HBase表热点

1 什么是热点

• 检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行。
• 当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，造成少数region server的读/写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成了“热点”现象。

2 热点的解决方案

2.1 预分区

• 预分区的目的让表的数据可以均衡的分散在集群中，而不是默认只有一个region分布在集群的一个节点上。

2.2 加盐

• 这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey的前面增加随机数，具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同

2.3 哈希

• 哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使用get操作准确获取某一个行数据。

rowkey=MD5(username).subString(0,10)+时间戳	

2.4 反转

• 反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。
• 这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。

电信公司：
移动-----------> 136xxxx9301  ----->1039xxxx631
				   136xxxx1234  
				   136xxxx2341 
电信
联通

user表
rowkey    name    age   sex    address
          lisi1   21     m      beijing
          lisi2   22     m      beijing
	  lisi3   25     m      beijing
	  lisi4   30     m      beijing
	  lisi5   40     f      shanghai
	  lisi6   50     f      tianjin
	          
需求：后期想经常按照居住地和年龄进行查询？	
rowkey= address+age+随机数
        beijing21+随机数
        beijing22+随机数
        beijing25+随机数
        beijing30+随机数
   
rowkey= address+age+随机数

Rowkey 设计

1 rowkey长度原则

• rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte[]形式保存，一般设计成定长。

• 建议尽可能短；但是也不能太短，否则rowkey前缀重复的概率增大
• 设计过长会降低memstore内存的利用率和HFile存储数据的效率。

2 rowkey散列原则

• 建议将rowkey的高位作为散列字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。
• 如果没有散列字段，首字段直接是时间信息。所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。

3 rowkey唯一原则

• 必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的
• 因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，可以将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块