熱點問題的解決
首先要弄明白一點，regions的分割槽就是根據資料的rowkey處理的，而如果設計rowkey不合理，就會導致所有資料到乙個分割槽，或者並沒有很好地發揮預分割槽帶來的負載均衡作用，還是會發生資料傾斜。
hbase中還有乙個就是rowkey的熱點問題，因為rowkey是根據字典順序排序的，如果rowkey設計不合理，當大量的client訪問hbase集群的乙個或少數幾個節點，造成少數region server的讀/寫請求過多、負載過大，而其他region server負載卻很小，就造成了「熱點」現象。
熱點問題會造成熱點region所在的單個主機負載過大，引起效能下降甚至region不可用。
而熱點問題產生的原因一般是因為大量連續編號的rowkey，導致相近的記錄存在個別region中，當client檢索此類記錄時，可能只會呼叫個別region，大量訪問將會導致此region所在的主機過載。
下面就說一下rowkey設計的三個原則和熱點問題的解決辦法。
長度原則
1.rowkey是二進位製碼流，可以是任意字串，最大長度是64kb，實際應用一般為10-100 bytes，以byte形式儲存
2.所以rowkey不能設計得過長，否則會導致占用記憶體空間過大，限制就是上面提到的64kb
雜湊原則
1.一般建議將rowkey的高位設定為雜湊字段，由系統隨機生成什麼是高位？就是rowkey的前面幾個數字，如果前面幾個為雜湊字段，就大大降低了相似記錄和資料使用大量連續編號rowkey的問題
2.低位放時間字段，因為如果高位為時間字段，還是會導致熱點問題，解決熱點問題的核心就是不要讓所有相似資料集中在乙個regionserver上
唯一原則
很簡單，rowkey必須為唯一，因為如果出現重複的rowkey，最新儲存的會將之前相同rowkey的資料作一次更新替換 加鹽
通俗地說，就是在rowkey前面加隨機數，這樣能讓rowkey隨機生成分布到各個region上
比如現在又三條資料，1111,1112,1113，如果不對其做處理，那這三條資料都會傳送到同乙個region中，如果進行加鹽，變成了 2341_1111,4232_1112,6442_1113，這樣三條資料就會隨機分布 雜湊
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。 反轉
就是反轉固定長度或數字格式的rowkey，手機號就是最好的例子，因為我們知道同一運營商的後四位一般不會重複，而前三位會有大量重複，所以將其反轉就可以快速有效地得到隨機rowkey，但是這樣也犧牲了rowkey的有序性
時間戳反轉
乙個常見的資料處理問題是快速獲取資料的最近版本，使用反轉的時間戳作為rowkey的一部分對這個問題十分有用，可以用 long.max_value - timestamp 追加到key的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] , [key] 的最新值可以通過scan [key]獲得[key]的第一條記錄，因為hbase中rowkey是有序的，第一條記錄是最後錄入的資料。
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