面试题：HBase批量处理高并发写入时的冲突解决策略

Question

当有大量客户端同时对HBase进行批量写入操作，可能会出现数据冲突。请阐述几种应对这种高并发写入冲突的策略，比较它们的优缺点，以及在实际应用场景中如何选择合适的策略。

Answer 1

策略及优缺点

1. RowKey 设计优化
   • 优点：从数据写入源头降低冲突概率，无需额外复杂逻辑，对性能影响小。
   • 缺点：设计难度较大，需提前对业务数据有深入理解。
2. 采用事务机制
   • 优点：能严格保证数据一致性，避免冲突。
   • 缺点：HBase 原生事务支持有限，引入外部事务框架会增加系统复杂性和性能开销。
3. 客户端重试机制
   • 优点：实现简单，对现有系统侵入性小。
   • 缺点：可能导致重试风暴，增加系统压力，且不能从根本上解决冲突。
4. 分布式锁
   • 优点：有效避免并发冲突，保证数据一致性。
   • 缺点：引入额外的锁管理系统，增加系统复杂性和维护成本，可能成为性能瓶颈。

实际场景选择

1. 数据具有明显业务分区特征：优先采用 RowKey 设计优化策略，如按时间、地域等分区，降低冲突。
2. 对数据一致性要求极高：可考虑采用事务机制，但需权衡性能和复杂度，适用于金融等关键业务场景。
3. 系统对性能要求高且冲突概率较低：客户端重试机制是简单有效的选择，如日志记录等非关键业务场景。
4. 对并发控制要求严格且系统规模较大：分布式锁策略更合适，如电商库存扣减等场景，但要注意优化锁管理。