HBase2.0中的Benchmark工具 — PerformanceEvaluation

摘要：注意这里的行数是指单线程的行数，如果，线程数为，那么在写测试中，写入的将是行。运行结束后，会分别打出每个线程的延迟状况。并在最后统计了所有线程的最大持续时间，平均持续时间等等。这在运行过程中产生大量的，更加影响性能测试。

摘要： 在项目开发过程中，我们经常需要一些benchmark工具来对系统进行压测，以获得系统的性能参数，极限吞吐等等指标。而在HBase中，就自带了一个benchmark工具—PerformanceEvaluation，可以非常方便地对HBase的Put、Get、Scan等API进行性能测试，并提供了非常丰富的参数来模拟各种场景。

简介
在项目开发过程中，我们经常需要一些benchmark工具来对系统进行压测，以获得系统的性能参数，极限吞吐等等指标。而在HBase中，就自带了一个benchmark工具—PerformanceEvaluation，可以非常方便地对HBase的Put、Get、Scan等API进行性能测试，并提供了非常丰富的参数来模拟各种场景。这篇文章，就以HBbase2.0中的PerformanceEvaluation工具为例，给大家讲解一下这款HBase benchmark工具的使用和注意事项

参数介绍
PerformanceEvaluation的全名是org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation. 已经集成在了bin/hbase工具集中。在安装好HBase的机器上，在HBase的安装路径的bin目录下执行hbase pe，加上相应参数，即可运行PE工具（以下简称PerformanceEvaluation为PE）。如果不加任何参数，则会输出PE的帮助信息。

[root@xxxxxx ~]# hbase pe
Usage: java org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation 
   [-D]*  

General Options:
 nomapred        Run multiple clients using threads (rather than use mapreduce)
 oneCon          all the threads share the same connection. Default: False
 sampleRate      Execute test on a sample of total rows. Only supported by randomRead. Default: 1.0
 period          Report every "period" rows: Default: opts.perClientRunRows / 10 = 104857
 cycles          How many times to cycle the test. Defaults: 1.
 traceRate       Enable HTrace spans. Initiate tracing every N rows. Default: 0
 latency         Set to report operation latencies. Default: False
 measureAfter    Start to measure the latency once "measureAfter" rows have been treated. Default: 0
 valueSize       Pass value size to use: Default: 1000
 valueRandom     Set if we should vary value size between 0 and "valueSize"; set on read for stats on size: Default: Not set.
 blockEncoding   Block encoding to use. Value should be one of [NONE, PREFIX, DIFF, FAST_DIFF, ROW_INDEX_V1]. Default: NONE
...(后面还有很长)

PE工具的参数非常多，很多参数只是用于某项专门的测试。这里我只介绍一下比较重要的几个全局参数。

nomapred 采用MapReduce的方式启动多线程测试还是通过多线程的方式，如果没有安装MapReduce，或者不想用MapReduce，通常我们采用多线程的方式，因此一般在命令中加上--nomapred来表示不使用MapReduce。
oneCon 多线程运行测试时，底层使用一个还是多个参数。这个参数默认值为false，每个thread都会启一个Connection，建议把这个参数设为True，至于原因，后面的章节会讲。
valueSize 写入HBase的value的size，单位是Byte，大家可以根据自己实际的场景设置这个Value的大小。
blockEncoding PE工具会自动建表，这个参数用来指定表的block encoding。关于encoding后面会有专门的文章介绍，这里不再讲。
table 测试表的名字，如果不设，默认为TestTable。
rows 总共测试的行数。注意这里的行数是指单线程的行数，如果rows=100， 线程数为10，那么在写测试中，写入HBase的将是 100 x 10 行。
size 总测试的数据大小，单位为GB，这个参数与上面的size是互斥的，不要两个参数一起设。在使用randomReads和randomSeekScans测试时，这个size可以用来指定读取的数据范围。这个值在Read时非常重要，如果设的不好，会产生很多返回值为空的读，影响测试结果，下面会详细介绍。
compress 设置表的compress算法，根据自己选择，默认是None,即不做压缩。
presplit 表的预分裂region个数，在做性能测试时一定要设置region个数，不然所有的读写会落在一个region上，严重影响性能
autoFlush 默认为false，即PE默认用的是BufferedMutator，BufferedMutator会把数据攒在内存里，达到一定的大小再向服务器发送，如果想明确测单行Put的写入性能，建议设置为true。个人觉得PE中引入autoFlush会影响统计的准确性，因为在没有攒够足够的数据时，put操作会立马返回，根本没产生RPC，但是相应的时间和次数也会被统计在最终结果里。
比较重要的参数就这么多，其他的参数要么使用默认就好，要么就是和具体的测试命令相关，用户可以根据测试的内容具体设置。

使用示例
下面我用测试读和写两个示例来讲解下PE工具的使用

随机写测试 RandomWriteTest
RandomWriteTest常用来评估HBase的写性能。使用的命令如下：

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=100 --compress=SNAPPY --rows=150000 --autoFlush=true --presplit=64 randomWrite 64

