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| 资源紧张的情况下如何保证最近写入数据查询 |
| 现状 |
使用云主机，硬件层面不可控，只能从软件和设计角度去考虑了 |
| 优化手段 |
优化原理 |
说明 |
| 将(Long.MAX_VALUE – timestamp)加到rowkey |
如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据排在最前面，在读取时可以被快速命中。 |
快速命中，较少IO，查询也就快 |
| 适当减少memstore的flush |
写数据先写入memstore，超多大小才flush到磁盘，可以把阈值适当调大，使刚写入的热数据在内存里待一会，增大缓存命中率，同时也降低了写磁盘的次数 |
阈值不能太大，否则flush比较慢
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit |
| 使用堆外内存做二级缓存(blockcache) |
热数据不容易被淘汰，命中率高，有一定的效果 |
LRU
不能以单次读写论英雄
云主机没有配ssd，也无法使用二级缓存 |
按天建表+最近时间段常驻内存
(设置将冷数据表关闭blockcache，留更多缓存空间给热数据) |
按时间段建表，比如按天，当天的可以常驻内存，其余的动态设置为不常住内存； |
具体时间段怎么界定有待讨论，不到万不得已不建议时间段搞得很小 |
| 按天建表+当天适当增大副本 |
副本数越多，数据本地性就越强，查询会变快 |
副本数不能过多，占用大量存储；冷数据可以降副本以缓解整体存储的占用 |