面试题答案
一键面试1. 基于Region分布的负载均衡策略
- 策略描述：HBase通过监控每个RegionServer上的Region数量，将Region从Region数量多的服务器移动到Region数量少的服务器。当某台RegionServer的Region数量超过一定阈值，系统会自动将部分Region迁移到其他负载较轻的RegionServer上。
- 适用场景：适用于集群中各个RegionServer硬件配置相近，且数据访问模式较为均匀的场景。比如在日志存储、简单的键值对数据存储等应用中，数据读写没有明显的热点分布，此时通过均衡Region数量，能有效利用集群资源，避免部分服务器负载过高。
2. 基于资源利用率的负载均衡策略
- 策略描述：实时监测每个RegionServer的CPU、内存、网络带宽等资源利用率。当某台RegionServer的某项资源（如CPU利用率超过80%）持续处于高位时，系统自动将该服务器上的部分Region迁移到资源利用率较低的服务器上。
- 适用场景：适用于数据访问模式存在一定波动，且不同Region的读写负载差异较大的场景。例如在电商的订单处理系统中，在促销活动期间，涉及订单查询、修改的Region负载会急剧上升，基于资源利用率的负载均衡策略能动态调整Region分布，确保整个集群的稳定运行。
3. 基于热点Region的负载均衡策略
- 策略描述：识别出热点Region（即读写请求特别集中的Region），对热点Region进行拆分，将拆分后的子Region分散到不同的RegionServer上。同时，对于频繁访问的行键范围，可以采用预分区的方式，提前将数据分布到多个Region上，避免热点产生。
- 适用场景：适用于存在明显热点数据的场景，如社交网络中热门用户的信息查询、游戏服务器中热门道具的交易记录等。通过对热点Region的处理，能有效提升系统的并发处理能力，防止因热点数据集中访问导致部分服务器性能瓶颈。