背景
Hbase是一个写多读少应用场景的Kv数据库，自然Hbase的读写性能使我们非常关注的，本文就简单记录下影响客户端读写性能的一些注意事项
客户端读性能优化
1.客户端scan的时候数据量很大时其实需要和RegionServer进行多次通信，为了减少和RegionServer通信的次数，可以设置每次和RegionServer通信时获取的记录的数量，默认为100，比如可以设置为200或者更多，此外，如果是scan获取大量的数据，比如几十万甚至几百万，那么需要考虑是否禁用服务端缓存，也就是这些扫描出来的数据是否放置到服务端的BlockCache中，如果把这些数据都放在服务端的BlockCache的话，会挤掉真正热点的数据，造成服务端其他应用的读延迟.
2.指定列簇或者列进行查找操作，由于Hbase是根据列簇进行目录存放数据的，如果不指定列簇进行查找，hbase会返回这个rowkey对应的所有列簇的数据，如果有多个列簇时，相当于IO会扩大几倍，所以客户端查询时最好精确指定到列簇或者列的维度.
客户端写性能优化
1.Put操作使用批量异步提交模式，也就是如果可以容许少量的记录丢失，我们可以使用异步批量提交的模式，也就是先把记录提交到客户端本地内存中，等达到一定阈值比如2M之后再把这些记录提交到RegionServer服务器中，这样可以提高吞吐和降低延迟
2.Put操作是否需要WAL同步落盘操作，我们对hbase的一次更新操作对应的Hbase那里就是一次WAL日志写入HLog + 写MemStore本地内存，此处影响最大的是WAL记录如何写入HLog，因为这涉及到文件IO，而且这里涉及到HDFS的三个副本的文件IO操作，对写性能影响很大，这里Hbase提供几种WAL同步写入HLog的方式，一种是SKIP_WAL，直接不把变更日志写到HLog中，这种方式对写入性能最好，然而宕机时会造成大量的记录丢失。第二种是ASYNC_WAL,采用这种方式，hbase会使用异步线程把更新日志写到Hlog中，但是只是写入到Hdfs的操作系统缓存中，不保证数据落盘到Hlog文件. 第三种是SYNC_WAL，这种方式会同步将变更记录写入到HLog中，但是数据只是写入到Hdfs操作系统的缓存中，不保证落盘，比异步写入的优势在于异步写入是如果RS宕机，会丢失数据，而同步写入时RS宕机不会丢失数据，只有HDFS的DN节点宕机才会丢失数据
第四种FSYNC_WAL，采用这种方式变更记录会同步写入Hdfs中，并且强制使用fsync命令同步数据到DameNode的本地磁盘，严格保证数据不会丢失，然而性能较差，所以如果可以容许记录的少量丢失，采用Sync_WAL是一个比较好兼容了性能和数据安全性的方案
