以下是HBase在CentOS上的存储优化策略：
硬件与操作系统优化
- 硬件配置：使用SSD存储提升I/O性能，确保服务器内存≥32GB，配备千兆网络。
- 系统参数：关闭交换分区（
vm.swappiness=0），调整文件系统缓存和预读设置。
HBase参数调优
- 内存管理：增大
hbase.regionserver.memory，调整hbase.regionserver.handler.count提升并发处理能力。
- 缓存配置：启用BlockCache（读多写少场景可增大占比），配置
hfile.block.cache.size（建议0.2-0.5）。
- 压缩与分裂：启用Snappy等压缩算法，合理设置
hbase.hregion.max.filesize（避免频繁分裂，如512MB-2GB）。
表设计与数据管理
- 行键设计：采用散列或反转时间戳（如
MD5(user_id)+反转timestamp）避免热点。
- 列族优化：限制列族数量≤3，对频繁访问的列族启用Bloom Filter。
- 版本与生命周期：设置
hbase.hcolumn.max.versions控制历史版本数，使用TTL清理过期数据。
读写与集群优化
- 批量操作：启用批量写入/读取，增大Scan缓存（如从100调至500-1000）。
- 负载均衡：确保Region均匀分布在RegionServer，避免单点压力过大。
- 预分区：创建表时预先分区，避免后续自动分裂导致的性能波动。
监控与维护
- 工具使用：通过HBase自带监控或第三方工具（如Ganglia）跟踪读写延迟、缓存命中率等指标。
- 日志分析：定期检查HBase日志，定位异常（如Full GC、RegionServer宕机）。
高级场景优化
- 冷热分离：热数据存SSD+BucketCache，冷数据存HDD+Erasure Coding。
- 堆外缓存：大内存场景使用堆外BucketCache（
hbase.bucketcache.ioengine=offheap）减少GC压力。
以上策略需结合具体业务场景（如时序数据、实时分析）调整，优先通过测试验证效果。