面试题：如何通过调整HBase的配置参数来优化put方法性能

Question

假设你正在负责一个HBase应用的性能优化工作，该应用大量使用put方法写入数据。请详细说明你会从哪些HBase配置参数入手进行调整，每个参数调整的作用是什么，以及调整过程中需要注意的事项。

Answer 1

1. hbase.hregion.memstore.flush.size

• 作用：当MemStore使用的内存达到该阈值时，会触发flush操作，将数据写入磁盘生成HFile。增大此值可以减少flush次数，降低I/O开销，但会增加内存占用。
• 注意事项：若设置过大，可能导致OOM（Out Of Memory）错误，需要根据服务器内存情况合理设置。同时，flush次数过少可能导致HFile过大，影响后续的compaction操作。

2. hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

• 作用：表示RegionServer上所有MemStore可使用的堆内存上限比例。调整此参数可控制整个RegionServer的内存使用情况，确保有足够内存用于MemStore写入数据，提高写入性能。
• 注意事项：设置过高会减少其他组件（如BlockCache）可用内存，影响读性能；设置过低则可能频繁触发flush，增加I/O压力。需综合读写负载平衡设置。

3. hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

• 作用：当所有MemStore占用内存超过upperLimit触发flush后，直到所有MemStore内存使用量降到lowerLimit以下，才会停止flush。此参数可防止flush过于频繁。
• 注意事项：与upperLimit需配合设置，差值过小可能导致flush操作难以停止，差值过大则可能在达到upperLimit后短时间内又会再次达到，频繁触发flush。

4. hbase.hstore.blockingStoreFiles

• 作用：当一个Store中的HFile数量达到该值时，新的写入操作会被阻塞，直到compaction完成。适当增大此值可以减少compaction次数，从而提高写入性能。
• 注意事项：值设置过大，会导致单个Store中的HFile数量过多，查询时需要遍历更多文件，影响读性能。需平衡读写性能来设置。

5. hbase.hstore.compactionThreshold

• 作用：当Store中的HFile数量达到该值时，会触发minor compaction，将多个小的HFile合并成一个较大的HFile。适当调整此值可优化存储布局，提高读性能，同时减少小文件数量也有利于写入性能。
• 注意事项：设置过小会导致频繁的minor compaction，增加I/O开销；设置过大则可能使小文件长期存在，影响读性能。需根据数据写入模式和读负载情况调整。

6. hbase.hregion.max.filesize

• 作用：当Region中某个Store的HFile大小达到该值时，Region会进行split操作，将Region分成两个。合理设置此值可避免单个Region过大，导致写入和读取性能下降。
• 注意事项：设置过大可能导致单个Region负载过重，影响性能；设置过小则会产生过多Region，增加管理开销和I/O压力。要根据数据量增长趋势和服务器性能设置。