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这篇文章主要介绍HBase中Scan类属性maxResultSize有什么用，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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如果你看过HRegionServer的启动过程，你会发现他也有一个类似的属性maxScannerResultSize（配置文件中通过hbase.client.scanner.max.result.size设置），其实这个值就是Scan做扫描时候maxResultSize的默认值，那这个maxResultSize到底有什么用，我们看下面的源码（摘自hbase0.98.9 HRegionServer的scan方法）：
LOG.info("*******4444************maxResultSize:"+maxResultSize + ";rows:"+rows);
synchronized(scanner) {
while (i < rows) {
// Stop collecting results if maxScannerResultSize is set and we have exceeded it
if ((maxScannerResultSize < Long.MAX_VALUE) &&
(currentScanResultSize >= maxResultSize)) {
LOG.info("*************kreak i :"+i);
break;
}
// Collect values to be returned here
boolean moreRows = scanner.nextRaw(values);
if (!values.isEmpty()) {
for (Cell cell : values) {
KeyValue kv = KeyValueUtil.ensureKeyValue(cell);
LOG.info("*************kv :"+kv +";kv.heapSize():"+kv.heapSize());
LOG.info("*************currentScanResultSize :"+currentScanResultSize);
currentScanResultSize += kv.heapSize(); totalKvSize += kv.getLength();
}
results.add(Result.create(values));
i++;
}
if (!moreRows) {
break;
}
values.clear();
}
}大家会看到一些调试代码，也莫见怪了。
大家看“if((maxScannerResultSize < Long.MAX_VALUE) && (currentScanResultSize >= maxResultSize))” 这个条件判断语句，很重要的一个判断是currentScanResultSize >= maxResultSize，而这里的currentScanResultSize，其实是每行所有KeyValue的bytes的统计数，意思是当在Scan对象中设置了maxResultSize后（没设置的话，默认值为HRegionServer的maxScannerResultSize），在HRegionServer中扫描数据的时候，会对所查数据的bytes统计和与这个值做比较，这样的结果是如果maxResultSize比较小，那么本来需要10条数据一次能够查询到的，需要分成多次查询，其maxResultSize的值，并不会影响查询的结果，只会影响scan发起远程调用的次数，这里可能说得有点抽象，我举个例子说明：
在我的HBase数据库中存在记录：row-10，row-11,...,row-19,row-20,row-21,...,row-29,...,row-91,row-92,...,row-99
分别用两种下面三种方式查询，都能得到一样的结果：
keyvalues={row-10/colfam1:col-5/1423054405356/Put/vlen=8/mvcc=0, row-10/colfam2:col-33/1423054405467/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-100/colfam1:col-5/1423054437916/Put/vlen=9/mvcc=0, row-100/colfam2:col-33/1423054437979/Put/vlen=10/mvcc=0}
keyvalues={row-11/colfam1:col-5/1423054405753/Put/vlen=8/mvcc=0, row-11/colfam2:col-33/1423054405869/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-12/colfam1:col-5/1423054406160/Put/vlen=8/mvcc=0, row-12/colfam2:col-33/1423054406268/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-13/colfam1:col-5/1423054406541/Put/vlen=8/mvcc=0, row-13/colfam2:col-33/1423054406646/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-14/colfam1:col-5/1423054406937/Put/vlen=8/mvcc=0, row-14/colfam2:col-33/1423054407028/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-15/colfam1:col-5/1423054407305/Put/vlen=8/mvcc=0, row-15/colfam2:col-33/1423054407424/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-16/colfam1:col-5/1423054407715/Put/vlen=8/mvcc=0, row-16/colfam2:col-33/1423054407813/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-17/colfam1:col-5/1423054408084/Put/vlen=8/mvcc=0, row-17/colfam2:col-33/1423054408198/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-18/colfam1:col-5/1423054408490/Put/vlen=8/mvcc=0, row-18/colfam2:col-33/1423054408598/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-19/colfam1:col-5/1423054408895/Put/vlen=8/mvcc=0, row-19/colfam2:col-33/1423054409007/Put/vlen=9/mvcc=0}
keyvalues={row-2/colfam1:col-5/1423054402056/Put/vlen=7/mvcc=0, row-2/colfam2:col-33/1423054402181/Put/vlen=8/mvcc=0}方法一：
Scan scan3 = new Scan();
scan3.setCaching(9);
scan3.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-5"))
.addColumn(Bytes.toBytes("colfam2"), Bytes.toBytes("col-33"))
.setStartRow(Bytes.toBytes("row-10")).setStopRow(Bytes.toBytes("row-20"));
ResultScanner scanner3 = table.getScanner(scan3);
for (Result res : scanner3) {
System.err.println(res);
}
scanner3.close();方法二：
Scan scan3 = new Scan();
//scan3.setCaching(9);
scan3.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-5"))
.addColumn(Bytes.toBytes("colfam2"), Bytes.toBytes("col-33"))
.setStartRow(Bytes.toBytes("row-10")).setStopRow(Bytes.toBytes("row-20")).setMaxResultSize(5);
ResultScanner scanner3 = table.getScanner(scan3);
for (Result res : scanner3) {
System.err.println(res);
}
scanner3.close();方法三：
Scan scan3 = new Scan();
scan3.setCaching(9);
scan3.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-5"))
.addColumn(Bytes.toBytes("colfam2"), Bytes.toBytes("col-33"))
.setStartRow(Bytes.toBytes("row-10")).setStopRow(Bytes.toBytes("row-20")).setMaxResultSize(5);
ResultScanner scanner3 = table.getScanner(scan3);
for (Result res : scanner3) {
System.err.println(res);
}
scanner3.close();方法一和方法二的区别，在于方法一中scan设置了caching属性为9，方法二中没设置该属性，但设置了maxResultSize属性，
方法二和方法三的区别，在于方法三在方法二的基础上设置了caching属性为9，
基于上面的例子，做以下几点说明：
1、如果不设置scan的caching属性，本例中要查询row-10到row-20的属性，需要在client发起最少11次的远程访问，从HRegionServer中获取数据，并且每次只查询一条记录。
2、对于maxResultSize，只对一次client的远程访问起作用，如果一次远程调用只取一条数据，这个值的设置没有意义；对于批量数据获取，即Scan设置caching后，这个值会起到限制作用，比如，例子中Scan设置caching为9，同时设置maxResultSize为5，并且事先可以知道每行数据的bytes是112，在这样的条件下，结合HRegionServer中scan方法中的限制代码，即使Scan设置了caching为9，一次远程调用也只能取到一条记录，原因也就是“if ((maxScannerResultSize < Long.MAX_VALUE) && (currentScanResultSize >= maxResultSize)) “ 执行这个逻辑检查的时候，被break，跳出循环了。 所以，Scan设置caching为9理想情况下，是能2次远程调用就取到12条记录，但是由于设置了maxResultSize为5，在检查每次远程调用能返回的bytes数的时候，就只能返回一条记录了。
3、方法二和方法三效果完全一样，方法一只需要client发起三次远程调用，便可取到所需数据。
4、maxResultSize的意义：限制每次client从HRegionServer取到的bytes总数，bytes总数通过row的KeyValue计算得出。
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