HBase scan源码研究 - HelloWorld开发者社区

hbase scan 执行步骤：（基于hbase0.94.1，常规情况）
客户端：

HTable table = new HTable(conf, "tableName");
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(...);
scan.setStartRow(...);
scan.setStopRow(...);
scan.setBatch(...);
ResultScanner ss = table.getScanner(scan);

HTable.getScanner(Scan scan)
返回新创建的ClientScanner
ClientScanner(Configuration conf, Scan scan, byte[] tableName, HConnection connection)
构造函数最后会初始化这个scan：ClientScanner.nextScanner(int nbRows, boolean done)
nextScanner方法主要是创建回调函数ScannerCallable
ClientScanner.getScannerCallable(byte[] localStartKey, int nbRows)
然后通知HRegionServer打开scan。

请求由ScannerCallable.call()发起，通过openScanner函数进行rpc调用：
long id = this.server.openScanner(this.location.getRegionInfo().getRegionName(),this.scan);

转到服务端：接收到rpc请求后，会进行一系列的操作。
先看看调用栈（BTrace跟踪）：

org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.instantiateRegionScanner(HRegion.java)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.getScanner(HRegion.java:1426)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.getScanner(HRegion.java:1402)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.openScanner(HRegionServer.java:2068)
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
org.apache.hadoop.hbase.ipc.WritableRpcEngine$Server.call(WritableRpcEngine.java:364)
org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseServer$Handler.run(HBaseServer.java:1326)

定位到HRegionServer.openScanner
协处理器的调用
s = r.getCoprocessorHost().preScannerOpen(scan);
scan初始化入口
s = r.getScanner(scan);
具体执行方法是：
HRegion.getScanner(Scan scan,List additionalScanners)
初始化regionScan
HRegion.instantiateRegionScanner(Scan scan,List additionalScanners)
会返回RegionScannerImpl实例，这才是真正执行scan的类，构造时做了很多事情，最关键的一点:定位!
定什么位？当然是scan开始的位置咯，不过这也是你在客户端调用时指定的，也就是Scan.setStartRow，Scan.setStopRow，如果不指定，那默认就是全表扫描了。
我们知道HBase基于hadoop，要定位row首先得找到HDFS上的文件：

for (Map.Entry<byte[], NavigableSet<byte[]>> entry :
          scan.getFamilyMap().entrySet()) {
 Store store = stores.get(entry.getKey());
 StoreScanner scanner = store.getScanner(scan,                    
 entry.getValue());
 scanners.add(scanner);
}

（HBase体系： http://www.tbdata.org/archives/1509 ，http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html，假设有个表test，下面有一个Column Family 为A，则Store表示一个Column Family的存储，也就是对应A）

然后根据Store初始化StoreScanner:

一、StoreScanner(Store, Scan, List<? extends KeyValueScanner> , ScanType , long , long )

首先会new一个ScanQueryMatcher，这是一个查询匹配器，关键方法是match，枚举MatchCode指示scan如何处理当前KeyValue。
通过StoreFile来创建HFile.Reader：StoreFile.Reader r = file.createReader(),HFile.Reader用来封装客户端对HFile的open and iterate操作
通过StoreFile.Reader包装的HFileReaderV2来创建ScannerV2(HFileScanner)，这个类能通过使用HFile的索引，快速定位。
把StoreFile.Reader，ScannerV2包装成StoreFileScanner，返回List
把memStoreScanners，和storeFileScanners复制一个List返回。memStoreScanners比较好理解，就是引用了MemStore的数据缓存区。
至此返回的是all scanners for this store，然后通过selectScannersFrom来选择合适的，返回满足条件的List。主要是StoreFile.Reader的passesTimerangeFilter过滤scan是否过期和passesBloomFilter判断startRow是否命中。

二、之前说过关键是定位到开始的row，现在合适的KeyValueScanner已经生成,具体执行的代码:

// Seek all scanners to the start of the Row (or if the exact matching row
    // key does not exist, then to the start of the next matching Row).
    // Always check bloom filter to optimize the top row seek for delete
    // family marker.
    if (explicitColumnQuery && lazySeekEnabledGlobally) {
      for (KeyValueScanner scanner : scanners) {
        scanner.requestSeek(matcher.getStartKey(), false, true);
      }
    } else {
      for (KeyValueScanner scanner : scanners) {
        scanner.seek(matcher.getStartKey());
      }
    }

假设指定了Column，执行KeyValueScanner的requestSeek方法。
scanner = heap.poll()，memStoreScanners假设没有数据，我们来看StoreFileScanner。
BloomType是通过表申明的，一般情况是会执行到enforceSeek方法，然后是seek方法：

if(!seekAtOrAfter(hfs, key)) {
   close();
   return false;
}

seekAtOrAfter方法会调用到HFileReaderV2.AbstractScannerV2.seekTo方法，通过HFile的block索引，把ScannerV2的blockBuffer指向startRow。

