HBase调优

hbase.regionserver.handler.count

默认值：10

说明：RegionServer的请求处理IO线程数。

调优：

较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。

较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。

如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。

hbase.hregion.max.filesize

默认值：256M

说明：在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被自动split成更小的region。

调优：

小region对split和compaction友好，因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快，内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。

特别是数量较多的小region不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，region数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase的bug。

一般512M以下的都算小region。

大region，则不太适合经常split和compaction，因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。 此外，大region意味着较大的storefile，compaction时对内存也是一个挑战。 所以可以在某个访问量较低的时间点，做compact和split，既能顺利完成split和compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。

compaction是无法避免的，split可以从自动调整为手动。 通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如100G，就可以间接禁用自动split（RegionServer不会对未到达100G的region做split）。 再配合RegionSplitter这个工具，在需要split时，手动split。 手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多，相反，管理成本增加不多，比较推荐online实时系统使用。

内存方面，小region在设置memstore的大小值上比较灵活，大region则过大过小都不行，过大会导致flush时app的IO wait增高，过小则因store file过多影响读性能。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit

默认值：0.4/0.35

upperlimit说明：hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时， flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题， 当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。 这个参数的作用是防止内存占用过大，当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时， HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。

lowerLimit说明： 同upperLimit，只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时，不flush所有的memstore。 它会找一个memstore内存占用最大的region，做个别flush，此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。 在日志中，表现为 “ Flush thread woke up with memory above low water.”

调优：

如果写的压力大导致经常超过这个阀值，则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值，或者Heap余量较多时，不修改读缓存大小。 如果在高压情况下，也没超过这个阀值，那么建议你适当调小这个阀值再做压测，确保触发次数不要太多，然后还有较多Heap余量的时候，调大hfile.block.cache.size提高读性能。 还有一种可能性是 hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变，但RS维护了过多的region，要知道 region数量直接影响占用内存的大小。

hbase.hstore.blockingStoreFiles

默认值：7

说明：在flush时，当一个region中的Store（Coulmn Family）内有超过7个storefile时，则block所有的写请求进行compaction，以减少storefile数量。

调优：

block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间，但过多的storefile也会影响读性能。为了获取较平滑的响应时间， 可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷，那么默认或根据自身场景调整即可。

hbase.hregion.majorcompaction

默认值：86400000（1d）

说明：系统进行一次MajorCompaction的启动周期

调优：

Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，这个过程还会清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。 另外，一般情况下，Major Compaction时间会持续比较长，整个过程会消耗大量系统资源，对上层业务有比较大的影响。 因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能，改为手动在业务低峰期触发。