因官方Book Performance Tuning部分章節(jié) 沒有按配置項(xiàng)進(jìn)行索引，不能達(dá)到快速查閱的效果。所以我以配置項(xiàng)驅(qū)動(dòng)，重新整理了原文，并補(bǔ)充一些自己的理解，如有錯(cuò)誤，歡迎指正。

配置優(yōu)化

zookeeper.session.timeout

默認(rèn)值：3分鐘(180000ms)

說(shuō)明：RegionServer與Zookeeper間的連接超時(shí)時(shí)間。當(dāng)超時(shí)時(shí)間到后，ReigonServer會(huì)被Zookeeper從RS集群清單中移除，HMaster收到移除通知后，會(huì)對(duì)這臺(tái)server負(fù)責(zé)的regions重新balance，讓其他存活的RegionServer接管.

調(diào)優(yōu)：

這個(gè)timeout決定了RegionServer是否能夠及時(shí)的failover。設(shè)置成1分鐘或更低，可以減少因等待超時(shí)而被延長(zhǎng)的failover時(shí)間。

不過(guò)需要注意的是，對(duì)于一些Online應(yīng)用，RegionServer從宕機(jī)到恢復(fù)時(shí)間本身就很短的(網(wǎng)絡(luò)閃斷，crash等故障，運(yùn)維可快速介入)，如果調(diào)低timeout時(shí)間，反而會(huì)得不償失。因?yàn)楫?dāng)ReigonServer被正式從RS集群中移除時(shí)，HMaster就開始做balance了 (讓其他RS根據(jù)故障機(jī)器記錄的WAL日志進(jìn)行恢復(fù))。當(dāng)故障的RS在人工介入恢復(fù)后，這個(gè)balance動(dòng)作是毫無(wú)意義的，反而會(huì)使負(fù)載不均勻，給RS 帶來(lái)更多負(fù)擔(dān)。特別是那些固定分配regions的場(chǎng)景。

hbase.regionserver.handler.count

默認(rèn)值：10

說(shuō)明：RegionServer的請(qǐng)求處理IO線程數(shù)。

調(diào)優(yōu)：

這個(gè)參數(shù)的調(diào)優(yōu)與內(nèi)存息息相關(guān)。

較少的IO線程，適用于處理單次請(qǐng)求內(nèi)存消耗較高的Big PUT場(chǎng)景(大容量單次PUT或設(shè)置了較大cache的scan，均屬于Big PUT)或ReigonServer的內(nèi)存比較緊張的場(chǎng)景。

較多的IO線程，適用于單次請(qǐng)求內(nèi)存消耗低，TPS要求非常高的場(chǎng)景。設(shè)置該值的時(shí)候，以監(jiān)控內(nèi)存為主要參考。

這里需要注意的是如果server的region數(shù)量很少，大量的請(qǐng)求都落在一個(gè)region上，因快速充滿memstore觸發(fā)flush導(dǎo)致的讀寫鎖會(huì)影響全局TPS，不是IO線程數(shù)越高越好。

壓測(cè)時(shí)，開啟Enabling RPC-level logging ，可以同時(shí)監(jiān)控每次請(qǐng)求的內(nèi)存消耗和GC的狀況，最后通過(guò)多次壓測(cè)結(jié)果來(lái)合理調(diào)節(jié)IO線程數(shù)。

這里是一個(gè)案例 Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications ，作者在SSD的機(jī)器上設(shè)置IO線程數(shù)為100，僅供參考。

hbase.hregion.max.filesize

默認(rèn)值：256M

說(shuō)明：在當(dāng)前ReigonServer上單個(gè)Reigon的最大存儲(chǔ)空間，單個(gè)Region超過(guò)該值時(shí)，這個(gè)Region會(huì)被自動(dòng)split成更小的region。

調(diào)優(yōu)：

小region對(duì)split和compaction友好，因?yàn)椴鸱謗egion或compact小region里的storefile速度很快，內(nèi)存占用低。缺點(diǎn)是split和compaction會(huì)很頻繁。

特別是數(shù)量較多的小region不停地split, compaction，會(huì)導(dǎo)致集群響應(yīng)時(shí)間波動(dòng)很大，region數(shù)量太多不僅給管理上帶來(lái)麻煩，甚至?xí)l(fā)一些Hbase的bug。

一般512以下的都算小region。

大region，則不太適合經(jīng)常split和compaction，因?yàn)樽鲆淮蝐ompact和split會(huì)產(chǎn)生較長(zhǎng)時(shí)間的停頓，對(duì)應(yīng)用的讀寫性能沖擊非常大。此外，大region意味著較大的storefile，compaction時(shí)對(duì)內(nèi)存也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

當(dāng)然，大region也有其用武之地。如果你的應(yīng)用場(chǎng)景中，某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的訪問(wèn)量較低，那么在此時(shí)做compact和split，既能順利完成split和compaction，又能保證絕大多數(shù)時(shí)間平穩(wěn)的讀寫性能。

既然split和compaction如此影響性能，有沒有辦法去掉?

compaction是無(wú)法避免的，split倒是可以從自動(dòng)調(diào)整為手動(dòng)。

只要通過(guò)將這個(gè)參數(shù)值調(diào)大到某個(gè)很難達(dá)到的值，比如100G，就可以間接禁用自動(dòng)split(RegionServer不會(huì)對(duì)未到達(dá)100G的region做split)。

再配合RegionSplitter這個(gè)工具，在需要split時(shí)，手動(dòng)split。

手動(dòng)split在靈活性和穩(wěn)定性上比起自動(dòng)split要高很多，相反，管理成本增加不多，比較推薦online實(shí)時(shí)系統(tǒng)使用。

