HBase RowKey 设计

1. RowKey作用

1.1 RowKey对查询的影响

HBase中 RowKey 用来唯一标识一行记录。在 HBase 中检索数据有以下三种方式：

通过 get 方式，指定 RowKey 获取唯一一条记录。
通过 scan 方式，设置 startRow 和 endRow 参数进行范围匹配。
全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。

如果我们 RowKey 设计为 uid+event_type+biz_type，那么这种设计可以很好的支持如下场景:

uid=10457 AND event_type=click AND biz_type=search      
uid=10457 AND event_type=click      
uid=10457      
uid=10?

很难以支持如下场景：

uid=10457 AND biz_type=search      
event_type=click AND biz_type=search      
event_type=click      
biz_type=search

从上面的例子中可以看出，在进行查询的时候，根据 RowKey 从前向后匹配，所以我们在设计 RowKey 的时候选择好字段之后，还应该结合我们的实际的高频的查询场景来组合选择的字段，越高频的查询字段排列越靠左。

1.2 RowKey对Region划分影响

HBase 表的数据是按照 RowKey 来分散到不同 Region，不合理的 RowKey 设计会导致热点问题。热点问题是大量的 Client 直接访问集群的一个或极少数个节点，而集群中的其他节点却处于相对空闲状态。

在 HBase 中，Region 相当于一个数据的分片，每个 Region 都有 StartRowKey 和 EndRowKey，这表示 Region 存储的 RowKey 的范围，HBase 表的数据时按照 RowKey 来分散到不同的 Region 中。不合理的 RowKey 设计会导致热点问题。

热点问题是大量的 Client 直接访问集群的一个或极少数个节点，而集群中的其他节点却处于相对空闲状态。

2. RowKey设计原则

唯一原则：RowKey对应关系型数据库的唯一键，必须保证 RowKey 的唯一性。若向 HBase 同一张表插入相同 RowKey 的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。
散列原则：设计的 RowKey 应均匀的分布在各个 Region 上。避免递增，否则读写负载都会集中在某个热点 Region，降低性能，甚至引起 RegionServer 过载。
长度原则：长度适中，一般从几十字节到几百字节，建议使用定义 RowKey。

3. RowKey设计技巧

3.1 热点问题

HBase 中的行是以 RowKey 的字典序排序的，这种设计优化了 Scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存储在临近位置。但是，糟糕的 RowKey 设计是引起热点的常见原因。热点发生在大量的客户端流量直接访问集群的一个或极少数节点。客户端流量可以是读，写，或者其他操作。大量流量会使负责该 Region 的单台机器不堪重负，引起性能下降甚至是 Region 不可用。这也会对同一个 RegionServer 的其他 Region 产生不利影响，因为主机无法满足请求的负载。设计良好的数据访问模式可以充分，均衡的利用集群。

为了避免写入时出现热点，设计 RowKey 时尽量避免不同行在同一个 Region，但从更大的角度看，数据应该被写入集群中的多个 Region，而不是一次写入一个 Region。下面介绍一些避免热点的常用技术，以及它们的一些优点和缺点。

3.1.1 加盐

这里的加盐不是密码学中的加盐，而是指给 RowKey 添加随机前缀，以使得它和之前排序不同。分配的前缀个数应该和你想使数据分散到的 Region 个数一致。如果你有一些热点 RowKey 反复出现在其他分布均匀的 RowKey 中，加盐是很有用的。
但其弊端也显而易见，会增加读取的成本。现在读操作需要把扫描命令分散到所有 Region 上来查找相应的行，因为它们不再存储在一起。如果需要使用 GET 请求再次获取行数据，我们需要知道添加的随机前缀是什么，所以需要我们在插入时保存原始 RowKey 与随机前缀的映射关系。

下面的例子表明加盐可以将写入负载分散到多个 RegionServer 上，同时也表明了对读取的负面影响。假设我们有如下 RowKey，表中的每一个 Region 对应字母表中的一个字母。前缀 a 的 RowKey 对应一个 Region，前缀 b 的 RowKey 对应另一个 Region。在表中，所有以 f 开头的 RowKey 都在同一个 Region，如下所示：

foo0001      
foo0002      
foo0003      
foo0004

现在，假设我们想将上面这些 RowKey 分配到 4 个不同的 Region。我们可以用 4 种不同的盐： a、 b、 c、 d。在这个情况下，每一个字母前缀都对应不同的 Region。加盐之后，RowKey 变成如下所示：