给StoreFileScanner.cur赋值：

cur = hfs.getKeyValue() = new KeyValue(blockBuffer.array(),blockBuffer.arrayOffset() + blockBuffer.position());

(可以执行hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -b -m -f hdfs:/hbase/tbaleName/path看到HFile的索引信息)

// Combine all seeked scanners with a heap
heap = new KeyValueHeap(scanners, store.comparator);

包装成KeyValueHeap，this.current = pollRealKV();把current指向构造好的StoreFileScanner

至此StoreScanner初始化完成，HRegionServer最后执行addScanner，把RegionScannerImpl放入map中缓存，整个openScanner结束，scan准备工作完成。

基本结构：

RegionScannerImpl
    —KeyValueHeap
            —StoreScanner
                  —KeyValueHeap
                         —StoreFileScanner
                              —StoreFile.Reader
                                      —HFileReaderV2
                              —ScannerV2
—MemStoreScanner

客户端开始获取结果：

ResultScanner ss = table.getScanner(scan);
for (Result r : ss) {
    for (KeyValue kv : r.raw()) {
        ......
    ｝
｝

本文主要是分析服务端，客户端可参考 http://punishzhou.iteye.com/blog/1297015
客户端负责关闭RegionScannerImpl，scan的承载体是HRegion，通过块索引定位其实open开销是很小的，如果跨HRegion会重新openScanner。

ClientScanner.next,同样进行rpc远程调用，方法调用栈：

org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreScanner.next(StoreScanner.java:350)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.KeyValueHeap.next(KeyValueHeap.java:127)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion$RegionScannerImpl.nextInternal(HRegion.java:3459)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion$RegionScannerImpl.next(HRegion.java:3406)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion$RegionScannerImpl.next(HRegion.java:3423)
org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.next(HRegionServer.java:2393)
sun.reflect.GeneratedMethodAccessor21.invoke(Unknown Source)
sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
org.apache.hadoop.hbase.ipc.WritableRpcEngine$Server.call(WritableRpcEngine.java:364)
org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseServer$Handler.run(HBaseServer.java:1389)

核心方法：StoreScanner.next(List, int)
核心代码：

LOOP: while((kv = this.heap.peek()) != null) {
    ......
    ScanQueryMatcher.MatchCode qcode = matcher.match(kv);
    switch(qcode) {
      ......
    }
 ｝

如果scan添加Filter，会在ScanQueryMatcher.match(KeyValue)中判断：

if (filter != null) {
      ReturnCode filterResponse = filter.filterKeyValue(kv);
      if (filterResponse == ReturnCode.SKIP) {
        return MatchCode.SKIP;
      } else if (filterResponse == ReturnCode.NEXT_COL) {
        return columns.getNextRowOrNextColumn(bytes, offset, qualLength);
      } else if (filterResponse == ReturnCode.NEXT_ROW) {
        stickyNextRow = true;
        return MatchCode.SEEK_NEXT_ROW;
      } else if (filterResponse == ReturnCode.SEEK_NEXT_USING_HINT) {
        return MatchCode.SEEK_NEXT_USING_HINT;
      }
    }

/**
 * Implementing classes of this interface will be used for the tracking
 * and enforcement of columns and numbers of versions and timeToLive during
 * the course of a Get or Scan operation.
 */
MatchCode colChecker = columns.checkColumn(bytes, offset, qualLength,
    timestamp, type, kv.getMemstoreTS() > maxReadPointToTrackVersions);

客户端迭代结果集，返回的MatchCode：

SEEK_NEXT_COL
------------------------------
INCLUDE_AND_SEEK_NEXT_ROW
------------------------------
SEEK_NEXT_COL
------------------------------
INCLUDE_AND_SEEK_NEXT_ROW

......

最后StoreScanner返回结果：

case INCLUDE_AND_SEEK_NEXT_COL:
 Filter f = matcher.getFilter();
 results.add(f == null ? kv : f.transform(kv));


 if (qcode == ScanQueryMatcher.MatchCode.INCLUDE_AND_SEEK_NEXT_ROW) {
   if (!matcher.moreRowsMayExistAfter(kv)) {
     outResult.addAll(results);
     return false;
   }
   reseek(matcher.getKeyForNextRow(kv));
 } else if (qcode == ScanQueryMatcher.MatchCode.INCLUDE_AND_SEEK_NEXT_COL) {
   reseek(matcher.getKeyForNextColumn(kv));
 } else {
   this.heap.next();
 }


 RegionMetricsStorage.incrNumericMetric(metricNameGetSize, kv.getLength());
 if (limit > 0 && (results.size() == limit)) {
   break LOOP;
 }
 continue;
......
if (!results.isEmpty()) {
  // copy jazz
  outResult.addAll(results);
  return true;
}

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