HBase 1.3 发布，性能大幅提升
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在一些像OpenTSDB的项目中，HBase通常被直接用作时序应用或者通过项目本身用作时序应用。在时序应用中，数据常常按照抵达时间的先后顺序队列写入存储单元，查询数据经常发生在一个有限的时间回溯窗口内，这导致最新写入数据的查询操作比旧数据更频繁。
HBase 1.3.0版本支持分层压缩的特性正好适用于一些特定的应用场景——在极少数情况下，数据被删除或更新的时候——通常要更频繁地扫描最新的数据，而旧数据则较少被扫描。
使用这种新的压缩策略可以轻松记录文件的生存时间（time-to-live，TTL）；当将现有存储文件压缩到单个较大的存储文件中时，过期的记录将被删除。
根据谷歌BigTable的建模法则，HBase基于NoSQL将数据划分成不同的区域，每个区域都分别被定义为关键空间的起始和结束行。HBase设置了区域服务器来管理多个区域，当一个区域变得过大时，它会被拆分成两个并且随机迁移给其他的区域服务器管理，以便在所有分布式节点之间实现负载均衡。
默认情况下每个区域服务器上都有一个预写日志（WAL），该区域上的所有操作都要写入这个唯一的预写日志（WAL）。而改进的多预写日志（WAL）支持更高性能的写入操作，这使得复制速度更快而同步写入的延迟更低。默认情况下，多预写日志（WAL）的这一特性提供了三个区域分组策略来分配预写日（WAL）志：每个区域的预写日志（WAL）都有一个“身份”标识，轮询调度算法保证每个区域映射的预写日志（WAL）都有其“边界”，区域中不同“命名空间”的表被映射到不同的预写日志（WAL）文件中。性能测试报告显示，预写日志（WAL）在纯SATA磁盘里运行的平均延时减少了20%；在SATA-SSD磁盘里运行的延时减少了40%。
新的RPC调度器基于CoDel算法，用于阻止可用IO无法满足过高请求频率引起的长连接队列。CoDel算法以可控的延迟来管理活动队列，它根据定义好的阈值来裁决队列中的最小延迟。一旦最小延迟超过阈值，该连接便会被丢弃以便处理其他更有利的最小延迟。
其他的改进还包括一个避免大量IO峰值的磁盘刷新吞吐量控制器。这些改进还有助于提高Apache Phoenix、OpenTSDB以及其他依赖HBase引擎做数据持久化和快速查询功能的软件项目的性能。
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