Cell对应的实际的值Value。
特点
• 为一个文件
• 0.94之前叫做HLog，存储在/hbase/.logs/目录中
• 0.94之后存储在HDFS上的/hbase/WALs/{HRegionServer_name}中
• 理论上一个RegionServer上只有一个WAL实例，数据操作为串行，造成性能瓶颈
多WAL实例
HBase1.0 之后，通过使用底层HDFS的多管道实现了多WAL并行写入，提高了吞吐量
并行化是通过对多个Region进行分区实现的，如果只有一个Region，那么该方案无效
通过在hbase-site.xml中配置，然后重启RegionServer
• 用于RegionServer失效时，通过Replay恢复RegionServer上memstore中尚未持久化的数据
HLog
HLog是实现WAL的类。一个HRegionServer对应一个HLog实例。当HRegion初始化时，HLog将作为一个参数传给HRegion的构造函数。
HLog最核心的是调用doWrite的append() 方法，前面提到的可能对数据改动的操作都就将首先调用这个方法。出于性能的考虑，put(), delete() 和incrementColumnValue()有一个开关函数setWriteToWAL(boolean) ， 设为false将禁用WAL。这是为什么上图中向下的箭头是虚线的原因。默认时候当然需要WAL，但是假如你运行一个数据导入的MapReduce Job，你可以通过关闭WAL获得性能上的提升。
另一个重要的特性是HLog将通过“sequence number”追踪数据改变。它内部使用AtomicLong保证线程安全。sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。Region打开存储文件，读取每个HFile中的最大的sequence number，如果该值大于HLog 的sequence number, 就将它作为HLog 的sequence number的值。最后，HLog将得到上次存入文件和继续记log的点。过会，我们将看到它的应用。
LogFlusher
上文提到，数据以KeyValue形式到达HRegionServer，将写入WAL，之后，写入一个SequenceFile。看过去没问题，但是因为数据流在写入文件系统时，经常会缓存以提高性能。这样，有些本以为在日志文件中的数据实际在内存中。这里，我们提供了一个LogFlusher的类。它调用HLog.optionalSync(),后者根据“hbase.regionserver.optionallogflushinterval”(默认是10秒)，定期调用Hlog.sync()。另外，HLog.doWrite()也会根据“hbase.regionserver.flushlogentries”(默认100秒)定期调用Hlog.sync()。Sync() 本身调用HLog.Writer.sync()，它由SequenceFileLogWriter实现。
LogRoller
在RS内，LogRoller定期刷新出一个新的HLog文件。
Log的大小通过$HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml 的“hbase.regionserver.logroll.period”限制，默认是一个小时。所以每60分钟，会打开一个新的log文件。久而久之，会有一大堆的文件需要维护。首先，LogRoller调用HLog.rollWriter()，定时滚动日志，之后，利用HLog.cleanOldLogs()可以清除旧的日志。它首先取得存储文件中的最大的sequence number，之后检查是否存在一个log所有的条目的“sequence number”均低于这个值，如果存在，将删除这个log。
存储文件最大的sequence number代表了已经持久化的数据的sequence number
这时log中如果所有条目都小于此值，说明这个log中的所有条目都已经持久化了，可以删除了
Reply
当HRegionServer启动，打开所管辖的region，它将检查是否存在剩余的log文件，如果存在，将调用Store.doReconstructionLog()。重放一个日志只是简单地读入一个日志，将日志中的条目加入到Memstore中。最后，flush操作将Memstore中数据flush到硬盘中。
旧日志往往由region server 崩溃所产生。当HMaster启动或者检测到region server 崩溃，它将日志文件拆分为多份文件，将其存储在region所属的文件夹。之后，根据上面提到的方法，将日志重放。需要指出的是，崩溃的服务器中的region只有在日志被拆分和拷贝之后才能被重新分配。拆分日志利用HLog.splitLog()。旧日志被读入主线程内存中，之后，利用线程池将其写入所有的region文件夹中，一个线程对应于一个region。
WAL存在的问题
. 当server崩溃，HBase需要将其log切分成合适的片。然而，由于所有的条目混杂在日志中，HMaster只有在将log完全分配到每一个server后，才能将崩溃server中的region重新分配。这个时间可能很长。
b. 数据安全。你希望能保存你所有的数据，虽然你能将flush的时间调到尽可能的低，你依然依赖于上面提到的文件系统。那些用于存储数据依旧有可能没写到磁盘而发生数据丢失。
很明显，需要log来保证数据安全。最好是能让一个日志保持1个小时（或长）的打开状态。当数据来时，将新的key/value对写入SequenceFile中，并定期flush数据到磁盘中。但是Hadoop不是这样工作的。他提供了一个API，允许打开一个文件，写入大量的数据，然后马上关闭文件，成为一个对其他人只读的文件。只有当文件关闭时才是对其他人可读的。那么，如果一个进程在写入文件时僵死，那么，数据很可能会丢失。因此，我们需要一个功能，能取到一个离崩溃服务器写入数据尽可能近的点。
