1.hbase client配置参数
超时时间、重试次数、重试时间间隔的配置也比较重要，因为默认的配置的值都较大，如果出现hbase集群或者RegionServer以及ZK关掉，则对应用程序是灾难性的，超时和重新等会迅速占满web容器的链接，导致web容器停止服务，关于socket的超时时间，有两种：1：建立连接的超时时间；2：读数据的超时时间。
可以配置如下几个参数：
1. hbase.rpc.timeout：rpc的超时时间，默认60s，不建议修改，避免影响正常的业务，在线上环境刚开始配置的是3秒，运行半天后发现了大量的timeout error，原因是有一个region出现了如下问题阻塞了写操作：“Blocking updates … memstore size 434.3m is >= than blocking 256.0m size”可见不能太低。
2. ipc.socket.timeout：socket建立链接的超时时间，应该小于或者等于rpc的超时时间，默认为20s
3. hbase.client.retries.number：重试次数，默认为14，可配置为3
4. hbase.client.pause：重试的休眠时间，默认为1s，可减少，比如100ms
5. zookeeper.recovery.retry：zk的重试次数，可调整为3次，zk不轻易挂，且如果hbase集群出问题了，每次重试均会对zk进行重试操作，zk的重试总次数是：hbase.client.retries.number * zookeeper.recovery.retry，并且每次重试的休眠时间均会呈2的指数级增长，每次访问hbase均会重试，在一次hbase操作中如果涉及多次zk访问，则如果zk不可用，则会出现很多次的zk重试，非常浪费时间。
6. zookeeper.recovery.retry.intervalmill：zk重试的休眠时间，默认为1s，可减少，比如：200ms
7. hbase.regionserver.lease.period：scan查询时每次与server交互的超时时间，默认为60s，可不调整。
2.zookeeper 大量连接断开重连原因排查（结合服务器参数、查找代码）
#查看下日志里的内容，发现有很多连接建立好，马上又断开
#netstat -antp | grep 2181
# jstack -l pid 来查看进程的线程栈
# netstat -ae 输出了一些信息
#tcpdump -vv host 192.168.66.27 and port 2181 -w 2181.cap
3.hbase zookeeper参数调优
zookeeper.session.timeout
默认值：3分钟（180000ms）
说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.
调优：
这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。
不过需要注意的是，对于一些Online应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了（让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。
hbase.regionserver.handler.count
默认值：10
说明：RegionServer的请求处理IO线程数。
调优：
这个参数的调优与内存息息相关。
较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。
较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。
这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数越高越好。
压测时，开启Enabling RPC-level logging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。
这里是一个案例?Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications，作者在SSD的机器上设置IO线程数为100，仅供参考。
hbase.hregion.max.filesize
默认值：256M
说明：在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被自动split成更小的region。
调优：
小region对split和compaction友好，因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快，内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。
特别是数量较多的小region不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，region数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase的bug。
一般512以下的都算小region。
大region，则不太适合经常split和compaction，因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。此外，大region意味着较大的storefile，compaction时对内存也是一个挑战。
当然，大region也有其用武之地。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做compact和split，既能顺利完成split和compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。
既然split和compaction如此影响性能，有没有办法去掉？
compaction是无法避免的，split倒是可以从自动调整为手动。
只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如100G，就可以间接禁用自动split（RegionServer不会对未到达100G的region做split）。
再配合RegionSplitter这个工具，在需要split时，手动split。
手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多，相反，管理成本增加不多，比较推荐online实时系统使用。
内存方面，小region在设置memstore的大小值上比较灵活，大region则过大过小都不行，过大会导致flush时app的IO wait增高，过小则因store file过多影响读性能。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit
默认值：0.4/0.35
upperlimit说明：hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时，flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模式来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。
这个参数的作用是防止内存占用过大，当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时，HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。
lowerLimit说明： 同upperLimit，只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时，不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region，做个别flush，此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中，表现为 “** Flush thread woke up with memory above low water.”
