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性能优化问题是程序员长期关注的核心问题之一,而今天我们就接着来了解一下,数据库性能优化都有哪些关注点。
1.scan缓存是否设置合理?
优化原理:在解释这个问题之前,先需要解释什么是scan缓存,通常来讲一次scan会返回大量数据,因此客户端发起一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其他业务,另一方面也有可能因为数据量太大导致本地客户端发生OOM。在这样的设计体系下用户会先加载一部分数据到本地,然后遍历处理,再加载下一部分数据到本地处理,如此往复,直至所有数据都加载完成。数据加载到本地就存放在scan缓存中,默认100条数据大小。
通常情况下,默认的scan缓存设置就可以正常工作的。但是在一些大scan(一次scan可能需要查询几万甚至几十万行数据)来说,每次请求100条数据意味着一次scan需要几百甚至几千次RPC请求,这种交互的代价无疑是很大的。因此可以考虑将scan缓存设置增大,比如设为500或者1000就可能更加合适。笔者之前做过一次试验,在一次scan扫描10w+条数据量的条件下,将scan缓存从100增加到1000,可以有效降低scan请求的总体延迟,延迟基本降低了25%左右。
优化建议:大scan场景下将scan缓存从100增大到500或者1000,用以减少RPC次数
2.get请求是否可以使用批量请求?
优化原理:HBase分别提供了单条get以及批量get的API接口,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。另外需要注意的是,批量get请求要么成功返回所有请求数据,要么抛出异常。
优化建议:使用批量get进行读取请求
3.请求是否可以显示指定列族或者列?
优化原理:HBase是典型的列族数据库,意味着同一列族的数据存储在一起,不同列族的数据分开存储在不同的目录下。如果一个表有多个列族,只是根据Rowkey而不指定列族进行检索的话不同列族的数据需要独立进行检索,性能必然会比指定列族的查询差很多,很多情况下甚至会有2倍~3倍的性能损失。
优化建议:可以指定列族或者列进行精确查找的尽量指定查找
4.离线批量读取请求是否设置禁止缓存?
优化原理:通常离线批量读取数据会进行一次性全表扫描,一方面数据量很大,另一方面请求只会执行一次。这种场景下如果使用scan默认设置,就会将数据从HDFS加载出来之后放到缓存。可想而知,大量数据进入缓存必将其他实时业务热点数据挤出,其他业务不得不从HDFS加载,进而会造成明显的读延迟毛刺
优化建议:离线批量读取请求设置禁用缓存,scan.setBlockCache(false)
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