HBase 可以根据当前集群的负载以region为单位进行rebalance。在HMaster中，后台会起一个线程定期检查是否需要进行rebalance，线程叫做BalancerChore。线程每隔 hbase.balancer.period会定期执行 master.balance()函数，配置项默认300000毫秒，5分钟。每次balance最多执行
hbase.balancer.max.balancing，如果没有配置，则使用hbase.balancer.period配置项的值。master.balance()首先通过loadBalancerTracker去zk上看是否load balance开启，如果开启，则从AssignmentManager中检查当前是否有region处于in transition状态，如果有，则直接返回。否则将集群的状态给balancer以便后续做决策，HMaster的assignmentManager成员内部维护着一个表在哪些机器上，这些机器上分别有哪些region。对于每张表，都会执行balancer.balanceCluster()方法。HBase中load balance的策略是可插拔的，开发者可以根据自己业务的需求来开发自己的load balance策略。在HBase中，是通过接口LoadBalancer类实现的。具体使用哪个load balance策略由配置项hbase.master.loadbalancer.class决定，默认使用StochasticLoadBalancer。所有的逻辑都在StochasticLoadBalancer这个负载均衡器的 balanceCluster()方法中。
StochasticLoadBalancer负载均衡器首先会根据每个region server上的region个数作决定要不要进行rebalance，具体方法是算出所有server的平均region个数，然后根据配置项hbase.regions.slop产生一个区间[floor(average * (1-slop)), ceil(average * (1+slop))]，配置项默认0.2，如果region 个数最多的region server不比右区间大，并且region个数最少的region server不比左区间小，则说明region个数比较平均，就不进行rebalance，直接退出，等待下次调度。否则，计算当前集群状态的cost值，这个cost值的计算会考虑到移动region的成本，region 本地化策略，region count分布，每个server上table的分布等做一个加权平均。然后一共迭代computedMaxSteps次，次数由配置项hbase.master.balancer.stochastic.maxSteps和hbase.master.balancer.stochastic.stepsPerRegion，还有当前集群的region个数，server个数共同决定。每次迭代，都会随机选择一种pick region的策略，一共有三种，分别为RandomRegionPicker，LoadPicker和LocalityBasedPicker。随机选定一个picker策略后，这个picker就会从集群中选出两个用于的region或者选出一个用于迁移到其他server的region，然后更新集群状态的数据结构，重新计算当前集群状态的cost值，如果发现新的cost比原来的小，则说明，这种region的交换或者迁移是有效的。每次迭代都是基于上次的成果，总共做computedMaxSteps。最后产生出一系列的plan，每个plan就是交换region或者迁移region。对于所有的表都做一次，把所有的plan都放入AssignmentManager的regionsPlans中。然后对于每个plan，都调用assignmentManager.balance(plan)，这个函数会调用unassign()方法，首先在zk上为这个region创建/hbase/region-in-transition/region_encoded_name节点，节点内容为这个原来在某个server上的region处于closing状态了，然后给这个region原来所在的server发送close region命令对region进行卸载，随后再调用public void assign(HRegionInfo region, boolean setOfflineInZK)给region的目标region server发送open region的命令，目标region server是从regionPlans中查到的。最后删除zk上的节点。其中，每次做完一个plan后都会检查是否时间到了。
参考资料
hbase-server-0.98.3-hadoop2.jar
