HBase跨地區機房的壓測小程序——從開發到打包部署（圖文版）

今天做了一個跨地區機房的壓測小程序，主要的思路就是基於事先准備好的rowkey文件，利用多線程模擬並發的rowkey查詢，可以實現並發數的自由控制。主要是整個流程下來，遇到了點打包的坑，所以特意記錄下。

編寫代碼

rowkey文件的准備就不說了。首先是HbaseClient的查詢接口，由於創建連接的代價很重，因此這里采用HBase的ConnectionFactory工廠:

static {
	try {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "此處不可描述");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

private static Table getTable(String table) throws IOException {
    return connection.getTable(TableName.valueOf(table));
}

查詢的時候直接使用get Api即可：

try (Table tab = getTable(table)) {
	Get get = new Get(Bytes.toBytes(key));
    Cell cell = tab.get(get).getColumnLatestCell(COLUMN_FAMILY, Bytes.toBytes(field));
    column = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
} catch (Exception e) {
    logger.error("查詢請求出錯:" + e.getMessage());
}

為了模擬並發，我這邊直接使用了Fixed線程池，並且基於java8的lambda表達式創建線程池：

ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(100);
for(String line : lines){
	fixedThreadPool.execute(() -> {
	     Long start = System.currentTimeMillis();
         // ... todo ... 我這里只想統計一下平均的訪問時間，所以就簡單的做減法就行了
         Long end = System.currentTimeMillis();
         System.out.println(end-start);
     });
}

基於Idea打包

整體的項目結構大致如下：

點擊project structure

點擊add-->jar-->from models with dependencies...

選擇對應的資源文件加入到打包路徑中

點擊build-->build artifacts-->build進行打包

觀察文件MANIFEST.MF可以看到里面包含的內容：

Manifest-Version: 1.0
Class-Path: commons-beanutils-core-1.8.0.jar netty-all-4.0.23.Final.ja
 r hadoop-auth-2.5.1.jar snappy-java-1.0.4.1.jar protobuf-java-2.5.0.j
 ar jcodings-1.0.8.jar hadoop-yarn-common-2.5.1.jar httpclient-4.2.5.j
 ar commons-math3-3.1.1.jar commons-lang-2.6.jar findbugs-annotations-
 1.3.9-1.jar jaxb-api-2.2.2.jar slf4j-api-1.6.1.jar commons-el-1.0.jar
  commons-beanutils-1.7.0.jar commons-collections-3.2.2.jar commons-ht
 tpclient-3.1.jar commons-io-2.4.jar avro-1.7.4.jar hamcrest-core-1.3.
 jar hbase-client-1.3.1.jar slf4j-log4j12-1.6.1.jar commons-logging-1.
 2.jar hadoop-yarn-api-2.5.1.jar hbase-protocol-1.3.1.jar netty-3.6.2.
 Final.jar commons-configuration-1.6.jar hadoop-annotations-2.5.1.jar 
 jackson-core-asl-1.9.13.jar paranamer-2.3.jar junit-4.12.jar metrics-
 core-2.2.0.jar jsr305-1.3.9.jar stax-api-1.0-2.jar hadoop-common-2.5.
 1.jar commons-compress-1.4.1.jar apacheds-i18n-2.0.0-M15.jar api-asn1
 -api-1.0.0-M20.jar jackson-mapper-asl-1.9.13.jar commons-codec-1.9.ja
 r xz-1.0.jar htrace-core-3.1.0-incubating.jar activation-1.1.jar hado
 op-mapreduce-client-core-2.5.1.jar commons-net-3.1.jar commons-digest
 er-1.8.jar hbase-annotations-1.3.1.jar jsch-0.1.42.jar commons-cli-1.
 2.jar xmlenc-0.52.jar httpcore-4.2.4.jar joni-2.1.2.jar api-util-1.0.
 0-M20.jar apacheds-kerberos-codec-2.0.0-M15.jar log4j-1.2.17.jar jett
 y-util-6.1.26.jar guava-12.0.1.jar zookeeper-3.4.6.jar hbase-common-1
 .3.1.jar
Main-Class: Test

我們需要的文件就都保存在/project_home/out目錄下了，

傳輸到遠程服務器

首先進入對應的out目錄，執行下面的命令：

tar -cvf hbase_test.tar hbase_test_jar

使用scp命令拷貝到遠程服務器:

scp hbase_test.tar xingoo@hnode10:/home/xingoo/

登錄到遠程服務器，解壓：

tar -xvf hbase_test.tar

進入對應的目錄直接執行jar包：

java -jar hbase-test.jar

結果200ms還可以接受吧...