hbase源码系列（十一）Put、Delete在服务端是如何处理？
在讲完之后HFile和HLog之后，今天我想分享是Put在Region Server经历些了什么？相信前面看了《HTable探秘》的朋友都会有印象，没看过的建议回去先看看，Put是通过MultiServerCallable来提交的多个Put，好，我们就先去这个类吧，在call方法里面，我们找到了这句。
responseProto = getStub().multi(controller, requestProto);它调用了Region Server的multi方法。好，我们立即杀到HRegionServer去，搜索找到multi这个方法。
public MultiResponse multi(final RpcController rpcc, final MultiRequest request)
throws ServiceException {
// RpcController是属于后门的，这样返回的数据就不用序列化了
PayloadCarryingRpcController controller = (PayloadCarryingRpcController)rpcc;
CellScanner cellScanner = controller != null? controller.cellScanner(): null;
if (controller != null) controller.setCellScanner(null);
List<CellScannable> cellsToReturn = null;
MultiResponse.Builder responseBuilder = MultiResponse.newBuilder();
//取出来所有的Action
for (RegionAction regionAction : request.getRegionActionList()) {
this.requestCount.add(regionAction.getActionCount());
RegionActionResult.Builder regionActionResultBuilder = RegionActionResult.newBuilder();
HRegion region;
try {
//获取对应的HRegion
region = getRegion(regionAction.getRegion());
} catch (IOException e) {
responseBuilder.addRegionActionResult(regionActionResultBuilder.build());
continue; // 报告这个action有错
}
if (regionAction.hasAtomic() && regionAction.getAtomic()) {
try {
//如果是原子操作，就走原子操作的通道
mutateRows(region, regionAction.getActionList(), cellScanner);
} catch (IOException e) {
regionActionResultBuilder.setException(ResponseConverter.buildException(e));
}
} else {
// 非原子性提交，把错误内部处理了
cellsToReturn = doNonAtomicRegionMutation(region, regionAction, cellScanner,
regionActionResultBuilder, cellsToReturn);
}
responseBuilder.addRegionActionResult(regionActionResultBuilder.build());
}
// 如果需要返回数据的话，就new一个createCellScanner扔回去
if (cellsToReturn != null && !cellsToReturn.isEmpty() && controller != null) {
controller.setCellScanner(CellUtil.createCellScanner(cellsToReturn));
}
return responseBuilder.build();
}这个方法里面还包括了PayloadCarryingRpcController和CellScanner可以看得出来它不只是被Put来用的，但是这些我们不管我们只看Put如何处理就行了。
1、取出来所有的action（Put），这里主要是put，因为我们调用客户端就是这么调用的，其实别的类型也可以支持，获取他们对应的region。
2、根据action的原子性来判断走哪个方法，原子性操作走mutateRows，非原子性操作走doNonAtomicRegionMutation方法，我查了一下这个Atomic到底是怎么回事，我搜索了一下代码，发现在调用HTable的mutateRow方法的时候，它设置了Atomic为true，这个是应该是支持一行数据的原子性的，有这个需求的童鞋可以尝试用这个方法，也是可以提交多个，包括Put、Delete操作。
regionMutationBuilder.setAtomic(true);
getStub().multi(null, request);我们先看doNonAtomicRegionMutation，这是我们常用的方式。
List<ClientProtos.Action> mutations = null;
for (ClientProtos.Action action: actions.getActionList()) {
ClientProtos.ResultOrException.Builder resultOrExceptionBuilder = null;
try {
Result r = null;
if (action.hasGet()) {
Get get = ProtobufUtil.toGet(action.getGet());
r = region.get(get);
} else if (action.hasMutation()) {
MutationType type = action.getMutation().getMutateType();
if (type != MutationType.PUT && type != MutationType.DELETE && mutations != null &&
!mutations.isEmpty()) {
// 如果这个操作不是Put或者Delete的话，就一下子把前面的活都先干了？
doBatchOp(builder, region, mutations, cellScanner);
mutations.clear();
}
switch (type) {
case APPEND:
r = append(region, action.getMutation(), cellScanner);
break;
case INCREMENT:
r = increment(region, action.getMutation(), cellScanner);
break;
case PUT:
case DELETE:
// 前面的那些，我们都用得少，或者是不用，不用管它们，看这里就行
if (mutations == null) {
mutations = new ArrayList<ClientProtos.Action>(actions.getActionCount());
}
mutations.add(action);
break;
default:
throw new DoNotRetryIOException("Unsupported mutate type: " + type.name());
}
} else {
throw new HBaseIOException("Unexpected Action type");
}
if (r != null) {
ClientProtos.Result pbResult = null;
if (isClientCellBlockSupport()) {
pbResult = ProtobufUtil.toResultNoData(r);
//
if (cellsToReturn == null) cellsToReturn = new ArrayList<CellScannable>();
cellsToReturn.add(r);
} else {
pbResult = ProtobufUtil.toResult(r);
}
//把result编译成Protobuf码，返回
resultOrExceptionBuilder =
ClientProtos.ResultOrException.newBuilder().setResult(pbResult);
}
} catch (IOException ie) {
resultOrExceptionBuilder = ResultOrException.newBuilder().
