hbase - [06] rowkey的设计

HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这三个维度可以对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，有下列几种方式：

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，假设数据有1000w行，那么光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，这样就会降低检索效率。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，所有的数据都会几种在一个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是按照字段顺序排序存储的，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。

热点发生在大量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所在的单个机器超过自身承受能力，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。为避免写热点，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及优缺点。

加盐：在rowkey的前面加上随机数，具体就是给rowkey分配一个随机前缀，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的数据分散到不同的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：哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使得get操作准确获取某一行数据。

反转：第三种防止热点的方法时反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。例如，手机号反转后的字符串作为rowkey，这样就可以避免以手机号比较固定的开头导致热点问题。

时间戳反转：一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为Hbase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。

比如需要保存一个用户的操作记录，按照操作时间倒序排序，在设计rowkey的时候，可以这样设计[userId反转][Long.Max_Value - timestamp], 在查询用户的所有操作记录数据的时候，直接指定反转后的userId,startRow是[userId反转][000000000000],stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]

如果需要查询某段时间的操作记录，startRow是[user反转][Long.Max_Value - 起始时间], stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - 结束时间]

— 要养成终生学习的习惯 —