面试题：设计一种新的HBase Compaction高级策略在复杂分布式架构下的优化方案

方案整体架构

监控模块：在每个数据中心部署监控节点，实时收集HBase集群的各项指标，如数据量、读写请求频率、Region分布等。这些指标将作为策略决策的重要依据。
决策模块：接收监控模块传来的数据，根据预设的规则和算法，决定何时进行Compaction操作以及采用何种Compaction策略。该模块可部署在一个集中式的管理节点上，以便统一协调各个数据中心的操作。
执行模块：根据决策模块的指令，在各个数据中心的HBase集群上执行具体的Compaction任务。这部分可以复用HBase现有的Compaction执行机制，但需要进行适当的扩展和优化，以适应新的策略。

基于数据热度的Compaction优先级算法：
- 为每个Region计算数据热度，热度计算公式可以综合考虑最近一段时间内的读写次数、数据量变化等因素。例如，热度 (H = \alpha \times \text{读次数} + \beta \times \text{写次数} + \gamma \times \text{数据量变化率})，其中 (\alpha)、(\beta)、(\gamma) 为权重系数，可根据实际业务场景调整。
- 根据计算出的热度值，对所有Region进行排序，热度高的Region优先进行Compaction，以确保频繁访问的数据保持良好的存储结构，提高读写性能。
自适应数据分布均衡算法：
- 分析每个数据中心内Region的数据量分布情况，计算数据分布的不均衡度。不均衡度可通过方差或其他类似指标衡量。
- 当检测到数据分布不均衡时，决策模块调整Compaction策略，优先对数据量较大的Region进行Compaction，并在Compaction过程中尝试将部分数据迁移到数据量较小的Region，以实现数据分布的均衡。具体迁移方式可以是在Compaction合并文件时，根据数据的Key范围，将部分文件或数据块分配到合适的Region。

应对数据分布不均：
- 除了上述自适应数据分布均衡算法外，还可以在数据写入阶段就进行预分配优化。当有新数据写入时，根据当前各Region的数据量和负载情况，智能地将数据分配到合适的Region，避免数据过度集中在某些Region上。
- 在跨数据中心层面，通过定期的数据同步和迁移机制，将数据量过大的数据中心的部分数据迁移到数据量较小的数据中心，以平衡各个数据中心的负载。
应对网络延迟：
- 监控模块实时监测网络延迟情况，将网络延迟作为决策模块考虑的因素之一。当网络延迟较高时，适当降低跨数据中心的Compaction操作频率，优先进行本数据中心内的Compaction任务，以减少因网络延迟导致的任务执行时间过长问题。
- 对于必须进行的跨数据中心Compaction任务，可以采用异步、分批次的方式进行数据传输。例如，将需要传输的数据分成多个小批次，在网络空闲时段逐步传输，避免一次性大量数据传输造成网络拥塞，进一步加剧延迟。

性能提升：基于数据热度的Compaction优先级算法确保了频繁访问的数据能够及时得到优化，提高了读写性能。相比传统策略随机或按固定规则进行Compaction，新策略更具针对性，能有效减少读写过程中的I/O开销。
负载均衡：自适应数据分布均衡算法和数据预分配优化机制，能够更好地应对数据分布不均问题，避免热点Region的产生，使集群负载更加均衡，提高整体资源利用率。
稳定性增强：通过对网络延迟的动态感知和调整，新策略在复杂网络环境下仍能保持较高的稳定性。减少了因网络问题导致的Compaction任务失败或长时间阻塞的情况，保证了HBase集群的持续稳定运行。
灵活性和可扩展性：整体架构采用模块化设计，监控模块、决策模块和执行模块相对独立，便于根据实际需求进行灵活扩展和定制。例如，可以方便地添加新的监控指标或调整决策算法，以适应不同的业务场景和数据流量模式。