Hbase Flush

概念：

stripe compaction

矛盾：

1. 吞吐量达->region多->store多->memstore多->flush多->compact多->影响读写
2. 某rowkey范围大量put，但要整个store做major compact.
3. split代价大

解决：

level:

1. 分level0，level1:临时mem flush,bulkload文件，stripe文件
2. level0-1上升合并。
3. 容错有level1回退level0重新compaction
4. 算法leve0-n:1.同一层rowkey不重2.边合并边删除：lru落leve低，分层合并不是所有的合并。
5. compaction风暴层数要少

level1-stripe:

1. region下按rowkey划分stripe
2. 划分规则:大小自动切，miniregions个数
3. get扫面更聚集到level1上
4. scan stripe排序？//snapshot不就已经排序了吗？
5. 提升split,直接定位拷贝

1. Yali
2. jiekout jieou
3. chengdu drquery git branch –r
4. 返回数据索引
5. 分页

1. flush 刷region级的，
2. 排序：region内memstore
3. bestflushableregion选region:store的hbase.hstore.blockingStoreFiles不到，memstore最多的region：. 不到且最多
4. bestanyregion maxMemstore
5. 3超2两倍的话，有compaction也选这个reigon,3，否则选2
6. region一个 mvcc，读写并发，需要写memstore
7. flush阻塞row更新锁，snapshot->memstore.
8. 而mvcc写的是memstore， mvcc读版本到当前写版本
9. mvcc对memstore的updatelock读锁释放，flush要等待mvcc写锁释放，等待目前的写版本号