a-foo0003      
b-foo0001      
c-foo0004      
d-foo0002

由于我们现在可以写入四个不同的 Region，因此理论上我们现在的写入吞吐量是之前写入相同 Region 时的四倍。现在，我们再增加一行，会随机分配 a、 b、 c、 d 中的一个作为前缀，并以一个现有行作为尾部结束：

a-foo0003      
b-foo0001      
c-foo0003      
c-foo0004      
d-foo0002

由于分配是随机的，因此如果我们想要以字典序取回数据，我们需要做更多的工作。加盐增加了写入吞吐量，但会增加读取的成本。

3.1.2 哈希

除了加盐，你也可以使用哈希。哈希会使同一行始终有相同的前缀加盐，使用确定性哈希可以使客户端重新构造完整的 RowKey，并使用 Get 操作正常检索该行。哈希的原理是计算 RowKey 的哈希值，然后取哈希值的部分字符串和原来的 RowKey 进行拼接或者完全替代。这里说的哈希包含 MD5、sha1、sha256或sha512等算法。

对于上面的例子，我们可以使用哈希来代替加盐，这样会使得 RowKey 始终有可预测前缀(对于每一个 RowKey 都有确定性的前缀)。通过哈希我们可以知道前缀进而检索该行数据。我们还可以做一些优化，例如使某些键始终位于同一 Region。比如我们有如下的 RowKey：

foo0001      
foo0002      
foo0003      
foo0004

我们使用 md5 算法计算这些 RowKey 的哈希值，然后取前 6 位和原来的 RowKey 拼接得到新的 RowKey：

95f18c-foo0001      
6ccc20-foo0002      
b61d00-foo0003      
1a7475-foo0004

3.1.3 翻转RowKey

如果初步设计出的 RowKey 在数据分布上不均匀，但 RowKey 尾部的数据却呈现出了良好的随机性，此时可以考虑将 RowKey 翻转，或者直接将尾部部分放到 RowKey 的前面，这样就可以把最频繁发生变化的部分放在前面。翻转可以有效的使 RowKey 随机分布，但是牺牲了 RowKey 的有序性特性。

翻转是避免热点问题的常用的方法，用户Id一般是关系型数据库的自增主键，通常会将用户Id翻转后在末尾加0补齐。类似的，如果我们使用时间戳作为 RowKey 的一部分，可以使用 Long.MAX_VALUE - 时间戳 进行替换。

3.2 单调递增问题

在汤姆·怀特（Tom White）的《 Hadoop：权威指南》的 HBase 一章中，有一个优化注意事项：所有客户端一段时间内一致写入某一个 Region，然后再接着一起写入下一个 Region，依此类推。使用单调递增的 RowKey（例如，使用时间戳），就会发生这种情况。可以参阅 IKai Lan 的漫画 monotonically increasing values are bad，该漫画解释了为什么在像 BigTable 这样的数据存储中使用单调递增的 RowKey 会出现问题。可以通过将输入记录随机化来缓解单调递增键在单个 Region 上堆积所带来的压力，最好避免使用时间戳或序列（例如1、2、3）作为 RowKey。

如果确实需要将时间序列数据上传到 HBase，可以学习 OpenTSDB 是怎么做的。具体细节可以参阅 scheme。OpenTSDB 中的 RowKey 格式为 [metric_type] [event_timestamp]，乍一看这似乎违反了不使用时间戳作为 RowKey 的原则。但是，不同之处在于时间戳不在 RowKey 的关键位置，而这个设计假设存在数十个或数百个（或更多）不同的度量标准类型。

3.3 尽量减小行和列的大小

在 HBase 中，RowKey、列名、时间戳总是跟值一起发送。如果 RowKey 和列名比较大，尤其是与单元格值大小相比差异不大时，可能会遇到一些问题。Marc Limotte 在 HBASE-3551 描述了这种情况（推荐看一下！）。

3.3.1 列族

尽量使列族名尽可能的短，最好是一个字符（例如， d 表示数据/默认值）。

3.3.2 属性

虽然详细的属性名称（例如， myVeryImportantAttribute）有更好的可读性，但是最好在 HBase 中存储较短的属性名称（例如 via）。

3.3.3 RowKey长度

RowKey 尽可能的短，但仍可用于必需的数据访问（例如，Get 与 Scan）。如果 RowKey 短的对于数据访问没有用处，那么还不如使用一个长的 RowKey。设计 RowKey 时需要权衡取舍。

