117笔记问答在CentOS上提升HBase的读写性能，可以从多个方面进行优化。以下是一些关键的优化策略：
客户端优化
- 合理设置scan缓存：对于大scan操作，可以增大scan缓存大小，比如从默认的100条增加到500或1000，以减少RPC次数，从而降低总体延迟。
- 使用批量get请求：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。
- 指定列族或列：在查询时尽量指定列族或列，以减少不必要的数据检索，提高查询效率。
- 离线批量读取请求禁用缓存：对于离线批量读取操作，禁用缓存可以避免缓存其他实时业务热点数据。
服务器端优化
- 读请求均衡：确保读请求在RegionServer之间均衡分布，避免单点过载。
- BlockCache设置合理：根据集群业务调整BlockCache和MemStore的配置，读多写少的业务可以增大BlockCache占比。
- HFile文件数量控制：通过调整compaction策略，控制HFile文件数量，避免过多的小文件影响读取性能。
- 优化WAL写入策略：根据业务需求选择合适的WAL持久化等级，平衡数据一致性和写入性能。
数据模型优化
- 预分区：在创建表时进行预分区，将数据均匀分布到各个Region中，避免数据集中写入单个Region。
- 合理设计RowKey：避免热点问题，可以通过打散RowKey、加盐哈希等方式来设计。
配置优化
- 调整MemStore大小：合理设置MemStore大小，以平衡数据写入性能和内存使用。
- 启用批量写入：使用批量写操作减少RPC调用次数，提高写入性能。
- 使用压缩算法：配置合适的压缩算法，减少磁盘IO和网络传输开销。
集群扩展
- 增加RegionServer数量：提高集群的并发处理能力，分担单个RegionServer的负载。
- 使用SSD存储：SSD存储能显著提高HBase的读写性能，减少IO延迟。
监控和诊断
- 定期监控性能指标：如读写延迟、负载情况等，及时调整配置参数以优化性能。
在进行上述优化时，建议先在测试环境中进行验证，以确保调整不会对现有集群造成负面影响。此外，HBase的官方文档和社区也是获取最新优化信息和最佳实践的重要资源。