本文主要是從HBase應用程序設計與開發的角度，總結幾種常用的性能優化方法。有關HBase系統配置級別的優化，可參考：淘寶Ken Wu同學的博客。

下面是本文總結的第二部分內容：寫表操作相關的優化方法。

2. 寫表操作

2.1 多HTable并發寫

創建多個HTable客戶端用于寫操作，提高寫數據的吞吐量，一個例子：

    static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();  
    static final String table_log_name = “user_log”;  
    wTableLog = new HTable[tableN];  
    for (int i = 0; i < tableN; i++) {  
        wTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);  
        wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 * 1024); //5MB  
        wTableLog[i].setAutoFlush(false);  
    }  

2.2 HTable參數設置

2.2.1 Auto Flush

通過調用HTable.setAutoFlush(false)方法可以將HTable寫客戶端的自動flush關閉，這樣可以批量寫入數據到 HBase，而不是有一條put就執行一次更新，只有當put填滿客戶端寫緩存時，才實際向HBase服務端發起寫請求。默認情況下auto flush是開啟的。

2.2.2 Write Buffer

通過調用HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)方法可以設置 HTable客戶端的寫buffer大小，如果新設置的buffer小于當前寫buffer中的數據時，buffer將會被flush到服務端。其 中，writeBufferSize的單位是byte字節數，可以根據實際寫入數據量的多少來設置該值。

2.2.3 WAL Flag

在HBae中，客戶端向集群中的RegionServer提交數據時（Put/Delete操作），首先會先寫WAL（Write Ahead Log）日志（即HLog，一個RegionServer上的所有Region共享一個HLog），只有當WAL日志寫成功后，再接著寫 MemStore，然后客戶端被通知提交數據成功；如果寫WAL日志失敗，客戶端則被通知提交失敗。這樣做的好處是可以做到RegionServer宕機 后的數據恢復。

因此，對于相對不太重要的數據，可以在Put/Delete操作時，通過調用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函數，放棄寫WAL日志，從而提高數據寫入的性能。

值得注意的是：謹慎選擇關閉WAL日志，因為這樣的話，一旦RegionServer宕機，Put/Delete的數據將會無法根據WAL日志進行恢復。

2.3 批量寫

通過調用HTable.put(Put)方法可以將一個指定的row key記錄寫入HBase，同樣HBase提供了另一個方法：通過調用HTable.put(List<Put>)方法可以將指定的row key列表，批量寫入多行記錄，這樣做的好處是批量執行，只需要一次網絡I/O開銷，這對于對數據實時性要求高，網絡傳輸RTT高的情景下可能帶來明顯的 性能提升。

2.4 多線程并發寫

在客戶端開啟多個HTable寫線程，每個寫線程負責一個HTable對象的flush操作，這樣結合定時flush和寫 buffer（writeBufferSize），可以既保證在數據量小的時候，數據可以在較短時間內被flush（如1秒內），同時又保證在數據量大的 時候，寫buffer一滿就及時進行flush。下面給個具體的例子：

    for (int i = 0; i < threadN; i++) {  
        Thread th = new Thread() {  
            public void run() {  
                while (true) {  
                    try {  
                        sleep(1000); //1 second  
                    } catch (InterruptedException e) {  
                        e.printStackTrace();  
                    }  
    synchronized (wTableLog[i]) {  
                        try {  
                            wTableLog[i].flushCommits();  
                        } catch (IOException e) {  
                            e.printStackTrace();  
                        }  
                    }  
                }  
    }  
        };  
        th.setDaemon(true);  
        th.start();  
    }