setException(ResponseConverter.buildException(ie));
}
if (resultOrExceptionBuilder != null) {
// Propagate index.
resultOrExceptionBuilder.setIndex(action.getIndex());
builder.addResultOrException(resultOrExceptionBuilder.build());
}
}
//进行批量操作
if (mutations != null && !mutations.isEmpty()) {
doBatchOp(builder, region, mutations, cellScanner);
}
return cellsToReturn;这里面代码很多，也适配了很多种类型，是个大而全的方法，但是我们这里用到的只是把Put、Delete等的类型转换添加到mutations的列表里，然后走下面这个批量操作。
此外get的批量操作也是走的这个方法，里面它走的是HRegion.get的方法返回一个Result。
doBatchOp(builder, region, mutations, cellScanner);doBatchOp里面的代码我就补贴了，老帖代码就没意思了。
1、还是得把Put、Delete给转换类型，这里的批量操作只支持全是Delete或者全是Put。
2、用HRegion.batchMutate方法来执行操作，返回OperationStatus数组，记录每个action的状态，是成功，还是失败，或者是别的状态。
在batchMutate里面首先就是检查是否是只读状态，然后检查是否是Meta Region的，是不执行MemStore检查了，因为MemStore的堆内存超过了阻塞队列的MemStore大小，就会报错误，太恶劣了。。。没catch的哦。
long addedSize = doMiniBatchMutation(batchOp, isReplay);
//MemStore的大小到了阀值，就要flush到文件了
if (isFlushSize(newSize)) {
requestFlush();
}doMiniBatchMutation就是我们的终极boss了，是个很长很臭的类，贴代码都不能一下子全贴。
1、实例化几个重要的类，后面具体会用到
//日志，isInReplay是否支持重做，这里是false
WALEdit walEdit = new WALEdit(isInReplay);
//控制多版本的MemStore flush的结果，每次flush的w都是一样的，就好像同一批号的食品
MultiVersionConsistencyControl.WriteEntry w = null;
long txid = 0;
//日志同步是否成功
boolean walSyncSuccessful = false;
boolean locked = false;2、检查Put和Delete里面的列族是否和Region持有的列族的定义相同，有时候我们在Delete的时候是不填列族的，这里它给这个缺的列族来一个KeyValue.Type.DeleteFamily，删除列族的类型。
3、给Row加锁，先计算hash值做key，如果该key没上过锁，就上一把锁，然后计算出来要写的action有多少个，记录到numReadyToWrite。
4、更新时间戳，把该action里面的所有的kv的时间戳更新为最新的时间戳，它这里也会把之前的没运行的也一起更新。
5、给该region加锁，这个时间点之后，就不允许读了，等待时间需要根据numReadyToWrite的数量来计算。
//加锁，现在要上锁了，这段时间内不允许读
lock(this.updatesLock.readLock(), numReadyToWrite);
locked = true;
//等待时间
final long waitTime = Math.min(maxBusyWaitDuration,
busyWaitDuration * Math.min(numReadyToWrite, maxBusyWaitMultiplier));
if (!lock.tryLock(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
throw new RegionTooBusyException(
"failed to get a lock in " + waitTime + "ms");
}6、上锁之后，下面就是重头戏了，也就是Put、Delete等的重点。给这些写入memstore的数据创建一个批次号。
//为这次添加进MemStore的数据添加一个批次号
w = mvcc.beginMemstoreInsert();
//这是批次号的计算方式，nextWriteNumber就等于memstore的写的次数+1
public WriteEntry beginMemstoreInsert() {
synchronized (writeQueue) {
long nextWriteNumber = ++memstoreWrite;
WriteEntry e = new WriteEntry(nextWriteNumber);
writeQueue.add(e);
return e;
}
}7、把kv们写入到memstore当中，然后计算出来一个添加数据之后的新的MemStore的大小addedSize。
//把kv们写入memstore
long addedSize = 0;
for (int i = firstIndex; i < lastIndexExclusive; i++) {
