随着大数据的越来越普及，HBase也变得越来越流行。会用HBase现在已经变的并不困难，然而，怎么把它用的更好却并不简单。那怎么定义‘用的好’呢？很简单，在保证系统稳定性、可用性的基础上能够用最少的系统资源（CPU,IO等）获得最好的性能（吞吐量，读写延迟）就是’用的好’。HBase是一个庞大的体系，涉及到很多方面，很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率，根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能。笔者总结至少有如下几个方面：HDFS相关配置优化，HBase服务器端优化（GC优化、Compaction优化、硬件配置优化），列族设计优化，客户端优化等，其中客户端优化在前面已经通过超时机制、重试机制讲过，后面笔者会继续分别介绍其他三个优化重点。
本节重点介绍列族设计优化，HBase中基本属性都是以列族为单位进行设置的，如下示例，用户创建了一张称为‘ NewsClickFeedback’的表，表中只有一个列族’Toutiao’，紧接着的属性都是对此列族进行的设置。这些属性基本都会或多或少地影响该表的读写性能，但有些属性用户只需要理解其意义就知道如何设置，而有些属性却需要根据场景、根据业务来设置，比如BLOCKSIZE属性在不同场景下应该如何设置？还有COMPRESSION属性和DATA_BLOCK_ENCODING属性，两者都可以提供压缩功能，那到底应该选择哪个，还是两个都需要进行设置？本文就重点介绍这三个属性的设计原则。
create
'NewsClickFeedback',{NAME=>'Toutiao',VERSIONS=>1,BLOCKCACHE=>true,BLOOMFILTER=>'ROW',COMPRESSION=>'SNAPPY',TTL => '259200', DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX_TREE', BLOCKSIZE => '65536'},{SPLITS => ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f']}BlockSize设置
块大小是HBase的一个重要配置选项，默认块大小为64M。对于不同的业务数据，块大小的合理设置对读写性能有很大的影响。而对块大小的调整，主要取决于两点：
1. 用户平均读取数据的大小。理论上讲，如果用户平均读取数据的大小较小，建议将块大小设置较小，这样可以使得内存可以缓存更多block，读性能自然会更好。相反，建议将块大小设置较大。
为了更好说明上述原理，笔者使用YCSB做了一个测试，分别在Get、Scan两种场景下测试不同BlockSize大小（16K，64K，128K）对性能的影响。测试结果分别如下面两图：
随着BlockSize的增大，系统随机读的吞吐量不断降低，延迟不断增大。64K大小比16K大小的吞吐量大约降低13%，延迟增大13%。同样的，128K大小比64K大小的吞吐量降低约22%，延迟增大27%。因此，对于以随机读为主的业务，可以适当调低BlockSize的大小，以获得更好的读性能。
随着BlockSize增大，scan的吞吐量逐渐增大，延迟不断降低。64K大小BlockSize比16K大小的吞吐量增加了33%，延迟降低了24%；128K大小比64K大小吞吐量增加了7%，延迟降低了7%；因此，对于以scan为主的业务，可以适当增大BlockSize的大小，以获得更好的读性能。
可见，如果业务请求以Get请求为主，可以考虑将块大小设置较小；如果以Scan请求为主，可以将块大小调大；默认的64M块大小是在Scan和Get之间取得的一个平衡。
2. 数据平均键值对规模。可以使用HFile命令查看平均键值对规模，如下：
./hbase
org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -m -f /hbase-sc/data/news/NewsClickFeedback/627b1d95153d4157351b65135ab701a3/Toutiao/011b41375e584530a24a3a203b9ce1a3
Block
index size as per heapsize: 704
reader=/hbase-sc/data/news/NewsClickFeedback/627b1d95153d4157351b65135ab701a3/Toutiao/011b41375e584530a24a3a203b9ce1a3,
compression=snappy,
cacheConf=CacheConfig:disabled,
firstKey=a0000000be3d27a5a11d203f798781a9/Toutiao:ClickViewTS/1465783628056/Put,
lastKey=a80072cbf409d04542f272446d4b65a4/Toutiao:ClickViewTS/1465776679416/Put,
avgKeyLen=62,
avgValueLen=93,
entries=6451829,
length=698454846
......
