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每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独RPC请求，即使使用next(int nbRows)方法，也是如此，因为该方法仅仅是在客户端循环地调用next()方法。很显然，当单元格数据较小时，这样做的性能不会很好。因此，如果一次RPC请求可以获取多行数据，这样更会有意义。这样的方法可以由扫描器缓存实现，默认情况下，这个缓存是关闭的。
可以在两个层面上打开它：在表的层面，这个表所有扫描实例的缓存都会生效；也可以在扫描层面，这样便只会影响当前的扫描实例。用户可以使用以下的HTable方法设置表级的扫描器缓存：
void setScannerCaching(int scannerCaching)
int getScannerCaching()
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用户可以修改整个HBase集群的默认值1。只要把下面的配置项添加到hbase-site.xml中即可：
<property>
<name>hbase.client.scanner.caching</name>
<value>10</value>
</property>
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这样所有的Scan实例的扫描器缓存大小就设置为10了。用户还可以从表或扫描两个层面覆盖默认配置，但是需要明确这样做的目的。
setScannerCaching()可以设置缓存大小，getScannerCaching()可以返回当前缓存大小的值。每次用户调用getScanner(scan)之后，API都会把设定值配置到扫描实例中——除非用户使用了扫描层面的配置并覆盖了表层面的配置，扫描层面的配置优先级最高。可以使用下列Scan类方法设置扫描级的缓存:
void setCaching(int caching）
int getCaching()
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这两个方法的作用和表层面方法一样，能控制RPC调用取回的行数。两种next()方法都回受这些配置影响。
用户需要为少量的RPC请求次数和客户端以及服务端的内存消耗找到平衡点。很多时候，将扫描器缓存设置的比较提高扫描的性能，不过设得太高就会产生不良影响：每次next()调用将会占用更长的时间，因为要获取更多的文件并传输到客户端，如果返回给客户端的数据超出了其堆的大小，程序就会终止并抛出OutOfMemoryException异常。
当传输和处理数据的时间超过配置的扫描器租约超时时间时，用户将会收到一个ScanerTimeoutException形式抛出的租约过期错误。
下边是使用扫描器时超时示例代码：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
public class HBaseResultScanner
{
public static void main(String[] args) throws IOException
{
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "testtable");
Scan scan = new Scan();
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
int scannerTimeout = (int) conf.getLong(
HConstants.HBASE_REGIONSERVER_LEASE_PERIOD_KEY, -1);
try
{
Thread.sleep(scannerTimeout + 5000);
}
catch (Exception e)
{
// TODO: handle exception
}
while (true)
{
try
{
Result result = scanner.next();
if (result == null)
break;
System.out.println(result);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
break;
}
}
scanner.close();
}
}
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这段代码得到了当前配置的租约时间，休眠了比这个时间更长的时间，然后服务器端感知租约超时并触发租约恢复操作。
用户可能会尝试向配置中添加如下信息：
Configuration conf = HBaseConfiguration.create()
conf.setLong(HConstants.HBASE_REGIONSERVER_LEASE_PERIOD_KEY, 12000)
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假如这个修改吧超时时间延长了，由于这个值是在客户端应用中配置的，不会被传递到远程region服务器，所以这样的修改是无效的。
如果对于数据量非常大的行，这些行很有可能超过客户端进程的内存容量。HBase和它的客户端API对这个问题有一个解决方法：批量。用户可以使用以下方法控制获取批量操作：
void setBatch(int batch)
int getBatch()
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缓存是面向行一级的操作，而批量是面向列一级的操作。批量可以让用户选择每一次ResultScanner()实例的next()操作要取回多少列。
如果一行包括的列数超过了批量中设置的值，则可以将这一行分片，每次next操作返回一片。
当一行的列数不能被批量中设置的值整除时，最后一次返回的Result实例会包含比较少的列，例如，如果有一行有17列，用户把batch的值设为5，则一共会返回4个result实例，这4个实例中包括的列数应当为5、5、5和2。
