HBase Rowkey 设计

1、RowKey 到底是什么

我们常说看一张 HBase 表设计的好不好，就看它的 RowKey 设计的好不好。可见 RowKey 在 HBase 中的地位。那么 RowKey 到底是什么？RowKey 的特点如下：

• 类似于 MySQL、Oracle中的主键，用于标示唯一的行；

• 完全是由用户指定的一串不重复的字符串；

• HBase 中的数据永远是根据 Rowkey 的字典排序来排序的。

2、RowKey的作用

• 读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region；

• MemStore 中的数据按 RowKey 字典顺序排序；

• HFile 中的数据按 RowKey 字典顺序排序。

3、Rowkey对查询的影响

如果我们的 RowKey 设计为 uid+phone+name，那么这种设计可以很好的支持以下的场景：

• uid = 111 AND phone = 123 AND name = iteblog

• uid = 111 AND phone = 123

• uid = 111 AND phone = 12?

• uid = 111

难以支持的场景：

• phone = 123 AND name = iteblog

• phone = 123

• name = iteblog

4、Rowkey对Region划分影响

HBase 表的数据是按照 Rowkey 来分散到不同 Region，不合理的 Rowkey 设计会导致热点问题。热点问题是大量的 Client 直接访问集群的一个或极少数个节点，而集群中的其他节点却处于相对空闲状态。

如上图，Region1 上的数据是 Region 2 的5倍，这样会导致 Region1 的访问频率比较高，进而影响这个 Region 所在机器的其他 Region。

1、RowKey设计技巧

我们如何避免上面说到的热点问题呢？这就是这章节谈到的三种方法。

（1）避免热点的方法 – Salting
这里的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey 的前面增加随机数。具体就是给 rowkey 分配一个随机前缀 以使得它和之前排序不同。分配的前缀种类数量应该和你想使数据分散到不同的 region 的数量一致。 如果你有一些 热点 rowkey 反复出现在其他分布均匀的 rwokey 中，加盐是很有用的。考虑下面的例子：它将写请求分散到多个 RegionServers，但是对读造成了一些负面影响。

假如你有下列 rowkey，你表中每一个 region 对应字母表中每一个字母。 以 'a' 开头是同一个region, 'b'开头的是同一个region。在表中，所有以 'f'开头的都在同一个 region， 它们的 rowkey 像下面这样：

1
2
3
4
5
1foo0001

2foo0002

3foo0003

4foo0004

5

现在，假如你需要将上面这个 region 分散到 4个 region。你可以用4个不同的盐：'a', 'b', 'c', 'd'.在这个方案下，每一个字母前缀都会在不同的 region 中。加盐之后，你有了下面的 rowkey:

1
2
3
4
5
6
1a-foo0003

2b-foo0001

3c-foo0004

4d-foo0002

5

6

所以，你可以向4个不同的 region 写，理论上说，如果所有人都向同一个region 写的话，你将拥有之前4倍的吞吐量。

现在，如果再增加一行，它将随机分配a,b,c,d中的一个作为前缀，并以一个现有行作为尾部结束：

1
2
3
4
5
6
7
1a-foo0003

2b-foo0001

3c-foo0003

4c-foo0004

5d-foo0002

6

7

因为分配是随机的，所以如果你想要以字典序取回数据，你需要做更多工作。加盐这种方式增加了写时的吞吐量，但是当读时有了额外代价。

（2）避免热点的方法 – Hashing
Hashing 的原理是计算 RowKey 的 hash 值，然后取 hash 的部分字符串和原来的 RowKey 进行拼接。这里说的 hash 包含 MD5、sha1、sha256或sha512等算法。比如我们有如下的 RowKey：

1
2
3
4
5
6
1foo0001

2foo0002

3foo0003

4foo0004

5

6

我们使用 md5 计算这些 RowKey 的 hash 值，然后取前 6 位和原来的 RowKey 拼接得到新的 RowKey：

1
2
3
4
5
6
195f18cfoo0001

26ccc20foo0002

3b61d00foo0003

41a7475foo0004

5

6

优缺点：可以一定程度打散整个数据集，但是不利于 Scan；比如我们使用 md5 算法，来计算Rowkey的md5值，然后截取前几位的字符串。subString(MD5(设备ID), 0, x) + 设备ID，其中x一般取5或6。

（3）避免热点的方法 – Reversing
Reversing 的原理是反转一段固定长度或者全部的键。比如我们有以下 URL ，并作为 RowKey：

1
2
3
4
5
6
1flink.iteblog.com

2www.iteblog.com

3carbondata.iteblog.com

4def.iteblog.com

5

6

这些 URL 其实属于同一个域名，但是由于前面不一样，导致数据不在一起存放。我们可以对其进行反转，如下：

1
2
3
4
5
6
1moc.golbeti.knilf

2moc.golbeti.www

3moc.golbeti.atadnobrac

4moc.golbeti.fed

5

6

经过这个之后，这些 URL 的数据就可以放一起了。

2、RowKey的长度
RowKey 可以是任意的字符串，最大长度64KB（因为 Rowlength 占2字节）。建议越短越好，原因如下：

• 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；

• MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率；

• 目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。

RowKey 设计案例剖析

5、交易类表 Rowkey 设计

• 查询某个卖家某段时间内的交易记录

sellerId + timestamp + orderId

• 查询某个买家某段时间内的交易记录

buyerId + timestamp ＋orderId

• 根据订单号查询

orderNo

• 如果某个商家卖了很多商品，可以如下设计 Rowkey 实现快速搜索

salt + sellerId + timestamp 其中，salt 是随机数。
可以支持的场景：

• 全表 Scan

  • 按照 sellerId 查询

  • 按照 sellerId + timestamp 查询

金融风控 Rowkey 设计

查询某个用户的用户画像数据

• prefix + uid

• prefix + idcard

• prefix + tele

其中 prefix = substr(md5(uid),0 ,x)， x 取 5-6。uid、idcard以及 tele 分别表示用户唯一标识符、身份证、手机号码。

车联网 Rowkey 设计

• 查询某辆车在某个时间范围的交易记录

carId + timestamp

• 某批次的车太多，造成热点

prefix + carId + timestamp 其中 prefix = substr(md5(uid),0 ,x)

查询最近的数据

查询用户最新的操作记录或者查询用户某段时间的操作记录，RowKey 设计如下：
uid + Long.Max_Value – timestamp
支持的场景

• 查询用户最新的操作记录

Scan [uid] startRow [uid][000000000000] stopRow [uid][Long.Max_Value – timestamp]

• 查询用户某段时间的操作记录

Scan [uid] startRow [uid][Long.Max_Value – startTime] stopRow [uid][Long.Max_Value – endTime]

OpenTSDB 的 Rowkey 设计

参见 OpenTSDB 底层 HBase 的 Rowkey 是如何设计的

如果 RowKey 无法满足我们的需求，可以尝试二级索引。Phoenix、Solr 以及 ElasticSearch 都可以用于构建二级索引。