从上面输出的信息可以看出，该HFile的平均键值对规模为62B + 93B = 155B，相对较小，在这种情况下可以适当将块大小调小（例如32KB）。这样可以使得一个block内不会有太多kv，kv太多会增大块内寻址的延迟时间，因为HBase在读数据时，一个block内部的查找是顺序查找。
注意： 默认块大小适用于多种数据使用模式，调整块大小是比较高级的操作。配置错误将对性能产生负面影响。因此建议在调整之后进行测试，根据测试结果决定是否可以线上使用。
数据编码/压缩
Compress/DeCompress
数据压缩是HBase提供的另一个特性，HBase在写入数据块到HDFS之前会首先对数据块进行压缩，再落盘，从而可以减少磁盘空间使用量。而在读数据的时候首先从HDFS中加载出block块之后进行解压缩，然后再缓存到BlockCache，最后返回给用户。写路径和读路径分别如下：
结合上图，来看看数据压缩对资源使用情况以及读写性能的影响：
（1） 资源使用情况：压缩最直接、最重要的作用即是减少数据硬盘容量，理论上snappy压缩率可以达到5:1，但是根据测试数据不同，压缩率可能并没有理论上理想；压缩/解压缩无疑需要大量计算，需要大量CPU资源；根据读路径来看，数据读取到缓存之前block块会先被解压，缓存到内存中的block是解压后的，因此和不压缩情况相比，内存前后基本没有任何影响。
（2） 读写性能：因为数据写入是先将kv数据值写到缓存，最后再统一flush的硬盘，而压缩是在flush这个阶段执行的，因此会影响flush的操作，对写性能本身并不会有太大影响；而数据读取如果是从HDFS中读取的话，首先需要解压缩，因此理论上读性能会有所下降；如果数据是从缓存中读取，因为缓存中的block块已经是解压后的，因此性能不会有任何影响；一般情况下大多数读都是热点读，缓存读占大部分比例，压缩并不会对读有太大影响。
可见，压缩特性就是使用CPU资源换取磁盘空间资源，对读写性能并不会有太大影响。HBase目前提供了三种常用的压缩方式：GZip | LZO | Snappy，下面表格是官方分别从压缩率，编解码速率三个方面对其进行对比：
综合来看，Snappy的压缩率最低，但是编解码速率最高，对CPU的消耗也最小，目前一般建议使用Snappy。
Encode/Decode
除了数据压缩之外，HBase还提供了数据编码功能。和压缩一样，数据在落盘之前首先会对KV数据进行编码；但又和压缩不同，数据块在缓存前并没有执行解码，因此即使后续命中缓存的查询也是编码的数据块，需要解码后才能获取到具体的KV数据。写路径和读路径分别如下：
同样，来看看数据压缩对资源使用情况以及读写性能的影响：
（1） 资源使用情况：和压缩一样，编码最直接、最重要的作用也是减少数据硬盘容量，但是数据压缩率一般没有数据压缩的压缩率高，理论上只有5:2；编码/解码一般也需要大量计算，需要大量CPU资源；根据读路径来看，数据读取到缓存之前block块并没有被解码，缓存到内存中的block是编码后的，因此和不编码情况相比，相同数据block快占用内存更少，即内存利用率更高。
（2） 读写性能：和数据压缩相同，数据编码也是在数据flush到hdfs阶段执行的，因此并不会直接影响写入过程；前面讲到，数据块是以编码形式缓存到blockcache中的，因此同样大小的blockcache可以缓存更多的数据块，这有利于读性能。另一方面，用户从缓存中加载出来数据块之后并不能直接获取KV，而需要先解码，这却不利于读性能。可见，数据编码在内存充足的情况下会降低读性能，而在内存不足的情况下需要经过测试才能得出具体结论。
HBase目前提供了四种常用的编码方式：Prefix | Diff | Fast_Diff | Prefix_Tree。下图是Prefix_Tree编码算法作者做的一个测试结果：
可见，prefix_tree压缩算法在不同的block size下性能都比较稳定，而另外两种压缩算法的查找性能会随着blocksize直线下降。对于我们默认的64K的block大小，性能相差40+倍。另外，阿里天梧大牛之前在一篇博文里面做过测试证明了PREFIX_TREE算法的优越性，见《HBase-0.96中新BlockEncoding算法-PREFIX_TREE压缩的初步探究及测试》，因此一般建议使用PREFIX_TREE编码压缩。
选择哪一个？Why？
综上上面分析，数据压缩和数据编码使命基本相同：消耗CPU资源压缩数据大小，可以认为是一种时间换空间的做法。但，同时开启两个功能会不会更好？如果只需要开启一个，优先选择哪一个？
为了更加深刻地认识数据压缩编码，回答上面两个问题，本人在测试环境使用YCSB做了一个简单的测试，分别在四种场景下（无压缩无编码、仅压缩、仅编码、既压缩既编码）对随机读以及扫描读的操作延时、CPU使用率以及对应的压缩率进行了测试。
测试条件：
数据：6000w条记录，一个列族，每个列族10个列，单条记录总共1K大小；
硬件：单RegionServer，3G BlockCache，CPU： 32 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz
测试结果：
结果分析：
1. 数据压缩率并没有理论上0.2那么高，只有0.7左右，这和数据结构有关系。其中压缩、编码、压缩+编码三种方式的压缩率基本相当。
2. 随机读场景：和默认配置相比，snappy压缩在性能上没有提升，CPU开销却上升了38%；prefix_tree性能上没有提升，CPU利用率也基本相当；snappy+prefix_tree性能没有提升，CPU开销上升了38%。
3. 区间扫描场景：和默认配置相比，snappy压缩在性能上略有10%的提升，但是CPU开销却上升了23%；prefix_tree性能上略有4%左右的下降，但是CPU开销也下降了5%；
snappy+prefix_tree在性能上基本没有提升，CPU开销却上升了23%；
设计原则：
1. 在任何场景下开启prefix_tree编码都是安全的
2. 在任何场景下都不要同时开启snappy压缩和prefix_tree编码
3. 通常情况下snappy压缩并不能比prefix_tree编码获得更好的优化结果，如果需要使用snappy需要针对业务数据进行实际测试
到此为止，本文主要介绍了HBase的一个优化方向：列族设计优化。其中重点介绍了BlockSize在不同场景下对读写性能的影响，以及Compress与Data_Block_Encoding的设计原则。希望看官能够根据上述对HBase的列族优化有一个更好的认识，并且能够更多地通过测试来巩固认知。需要说明的是，这里的设计原则对大多数应用业务都是有效的，也有可能对于某些特殊场景并不适用，因此对于比较敏感的业务，还是以实际测试为准。
