HBase性能优化方法总结（一）：表的设计

分手后的思念是犯贱 2022-01-14 07:01 271阅读 0赞

[2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ][2019_Python_] ![hot3.png][]

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：[淘宝Ken Wu同学的博客][Ken Wu]。

下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。

# 1. 表的设计 #

## 1.1 Pre-Creating Regions ##

默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据， 直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照 region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。

有关预分区，详情参见：[Table Creation: Pre-Creating Regions][Table Creation_ Pre-Creating Regions]，下面是一个例子：

![复制代码][04161148_vdrf.gif]

createTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, [][] splits)
     IOException {
       {
        admin.createTable(table, splits);
         ;
      }  (TableExistsException e) {
        logger.info("table " + table.getNameAsString() + " already exists");
             ;  
      }
    }
    
      [][] getHexSplits(String startKey, String endKey,  numRegions) {
      [][] splits =  [numRegions-1][];
      BigInteger lowestKey =  BigInteger(startKey, 16);
      BigInteger highestKey =  BigInteger(endKey, 16);
      BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);
      BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
      lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
      ( i=0; i < numRegions-1;i++) {
        BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
        [] b = String.format("%016x", key).getBytes();
        splits[i] = b;
      }
       splits;
    }

![复制代码][04161148_vdrf.gif]

## 1.2 Row Key ##

HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：

*  通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
 *  通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
 *  全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。

在HBase中，row key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。

## 1.3 Column Family ##

**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。感兴趣的同学可以对自己的HBase集群进行实际测试，从得到的测试结果数 据验证一下。

## 1.4 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。

## 1.5 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)。

## 1.6 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)。

## 1.7 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。

转载于:https://my.oschina.net/u/1169079/blog/272383

[2019_Python_]: https://my.oschina.net/u/2663968/blog/3061697
[hot3.png]: /images/20220114/1ce869be3b8b430f9fbc3d1452c5232f.png
[Ken Wu]: http://kenwublog.com/hbase-performance-tuning
[Table Creation_ Pre-Creating Regions]: http://hbase.apache.org/book.html#precreate.regions
[04161148_vdrf.gif]: /images/20220114/2dea158374c445578883a552e10e55fa.png