全面总结Hbase优化方案_基于hbase处理机制提出优化方案

Hbase应用
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。

因此，对HBase性能提出了一定的要求，那么如何进行HBase性能优化呢？

对表的设计进行优化

1、RowKey 设计

在HBase中，rowkey可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。
row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，
将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。

举个例子：
如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

一条数据的唯一标识就是 rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于
rowkey 处于哪个一个预分区的区间内，设计 rowkey 的主要目的 ，就是让数据
均匀的分布于所有的 region 中，在一定程度上防止数据倾斜（数据热点）。
下面来介绍几个rowkey 常用的设计方案。

(1)．生成随机数、hash、散列值
比如：
原本 rowKey 为 1001 的，SHA1 后变成：
dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原本 rowKey 为 3001 的，SHA1 后变成：
49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原本 rowKey 为 5001 的，SHA1 后变成：
7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的 rowKey
来 Hash 后作为每个分区的临界值。

(2)．字符串反转
比如：
20170524000001 转成 10000042507102
20170524000002 转成 20000042507102
这样也可以在一定程度上散列逐步 put 进来的数据。

(3)．字符串拼接
比如：
20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

2、列簇的设计

不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。
因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。

3、In Memory

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

4、Max Version

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。

5、Time To Live

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除；
例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。（相当于Linux中的Crontab任务）。

6、Compact & Split

在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，
当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。
于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。

StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。
当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，
将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。

由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并；
由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。

实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。

compaction介绍
hbase为了防止小文件（被刷到磁盘的menstore）过多，以保证保证查询效率，hbase需要在必要的时候将这些小的store file合并成相对较大的store file，这个过程就称之为compaction。
在hbase中，主要存在两种类型的compaction：minor compaction 和 major compaction。

minor compaction:对较小、数量很少文件的合并。

major compaction 的功能是将所有的store file合并成一个；
触发major compaction的可能条件有：major_compact 命令、majorCompact() API、region server自动运行（相关参数：hbase.hregion.majoucompaction 默认为24 小时、hbase.hregion.majorcompaction.jetter 默认值为0.2 防止region server 在同一时间进行major compaction）。

hbase.hregion.majorcompaction.jetter参数的作用是：对参数hbase.hregion.majoucompaction 规定的值起到浮动的作用；
假如两个参数都为默认值24和0,2，那么major compact最终使用的数值为：19.2~28.8 这个范围。

minor compaction的运行机制要复杂一些，它由一下几个参数共同决定：

hbase.hstore.compaction.min :默认值为 3，表示至少需要三个满足条件的store file时，minor compaction才会启动

hbase.hstore.compaction.max 默认值为10，表示一次minor compaction中最多选取10个store file

hbase.hstore.compaction.min.size 表示文件大小小于该值的store file 一定会加入到minor compaction的store file中

hbase.hstore.compaction.max.size 表示文件大小大于该值的store file 一定会被minor compaction排除

hbase.hstore.compaction.ratio 将store file 按照文件年龄排序（older to younger），minor compaction总是从older store file开始选择

多线程并发写

在客户端开启多个HTable写线程，每个写线程负责一个HTable对象的flush操作，这样结合定时flush和写buffer（writeBufferSize），可以既保证在数据量小的时候，数据可以在较短时间内被flush（如1秒内），同时又保证在数据量大的时候，写buffer一满就及时进行flush。

核心代码如下：

for (int i = 
1