HBase 是一种分布式、可扩展、海量数据存储的列式存储 NoSQL 数据库，它基于 HDFS，由 ZooKeeper 管理，用于快速访问数据。
HBase 中的每个区域都维护 startrowkey 和 endrowkey，如果添加的数据与某个区域维护的 rowkey 范围匹配，则将数据移交给该区域进行维护。 根据这个原则，我们可以提前大致规划好数据下发的分区，以提高HBase的性能。
HBase 中一条数据的唯一标识符是 rowkey，因此数据存储在哪个分区取决于 rowkey 在哪个预分区，设计 rowkey 的主要目的是将数据均匀分布在所有区域，在一定程度上防止数据倾斜。 接下来，我们来谈谈 Rowkey 的设计原则和常见的设计方案。
1. 设计原则
HBase 中的行按照 rowkey 的字典顺序排序，优化了扫描操作，可以近距离访问相关行和将一起读取的行，方便扫描，但糟糕的 rowkey 设计是数据热点的来源。 当大量客户端直接访问集群中的一个或极少数节点（可能是读、写或其他操作）时，就会出现数据热点。 大量请求会导致热点区域中的单台机器超出其容量，导致性能下降甚至区域不可用，这也会影响同一区域的其他区域，导致主机无法处理来自其他区域的请求。 以下是 Roekey 的一些设计原则：
1.长度原则
在 HBase 中，要访问一个单元格，需要有行键、列和列名，如果行键和列名太大，会占用大量的内存空间，所以行键和列的长度应该尽可能短。 rowkey 的最大长度为 64kb，建议越短越好，长度为 10-100，最好是 8 的整数倍。
另外：如果 rowkey 是数值类型，建议使用 long 类型，因为 long 类型是 8 个字节，8 个字节可以容纳非常大的无符号整数，例如：18446744073709551615。 如果是字符串，则存储为每个字符一个字节，这需要三倍的字节存储速度。
2.散列原理
如果 rowkey 是按照时间戳递增的，不要把时间放在二进制代码的前面，建议用 rowkey 的高位作为程序随机生成的 hash 字段，把时间字段放在低位，这样会提高数据均匀分布在各个 regionserver 的概率，实现负载均衡。 如果没有哈希字段，则第一个字段直接是时间信息，所有数据都会集中在一个 regionserver 上，这样在检索数据时负载会集中在特定的 regionserver 上，造成热点问题，降低查询效率。
3.唯一的原则
在设计 rowkey 时，必须保证 rowkey 的唯一性，因为 HBase 中的数据存储是 key-value 的形式，如果将相同的 rowkey 数据插入到 HBase 的同一张表中，则现有数据会被新数据覆盖。 而且，行键是按字典顺序排序和存储的，所以在设计行键时，要充分利用这种排序的特点，将经常读取的数据存储到一块中，把最近可能访问的数据放在一块中。
4.分选原理
HBase 会按照 ASCII 的自然顺序对行键进行排序，所以反过来，我们在设计行键时，可以根据这个特征设计出完美的行键，利用好这个特性就是排序原则。
二、常用设计方案
1.反转密钥
反转固定宽度的行键或数字行键，使变化最频繁的部分（最低有效位）在前面，反转分为一般数据反转和时间戳反转，其中时间戳反转更为常见。
适用场景：比如我们最初设计的rowkey在数据分布上是不均匀的，但是rowkey尾部的数据表现出良好的随机性（注意：强随机性意味着它变化频繁，没有意义，但分布是好的），这时可以考虑翻转rowkey的信息，或者直接将尾部的字节推进到rowkey的开头。 反转可以有效地使行键随机分布，但反转后肯定不能保证顺序，因此牺牲了行键的有序性。
缺点：它适用于get操作，但不适用于扫描操作，因为原始行键上数据的自然顺序已被打乱。
2. slat
SLAT 为每个 rowkey 添加一个前缀，前缀使用一些随机字符使数据分散在多个不同的区域，以达到区域负载均衡的目的。 由于这种分配是随机的，因此如果您希望按字典顺序检索行，则需要做更多的工作，这样，板条会增加写入的吞吐量，但会以读取为代价。
适用场景：例如，我们设计的 rowkey 是有意义的，但数据相似，随机性相对较低，并且无法通过反转来保证随机性，因此无法根据rowkey将其分配到不同的区域。
需要注意的是，随机数应该能够确保数据在所有区域之间进行负载均衡，这意味着分配的随机前缀数应与要将数据分发到的区域数相同。 只有这样，才会根据随机生成的前缀将加盐的行键分发到每个区域，避免热点。
缺点：因为添加的随机数，如果添加后还是基于原来的rowkey查询，是不可能知道随机数是什么的，所以在查询的时候需要在每个可能的区域找到它，加盐不利于读取。 此外，加盐会增加读取和写入过程中的吞吐量。
3.散 列
使用哈希哈希代替随机盐前缀的优点是给定的行具有相同的前缀，这不仅分散了区域的负载，而且缩短了读取操作，并且确定性哈希（例如在 md5 之后取前 4 个左前缀）允许客户端重建完整的 rowkey，并直接使用 get 操作来获取所需的行。 数据量越大，分区越均衡，如果 rowkey 是数值类型，也可以考虑 mod 方法。
适用场景：其实哈希和加盐的适用场景是差不多的，但是因为加盐方法的前缀是随机数，不方便用原来的rowkey查询，所以出现了哈希方法，因为哈希是各种常用算法计算出的前缀，所以哈希不仅可以将负载分摊到整个集群， 但也可以轻松读取数据。
缺点：与反转类似，哈希也会破坏行键的自然顺序，因此不利于扫描。
3. 总结
本文阐述了HBase的热点数据问题，主要由RowKey设计不合理导致，基本设计原则包括RowKey的长度、哈希、唯一性和排序，常见的几种设计方案包括板条（拼接）、哈希、密钥反转等。
对于这些行键设计方案，单一的设计有时并不能有效解决数据热点问题，需要结合实际情况综合运用多种方案，所以程序员遇到问题后，需要多做更多的测试，找到适合自己问题的方案。