内存总是不够？HBase&GeoMesa配置优化了解一下

本文主要是介绍内存总是不够？HBase&GeoMesa配置优化了解一下，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

概况：

生产环境HBase集群内存经常处于高位（90%），而且GC之后也是内存依然处于高位，经分析内存全部由集群的regionserver进程所持有，，经常重启之后，大概3-4天就会保持在高位。由上述症状，可以判断集群内存有泄露的嫌疑。

分析

1、先熟悉一下HBase的内存模型

HBase系统中有两块大的内存管理模块，一块是MemStore ，一块是BlockCache，前置是用于集群写入所属内存，而后者用于缓存热数据，提供查询速度。这两者均可以通过配置文件进行配置。当前集群均配置了0.4和0.4的比例。而考虑到HBase集群是多写少读的情景，为此而引入了MSLAB机制来优化HBase的MemStore 负担。内存的使用率会呈现很优美的锯齿图形。

2、分析内存使用率和业务关系

起初认为是读写业务量已经超过了集群负载能力，但集群业务也不大，写和读的TPS，带宽吞吐量均未达到集群限定的能力，而且CPU利用率大多半都被GC占用，但内存就是持高不下，即使业务了停了一天，内存还是不怎么下降，很明显和业务量无关。

那么和compaction有关？经观察的确可以看compact时特别消耗时间。此时感觉看到了希望，调整各个参数，把compact操作提升了10+倍之后，内存还是持高不下 。剩下最根治的办法就是分析内存，看一下内存数据都是什么？有无内存泄露问题。

3、分析dunp文件

节点dump下regionserver的内存，分析发现内存中有50个RpcServer.FifoRWQ.default.read.handler线程，每个线程持有了1.2%左右的总内存，那么所有的线程持有的内存占有量大于为50*1.2%=60%。随着查询次数增多，线程持续的内存还会持续增加，如下图。

分析每一个线程持有的内存数据，全部都是业务信息。

那么继续分析，此业务信息所属对象：org.locationtech.geomesa.filter.factory.FastFilterFactory。而对比同规模的集群，的确是此异常集群开启了GeoMesa特性。找到问题所在，那就看源码分析是唯一出路。

解决方案

经分析GeoMesa源码，缓存数据为GeoMesa的filterCache，全部都是查询的条件及其优化后查询条件。如下代码：

override def getOrElseUpdate(key: K, op: => V): V = {
 val cached = caches.get.getIfPresent(key)
 if (cached != null) { cached } else {
 val value = op

//value=optimize(sft, ECQL.toFilter(ecql))

caches.get.put(key, value)
     value
   }
 }

导致集群随着查询次数增多，内存一直持续不下。

能否去掉此处缓存策略呢？为什么缓存此查询信息呢，目的就是为了减少同样的查询再次被优化的步骤。那么我们查询添条件key有没有重复使用，此处有个严格规定，就是key中不仅保证使用相同的GeoMesa函数还有使用相同的参数，基于这个原则，业务上查询条件是没有重复的。

我们配置了可选参数useFilterCache，默认是开启的，没必要缓存此查询条件，应予以删除。

结论

在配置文件中添加了useFilterCache参数，默认是开启的，根据业务需要选择开始和关闭filterCache特效。

经分析我们业务场景没必要缓存此查询条件，，应予以关闭。优化后的集群内存使用率情况就恢复了正常状态。

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