组合使用扫描器缓存和批量大小，可以让用户方便地控制扫描每一个范围内的行键时所需要的RPC调用次数。
方法如下：
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.log4j.Appender;
import org.apache.log4j.AppenderSkeleton;
import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.log4j.spi.LoggingEvent;
public class HBaseResultScanner {
private static void scan(int caching, int batch) throws IOException {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "testtable");
Logger log = Logger.getLogger("org.apache.hadoop");
final int[] counters = { 0, 0 };
Appender appender = new AppenderSkeleton() {
@Override
protected void append(LoggingEvent event) {
String msg = event.getMessage().toString();
if (msg != null && msg.contains("Call: next")) {
counters[0]++;
}
}
@Override
public boolean requiresLayout() {
return false;
}
@Override
public void close() {
}
};
log.removeAllAppenders();
log.setAdditivity(false);
log.addAppender(appender);
log.setLevel(Level.DEBUG);
Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(caching);
scan.setBatch(batch);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
counters[1]++;
}
scanner.close();
System.out.println("Caching: " + caching + ",Batch:" + batch
+ ",Results:" + counters[1] + ",RPCs:" + counters[0]);
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
scan(1, 1);
scan(200, 1);
scan(2000, 100);
scan(2, 100);
scan(2, 10);
scan(5, 100);
scan(5, 20);
scan(10, 10);
}
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运行结果如下：
Caching:1,Batch:1,Results:200,RPCs:201
Caching:200,Batch:1,Results:200,RPCs:2
Caching:2000,Batch:100,Results:10,RPCs:1
Caching:2,Batch:100,Results:10,RPCs:6
Caching:2,Batch:10,Results:20,RPCs:11
Caching:5,Batch:100,Results:10,RPCs:3
Caching:5,Batch:20,Results:10,RPCs:3
Caching:10,Batch:10,Results:20,RPCs:3
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用户可以修改调整这两个参数来看它们对输出结果的影响。如下表所示
| 缓存 |
批量处理 |
Result个数 |
RPC次数 |
说明 |
| 1 |
1 |
200 |
201 |
每个列都作为一个Result实例返回。最后还多一个RPC确认扫描完成 |
| 200 |
1 |
200 |
2 |
每个Result实例都只包含一列的值，不过它们都被一次RPC请求取回 |
| 2 |
10 |
20 |
11 |
批量参数是一行所包含的列数的一半，所以200列除以10，需要20个result实例。同时需要10次RPC请求取回。 |
| 5 |
100 |
10 |
3 |
对一行来讲，这个批量参数实在是太大了，所以一行的20列都被放入到了一个Result实例中。同时缓存为5，所以10个Result实例被两次RPC请求取回。 |
| 5 |
20 |
10 |
3 |
同上，不过这次的批量值与一行列数正好相同，所以输出与上面一种情况相同 |
| 10 |
10 |
20 |
3 |
这次把表分成了较小的result实例，但使用了较大的缓存值，所以也是只用了两次RPC请求就返回了数据 |
要计算一次扫描操作的RPC请求的次数，用户需要先计算出行数和每行列数的乘积。然后用这个值除以批量大小和每行列数中较小的那个值。最后再用除得的结果除以扫描器缓存值。 用数学公式表示如下:
RPC请求的次数=(行数x每行的列数)/
Min(每行的列数，批量大小)/扫描器缓存
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此外，还需要一些请求来打开和关闭扫描器。用户或许需要把这两次请求也考虑在内。
下图展示了缓存和批量两个参数如何联动。
小的批量值使服务器端把3个列装入一个Result实例，同时扫描器缓存为6，使每个RPC请求传输6行，即6个被批量封装的Result实例。如果没有指定批量大小，而是指定了扫描器缓存，那么一个调用结果就能包含所有的行，因为每一行都包含在一个Result实例中。只有当用户使用批量模式后，行内(intra-row)扫描功能才会启用。