if (batchOp.retCodeDetails[i].getOperationStatusCode() != OperationStatusCode.NOT_RUN) {
continue;
}
addedSize += applyFamilyMapToMemstore(familyMaps[i], w);
} 这个添加到MemStore里面也没啥神秘的，因为MemStore里面有两个kv的集合，它只是把kv添加到集合里面去，看下面的代码就知道了。
private long applyFamilyMapToMemstore(Map<byte[], List<Cell>> familyMap,
MultiVersionConsistencyControl.WriteEntry localizedWriteEntry) {
long size = 0;try {for (Map.Entry<byte[], List<Cell>> e : familyMap.entrySet()) {
byte[] family = e.getKey();
List<Cell> cells = e.getValue();
//把kv添加到memstore当中
Store store = getStore(family);
for (Cell cell: cells) {
KeyValue kv = KeyValueUtil.ensureKeyValue(cell);
kv.setMvccVersion(localizedWriteEntry.getWriteNumber());
size += store.add(kv);
}
}
}
return size;
}注意这一句话kv.setMvccVersion(localizedWriteEntry.getWriteNumber()); 后面会用到的。
8、把kv添加到日志当中，标志状态为成功，如果是用户设置了不写入日志的，它就不写入日志了。
Durability durability = Durability.USE_DEFAULT;
for (int i = firstIndex; i < lastIndexExclusive; i++) {
// 跳过状态不对的
if (batchOp.retCodeDetails[i].getOperationStatusCode()
!= OperationStatusCode.NOT_RUN) {
continue;
}
//标志状态为成功
batchOp.retCodeDetails[i] = OperationStatus.SUCCESS;
Mutation m = batchOp.operations[i];
//获取自定义的日志同步方式
Durability tmpDur = getEffectiveDurability(m.getDurability());
if (tmpDur.ordinal() > durability.ordinal()) {
durability = tmpDur;
}
if (tmpDur == Durability.SKIP_WAL) {
//记录日志的kv的大小，但是不写入到日志当中
recordMutationWithoutWal(m.getFamilyCellMap());
continue;
}
//把列族里面的kv全部添加到walEdit当中
addFamilyMapToWALEdit(familyMaps[i], walEdit);
}9、先异步添加日志，这里为什么是异步的，因为之前给上锁了，暂时不能读了，如果这里调用的是同步的方法，后果自己想象下。
Mutation mutation = batchOp.operations[firstIndex];
if (walEdit.size() > 0) {
//异步添加日志
txid = this.log.appendNoSync(this.getRegionInfo(), this.htableDescriptor.getTableName(),
walEdit, mutation.getClusterIds(), now, this.htableDescriptor);
}10、释放之前创建的锁。
//释放相关的锁
if (locked) {
this.updatesLock.readLock().unlock();
locked = false;
}
releaseRowLocks(acquiredRowLocks);11、同步日志。
if (walEdit.size() > 0) {
syncOrDefer(txid, durability);
}
walSyncSuccessful = true;12、结束该批次的操作。
if (w != null) {
mvcc.completeMemstoreInsert(w);
w = null;
}到这里其实就是结束了。但是如果添加到了MemStore里面了，但是日志没有同步成功呢？
finally {
if (!walSyncSuccessful) {
//如果日志没有成功，
rollbackMemstore(batchOp, familyMaps, firstIndex, lastIndexExclusive);
}
......
}一路跟踪代码下去，跟踪到代码在MemStore的rollback方法里面。
KeyValue found = this.snapshot.get(kv);
if (found != null && found.getMvccVersion() == kv.getMvccVersion()) {
this.snapshot.remove(kv);
}
// 比较一下mvcc，相同就删除.
