以下是HBase在CentOS上的存储优化策略：

硬件与操作系统优化

• 硬件配置：使用SSD存储提升I/O性能，确保服务器内存≥32GB，配备千兆网络。
• 系统参数：关闭交换分区（vm.swappiness=0），调整文件系统缓存和预读设置。

HBase参数调优

• 内存管理：增大hbase.regionserver.memory，调整hbase.regionserver.handler.count提升并发处理能力。
• 缓存配置：启用BlockCache（读多写少场景可增大占比），配置hfile.block.cache.size（建议0.2-0.5）。
• 压缩与分裂：启用Snappy等压缩算法，合理设置hbase.hregion.max.filesize（避免频繁分裂，如512MB-2GB）。

表设计与数据管理

• 行键设计：采用散列或反转时间戳（如MD5(user_id)+反转timestamp）避免热点。
• 列族优化：限制列族数量≤3，对频繁访问的列族启用Bloom Filter。
• 版本与生命周期：设置hbase.hcolumn.max.versions控制历史版本数，使用TTL清理过期数据。

读写与集群优化

• 批量操作：启用批量写入/读取，增大Scan缓存（如从100调至500-1000）。
• 负载均衡：确保Region均匀分布在RegionServer，避免单点压力过大。
• 预分区：创建表时预先分区，避免后续自动分裂导致的性能波动。

监控与维护

• 工具使用：通过HBase自带监控或第三方工具（如Ganglia）跟踪读写延迟、缓存命中率等指标。
• 日志分析：定期检查HBase日志，定位异常（如Full GC、RegionServer宕机）。

高级场景优化

• 冷热分离：热数据存SSD+BucketCache，冷数据存HDD+Erasure Coding。
• 堆外缓存：大内存场景使用堆外BucketCache（hbase.bucketcache.ioengine=offheap）减少GC压力。

以上策略需结合具体业务场景（如时序数据、实时分析）调整，优先通过测试验证效果。