3.3.4 字节模式

长整型8个字节，我们可以使用这八个字节存储一个最大为18,446,744,073,709,551,615的无符号整数。如果将此数字存储为字符串（假定每个字符一个字节），则需要将近3倍的字节：

// long      
//      
longl =1234567890L;      
byte[] lb = Bytes.toBytes(l);      
System.out.println("long bytes length: "+ lb.length);// returns 8      
      
String s = String.valueOf(l);      
byte[] sb = Bytes.toBytes(s);      
System.out.println("long as string length: "+ sb.length);// returns 10      
      
// hash      
//      
MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");      
byte[] digest = md.digest(Bytes.toBytes(s));      
System.out.println("md5 digest bytes length: "+ digest.length);// returns 16      
      
String sDigest =newString(digest);      
byte[] sbDigest = Bytes.toBytes(sDigest);      
System.out.println("md5 digest as string length: "+ sbDigest.length);// returns 26

不幸的是，用二进制类型会使你的数据在代码之外很难以阅读。例如，下面是我们在shell 中增加一个值后看到的：

hbase(main):001:0> incr 't', 'r', 'f:q', 1      
COUNTER VALUE = 1      
      
hbase(main):002:0> get 't', 'r'      
COLUMN                                        CELL      
f:q                                          timestamp=1369163040570, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01      
1 row(s) in 0.0310 seconds

Shell 会尽力打印字符串，但是这种情况下，它只能打印16进制。这也会在你的 RowKey 中发生。如果你知道存的是什么那当然没什么，但是如果任意数据存放在具体的值中，那将难以阅读。这也需要权衡。

4. RowKey Example

假设我们正在收集以下数据元素：

主机名(Hostname)
时间戳(Timestamp)
日志事件(Log event)
值(Value)

我们可以将它们存储在名为 LOG_DATA 的 HBase 表中，但是 RowKey 是什么呢？从这些属性中看，RowKey 将是主机名、时间戳以及日志事件的某种组合，但是具体是什么？

4.1 时间戳在RowKey的主要位置

RowKey [timestamp][hostname][log-event] 这种设计出现了我们上面说的 RowKey 单调递增问题。

有一个经常提到的’分桶’时间戳方法，通过对时间戳取模来实现。如果面向时间的 Scan 很重要，那么这可能是一种有用的方法。必须注意分桶的数量，因为这需要相同数量的 Scan 才能返回结果。

longbucket = timestamp % numBuckets;

现在 RowKey 设计如下：

[bucket][timestamp][hostname][log-event]

如上所述，要选择特定时间范围的数据，需要在每个分桶上执行一次 Scan。例如，100个分桶，我们需要执行100次 Scan 才能获取特定时间戳的数据，因此需要做一些权衡取舍。

4.2 主机名在RowKey的主要位置

如果需要读写大量主机名，那么 RowKey [hostname][log-event][timestamp] 是一个不错的备选方案。

4.3 时间戳还是反向时间戳？

如果我们经常访问最新事件，那么将时间戳存储为反向时间戳（例如， Long.MAX_VALUE – timestamp），我们就能通过对 [hostname][log-event] 进行 Scan 操作获取最新的事件。

时间戳还是反向时间戳都没有错，具体取决于我们的需求。

4.4 可变长度还是固定长度的RowKey？

我们都知道 RowKey 存储在 HBase 的每一列上。如果主机名是 a 并且事件类型是 e1，那么 RowKey 会非常小。但是，如果主机名是 myserver1.mycompany.com，事件类型是 com.package1.subpackage2.subsubpackage3.ImportantService，那怎么办？

在 RowKey 中使用某些替换是一个不错的方法。我们至少有两种方法：哈希和数字。上面主机名在 RowKey 的主要位置的示例如下所示。

(1) 哈希

使用哈希的复合 RowKey：

[MD5 hash of hostname] = 16 bytes
[MD5 hash of event-type] = 16 bytes
[timestamp] = 8 bytes

(2) 使用数字的复合 RowKey：
对于这种方法，除了LOG_DATA外，还需要另一个查询表，称为LOG_TYPES。LOG_TYPES的行键为：

[type] 表明是主机名还是日志事件
[bytes] 主机名或事件类型的原始字节

此 RowKey 的列可以是带有指定数字的长整数，可以通过使用 HBase 计数器获得该数字，因此生成的复合 RowKey 为：

[hostname 对应的长整形] = 8 bytes
[event-type 对应的长整形] = 8 bytes
[timestamp] = 8 bytes

无论是哈希还是数字替换方法，主机名和事件类型的原始值可以存储为列值中。

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参考：RowKey Design