调优：这是一个Heap内存保护参数，默认值已经能适用大多数场景。
参数调整会影响读写，如果写的压力大导致经常超过这个阀值，则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值，或者Heap余量较多时，不修改读缓存大小。
如果在高压情况下，也没超过这个阀值，那么建议你适当调小这个阀值再做压测，确保触发次数不要太多，然后还有较多Heap余量的时候，调大hfile.block.cache.size提高读性能。
还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变，但RS维护了过多的region，要知道 region数量直接影响占用内存的大小。
hfile.block.cache.size
默认值：0.2
说明：storefile的读缓存占用Heap的大小百分比，0.2表示20%。该值直接影响数据读的性能。
调优：当然是越大越好，如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，果断默认吧。设置这个值的时候，你同时要参考?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit?，该值是memstore占heap的最大百分比，两个参数一个影响读，一个影响写。如果两值加起来超过80-90%，会有OOM的风险，谨慎设置。
hbase.hstore.blockingStoreFiles
默认值：7
说明：在flush时，当一个region中的Store（Coulmn Family）内有超过7个storefile时，则block所有的写请求进行compaction，以减少storefile数量。
调优：block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间，但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看，为了获取较平滑的响应时间，可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷，那么默认或根据自身场景调整即可。
hbase.hregion.memstore.block.multiplier
默认值：2
说明：当一个region里的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时，block该region的所有请求，进行flush，释放内存。
虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的时候，我Put了一个200M的数据，此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size 2倍时，block所有请求，遏制风险进一步扩大。
调优： 这个参数的默认值还是比较靠谱的。如果你预估你的正常应用场景（不包括异常）不会出现突发写或写的量可控，那么保持默认值即可。如果正常情况下，你的写请求量就会经常暴长到正常的几倍，那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值，比如hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit，以预留更多内存，防止HBase server OOM。
hbase.hregion.memstore.mslab.enabled
默认值：true
说明：减少因内存碎片导致的Full GC，提高整体性能。
调优：详见 http://kenwublog.com/avoid-full-gc-in-hbase-using-arena-allocation
其他
启用LZO压缩
LZO对比Hbase默认的GZip，前者性能较高，后者压缩比较高，具体参见?Using LZO Compression 。对于想提高HBase读写性能的开发者，采用LZO是比较好的选择。对于非常在乎存储空间的开发者，则建议保持默认。
不要在一张表里定义太多的Column Family
Hbase目前不能良好的处理超过包含2-3个CF的表。因为某个CF在flush发生时，它邻近的CF也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多IO。
批量导入
在批量导入数据到Hbase前，你可以通过预先创建regions，来平衡数据的负载。详见?Table Creation: Pre-Creating Regions
避免CMS concurrent mode failure
HBase使用CMS GC。默认触发GC的时机是当年老代内存达到90%的时候，这个百分比由 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N 这个参数来设置。concurrent mode failed发生在这样一个场景：
当年老代内存达到90%的时候，CMS开始进行并发垃圾收集，于此同时，新生代还在迅速不断地晋升对象到年老代。当年老代CMS还未完成并发标记时，年老代满了，悲剧就发生了。CMS因为没内存可用不得不暂停mark，并触发一次stop the world（挂起所有jvm线程），然后采用单线程拷贝方式清理所有垃圾对象。这个过程会非常漫长。为了避免出现concurrent mode failed，建议让GC在未到90%时，就触发。
通过设置?-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=N
这个百分比， 可以简单的这么计算。如果你的?hfile.block.cache.size 和?hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 加起来有60%（默认），那么你可以设置 70-80，一般高10%左右差不多。
maxClientCnxns=300
默认zookeeper给每个客户端IP使用的连接数为10个，经常会出现连接不够用的情况。修改连接数目前好像只支持zoo.cfg配置文件修改，所以需要zookeeper重启才能生效。
zoo.cfg:
maxClientCnxns=300
否则报错如下：2011-10-28 09:39:44,856 – WARN [NIOServerCxn.Factory:0.0.0.0/0.0.0.0:5858:NIOServerCnxn$Factory@253] – Too many connections from /172.*.*.* – max is 10
HBASE_HEAPSIZE=3000
hbase对于内存有特别的嗜好，在硬件允许的情况下配足够多的内存给它。
通过修改hbase-env.sh中的
export HBASE_HEAPSIZE=3000 #这里默认为1000m
hadoop和hbase典型配置
•Region Server
•HBaseRegion Server JVM Heap Size: -Xmx15GB
•Number of HBaseRegion Server Handlers: hbase.regionserver.handler.count=50 (Matching number of active regions)
•Region Size: hbase.hregion.max.filesize=53687091200 (50GB to avoid automatic split)
•Turn off auto major compaction: hbase.hregion.majorcompaction=0
• Map Reduce
•Number of Data Node Threads: dfs.datanode.handler.count=100
•Number of Name Node Threads: dfs.namenode.handler.count=1024 (Todd:
•Name Node Heap Size: -Xmx30GB
•Turn Off Map Speculative Execution: mapred.map.tasks.speculative.execution=false
•Turn off Reduce Speculative Execution: mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false
•Client settings
•HBaseRPC Timeout: hbase.rpc.timeout=600000 (10 minutes for client side timeout)
•HBaseClient Pause: hbase.client.pause=3000
•HDFS
•Block Size: dfs.block.size=134217728 (128MB)
•Data node xcievercount: dfs.datanode.max.xcievers=131072
•Number of mappers per node: mapred.tasktracker.map.tasks.maximum=8
•Number of reducers per node: mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=6
•Swap turned off