HBase的rowkey的设计原则

旧城等待， 2022-04-17 02:35 503阅读 0赞

HBase是按照三个维度有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。

HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有两种方式：

1、通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录   
2、通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配

3、全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录

rowkey长度原则:

rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte\[\]形式保存，一般设计成定长。建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：

数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100\*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；   
MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。

目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。

rowkey散列原则:

如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。

rowkey唯一原则:

必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。

什么是热点：

HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。

下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：

*  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。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。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。

*  哈希

哈希会使同一id永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，注意哈希后的rowkey一定要是唯一的

*  反转

第三种防止热点的方法时反转数字格式的rowkey，这样可以使得rowkey中经常改变的部分放在前面，这样可以有效的防止热点，但是牺牲了rowkey的有序性。

反转rowkey的例子1：ride表存储到hbase中使用的就是反转rideid然后补齐0的方式，补齐0是为了让rowkey长度一致，使用反转方式是因为自增长的rideid或者序列服务生产的rideid，最高位很长时间不会变，这样写数据只会写到一个region中，存在热点问题，反转后最高位一直从0-9变化，同时设置10个region，完全负载均衡到10台机器中，就解决了写热点问题）

反转rowkey例子2：以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题