Compaction是什么？
了解HBase的童鞋都知道，HBase是一种LSM（Log-Structured Merge Tree）架构模式，用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。随着数据写入不断增多，flush次数也会不断增多，进而HFile数据文件就会越来越多。然而，太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过程称为Compaction。
为什么要Compaction？
Compaction 分类
Compaction会从一个region的一个store中选择一些hfile文件进行合并。合并说来原理很简单，先从这些待合并的数据文件中读出KeyValues，再按照由小到大排列后写入一个新的文件中。之后，这个新生成的文件就会取代之前待合并的所有文件对外提供服务。HBase根据合并规模将Compaction分为了两类：MinorCompaction和MajorCompaction
- Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。
- Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，这个过程还会清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外，一般情况下，Major Compaction时间会持续比较长，整个过程会消耗大量系统资源，对上层业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能，改为手动在业务低峰期触发。
Compaction的触发时机
HBase中可以触发compaction的因素有很多，最常见的因素有这么三种：Memstore Flush、后台线程周期性检查、手动触发。
- Memstore Flush: 应该说compaction操作的源头就来自flush操作，memstore flush会产生HFile文件，文件越来越多就需要compact。因此在每次执行完Flush操作之后，都会对当前Store中的文件数进行判断，一旦文件数 > 预值 ，就会触发compaction。需要说明的是，compaction都是以Store为单位进行的，而在Flush触发条件下，整个Region的所有Store都会执行compact，所以会在短时间内执行多次compaction。
- 后台线程周期性检查：后台线程CompactionChecker定期触发检查是否需要执行compaction，检查周期为：hbase.server.thread.wakefrequencyhbase.server.compactchecker.interval.multiplier。和Memstore flush不同的是，该线程优先检查文件数＃是否大于，一旦大于就会触发compaction。如果不满足，它会接着检查是否满足major compaction条件，简单来说，如果当前store中hfile的最早更新时间早于某个值mcTime，就会触发major compaction，HBase预想通过这种机制定期删除过期数据。上文mcTime是一个浮动值，浮动区间默认为［7-70.2，7+7*0.2］，其中7为hbase.hregion.majorcompaction，0.2为hbase.hregion.majorcompaction.jitter，可见默认在7天左右就会执行一次major compaction。用户如果想禁用major compaction，只需要将参数hbase.hregion.majorcompaction设为0
- 手动触发：一般来讲，手动触发compaction通常是为了执行major compaction，原因有三，其一是因为很多业务担心自动major compaction影响读写性能，因此会选择低峰期手动触发；其二也有可能是用户在执行完alter操作之后希望立刻生效，执行手动触发major compaction；其三是HBase管理员发现硬盘容量不够的情况下手动触发major compaction删除大量过期数据；无论哪种触发动机，一旦手动触发，HBase会不做很多自动化检查，直接执行合并。
Compaction作用 | 副作用
随着hfile文件数不断增多，一次查询就可能会需要越来越多的IO操作，延迟必然会越来越大，如下图一所示，随着数据写入不断增加，文件数不断增多，读取延时也在不断变大。而执行compaction会使得文件数基本稳定，进而IO Seek次数会比较稳定，延迟就会稳定在一定范围。然而，compaction操作重写文件会带来很大的带宽压力以及短时间IO压力。因此可以认为，Compaction就是使用短时间的IO消耗以及带宽消耗换取后续查询的低延迟。从图上来看，就是延迟有很大的毛刺，但总体趋势基本稳定不变，见下图二。
为了换取后续查询的低延迟，除了短时间的读放大之外，Compaction对写入也会有很大的影响。我们首先假设一个现象：当写请求非常多，导致不断生成HFile，但compact的速度远远跟不上HFile生成的速度，这样就会使HFile的数量会越来越多，导致读性能急剧下降。为了避免这种情况，在HFile的数量过多的时候会限制写请求的速度：在每次执行MemStore flush的操作前，如果HStore的HFile数超过hbase.hstore.blockingStoreFiles （默认7），则会阻塞flush操作hbase.hstore.blockingWaitTime时间，在这段时间内，如果compact操作使得HStore文件数下降到回这个值，则停止阻塞。另外阻塞超过时间后，也会恢复执行flush操作。这样做就可以有效地控制大量写请求的速度，但同时这也是影响写请求速度的主要原因之一。
可见，Compaction会使得数据读取延迟一直比较平稳，但付出的代价是大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞。
Compaction流程
了解了一定的背景知识后，接下来需要从全局角度对Compaction进行了解。整个Compaction始于特定的触发条件，比如flush操作、周期性地Compaction检查操作等。一旦触发，HBase会将该Compaction交由一个独立的线程处理，该线程首先会从对应store中选择合适的hfile文件进行合并，这一步是整个Compaction的核心，选取文件需要遵循很多条件，比如文件数不能太多、不能太少、文件大小不能太大等等，最理想的情况是，选取那些承载IO负载重、文件小的文件集，实际实现中，HBase提供了多个文件选取算法：RatioBasedCompactionPolicy、ExploringCompactionPolicy和StripeCompactionPolicy等，用户也可以通过特定接口实现自己的Compaction算法；选出待合并的文件后，HBase会根据这些hfile文件总大小挑选对应的线程池处理，最后对这些文件执行具体的合并操作。可以通过下图简单地梳理上述流程：