found = this.kvset.get(kv);
if (found != null && found.getMvccVersion() == kv.getMvccVersion()) {
removeFromKVSet(kv);
long s = heapSizeChange(kv, true);
this.size.addAndGet(-s);
}比较了MvccVersion，发现是同一批次的，就干掉了。
过程写得比较凌乱了，把之前的总结一下吧：
1、做准备工作，实例化变量
2、检查Put和Delete里面的列族是否和Region持有的列族的定义相同。
3、给Row加锁，先计算hash值做key，如果该key没上过锁，就上一把锁，然后计算出来要写的action有多少个，记录到numReadyToWrite。
4、更新时间戳，把该action里面的所有的kv的时间戳更新为最新的时间戳，它这里也会把之前的没运行的也一起更新。
5、给该region加锁，这个时间点之后，就不允许读了，等待时间需要根据numReadyToWrite的数量来计算。
6、上锁之后，下面就是重头戏了，也就是Put、Delete等的重点。给这些写入memstore的数据创建一个批次号。
7、把kv们写入到memstore当中，然后计算出来一个添加数据之后的新的MemStore的大小addedSize。
8、把kv添加到日志当中，标志状态为成功，如果是用户设置了不写入日志的，它就不写入日志了。
9、先异步添加日志。
10、释放之前创建的锁。
11、同步日志。
12、结束该批次的操作。
Final、同步日志没成功的，最后根据批次回滚MemStore中的操作。
上面的过程适用于Put和Delete的批量操作，但是这里总感觉很好奇，就这样结束了，Put和Delete操作就没区别吗，那它怎么删除数据的？
返回在第4步更新时间戳的时候，发现了一些猫腻，Delete的情况执行了prepareDeleteTimestamps方法，看看吧。
void prepareDeleteTimestamps(Map<byte[], List<Cell>> familyMap, byte[] byteNow)
throws IOException {
for (Map.Entry<byte[], List<Cell>> e : familyMap.entrySet()) {
byte[] family = e.getKey();
List<Cell> cells = e.getValue();
//列和count的映射
Map<byte[], Integer> kvCount = new TreeMap<byte[], Integer>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);
for (Cell cell: cells) {
KeyValue kv = KeyValueUtil.ensureKeyValue(cell);
// 如果是时间戳是最新的话就执行下面这些操作
if (kv.isLatestTimestamp() && kv.isDeleteType()) {
//new一个Get从Store里面去搜索
} else {
kv.updateLatestStamp(byteNow);
}
}
}
}看来一下代码，这里是上来先判断是否是最新的时间戳，我就回去看来一下Delete的构造函数，尼玛。。。
public Delete(byte [] row) {
this(row, HConstants.LATEST_TIMESTAMP);
}
public Delete(byte [] row, long timestamp) {
this(row, 0, row.length, timestamp);
}只传了rowkey进去的，它就是最新的。。然后看了一下注释，凡是在这个时间点之前的所有版本的所有列，我们都要删除。
好吧，我们很无奈的宣布，我们只能走kv.isLatestTimestamp() && kv.isDeleteType()，下面是没放出来的代码。
byte[] qual = kv.getQualifier();
if (qual == null) qual = HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY;
//想到相同列的每次+1
Integer count = kvCount.get(qual);
if (count == null) {
kvCount.put(qual, 1);
} else {
kvCount.put(qual, count + 1);
}
//更新之后把最新的count数量
count = kvCount.get(qual);
Get get = new Get(kv.getRow());
get.setMaxVersions(count);
get.addColumn(family, qual);
//从store当中取出相应的result来
List<Cell> result = get(get, false);
if (result.size() < count) {
// Nothing to delete 数量不够。。 更新最新的时间戳为现在的时间
kv.updateLatestStamp(byteNow);
continue;
}
//数量超过了也不行
if (result.size() > count) {
throw new RuntimeException("Unexpected size: " + result.size());
}
//取最后一个的时间戳
KeyValue getkv = KeyValueUtil.ensureKeyValue(result.get(count - 1));
//更新kv的时间戳为getkv的时间戳
Bytes.putBytes(kv.getBuffer(), kv.getTimestampOffset(),
getkv.getBuffer(), getkv.getTimestampOffset(), Bytes.SIZEOF_LONG);这里又干了一个Get操作，把列族的多个版本的内容取出来，如果数量不符合预期也会有问题，但是这后面操作的中心思想就是：
（a）按照预期来说，取出来的少了，就设置删除的时间戳为现在;
（b）取出来的多了，就报错;
（c）刚好的,就把Delete的时间戳设置为最大的那个的时间戳，但即便是这样也没有删除数据。
回到这里我又想起来，只有在Compaction之后，hbase的文件才会变小，难道是在那个时候删除的？那在删除之前，我们进行Get或者Scan操作的时候，会不会读到这些没有被删除的数据呢？
好，让我们拭目以待。
腾讯云开发者
