标签：指定 删除 公众 游标 存在 Scanner类 优先级队列 位置 机制
在了解HBase架构的基础上，我们需要进一步学习HBase的读写过程，一方面是了解各个组件在整个读写过程中充当的角色，另一方面只有了解HBase的真实请求过程，才能为后续的正确使用打下初步基础，毕竟，除了会使用api，你还得知道怎么能写得更快，怎么查得更快。1.首次读写的基本过程
在上一篇 深入HBase架构（建议收藏）中已经做了介绍。这里再重申一下。
这里要解决的主要问题是，
client如何知道去那个region server执行自己的读写请求。
有一个特殊的HBase表，叫做META table，保存了集群中各个region的位置。
而这个表的位置信息是保存在zookeeper中的。因此，当我们第一次访问HBase集群时，会做以下操作：
1）客户端从zk中获取保存meta table的位置信息，知道meta table保存在了哪个region server，并在客户端缓存这个位置信息；
2）client会查询这个保存meta table的特定的region server，查询meta table信息，在table中获取自己想要访问的row key所在的region在哪个region server上。
3）客户端直接访问目标region server，获取对应的row
这里我们需要关注一定，在读写的过程中，客户端实际上是不需要跟HMaster有任何交互的。这也是为什么我们在客户端的配置中，连接地址是填写的zookeeper的地址。
meta table信息都可以在client上进行缓存（apache的原生abase-client类的Connection的实现类中）。
2.写请求
从上文我们知道了，client如何找到目标region server发起请求。
接下来，就是正式的写操作了。
当client将写请求发送到客户端后，会执行以下流程。
（1）获取行锁：HBase中使用行锁保证对同一行数据的更新都是互斥操作，用以保证更新的原子性。
（2）Append HLog：顺序写入HLog中，并执行sync。
（3）写缓存memstore
（4）释放行锁
这里需要重点关注WAL。
WAL(Write-Ahead Logging)是一种高效、高可靠的日志机制。
基本原理就是在数据写入时，通过先顺序写入日志，然后再写入缓存，等到缓存写满之后统一落盘。
为什么可以提高写入性能和可靠性呢？
众所周知，对于磁盘的写入，顺序写性能是远高于随机写的。因此，WAL将将一次随机写转化为了一次顺序写加一次内存写，提高了性能。
至于可靠性，我们可以看到，因为先写日志再写缓存，即使发生宕机，缓存数据丢失，那么我们也可以通过恢复日志还原出丢失的数据。
另一方面，我们需要关注一下HBase中的各个结构的关系。
每个region server上只有一个HLog，但是有多个region。
每个HRegion里面有多个HStore，每个HStore会有一个写入缓存memstore，memstore是根据columnfamily来划分。
因此，在一个写入操作中，我们对任意一行的改变是落在memstore上，然后HBase并不会直接将数据落盘，而是先写入缓存，等缓存满足一定大小之后再一起落盘,生成新的HFile。
3.读请求
HBase-client上的读请求分为 两种，Get和Scan。
Get是一种随机查询的模式，根据给定的rowkey返回一行数据，虽然Get也支持输入多个rowkey返回多个结果，但是本质上是多次随机查询。具体rpc次数，看查询list的数据分布，如果都分布在一个region server上，就是一次rpc，如果是分布在3个rs，就是3次rpc，但是是并发请求和返回的，时间取决于最慢的那个。
Scan是一种批量查询的模式，根据指定的startRow和endRow进行范围扫描，获取区间内的数据。
而对于hbase服务端来说，当一个Get请求过来后，还是会转换为一个特殊的scan请求，即startrow和endrow一致的Scan请求。所以，下文的介绍，就围绕scan展开。
首先，我们要知道，HBase的写入很快，是追加多版本的形式，删除也很快，只是插入一条打上“deteled”标签的数据。因此，hbase的读操作比较复杂的，需要处理各种状态和关系。
因为Store是按照columfamily来划分的，一张表由N个列族组成，就有N个StoreScanner负责该列族的数据扫描。
当client要查询一个region，那么就会有一个RegionScanne，这个regionscannerr会创建N个StoreScanner。
而一个store由多个storefile和一个memstore组成，
因此，StoreScanner对象会创建一个MemStoreScanner和多个StoreFileScanner进行实际数据的读取。
这些scanner首先根据TimeRange和RowKey Range过滤掉一部分肯定无用的StoreFileScanner。
剩下的scanner组成一个最小堆KeyValueHeap。这个最小堆的实际数据结构是一个优先级队列，队列中所有元素是scanner，根据scanner指向的keyvalue进行排序(scanner类似游标，每次查询一个结果后，通过next下移找下一个kv值)。
举个简单的例子。
假设有4个scanner组成的优先级队列，分布标记为ScannerA\B\C\D。
1）查询的时候首先pop出heap的堆顶元素。
2）第一次pop出来的是scannerA。调用 next 请求，将会返回 ScannerA 中的 rowA:cf:colA，而后 ScannerA 的指针移动到下一个 KeyValue rowA:cf:colB；
3）重新组织堆中元素，堆中的 Scanners 排序不变；
4）第二次 pop出来的还是scannerA。调用next 请求，返回 ScannerA 中的 rowA:cf:colB，ScannerA 的 current 指针移动到下一个 KeyValue rowB:cf:ColA；
5）重新组织堆中元素，由于此时scannerA的指针指向了rowB，按照 KeyValue 排序可知 rowB 小于 rowA, 所以堆内部，scanner 顺序发生改变，改变之后如下图所示：
6）第三次pop出来的就是ScannerB了。
以此类推。
当某个scanner 内部数据完全检索之后会就会被 close 掉，或者 rowA 所有数据检索完毕，则查询下一条。
默认情况下返回的数据需要经过 ScanQueryMatcher 过滤返回的数据需要满足下面的条件：
我们经常听说HBase数据读取要读Memstore、HFile和Blockcache，为什么我们这里说Scanner只有StoreFileScanner和MemstoreScanner，而没有BlockcacheScanner呢?
因为HBase中数据仅独立地存在于Memstore和StoreFile中，Blockcache作为读缓存，里面有StoreFile中的部分热点数据，因此，如果有数据存在于Blockcache中，那么这些数据必然存在StoreFile中。因此使用MemstoreScanner和StoreFileScanner就可以覆盖到所有数据。
而在实际的读操作时，StoreFileScanner通过索引定位到待查找key所在的block之后，会先去查看该block是否存在于Blockcache中，如果存在，那么就会去BlockCache中取出，避免IO，如果BlockCache中不存在，才会再到对应的StoreFile中读取。
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