參考資料
hbase中的行按行按字典順序排序。這種優化是為了方便掃瞄而設計的，可以將相關的行以及會被一起讀取的行訪問在臨近位置。但是，設計不良的行鍵是熱點的常見**。當大量客戶端流量指向群集的乙個節點或僅幾個節點時，就會發生熱點。這些可能是讀取，寫入或其他操作。流量超過負責託管該區域的單個機器，就可能導致效能下降並可能導致該區域不可用。這也可能對同一區域伺服器託管的其他區域產生負面影響，因為該主機無法為請求的負載提供服務。設計資料訪問模式非常重要，這樣才能完全均勻地利用集群。
為了避免寫熱點，設計rowkey使得不同行在同乙個region，但是在更多資料情況下，資料應該被寫入集群的多個region，而不是乙個。下面描述了一些避免熱點的常用技術，以及它們的一些優點和缺點。
salting
這裡所說的加鹽不是密碼學中的加鹽，而是在rowkey的前面增加隨機數，具體就是給rowkey分配乙個隨機字首以使得它和之前的rowkey的開頭不同。分配的字首種類數量應該和你想使用資料分散到不同的region的數量一致。加鹽之後的rowkey就會根據隨機生成的字首分散到各個region上，以避免熱點。
hashing
雜湊會使同一行永遠用乙個字首加鹽。雜湊也可以使負載分散到整個集群，但是讀卻是可以**的。使用確定的雜湊可以讓客戶端重構完整的rowkey，可以使用get操作準確獲取某乙個行資料
reversing the key
第三種防止熱點的方法時反轉固定長度或者數字格式的rowkey。這樣可以使得rowkey中經常改變的部分（最沒有意義的部分）放在前面。這樣可以有效的隨機rowkey，但是犧牲了rowkey的有序性。
反轉rowkey的例子以手機號為rowkey，可以將手機號反轉後的字串作為rowkey，這樣的就避免了以手機號那樣比較固定開頭導致熱點問題
rowkey design
HBase RowKey設計原則
對於關係型資料庫，資料定位可以理解為 二維座標 但是hbase中需要四維來定位乙個單元格，即 行健 列族 列限定符 時間戳 hbase中的行是按照rowkey的字典順序排序的，這種設計優化了scan操作，可以將相關的行以及會被一起讀取的行訪問在臨近位置，便於scan。然而糟糕的rowkey設計是熱點...
HBase Rowkey 設計指南
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