关于Memstore的大小设置一点经验。

Hbase的Memstore固化为Hfile的主要触发条件为三个：
1、Hlog的存储文件数目达到上限32（默认配置），一个Hlog的大小默认配置为HDFS的block的95%，这样的话，假定HDFS的块大小为64M，32个文件的话，可以存储的数据量为2G左右。 如果当Hlog的数据达到这个值后，会根据seqid把一些老的region 固化到Hfile中。

2、Memstore的大小设置为64M（默认配置），如果大于这个值则触发Flush的操作，大于64*3时，这个region将阻止put的写入操作。

3、RS上的内存达到内存配置下限0.35（hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit），上限为0.4,这里为了防止OOM,进行put操作的流控。 这里有有一个算法，选择compaction压力小，且Memstore相对大的region。

Region server在运行过程中，在达到上述三个任何一个条件后，都会触发Flush的操作。如果在写量比较大的系统上，我们尽量要采用第2种方式来Flush，以减轻compaction的压力。因为在Hbase中compaction是单线程处理，我们要尽量减少IO操作和compaction的数量。

经过测试，关于memstore在写量比较大的情况下一般的设置规则为：

If 方式3 成立
活跃 Regions  = (HBASE_HEAPSIZE *memstore.lowerLimit )/( flush.size / (2~3))
else if 方式 1
活跃 Regions  =  (Hlognumber*hdfsblock)/ (flush.size / (2~3))
else
我们期望的状态

解释说明；
1、为了防止过小的Hfile 这里取Flush.size 的1/3 为最小的File大小（如果使用gz等压缩算法，Hfile将非常小了。
2、活跃的region就是一个region server上在某一段时间只有部分region在写入数据，其他的处于假死状态。
3、通过上述公式，我们发现如果内存比较大的情况下，我们应该适当提高Hlog的存储数量，否则很容易导致条件1产生的Hfile，产生小文件。