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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，这里涉及的不多，这部分可以参考：淘宝Ken Wu同学的博客。

1. 表的设计

1.1 Pre-Creating Regions

默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。

有关预分区，详情参见：Table Creation: Pre-Creating Regions，下面是一个例子：

public static boolean createTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)
  throws IOException {
  try {
    admin.createTable(table, splits);
    return true;
  } catch (TableExistsException e) {
    logger.info("table " + table.getNameAsString() + " already exists");
    // the table already exists...
    return false;
  }
}
 
public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
  byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
  BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, 16);
  BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, 16);
  BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);
  BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
  lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
  for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
    BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
    byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes();
    splits[i] = b;
  }
  return splits;
}

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1.2 Row Key

HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：

• 通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
• 通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
• 全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。

在HBase中，row key可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。

row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。