Hbase热点问题以及避免热点问题的办法

1、热点现象

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

大量访问会使热点region所在的单个主机负载过大，引起性能下降甚至region不可用。

2、产生原因

有大量连续编号的row key ==> 大量row key相近的记录集中在个别region
==> client检索记录时,对个别region访问过多 ==> 此region所在的主机过载

==> 热点

3、常见的避免热点的方法

（1）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。给多少个前缀？ 这个数量应该和我们想要分散数据到不同的region的数量一致（类似hive里面的分桶）。
• （ 自己理解： 即region数量是一个范围，我们给rowkey分配一个随机数，前缀（随机数）的范围是region的数量）
• 加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。

（2）哈希

哈希会使同一行永远用