rowkey设计原则和方法
rowkey设计首先应当遵循三大原则：
rowkey长度原则
rowkey是一个二进制码流，可以为任意字符串，最大长度为64kb，实际应用中一般为10-100bytes，它以byte[]形式保存，一般设定成定长。
一般越短越好，不要超过16个字节，注意原因如下：
1、目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。
2、hbase将部分数据加载到内存当中，如果rowkey过长，内存的有效利用率就会下降。
rowkey散列原则
如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位字节采用散列字段处理，由程序随即生成。低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布，各个regionServer负载均衡的几率。
如果不进行散列处理，首字段直接使用时间信息，所有该时段的数据都将集中到一个regionServer当中，这样当检索数据时，负载会集中到个别regionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。
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，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。但是这里的量不能太大，如果太大需要拆分到多个节点上去。
所以良好的rowkey设计，应当遵循三大原则，并且能让数据分散，从而避免热点问题。本节介绍几种常用的rowkey设计方法，以供同学们学习。
注意：本节理论知识较多，不过都是大数据岗位面试中常见问题，希望同学们认真研读。
1.1 加盐
这里所说的加盐并非密码学中的加盐，而是在rowkey的前面分配随机数，当给rowkey随机前缀后，它就能分布到不同的region中，这里的前缀应该和你想要数据分散的不同的region的数量有关。
为了让同学们更好的理解加盐（salting）这个rowkey设计方法。我们以电信公司为例。当我们去电信公司打印电话详单也就是通话记录。对于通话记录来说，每个人每月可能都有很多通话记录，而使用电信的用户也是亿计。这种信息，我们就能存入hbase当中。
对于通话记录，我们有什么信息需要保存呢？首先，肯定应该有主叫和被叫，然后有主叫被叫之间的通话时长，以及通话时间。除此之外，还应该有主叫的位置信息，和被叫的位置信息。
由此，我们的通话记录表需要记录的信息就出来了：主叫、被叫、时长、时间、主叫位置、被叫位置。
我们该如何来设计一张hbase表呢？
首先，hbase表是依靠rowkey来定位的，我们应该将尽可能多的将查询的信息编入rowkey当中。hbase的元数据表mate表就给我们了一个很好的示例。它包括了namespace，表名，startKey，时间戳，计算出来的码（用于分散数据）。
所以，当我们设计通话记录的rowkey时，需要将能唯一确定该条记录的数据编入rowkey当中。即是需要将主叫、被叫、时间编入。
如下所示：
17765657979 18688887777 201806121502 #主叫，被叫，时间
但是我们能否将我们设计的rowkey真正应用呢？
当然是可以的，但是热点问题便会随之而来。
例如你的电话是以177开头，电信的hbase集群有500台，你的数据就只可能被存入一台或者两台机器的region当中，当你需要打印自己的通话记录时，就只有一台机器为你服务。而若是你的数据均匀分散到500机器中，就是整个集群为你服务。两者之间效率速度差了不止一个数量级。
注意：由于我们的regionServer就只有一台，没有集群环境，所以我们只介绍方法和理论操作，不提供实际结果
因为我们设定整个hbase集群有500台，所以我们随机在0-499之间中随机数字，添加到rowkey首部。
如下所示：
12 17765657979 18688887777 201806121502 #随机数，主叫，被叫，时间
在插入数据时，判断首部随机数字，选择对应的region存入，由于rowkey首部数字随机，所以数据也将随机分布到不同的regionServer中。这样就能很好的避免热点问题了。
1.2 预分区
通常hbase会自动处理region拆分，当region的大小到达一定阈值后，region将被拆分成两个，之后在两个region都能继续增长数据。
然而在这个过程当中，会出现两个问题：
第一点，就是我们所说的热点问题，数据会继续往一个region中写，出现写热点问题；
第二点，则是拆分合并风暴，当用户的region大小以恒定的速度增长，region的拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region中的存储文件，这个过程会重写拆分后的region，这将会引起磁盘I/O上升 。
压缩：hbase支持大量的压缩算法，而且通常开启压缩，因为cpu压缩和解压的时间比从磁盘读写数据的时间消耗的更短，所以压缩会带来性能的提升。
对于拆分合并风暴，通常我们需要关闭hbase的自动管理拆分。然后手动调用hbase的split（拆分）和major_compact（压缩），对其进行时间控制，来分散I/O负载。但是其中的split操作同样是高I/O的操作。
为了解决这些问题，预分区就是一种很好的方法，通常它和加盐结合起来使用。
所谓预分区，就是预先创建hbase表分区。这需要我们明确rowkey的取值范围和构成逻辑。
比如前面我们所列举的电信电话详单表。通过加盐我们得到的 rowkey构成是：随机数+主叫+被叫+时间，如果我们现在并没有500台机器，只有10台，但是按照我们的计划，未来将扩展到500台的规模。所以我们仍然设计0到499的随机数，但是将以主叫177开头的通话记录分配到十个region当中，所以我们将随机数均分成十个区域，范围如下：
-50,50-100,100-150,150-200,200-250,250-300,300-350,350-400,400-450,450-
然后我们将我们的预分区存入数组当中，当插入数据时，先根据插入数据的首部随机数，判断分区位置，再进行插入数据。同样，这样也能使得各台节点负载均衡。
1.3 哈希
细心的同学可能会发现，在我们刚刚提出的加盐与预分区rowkey设计方法中，并没有完整运用到rowkey设计的散列原则。
更一步思考下，我们会发现如果只运用加盐与预分区rowkey设计方法，数据会真正无序随即分布在hbase集群当中，这并没有让我们利用到hbase根据字典顺序排序的这一特点。
由此，哈希这一设计理念便顺理成章的出现在我们眼前。
同样以电信通话记录为例，我们想将某一天的通话记录存入同一region当中，所以我们利用哈希函数算出哈希值，再模以我们需要存入region数量，我们就能将相同输入的数据，存入同一region当中。
在主叫，被叫，时间rowkey当中，我们将callerID（主叫）与 20180612（某一天的时间）作为参赛，传入哈希函数当中，将得到的哈希值模以500，余数添加到rowkey首部中，再结合预分区设计方法，就能将数据均匀分布到regionServer当中。
同时，我们还能将相同rowkey的数据收集到一台节点上，在避免热点问题的情况下，充分利用hbase字典排序的优点。
1.4 反转
对于以手机号码这样比较固定开头的rowkey（例如开头177,159,138），但是它的后几位都是随机的，没有规律的。我们可以将手机号反转之后作为rowkey，这样就避免了热点问题。
这就是rowkey设计的另一种方法反转，通过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。
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作者：蓝之刃
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