前面，我们已经打下了很多关于HBase的理论基础，今天，我们主要聊聊在实际开发使用HBase中，需要关注的一些最佳实践经验。

1.Schema设计七大原则

1）每个region的大小应该控制在10G到50G之间；

2）一个表最好保持在 50到100个 region的规模；

3）每个cell最大不应该超过10MB，如果超过，应该有些考虑业务拆分，如果实在无法拆分，那就只能使用mob；

4）跟传统的关系型数据库不同，一个HBase的表中列族最多不超过3个，列族中的列可以动态添加的，不要设计过多列族；

5）列族名必须尽量短，因为我们知道在存储的时候，每个keyvalue都会包含列族名；

6）如果一个表存在一个以上的列族，那么必须要注意，不同列族之间行数相差不要太大。例如列族A有10万行，而列族B有1亿行，那么rowkey就有1亿行，而region是按照行键进行切分的，因此列族A可能会被打散为很多很多小region，这会导致在扫描列族A时会引发较多IO，效率低下。

7）列族可以设置TTL时间，HBase在超过设定时间后，会自动删除数据。

设置方法有两种：

建表时设置,TTL单位为秒，此例中列簇'f1'的数据保留1天（86400秒）

hbase(main):002:0>create 'table', {NAME => 'f1', TTL => 86400}

通过修改表设置

hbase(main):002:0>alter 'table', {NAME => 'f1', TTL => 86400}

这里需要注意，一旦超过设定时间后，该数据就无法读取了，但是，真正的过期数据删除，是发生在major compaction时。

2.RowKey设计三大策略

HBase作为一个分布式存储数据库，虽然扩容非常容易，但是，对于“热点”问题，还是非常头疼的。

所谓“热点”问题（HotSpotting），就是请求（读或者写）短时间内落在了集中的个别region上，导致了该region所在机器的负载急剧上升，超过了单点实例的承受能力，从而引起性能下降或者不可用。

要解决这个问题，就需要设计RowKey时，使得数据尽量往多个region上去写。

举个例子：

假如region按照26个字母分成26个，那么同时写入m开头的rowkey的记录都会同时写入同一个region

比如m001,m002,m003,m004,m005。

因此，RowKey的设计非常关键。常见的设计策略有这么几种。

1）salting

salting策略就是将生成随机数放在行键的开头作为前缀，使得每个行键有随机的字典序。

对上面的案例进行优化，我们采用了salting策略，插入前给每个rowkey生成一个随机的字母，变成了

am001,zm002,nm003,qm004,lm005

这样就能同时往5个region里面写入了，成功打散。

副作用：由于前缀生成是随机的，因此如果想要按照字典序查询这些行，则需要做更多的事情。从这个角度上看，salting增加了写操作的吞吐量，却也增大了读操作的开销。
2）Hashing

Hashing策略也是一种特殊的salting，是用一个单向的 hash 来取代随机指派前缀。

这样能使一个给定rowkey的行在“salted”时有相同的前缀，因此，这样既可以分散RegionServer间的负载的，同时也允许在读操作时能够预测这个前缀值是什么。确定性hash（ deterministic hash ）可以让客户端重建完整的行键，然后就可以像正常一样用Get方法查询确定的行。

3）reverse key

第三种预防hotspotting的方法是反转一段固定长度或者可数的键，让变化最多的某个位置放在rowkey的第一位，

副作用：对于Get操作没有影响，但是不利于Scan操作进行范围查询，因为数据在原RowKey上的顺序已经被打乱。
3.预分区

在 HBase核心特性—region split 中，我们知道已经提到过关于预分区。

主要原因是当一张表被首次创建时，只会分配一个region给这个表。因此，在刚刚开始时，所有读写请求都会落在这个region所在的region server上，而不管你整个集群有多少个region server。不能充分地利用集群的分布式特性。

因此，预分区主要也是解决“热点”问题。

最为常见的建表语句为：

create ‘tb’,{NAME => ‘f1’,COMPRESSION => ‘snappy’ }, { NUMREGIONS => 50, SPLITALGO => ‘HexStringSplit’ }

NUMREGIONS 为 region的个数，一般按照每个region 8-10GB左右来计算region数量，如果集群规模非常大，那么region数量可以适当取大一些
SPLITALGO 为 rowkey分割的算法，Hbase自带了三种pre-split的算法，分别是 HexStringSplit、DecimalStringSplit 和 UniformSplit。
各种Split算法适用场景：

HexStringSplit: rowkey是十六进制的字符串作为前缀的
DecimalStringSplit: rowkey是10进制数字字符串作为前缀的
UniformSplit: rowkey前缀完全随机
4.读性能优化

前面主要讲一些设计方面的优化点。

那如果在HBase的使用过程中，发现查询较慢，那么就需要根据具体情况，分析查询慢的原因，并采取相应的策略。

现象：只有某个业务查询慢，其他业务并不慢，HBase集群也不慢
排查客户端
Scan是否设置合理的缓存（setCatch）

Get请求是否设置为批量
排查列族设计
是否设置BloomFilter？

是否设置了合理的TTL?
排查HDFS
数据本地化率是否过低？
现象：HBase集群查询很慢
HBase服务端问题
BlocCache配置是否合理？

HFile数量是否过多？

Compaction是否过于频繁？
现象：某个查询上线后，其他查询都变慢了
客户端问题
大scan是否设置了setBlockCache=false?
服务端问题
读请求是否均衡

region分布是否均衡

region server的traffic是否均衡

原创：阿丸笔记（微信公众号：aone_note），欢迎分享，转载请保留出处。
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生产环境使用HBase，你必须知道的最佳实践