优化HBase性能是一个复杂的过程，涉及到多个方面的调整和配置。以下是一些关键的优化策略：
1. HBase客户端优化
- Scan缓存设置：对于大scan操作，可以适当增大scan缓存大小，如从默认的100条增加到500或1000，以减少rpc次数和总体延迟。
- 批量Get请求：使用批量get接口可以减少客户端到regionserver之间的rpc连接数，提高读取性能。
- 指定列族或列：在查询时指定列族或列，可以避免全表扫描，提高查询效率。
- 离线批量读取请求禁用缓存：对于离线批量读取操作，设置禁用缓存可以减少对其他实时业务的干扰。
2. HBase服务器端优化
- 读请求均衡：确保读请求在regionserver之间均衡分布，避免单点过载。
- Blockcache设置：合理设置blockcache大小，根据工作负载进行调整。读多写少的业务可以将blockcache占比调大。
- 预分区：在创建表时预先创建一些空的regions，使得数据在集群内均匀分布，避免热点数据和数据倾斜。
3. HBase配置优化
- JVM内存配置：合理配置HBase服务的堆内存，避免过大导致GC过长。例如，可以设置Master和RegionServer的内存为32GB。
- GC策略选择：根据集群内存大小选择合适的GC策略，如ParallelGC和CMS组合或G1GC。
- MSLAB功能：开启MSLAB功能，减少内存碎片化，改善Full GC发生的情况。
- BlockCache策略：选择合适的BlockCache策略，如LRUBlockCache，以提高读取性能。
4. 数据模型设计优化
- RowKey设计：设计合理的row key，避免热点问题。可以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。
- Column Family数量：尽量减少Column Family的数量，因为每个Column Family都是一个单独的存储文件，过多会导致管理复杂。
5. 硬件和存储优化
- 使用SSD存储：SSD存储可以提高HBase的读写性能，减少IO延迟。
- 调整HDFS配置：优化HDFS的配置参数，如块大小、副本数量等，可以提高HBase的读写性能。
6. 监控和调优
- 定期监控：定期监控HBase集群的性能指标，如读写延迟、负载情况等，及时调整配置参数以优化性能。
通过上述优化策略，可以显著提高HBase在CentOS上的性能。需要注意的是，不同的应用场景和数据特征可能需要不同的调优策略，因此在进行调优时需要根据实际情况进行综合考虑和调整。