內(nèi)存方面，小region在設(shè)置memstore的大小值上比較靈活，大region則過(guò)大過(guò)小都不行，過(guò)大會(huì)導(dǎo)致flush時(shí)app的IO wait增高，過(guò)小則因store file過(guò)多影響讀性能。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit

默認(rèn)值：0.4/0.35

upperlimit說(shuō)明：hbase.hregion.memstore.flush.size 這個(gè)參數(shù)的作用是 當(dāng)單個(gè)memstore達(dá)到指定值時(shí)，flush該memstore。但是，一臺(tái)ReigonServer可能有成百上千個(gè)memstore，每個(gè) memstore也許未達(dá)到flush.size，jvm的heap就不夠用了。該參數(shù)就是為了限制memstores占用的總內(nèi)存。

當(dāng)ReigonServer內(nèi)所有的memstore所占用的內(nèi)存總和達(dá)到heap的40%時(shí)，HBase會(huì)強(qiáng)制block所有的更新并flush這些memstore以釋放所有memstore占用的內(nèi)存。

lowerLimit說(shuō)明： 同upperLimit，只不過(guò)當(dāng)全局memstore的內(nèi)存達(dá)到35%時(shí)，它不會(huì)flush所有的memstore，它會(huì)找一些內(nèi)存占用較大的 memstore，做個(gè)別flush，當(dāng)然更新還是會(huì)被block。lowerLimit算是一個(gè)在全局flush導(dǎo)致性能暴跌前的補(bǔ)救措施。為什么說(shuō)是性能暴跌?可以想象一下，如果memstore需要在一段較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)做全量flush，且這段時(shí)間內(nèi)無(wú)法接受任何讀寫請(qǐng)求，對(duì)HBase集群的性能影響是很大的。

調(diào)優(yōu)：

這是一個(gè)Heap內(nèi)存保護(hù)參數(shù)，默認(rèn)值已經(jīng)能適用大多數(shù)場(chǎng)景。它的調(diào)整一般是為了配合某些專屬優(yōu)化，比如讀密集型應(yīng)用，將讀緩存開大，降低該值，騰出更多內(nèi)存給其他模塊使用。

這個(gè)參數(shù)會(huì)給使用者帶來(lái)什么影響?

比如，10G內(nèi)存，100個(gè)region，每個(gè)memstore 64M，假設(shè)每個(gè)region只有一個(gè)memstore，那么當(dāng)100個(gè)memstore平均占用到50%左右時(shí)，就會(huì)達(dá)到lowerLimit的限制。假設(shè)此時(shí)，其他memstore同樣有很多的寫請(qǐng)求進(jìn)來(lái)。在那些大的region未flush完，就可能又超過(guò)了upperlimit，則所有 region都會(huì)被block，開始觸發(fā)全局flush。

不過(guò)，除了你的內(nèi)存非常小或你的應(yīng)用場(chǎng)景里大多數(shù)都是讀，我覺得不需要去調(diào)這個(gè)參數(shù)。

hfile.block.cache.size

默認(rèn)值：0.2

說(shuō)明：storefile的讀緩存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。該值直接影響數(shù)據(jù)讀的性能。

調(diào)優(yōu)：

當(dāng)然是越大越好，如果讀比寫少，開到0.4-0.5也沒問(wèn)題。如果讀寫較均衡，0.3左右。如果寫比讀多，果斷默認(rèn)吧。設(shè)置這個(gè)值的時(shí)候，你同時(shí)要參考 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit ，該值是memstore占heap的最大百分比，兩個(gè)參數(shù)一個(gè)影響讀，一個(gè)影響寫。如果兩值加起來(lái)超過(guò)80-90%，會(huì)有OOM的風(fēng)險(xiǎn)，謹(jǐn)慎設(shè)置。

hbase.hstore.blockingStoreFiles

默認(rèn)值：7

說(shuō)明：在compaction時(shí)，如果一個(gè)Store(Coulmn Family)內(nèi)有超過(guò)7個(gè)storefile需要合并，則block所有的寫請(qǐng)求，進(jìn)行flush，限制storefile數(shù)量增長(zhǎng)過(guò)快。

調(diào)優(yōu)：

block寫請(qǐng)求會(huì)影響當(dāng)前region的性能，將值設(shè)為單個(gè)region可以支撐的最大store file數(shù)量會(huì)是個(gè)不錯(cuò)的選擇，即允許comapction時(shí)，memstore繼續(xù)生成storefile。最大storefile數(shù)量可通過(guò) region size/memstore size來(lái)計(jì)算。如果你將region size設(shè)為無(wú)限大，那么你需要預(yù)估一個(gè)region可能產(chǎn)生的最大storefile數(shù)。

hbase.hregion.memstore.block.multiplier

默認(rèn)值：2

說(shuō)明：當(dāng)一個(gè)region里的memstore超過(guò)單個(gè)memstore.size兩倍的大小時(shí)，block該region的所有請(qǐng)求，進(jìn)行 flush，釋放內(nèi)存。雖然我們?cè)O(shè)置了memstore的總大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的時(shí)候，我Put了一個(gè)100M的數(shù)據(jù)，此時(shí) memstore的大小會(huì)瞬間暴漲到超過(guò)預(yù)期的memstore.size。這個(gè)參數(shù)的作用是當(dāng)memstore的大小增至超過(guò) memstore.size時(shí)，block所有請(qǐng)求，遏制風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步擴(kuò)大。

調(diào)優(yōu)：