HBase是怎么做到毫秒级查询的

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1. 缓存

HBase有两块主要的内存缓存，MemStore 和 BlockCache。

具体的过程如下：

• 一个查询过来 regionserver 后首先用 MemStoreScanner 搜索 MemStore 里是否有所查的 rowKey ，这一步在内存中，所以是很快的。

• 如果不在 memstore 中，会经过一系列的索引寻址会定位到 block 的位置。

• 如果 block 在 BlockCache 缓存中则可以直接在内存中操作，速度很快，不需要再进行一次 IO 将整个 block 读取到内存中。

2. 过滤

• RegionServer 启动的时候就会把每个HFile的起止 rowkey 加载到内存中，在定位 HFile 的时候可以过滤掉大部分HFile；

• 同时同样是加载到内存的 Bloom Block 也会通过之前说的 bloomFilter 也会过滤掉大部分一定不包含所查rowKey的HFile。

3. 索引

经过了上面的过滤，其实只剩下很少一部分的HFile需要去检索了，HBase有三级索引，第一级索引会常驻内存，二三级的索引会以block的形式存在HFile中。

索引相关更细节的东西可以看下这篇 HBase篇(4)-你不知道的HFileHBase篇(4)-你不知道的HFile

另外可以提一下，因为HBase是多版本共存的，所以结果可能是会有多个的，因此检索的过程不是找到一个就返回了，而是要找到所有的，然后将结果合并。

HBase的各个角色之间是怎么协调工作的？  

先说说Hbase主要包含的角色: HMaster/HRegionServer/Zookeeper

1. HRegionServer 

负责实际数据的读写. 当访问数据时, 客户端最终会直接与 RegionServer 通信。HBase的表根据Row Key的区域分成多个Region, 一个Region包含这这个区域内所有数据. 而Region server负责管理多个Region, 负责在这个Region server上的所有region的读写操作.

2.  HMaster 

• 负责管理Region的位置, DDL(新增和删除表结构)；

• 协调 RegionServer，在集群处于数据恢复或者动态调整负载时,分配Region到某一个 RegionServer 中；

• 管控集群,监控所有 Region Server 的状态；

• 提供DDL相关的API, 新建(create),删除(delete)和更新(update)表结构；

3.  Zookeeper 

负责维护和记录整个Hbase集群的状态。

zookeeper探测和记录Hbase集群中服务器的状态信息.如果zookeeper发现服务器宕机,它会通知Hbase的master节点。master 节点宕机，则会通知 backup 变成 master。

说说 HBase 的 LSM Tree？

LSM Tree即是日志结构合并树。

先说日志结构：

日志的特点是它是顺序追加写的，可以保证非常好的写操作性能，但是从日志文件中读一些数据将会比写操作需要更多的时间，需要倒序扫描，直接找到所需的内容。

LSM tree是通过把随机写的数据写到内存，然后定期flush到磁盘，对于磁盘来说，让所有的操作顺序化，而不是随机读写。

再说说合并树：

LSM Tree的原理是把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中即是小树，随着小树越来越大，会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

感谢各位的阅读，以上就是“HBase是怎么做到毫秒级查询的”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对HBase是怎么做到毫秒级查询的这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！