面试题：复杂业务场景下Hbase分页行键设计的深度剖析与实践

Question

假设存在一个复杂的电商业务场景，包含多种商品分类、多维度用户行为数据（如浏览、购买、收藏等），需要对这些数据进行分页查询。请设计一套完整的Hbase行键方案，以满足高效分页需求，并详细阐述设计思路、考虑因素以及如何应对可能出现的数据倾斜问题。

Answer 1

设计思路

1. 前缀设计：考虑到电商业务有多种商品分类，将商品分类ID作为行键前缀。这样在查询特定商品分类的数据时，可以利用HBase按行键顺序存储的特性，快速定位到相关数据区域。例如，假设商品分类ID为数字编码，以“001”表示电子产品，“002”表示服装等。
2. 时间戳因素：多维度用户行为数据与时间紧密相关。添加时间戳（如毫秒级时间戳）作为行键的一部分，并且按照时间倒序排列。这样最新的用户行为数据会排在前面，便于优先获取近期活跃数据，符合电商业务关注近期用户行为的需求。
3. 唯一标识：为了确保行键的唯一性，添加用户ID或其他唯一标识（如UUID）。但为了避免行键过长影响性能，若用户ID本身较短且唯一，可直接使用；若较长，可考虑使用哈希值代替。

综合起来，行键格式可设计为：商品分类ID + 时间戳（倒序） + 用户ID（或哈希值）。

考虑因素

1. 查询需求：满足分页查询，特别是针对特定商品分类和时间范围的分页查询。通过上述行键设计，在查询时可以利用HBase的Scan操作，通过设置起始行键和结束行键来实现分页。例如，查询电子产品在某个时间段内的用户行为数据分页，可根据商品分类ID和时间戳确定起始和结束行键范围。
2. 数据分布：合理设计行键，避免数据集中在某些特定区域，导致热点问题。通过将商品分类ID作为前缀，使不同分类的数据分布在不同区域；时间戳倒序可分散不同时间的数据。

应对数据倾斜问题

1. 预分区：根据商品分类ID的范围进行预分区。例如，预先对0 - 99的商品分类ID创建10个分区，每个分区对应10个分类ID范围。这样不同商品分类的数据会均匀分布在不同分区中，避免某个分区负载过高。
2. 加盐处理：在某些极端情况下，若某个商品分类的数据量特别大，可对该分类下的行键进行加盐处理。即在商品分类ID前添加一个随机字符（如A - Z中的一个），然后根据这个加盐后的行键进行分区。这样原本集中在一个分区的数据会分散到多个分区，但查询时需要遍历所有加盐后的分区范围。
3. 动态调整：定期监控HBase集群的负载情况，根据不同商品分类的数据增长趋势，动态调整分区策略。例如，若发现某个商品分类数据增长迅速，可对该分类所在区域进行再分区，以平衡负载。