背景

hbase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间，最大的单表region数已达7200多个，每天新增入库量就有百亿条，对hbase的认识经历了懵懂到熟的过程。为了应对业务数据的压力，hbase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库，为及早发现集群中的问题，还开发了一套对hbase集群服务和应用全面监控的报警系统。总结下hbase化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年hbase工作的一个描述。

服务端

1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。

2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false。关闭hbase的分布式日志切割，在log需要replay时，由master来负责重放

3.hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads：默认值是3，建议设为10，日志切割所用的线程数

4.hbase.snapshot.enabled：快照功能，默认是false(不开启)，建议设为true，特别是对某些关键的表，定时用快照做备份是一个不错的选择。

5.hbase.hregion.max.filesize：默认是10G， 如果任何一个column familiy里的StoreFile超过这个值, 那么这个Region会一分为二，因为region分裂会有短暂的region下线时间(通常在5s以内)，为减少对业务端的影响，建议手动定时分裂，可以设置为60G。

6.hbase.hregion.majorcompaction：hbase的region主合并的间隔时间，默认为1天，建议设置为0，禁止自动的major主合并，major合并会把一个store下所有的storefile重写为一个storefile文件，在合并过程中还会把有删除标识的数据删除，在生产集群中，主合并能持续数小时之久，为减少对业务的影响，建议在业务低峰期进行手动或者通过脚本或者api定期进行major合并。

7.hbase.hregion.memstore.flush.size：默认值128M，单位字节，一旦有memstore超过该值将被flush，如果regionserver的jvm内存比较充足(16G以上)，可以调整为256M。

8.hbase.hregion.memstore.block.multiplier：默认值2，如果一个memstore的内存大小已经超过hbase.hregion.memstore.flush.size * hbase.hregion.memstore.block.multiplier，则会阻塞该memstore的写操作，为避免阻塞，建议设置为5，如果太大，则会有OOM的风险。如果在regionserver日志中出现"Blocking updates for '<threadName>' on region <regionName> : memstore size <多少M> is >= than blocking <多少M> size"的信息时，说明这个值该调整了。

9.hbase.hstore.compaction.min：默认值为3，如果任何一个store里的storefile总数超过该值，会触发默认的合并操作，可以设置5~8，在手动的定期major compact中进行storefile文件的合并，减少合并的次数，不过这会延长合并的时间，以前的对应参数为hbase.hstore.compactionThreshold。

10.hbase.hstore.compaction.max：默认值为10,一次最多合并多少个storefile，避免OOM。

11.hbase.hstore.blockingStoreFiles：默认为7，如果任何一个store(非.META.表里的store)的storefile的文件数大于该值，则在flush memstore前先进行split或者compact，同时把该region添加到flushQueue，延时刷新，这期间会阻塞写操作直到compact完成或者超过hbase.hstore.blockingWaitTime(默认90s)配置的时间，可以设置为30，避免memstore不及时flush。当regionserver运行日志中出现大量的“Region <regionName> has too many store files; delaying flush up to 90000ms"时，说明这个值需要调整了

12.hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：默认值0.4，regionserver所有memstore占用内存在总内存中的upper比例，当达到该值，则会从整个regionserver中找出最需要flush的region进行flush，直到总内存比例降到该数以下，采用默认值即可。

13.hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：默认值0.35，采用默认值即可。

14.hbase.regionserver.thread.compaction.small：默认值为1，regionserver做Minor Compaction时线程池里线程数目,可以设置为5。

15.hbase.regionserver.thread.compaction.large：默认值为1，regionserver做Major Compaction时线程池里线程数目，可以设置为8。

16.hbase.regionserver.lease.period：默认值60000(60s)，客户端连接regionserver的租约超时时间，客户端必须在这个时间内汇报，否则则认为客户端已死掉。这个最好根据实际业务情况进行调整

17.hfile.block.cache.size：默认值0.25，regionserver的block cache的内存大小限制，在偏向读的业务中，可以适当调大该值，需要注意的是hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的值和hfile.block.cache.size的值之和必须小于0.8。

18.dfs.socket.timeout：默认值60000(60s)，建议根据实际regionserver的日志监控发现了异常进行合理的设置，比如我们设为900000，这个参数的修改需要同时更改hdfs-site.xml

19.dfs.datanode.socket.write.timeout：默认480000(480s),有时regionserver做合并时，可能会出现datanode写超时的情况，480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write，这个参数的修改需要同时更改hdfs-site.xml

jvm和垃圾收集参数：

export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xms36g -Xmx36g -Xmn1g -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=15 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/data/logs/gc-$(hostname)-hbase.log"

由于我们服务器内存较大(96G),我们给一部分regionserver的jvm内存开到64G，到现在为止，还没有发生过一次full gc，hbase在内存使用控制方面确实下了不少功夫，比如各种blockcache的实现，细心的同学可以看源码。

Client端

1.hbase.client.write.buffer：默认为2M，写缓存大小，推荐设置为5M，单位是字节，当然越大占用的内存越多，此外测试过设为10M下的入库性能，反而没有5M好

2.hbase.client.pause：默认是1000(1s),如果你希望低延时的读或者写，建议设为200，这个值通常用于失败重试，region寻找等

3.hbase.client.retries.number：默认值是10，客户端最多重试次数,可以设为11，结合上面的参数，共重试时间71s

4.hbase.ipc.client.tcpnodelay：默认是false，建议设为true，关闭消息缓冲

5.hbase.client.scanner.caching：scan缓存，默认为1，避免占用过多的client和rs的内存，一般1000以内合理，如果一条数据太大，则应该设置一个较小的值，通常是设置业务需求的一次查询的数据条数

如果是扫描数据对下次查询没有帮助，则可以设置scan的setCacheBlocks为false，避免使用缓存；

6.table用完需关闭，关闭scanner

7.限定扫描范围：指定列簇或者指定要查询的列，指定startRow和endRow

8.使用Filter可大量减少网络消耗

9.通过java多线程入库和查询，并控制超时时间。后面会共享下我的hbase单机多线程入库的代码

10.建表注意事项：

开启压缩

合理的设计rowkey

进行预分区

开启bloomfilter

zookeeper调优

1.zookeeper.session.timeout：默认值3分钟，不可配置太短，避免session超时，hbase停止服务，线上生产环境由于配置为1分钟，如果太长，当regionserver挂掉，zk还得等待这个超时时间(已有patch修复)，从而导致master不能及时对region进行迁移。

2.zookeeper数量：建议5个或者7个节点。给每个zookeeper 4G左右的内存，最好有独立的磁盘。

3.hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns：zk的最大连接数，默认为300，无需调整。

4.设置操作系统的swappiness为0，则在物理内存不够的情况下才会使用交换分区，避免GC回收时会花费更多的时间，当超过zk的session超时时间则会出现regionserver宕机的误报

hdfs调优

1.dfs.name.dir：namenode的数据存放地址，可以配置多个，位于不同的磁盘并配置一个nfs远程文件系统，这样namenode的数据可以有多个备份

2.dfs.namenode.handler.count：namenode节点RPC的处理线程数，默认为10，可以设置为60

3.dfs.datanode.handler.count：datanode节点RPC的处理线程数，默认为3，可以设置为30

4.dfs.datanode.max.xcievers：datanode同时处理文件的上限，默认为256，可以设置为8192

其它

列族名、column名、rowkey均会存储到hfile中，因此这几项在设计表结构时都尽量短些

regionserver的region数量不要过1000，过多的region会导致产生很多memstore，可能会导致内存溢出，也会增加major compact的耗时。

结语

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。

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最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。