选择合适HFile合并
选择合适的文件进行合并是整个compaction的核心，因为合并文件的大小以及其当前承载的IO数直接决定了compaction的效果。最理想的情况是，这些文件承载了大量IO请求但是大小很小，这样compaction本身不会消耗太多IO，而且合并完成之后对读的性能会有显著提升。然而现实情况可能大部分都不会是这样，在0.96版本和0.98版本，分别提出了两种选择策略，在充分考虑整体情况的基础上选择最佳方案。无论哪种选择策略，都会首先对该Store中所有HFile进行一一排查，排除不满足条件的部分文件：
- 排除当前正在执行compact的文件及其比这些文件更新的所有文件（SequenceId更大）
- 排除某些过大的单个文件，如果文件大小大于hbase.hzstore.compaction.max.size（默认Long最大值），则被排除，否则会产生大量IO消耗
经过排除的文件称为候选文件，HBase接下来会再判断是否满足major compaction条件，如果满足，就会选择全部文件进行合并。判断条件有下面三条，只要满足其中一条就会执行major compaction：
- 用户强制执行major compaction
- 长时间没有进行compact（CompactionChecker的判断条件2）且候选文件数小于hbase.hstore.compaction.max（默认10）
- Store中含有Reference文件，Reference文件是split region产生的临时文件，只是简单的引用文件，一般必须在compact过程中删除
如果不满足major compaction条件，就必然为minor compaction，HBase主要有两种minor策略：RatioBasedCompactionPolicy和ExploringCompactionPolicy，下面分别进行介绍：
RatioBasedCompactionPolicy
从老到新逐一扫描所有候选文件，满足其中条件之一便停止扫描：
（1）当前文件大小 < 比它更新的所有文件大小总和 * ratio，其中ratio是一个可变的比例，在高峰期时ratio为1.2，非高峰期为5，也就是非高峰期允许compact更大的文件。那什么时候是高峰期，什么时候是非高峰期呢？用户可以配置参数hbase.offpeak.start.hour和hbase.offpeak.end.hour来设置高峰期
（2）当前所剩候选文件数 <= hbase.store.compaction.min（默认为3）
停止扫描后，待合并文件就选择出来了，即为当前扫描文件+比它更新的所有文件
ExploringCompactionPolicy
该策略思路基本和RatioBasedCompactionPolicy相同，不同的是，Ratio策略在找到一个合适的文件集合之后就停止扫描了，而Exploring策略会记录下所有合适的文件集合，并在这些文件集合中寻找最优解。最优解可以理解为：待合并文件数最多或者待合并文件数相同的情况下文件大小较小，这样有利于减少compaction带来的IO消耗。具体流程戳这里
需要注意的是，Ratio策略是0.94版本的默认策略，而0.96版本之后默认策略就换为了Exploring策略，在cloudera博文《what-are-hbase-compactions》中，作者给出了一个两者的简单性能对比，基本可以看出后者在节省IO方面会有10%左右的提升：
截止到此，HBase基本上就选择出来了待合并的文件集合，后续通过挑选合适的处理线程，就会对这些文件进行真正的合并 。
挑选合适的线程池
HBase实现中有一个专门的线程CompactSplitThead负责接收compact请求以及split请求，而且为了能够独立处理这些请求，这个线程内部构造了多个线程池：largeCompactions、smallCompactions以及splits等，其中splits线程池负责处理所有的split请求，largeCompactions和smallCompaction负责处理所有的compaction请求，其中前者用来处理大规模compaction，后者处理小规模compaction。这里需要明白三点：
- 上述设计目的是为了能够将请求独立处理，提供系统的处理性能。
- 哪些compaction应该分配给largeCompactions处理，哪些应该分配给smallCompactions处理？是不是Major Compaction就应该交给largeCompactions线程池处理？不对。这里有个分配原则：待compact的文件总大小如果大于值throttlePoint（可以通过参数hbase.regionserver.thread.compaction.throttle配置，默认为2.5G），分配给largeCompactions处理，否则分配给smallCompactions处理。
- largeCompactions线程池和smallCompactions线程池默认都只有一个线程，用户可以通过参数hbase.regionserver.thread.compaction.large和hbase.regionserver.thread.compaction.small进行配置
执行HFile文件合并
上文一方面选出了待合并的HFile集合，一方面也选出来了合适的处理线程，万事俱备，只欠最后真正的合并。合并流程说起来也简单，主要分为如下几步：
- 分别读出待合并hfile文件的KV，并顺序写到位于./tmp目录下的临时文件中
- 将临时文件移动到对应region的数据目录
- 将compaction的输入文件路径和输出文件路径封装为KV写入WAL日志，并打上compaction标记，最后强制执行sync
- 将对应region数据目录下的compaction输入文件全部删除
上述四个步骤看起来简单，但实际是很严谨的，具有很强的容错性和完美的幂等性：
如果RS在步骤2之前发生异常，本次compaction会被认为失败，如果继续进行同样的compaction，上次异常对接下来的compaction不会有任何影响，也不会对读写有任何影响。唯一的影响就是多了一份多余的数据。
如果RS在步骤2之后、步骤3之前发生异常，同样的，仅仅会多一份冗余数据。
如果在步骤3之后、步骤4之前发生异常，RS在重新打开region之后首先会从WAL中看到标有compaction的日志，因为此时输入文件和输出文件已经持久化到HDFS，因此只需要根据WAL移除掉compaction输入文件即可
总 结
本文重点从减少IO的层面对Compaction进行了介绍，其实Compaction还是HBase删除过期数据的唯一手段。文章下半部分着眼于Compaction的整个流程，细化分阶段分别进行了梳理。通过本文的介绍，一方面希望读者对Compaction的左右有一个清晰的认识，另一方面能够从流程方面了解Compaction的工作原理。然而，Compaction一直是HBase整个架构体系中最重要的一环，对它的改造也从来没有停止过，改造的重点就是上文的核心点－’选择合适的HFile合并’。
