Hbase内存磁盘关系

• 磁盘数 diskNum
• 磁盘容量 diskCapacity
• 备份数 replications
• 单个HFile文件大小 hbase.hregion.max.filesize
• regions数 regions

diskNum*diskCapacity/replications =hbase.hregion.max.filesize *regions

注意

RegionServer维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求,负责切分在运行过程中变得过大的region, 由于集群性能（ 分配的内存和磁盘是有限的 ）有限的，那么HBase单个RegionServer的region数目肯定是有上限的。

Region数目上限

RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用，每个region拥有一组memstore（memstore的数量有hstore决定，hstore的数据由创建表时的指定的列族个数决定，所以 每个region的memstore的个数 = 表的列族的个数 ），可以通过配置来修改memstore占用内存的大小，一般设置在 128 M – 256M之间。
RegionServer 分配一定比例的内存给它下面的所有memstore( 该比例大小 可通过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 进行修改 ), 如果内存溢出（使用了太多的memstore），它可能会导致严重的后果，如服务器反应迟钝 或compact风暴。比较好的计算每RS（假设一个表）region的数量的公式为：

((RS memory) * (total memstore fraction)) / ((memstore size)*(# column families))

例如： 如果 一个RegionServer配置的内存是16g,使用默认配置（ hbase默认regionserver分给memstore的比例是0.4 ， 默认的menstore的占用128M内存 ）， 一个CF，那么这个regionServer下的region的个数大约为 16384 * 0.4 / （128*1） = 51个，实际测试大于这个数 一两倍 也没太大的问题。 一个HBase表包含一至多个region，那么表的数目上限也是可以估算出来的。每台 RegionServer 管理 1000 个左右 Regions 效果最好。

HBase存储原理

Hbase底层使用HFile存储数据，HFile最小存储单元Block，HFile物理存放形式是一个Block的序列外加这些HBase的索引。这意味着，从Hbase里读取一个Block需要在索引上查找一次该Block然后从磁盘读取数据。Block是建立索引的最小数据单元，也是从磁盘读取的最小数据单元，Block大小可以在列簇设定，默认64KB。如果主要用于随机查询，可能需要细粒度的Block索引，小一点的Block更好些。Block变小会导致索引变大，进而消耗更多内存，如果需要经常顺序扫描，一次读取多个Block,大一点的Block效果更好，Block变大索引项变小，索引变小，节省内存