整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。
首先我们简单回顾下整个写入流程
整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件，然后再写一份到内存中，也就是memstore模块，当满足条件时，memstore才会被flush到底层文件系统，形成HFile。
当写入过快时会遇见什么问题?
写入过快时，memstore的水位会马上被推高。
你可能会看到以下类似日志：
这个是Region的memstore占用内存大小超过正常的4倍，这时候会抛异常，写入请求会被拒绝，客户端开始重试请求。当达到128M的时候会触发flush memstore，当达到128M * 4还没法触发flush时候会抛异常来拒绝写入。两个相关参数的默认值如下：
或者这样的日志：
这是所有region的memstore内存总和开销超过配置上限，默认是配置heap的40%，这会导致写入被阻塞。目的是等待flush的线程把内存里的数据flush下去，否则继续允许写入memestore会把内存写爆
当写入被阻塞，队列会开始积压，如果运气不好最后会导致OOM，你可能会发现JVM由于OOM crash或者看到如下类似日志：
HBase这里我认为有个很不好的设计，捕获了OOM异常却没有终止进程。这时候进程可能已经没法正常运行下去了，你还会在日志里发现很多其它线程也抛OOM异常。比如stop可能根本stop不了，RS可能会处于一种僵死状态。
如何避免RS OOM?
一种是加快flush速度：
当达到hbase.hstore.blockingStoreFiles配置上限时，会导致flush阻塞等到compaction工作完成。阻塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime，可以改小这个时间。hbase.hstore.flusher.count可以根据机器型号去配置，可惜这个数量不会根据写压力去动态调整，配多了，非导入数据多场景也没用，改配置还得重启。
同样的道理，如果flush加快，意味这compaction也要跟上，不然文件会越来越多，这样scan性能会下降，开销也会增大。
增加compaction线程会增加CPU和带宽开销，可能会影响正常的请求。如果不是导入数据，一般而言是够了。好在这个配置在云HBase内是可以动态调整的，不需要重启。
上述配置都需要人工干预，如果干预不及时server可能已经OOM了，这时候有没有更好的控制方法?
直接限制队列堆积的大小。当堆积到一定程度后，事实上后面的请求等不到server端处理完，可能客户端先超时了。并且一直堆积下去会导致OOM，1G的默认配置需要相对大内存的型号。当达到queue上限，客户端会收到CallQueueTooBigException 然后自动重试。通过这个可以防止写入过快时候把server端写爆，有一定反压作用。线上使用这个在一些小型号稳定性控制上效果不错。
作者：大数据首席数据师
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