数据写入(Put)处理流程分析:
Put通过生成一个HTable实例,并调用其put方法时，的执行流程，此部分分析分为client与regionserver两个部分，
client端:
Htable.put-->doPut,如果是put一个list时，会迭代调用doPut
privatevoiddoPut(Put put) throws InterruptedIOException,
RetriesExhaustedWithDetailsException {
检查上次提交是否出错,如果上次提交有错误，把这次的put添加到writeAsyncBuffer列表中。
并执行flush操作,等待flush完成操作
if (ap.hasError()){
writeAsyncBuffer.add(put);
backgroundFlushCommits(true);
}
对put的内容进行检查：
1.检查put中是否指定cf,如果一个都没有，检查不合法
2.检查put中所有的kv中每一个kv的大小是否超过hbase.client.keyvalue.maxsize配置的值，默认-1表示不限制大小
validatePut(put);
把当前put的所有kv的大小，包含类定义大小加入到currentWriteBufferSize中，
此属性用来检查当前table的buffer中的put大小是否超出了指定的buffersize
currentWriteBufferSize += put.heapSize();
把这次的put添加到writeAsyncBuffer列表中。
writeAsyncBuffer.add(put);
如果当前buffer中的put总大小超过了指定的table可存储的buffer大小时，进行flush,不等待flush完成操作。
在flush过程中有可能writeAsyncBuffer的数据清空后submit出现错误，会把错误的put重新放入到此列表中。
while (currentWriteBufferSize > writeBufferSize) {
backgroundFlushCommits(false);
}
}
hbase.client.max.total.tasks,default=100
privatevoidbackgroundFlushCommits(booleansynchronous) throws
InterruptedIOException, RetriesExhaustedWithDetailsException {
try {
do {
把writeAsyncBuffer列表中的数据通过RPC调用regionserver的multi提交数据
提交过程中出现错误会throw InterruptedIOException
1.迭代并取出writeAsyncBuffer中的每一个put实例，与meta region所在的server创建rpc连接，
并从meta表中得到当前迭代的put对象row所在的HRegionLocation,
如果regionlocation获取失败,设置haserror=true,
在获取HRegionLocation时，先在cache中看是否能找到此regionLocation,
如果不能找到先得到meta regionlocation，
生成meta rs的rpc连接 ClientProtos.ClientService.BlockingInterface接口实现(HRegionServer)
通过client.get从meta region中得到当前put的row对应的region info,生成HRegionLocation,并添加到cache
2.通过hbase.client.max.perregion.tasks配置单个region在client的并发数，默认为1
3.通过hbase.client.max.perserver.tasks配置单个regionserver在client的并发数，默认为2
4.通过hbase.client.max.total.tasks配置所有regionserver最大的并发连接任务个数，默认为100
检查任务数是否超过总可执行的任务数是通过tasksSent-tasksDone得到。
5.现在得到所有要put的数据对应的HRegionLocation列表，把每一个regionLocation对应要put的数据生成到
一个map<HRegionLocation,List<Row>>的集合列表中。
生成一个Action<Row>时，会相应的移出HTable.writeAsyncBuffer中对应的put实例。
在同一个regionserver中的所有region,它们的HRegionLocation的equals都相同。
6.生成HConnectionManager.ServerErrorTracker实例，此实例
a.通过hbase.client.retries.number配置server的重试次数，默认为31次
b.通过hbase.client.pause配置每次重试的间隔时间，默认100，每重试一次，超时时间会有相应延长.
7.针对每一个要提交的regionLocation(每一个region可能包含多个region),
a.把tasksSent的值加一,表示总任务数加一，
b.把regionLocation对应的regionserver，taskCounterPerServer的值加一，表示此server的总任务加一
c.得到regionLocation中所有的region,把每一个region的任务数加一，taskCounterPerRegion值加一。
8.针对每一个regionLocation(每一个regionserver)创建一个rpc连接，并开始一个线程。
通过MultiServerCallable.call方法调用regionserver.multi方法添加数据。
9.每一个线程都提交rs后，等待rs的响应，如果提交失败，进行重试，直接timeout或重试次数到一定次数。
timeout在HConnectionManager.ServerErrorTracker实例生成时生成，具体请查看源代码。
每重试一次，timeout都会有相应的延长
10.根据每一个提交过去数据对应的region,把每一个region的taskCounterPerRegion的值减一
把 taskCounterPerServer的值减一
把tasksDone的值加一，表示完成一个任务，并把tasksDone进行notify.
Notify的目的是通知其它put的submit任务结束等待，
submit方法最开始会检查是否等待，如果是tasksDone会wait。具体请参见AsyncProcess.submit源代码。
ap.submit(writeAsyncBuffer, true);
} while (synchronous && !writeAsyncBuffer.isEmpty());
如果传入的参数是true,表示需要等待rpc调用结束,flushCommits或put中上一次提交error时此参数为true
等到tasksSent的值减去tasksDone的值等于0,tasksSent表示提交的任务数，tasksDone表示完成的任务数
if (synchronous) {
ap.waitUntilDone();
}
部分数据提交失败，也就是可能同时提交给两个regionserver,有一个成功，一个失败。
if (ap.hasError()) {
LOG.debug(tableName + ": One or more of the operations have failed -" +
" waiting for all operation in progress to finish (successfully or not)");
while (!writeAsyncBuffer.isEmpty()) {
ap.submit(writeAsyncBuffer, true);
}
等到tasksSent的值减去tasksDone的值等于0,tasksSent表示提交的任务数，tasksDone表示完成的任务数
ap.waitUntilDone();
如果有部分数据提交失败，同时没有设置清空失败的数据时，把数据重新添加到writeAsyncBuffer列表中
if (!clearBufferOnFail) {
// if clearBufferOnFailed is not set, we're supposed to keep the failed operation in the
// write buffer. This is a questionable feature kept here for backward compatibility
writeAsyncBuffer.addAll(ap.getFailedOperations());
}
RetriesExhaustedWithDetailsException e = ap.getErrors();
ap.clearErrors();
throwe;
}
} finally {
清空当前 currentWriteBufferSize的大小，如果有数据没有提交成功，
重新把未提交的数据的大小计算起来添加到 currentWriteBufferSize中。
currentWriteBufferSize = 0;
for (Rowmut : writeAsyncBuffer) {
if (mutinstanceofMutation) {
currentWriteBufferSize += ((Mutation) mut).heapSize();
}
}
}
}