1.  在Hbase的運維過程中，我們經常需要做如下操作：

• 移動 regionserver 到其他的 regionserver group中
• 下線一臺機器
• 增加一臺機器
• 移動 table 到其他 regionserver group中。 

2.  在進行上述操作的過程中，一個 regionserver 上的 regions，或者一個 table 的 regions 都會重新進行分配，這樣的分配過程是 HBase 控制的，我們無法控制一個 region 會移動到哪一個 regionserver 上。

3.  在 region 提供服務的過程中，影響服務質量的因素有：

• regionserver的負載情況，一般來說，region 的數目越多，如果不考慮熱鍵的話regionserver的負載也會越高。
• regionserver機器的效能，效能越好的機器，可以提供越多的服務，在異構的HBase叢集中，尤其明顯。對於一些比較重要的表我們會把它們放在效能比較好的機器上。
• region的cache locality，region在服務的過程中，會通過memstore&blockcache緩衝機制來提高服務的速度，當region遷移後，region會丟失緩衝。
• data locality，data locality用來衡量region服務的資料即region的HFile位於本地的程度，在region寫HFile的時候，根據HDFS的replica策略，至少會有一個備份儲存在本地，因此隨著時間的推移，region的locality會逐漸趨於1。region遷移的時候，不一定能移動到正好有這個region資料備份的機器上，因此，資料就會從其他節點獲取，造成網路開銷增加，延遲增加。 

4.  考慮上面情況，我們希望可以人工干預region的遷移，比如下線一臺機器之前，我們可以先把它上面的region移動到最合適的位置，然後再把機器下線。我們的移動策略有:

• cache locality：儘可能保證region的位置不發生移動。
• data locality：儘可能把region遷移到data locality高的節點。
• region count：儘可能使得region的數目分配均衡，不給單一節點造成較大的壓力。
• Ability and responsibility：效能越好的機器，需要承擔更多的責任。 

5.  總結以上需求，我們需要這樣一個工具：

• 輸入1——table 我們需要balance的表，這是我們操作的基本單位。
• 輸入2——server list，我們需要把表中的資料balance到那些機器上，通過使用者提供列表可以非常方便實現機器的增加和減少，以及把table上的region移動到指定機器上。在提供server list的時候可以指定機器的效能引數。
• 輸入3——balance的策略 

6.  具體實現可見github：[email protected]:LiuPeien/hbase-balance-util.git