面试题答案
一键面试MemStore内部结构并发处理机制对HBase高并发读写性能影响
- 锁机制影响
- 写入时：MemStore通常使用写锁（如行锁或更细粒度的锁）来保证数据写入的一致性。在高并发写入场景下，如果锁的粒度较粗（如行锁），可能会导致大量请求等待锁释放，从而降低写入性能。例如，当多个客户端同时尝试写入同一行数据时，只有一个能获取到锁进行写入，其他请求会被阻塞，增加写入延迟。
- 读取时：读锁的存在可能会与写锁产生竞争。如果读锁和写锁的优先级设置不合理，在高并发读写场景下，可能会出现读操作长时间等待写锁释放，或者写操作长时间等待读锁释放的情况，影响整体性能。
- 写入队列影响
- 高并发写入：写入队列用于暂存写入请求。如果队列长度设置不合理，在高并发写入时，队列可能会迅速填满，导致新的写入请求被拒绝或等待，影响写入性能。例如，队列长度过小，大量请求无法入队，造成请求积压。
- 写入顺序：写入队列中的请求顺序也会影响性能。如果队列采用先进先出（FIFO）策略，可能无法满足某些对数据实时性要求高的业务场景。例如，一些关键数据的写入需要优先处理，FIFO策略可能无法实现这种优先级处理。
针对不同业务场景的调优
- 高并发写入场景调优
- 锁粒度调整：对于写入热点数据，可以尝试将锁粒度细化，如从行锁调整为列锁或更细粒度的锁，减少锁争用。例如，在某些场景下，不同列的数据写入相互独立，采用列锁可以让更多的写入请求并行处理。
- 写入队列优化：根据写入流量预估，合理增大写入队列长度，避免队列频繁填满。同时，可以考虑采用动态队列长度调整策略，根据系统负载实时调整队列长度。例如，当系统负载较低时，缩小队列长度以节省内存；当负载升高时，自动增大队列长度。
- 批量写入：鼓励客户端采用批量写入方式，减少锁获取次数。例如，将多个小的写入请求合并为一个大的批量请求，一次性获取锁并写入，提高写入效率。
- 高并发读写混合场景调优
- 锁优先级设置：根据业务需求合理设置读锁和写锁的优先级。如果业务更注重数据的实时性，可适当提高写锁优先级，确保新数据能及时写入；如果更注重读取的响应速度，可适当提高读锁优先级。例如，对于监控类业务，写操作更重要，应提高写锁优先级。
- 读写分离：采用读写分离架构，将读请求和写请求分别路由到不同的服务器或节点处理。例如，通过设置读副本，将读请求导向读副本，减少对主节点写入操作的影响，提高整体性能。
- 缓存机制：引入缓存（如Memcached或Redis），对于读多写少的业务场景，将经常读取的数据缓存起来，减少对HBase的读请求压力。例如，对于一些配置类数据，读取频率高且很少修改，可放入缓存。