构建Put对象
设计合理的RowKey
表中所有数据都是基于RowKey排序的，RowKey的设计对读写效率有着直接的性能影响。
避免“热点数据”的方法有以下几种：
- reversing ：倒置，有时可以保证先导字段的数据均匀，但是对读取来说有时是不有好的。
- salt：和上者一样
- hash：将rowkey通过一个hash函数计算，有利于写，但是对于范围scan和模糊查询，性能堪忧。
定义列
每个列体现为一个KV，同时还需要定义column和qualifier。
数据路由
meta Region的路由信息存放于zookeeper中，初次读取meta Region，需要与zookeeper建立session。然后读取meta Region所在的Region server，再从meta Region中读取rowkey所关联的Region信息。
HBase client有cache机制来缓存Region route信息，避免每次都需要访问meta Region和zookeeper。
客户端侧的数据分组打包
- single put：比较简单，先定位rowkey对应的Region和Region Server ，client直接发送请求。
- batch put：首先按照Region分组，遍历rowkey，确定与之对应的Region。然后，按照Region Server分类打包，封装为MultiAction对象，一并发送。
安全访问控制
Kerberos确保一个用户的和合法性，ACL确定该用户的权限范围。
READ、WRITE、EXEC、CREATE、ADMIN
库->namespace->表->列族->列
Region Server分发
- single put: 直接将request 转发给相应Region。
- batch put：每个写入request被包装为一个RegionAction对象，遍历Region Action，串行执行。所以不是batch越大越好。
Region 内部处理：写入WAL
LSM-Tree架构，顺序读写速度远高于随机读写速度。
每一个Region中随机写入的数据，都先缓存在内存中（MemStore），这些数据顺序写入到WAL中（Write-Ahead-Log）的日志文件中（按时间顺序），可以防止未持久化而断电等情况。
WAL进阶
当正在写入的WAL达到一定大小，会创建新的WAL，若WAL所关联的Region中数据都已经持久化，则此WAL暂时给归档到另外一个目录。
若对HBase中的数据可靠性要求不高，则允许跳过写WAL步骤。
Region内部处理：写MemStore
每一个column family 在Region内被抽象为HStore，每个HStore拥有一个MemStore。
MemStore中存放KV的结构，被称为CellSet，CellSet的核心是ConcurrentSkipListMap（跳表）
打两个的随即写会产生大量的Java对象，GC压力比较大。优化方式：内存分页。
