1. 发现问题

在对HBase集群进行压力测试过程中发现，当实际写入HBase和从HBase查询的量是平时的若干倍时（集群规模10~20台，每秒读写数据量在几十万条记录的量级），导致集群的读写出现一定程度的波动。具体如下：

1）写端抛出以下异常信息：

2）读端也抛出类似异常信息：

以上异常，在压测期间周期性地出现，HBase集群由此出现了短暂的不可服务期。

2. 排查问题

通过查看HBase Master运行日志，结合客户端抛出异常的时刻，发现当时HBase集群内正在进行Region的Split和不同机器之间的Region Balance，那么，为什么会周期性频繁触发以上过程呢？而且是发生在压测期间（数据量与平时相比大几倍）。下面结合表的设计来分析一下：

1）由于表中rowkey有时间字段，因此每天都需要新创建Region，同时由于写入数据量大，进一步触发了HBase的Region Split操作，这一过程一般耗时较长（测试时从线上日志来看，平均为10秒左右，Region大小为4GB），且Region Split操作触发较为频繁；

2）同时由于Region Split操作导致Region分布不均匀，进而触发HBase自动做Region Balance操作，Region迁移过程中也会导致Region下线，这一过程耗时较长（测试时从线上日志来看，平均为20秒左右）。

3. 解决问题

首先，从客户端考虑，其实就是要保证Region下线不可服务期间，读写请求能够在集群恢复后继续，具体可以采取如下措施：

1）对于写端，可以将未写入成功的记录，添加到一个客户端缓存中，隔一段时间后交给一个后台线程统一重新提交一次；也可以通过setAutoFlush(flase, false)保证提交失败的记录不被抛弃，留在客户端writeBuffer中等待下次writeBuffer满了后再次尝试提交，直到提交成功为止。

2）对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。

3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。

然后，从服务端考虑，需要分别针对Region Split和Region Balance进行解决：

1）由于建表时，我们已经考虑到了数据在不同Region Server上的均匀分布，而且预先在不同Region Server上创建并分配了相同数目的Region，那么考虑到为了集群能够在实际线上环境下提供稳定的服务，可以选择关掉HBase的Region自动Balance功能，当然关掉后可以选择在每天读写压力小的时候（如凌晨后）触发执行一次Balance操作即可。

2）接下来，Region总是被创建，不能被复用的问题该如何解决呢？根本原因是rowkey中包含了timestamp字段，而每时每刻timestamp总是向上增长的。但是，使用方确实需要能够根据timestamp字段进行顺序scan操作，因此，timestamp字段必须保留。据此，这里给出两种解决思路：

• 一种常用方法是将表按照时间分表，例如按天进行分表，这样可以通过预先建表创建好Region分区，避免实际读写过程中频繁触发Region Split等过程，但是这一方法的缺点是每天需要预先建好表，而这一DDL过程可能出现问题进而导致读写出现问题，同时跨天时读写端也需要做出适应，调整为读写新创建的表。
• 其实，我们可以换一种思路，通过修改表的rowkey结构，将timestamp字段改成一个周期循环的timestamp，如取timestamp % TS_MODE后的值，其中TS_MODE须大于等于表的TTL时间周期，这样才能保证数据不会被覆盖掉。经过这样改造后，即可实现Region的复用，避免Region的无限上涨。对于读写端的变更也较小，读写端操作时只需将timestamp字段取模后作为rowkey进行读写，另外，读端需要考虑能适应scan扫描时处理[startTsMode, endTsMode]和[endTsMode, startTsMode]两种情况。