1. 优化RowKey设计（核心预防措施）
RowKey是HBase数据定位的关键（按字典序排序），设计不合理是热点的主要成因（如连续编号、单调递增的RowKey会导致数据集中到少数Region）。常见优化方法包括：
rowkey=order123可改为rowkey=md5(order123)[0:2]+order123，使数据均匀分布。20250926反转为62905202），打破连续性。rowkey=hash(user_id)[0:2]+user_id，避免同一用户的连续写入集中在同一Region。2. 预分区（Pre-partitioning）
预分区是在建表时预先将表划分为多个Region，避免后续数据增长导致Region分裂不及时而产生热点。具体方法：
SPLITS参数指定分割键创建预分区。例如，create 'user_data', 'cf1', SPLITS=>['1000', '2000', '3000']，将表划分为4个Region（-∞~1000、1000~2000、2000~3000、3000~∞），数据按分割键均匀分布。Admin.createTable()方法的splits参数指定分割键。例如，byte[][] splits = {"1000".getBytes(), "2000".getBytes(), "3000".getBytes()}; admin.createTable(tableDescriptor, splits);。3. 调整HBase配置参数
通过优化配置提升集群处理能力，缓解热点带来的性能压力：
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit（全局MemStore上限，默认40%）和hbase.hregion.memstore.flush.size（单个Region的MemStore刷新阈值，默认128MB），增加写缓存容量，减少因MemStore满导致的频繁刷盘。例如，将hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit设置为50%，hbase.hregion.memstore.flush.size设置为256MB，提升写吞吐量。hbase.regionserver.blockcache.size（BlockCache占比，默认40%）调整BlockCache大小，适应读密集型场景；启用OffHeap缓存（hbase.offheapcache.percentage，默认0%），减少GC对写操作的影响。4. 手动分裂热点Region
若已出现热点Region（通过HBase Master Web UI或JMX监控发现某Region的读写请求量远高于其他Region），可手动触发分裂：
split命令手动分裂指定Region。例如，split 'user_data,,1234567890'（user_data,,1234567890为热点Region的StartKey、EndKey和Region名），将热点Region分裂为两个子Region，分散负载。5. 启用负载均衡
HBase的负载均衡器（默认StochasticLoadBalancer）会自动将Region均匀分布到各个RegionServer，避免单个RegionServer负载过高：
hbase.master.loadbalancer.class设置为org.apache.hadoop.hbase.master.balancer.StochasticLoadBalancer（默认值）。balance_switch true启用负载均衡，balance命令手动触发一次均衡操作。均衡过程中，HBase会将热点RegionServer上的Region迁移到负载较低的RegionServer，实现负载均衡。6. 监控与及时干预
定期监控集群状态，及时发现热点问题是处理热点的前提：
hbase.regionserver.region.readRequests、hbase.regionserver.region.writeRequests），定位热点Region。