本篇内容介绍了“HBase是如何保证数据的强一致性的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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HBase是如何保证数据的强一致性的？  

有三个方面可以说的，另外HBase是牺牲了数据的可用性来保证它的数据强一致性的，即CAP原理中放弃了A，HBase是个cp系统。

1. HBase中每一条数据只会出现在一个Region，它的数据冗余备份不是在region这个层面做的，还是依赖HDFS来做的冗余。

而且同一时间一个Region只会被分配给一个RegionServer，这就保证了系统中只会有一条可以使用的数据。

2. HBase支持行级事物，即一个put操作要么成功，要么失败。

3. 另外当有RegionServer宕机的时候，Region会被分配到其他的RegionServer上，同时重写WAL Log，这个过程中整个Region中的数据是不可用的，因为它是缺失的。

如果可用的话那么必定会有数据不一致的问题（即写入过的数据查询不到），所以这里用可用性来换取了强一致性，等到WAL写完，保证了数据完整性之后，才可重新访问。

LSM-Tree结构为何写入比读取快那么多？

LSM-Tree结构写入快的原因是它将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后才将这些修改操作批量写入磁盘；

读取的时候会比较麻烦，需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作，所以写入性能大大提升，读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件。

极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比MySQL高了一个数量级，读性能低了一个数量级。

如果 HMaster 挂了，会对HBase集群造成什么影响？

说清楚HMaster的指责基本就能解决问题了

1. HMaster负责为RegionServer分配Region

2. 负责RegionServer的负载均衡

3. 发现失效的RegionServer并重新分配其上的region

4. 管理用户对table的增删改查操作

所以HMaster宕机后数据的读取和写入还是正常的，但是无法对table进行操作，region的分配的相关操作也会无法进行。

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当前名称：HBase是如何保证数据的强一致性的
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