在这个测试中，我把PE模式设为了非MapReduuce(--nomapred)，即采用起线程的形式。跑的命令是randomWrite，即随机写入、后面跟的64代表起了64个线程来做写入。--rows=150000 代表每个线程会写入150000行数据。其他的参数含义可以参见之前的章节。PE工具的所有的输出都会直接写到LOG文件，LOG的位置需要参照HBase的设置。运行结束后，PE会分别打出每个线程的延迟状况。如下面是其中一个线程的结果：

2018-05-18 12:07:23,282 INFO  [TestClient-11] hbase.PerformanceEvaluation(475): Latency (us) : mean=2516.36, min=872.00, max=73776.00, stdDev=1978.60, 50th=2304.00, 75th=2605.00, 95th=3418.00, 99th=790
8.00, 99.9th=34241.00, 99.99th=73263.00, 99.999th=73776.00
2018-05-18 12:07:23,282 INFO  [TestClient-11] hbase.PerformanceEvaluation(475): Num measures (latency) : 150000
2018-05-18 12:07:23,283 INFO  [TestClient-11] hbase.PerformanceEvaluation(475): Mean      = 2516.36
Min       = 872.00
Max       = 73776.00
StdDev    = 1978.60
50th      = 2304.00
75th      = 2605.00
95th      = 3418.00
99th      = 7908.00
99.9th    = 34241.00
99.99th   = 73263.00
99.999th  = 73776.00

PE统计了这个线程一共跑了多少行，和相应的延迟统计，包括min，max，999th延迟等等。
并在最后统计了所有线程的最大持续时间，平均持续时间等等。

2018-05-18 12:07:25,564 INFO  [main] hbase.PerformanceEvaluation(507): [RandomWriteTest duration ]      Min: 36969ms    Max: 40160ms    Avg: 38203ms

比较坑的是，PE竟然不会统计所有线程的平均延迟和总的吞吐。。。

随机读测试 RandomReadTest
在进行RandomReadTest之前，需要准备数据。准备数据建议使用SequentialWriteTest。如下面的语句

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=100 --compress=SNAPPY --size=2 --presplit=64 sequentialWrite 64

为啥要用SequentialWriteTest？

这是因为PE写入的行是有规律的。如果传入的是--row=1000，thread数是10，则写入的行总数是1000 x 10 = 10000。在SequentialWrite中，PE会给每个线程设置偏移量，保证0~9999这10000个行（会把所有数字扩展成26位等长的byte数组）一行不差地写入HBase。如果是RandomWriteTest，在每个线程中会随机生成一个0~9999之前的数字写入（--row=1000代表每个线程会写1000次）。由于是随机，会造成中间有些行没有写入，那么在读取测试时，读到的就是空行，影响测试结果。

为啥要用--size而不是--row？

--size=2，代表写入2GB数据，具体是多少行PE内部会自己去算。假设我这里填的是--row=1000，线程数是10，那么写入的数据范围是0~9999。当我在做RandomReadTest时，如果需要修改线程数，比如我想测20个线程并行读，那么数据读取的范围将是0~ （1000 * 20 - 1）， 很大一部分读是空读！你当然可以根据线程数来调整读测试时row变量的值，使读的整体范围不超过写入的数据范围，但是row的大小影响了整体测试的时间，而统一用size你就啥都不用管了。

RandomReadTest的命令如下：

hbase pe --nomapred --oneCon=true --valueSize=100 --size=2 randomRead 100
注意在读测试时不要加表的任何参数，如presplit这些，如果加了会使PE重新建表，之前写入的数据就拜拜了。valueSize和size的值要与准备数据命令中保持一致，PE靠这两个值来算数据的范围和行数。Read测试的输出与Write测试的输出类似。

PE工具存在的问题
PE工具虽然功能已经比较完备，但是使用下来发现还是存在一定的问题的，主要有以下几点：

Connection的数目设置只能由oneCon这个参数指定，要么就是一个connection，要么就是每个thread一个connection。当测试的线程数比较多时，就比较尴尬了，如果只用一个connection，connection内部的metaCache等实现都是有锁的，在拿metacache时，线程较多会产生争抢，影响对服务器性能的评估。如果每个thread一个connection更加不可取，每个connection中都会有一个netty的客户端，如果我没记错的话，每个客户端中将会有 2*CPU个worker threads。这在PE运行过程中产生大量的context switch，更加影响性能测试。根据我的测试发现，在开100个thread测试时，如果每个thread开一个connection，测试结果比只用一个connection的要慢10%。Context switch的频率更是10倍以上。
没有multiPut的支持，PE写时使用的BufferedMutator需要靠调整size来决定buffer多少个put再上发。如果我想明确测试batch 5个put请求，batch10个put请求，都比较难实现。
没有统计总体的RT和TPS/QPS,只有按单个thread统计，如果我用100个thread去压服务器，这要我怎么去评估服务器的吞吐……
针对以上的问题，我对PerformanceEvaluation工具做了一些改进，回馈给了社区，具体大家可以看HBASE-20601这个issue。主要的改进有：

加入multiPut参数，支持设置batch的数量
加入connCount参数，支持设置connection的多少，比如connCount=2，不管多少个thread都会共用这2个connection
支持统计所有线程的平均TPS，平均延迟
一些代码的优化和去重
大家在PE工具的使用过程中还遇到了什么问题，或者有什么不懂的地方，欢迎与我联系。

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