首先说一下Compact的作用：
在Memstore超过一定的阈值的时候，就要新开一个进程将Memstore flush到storefile中，新的Memstore继续写入接受到的数据，当storefile越来越多时，就会降低读的性能，为了提高读的性能，可以对这些storefile进行compact操作，形多个storefile合并成一个大的storefile，那么compact就需要对HBase的数据进行多次的重新读写，这将产生大量的IO操作，所以Compact操作就是以IO操作来换取后面读的性能。
Compact的两种方式及区别：
<1>、Minor：
Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括minVersion=0并且设置ttl的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。
<2>、Major：
Major操作是对Region下的Store下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。
一般情况下都是做Minor合并，Major不少集群都是禁止，然后在集群负载较小时，进行手动Major合并，在企业中，一般也是配置了一个datacube.hregion.majorcompaction0，这是配置major的合并周期（默认为7天），很多集群配置成一天，如果配置成0即关闭Major合并。本文重点讨论的是minor合并，因此就不在此多说Major合并，只需要注意，既然Major合并是把所有HFile都合并成一个文件，可想对集群负载不可小觑。
Minor则只会选择数个HFile文件compact为一个HFile，minor的过程一般较快，而且IO相对较低。在日常任务时间，都会禁止major操作，只在空闲的时段定时执行(因为太占用集群资源)。
Compact的触发条件：
在源码中有这么一段函数：
public boolean needs Compaction(final Collection storeFiles, final List filesCompacting) {
//store下的storefile的数量减去正在compact的storefile数量
int numCandidates = storeFiles.size() - filesCompacting.size();
//如果相减的值大于等于3时就表示需要做compact
return numCandidates >= comConf.getMinFilesToCompact();//hbase.hstore.compaction.min=3
表示至少需要3个满足条件的store file时，minor compaction才会启动
}
如果返回true，就需要做minor，如果返回false，就进一步判断是否需要做major，主要是查看一下是否太久没有做compact。
具体的判断过程：
<1>、获得compact时间间隔。hbase.hregion.majorcompaction（默认7天）为base基准时间，hbase.hregion.majorcompaction.jitter（默认5.0）为jitter，公式base +jitter - Math.round(2 * jitter * randomNum) 计算出一个会每次自动抖动的数值作为majorcompact的时间间隔。之所以要一个自动抖动，就是避免在HRegionServer重启的时候大量的major compact出现造成大量的IO。
<2>、所有storefile最老（时间戳最小）的那个storefile的时间间隔大于这个majorcompact的时间间隔，则执行major compact。另外如果HRegion只有一个storefile，并且这个storefile的所有KeyValue的时间戳都没有超过TTL，则表示无须进行major compact，会跳过这次major compact。第一个条件是异步的操作compact，第二个条件是同步操作compact
MinorCompact的过程：
当确定为需要MinorCompact时，便开始storefile的合并过程。
1、选出待执行Compact的storefiles。由于在Store中的文件可能已经在进行Compacting，因此，这里取出未执行Compacting的文件，将其加入到Candidates（候选）中。
2、执行compactSelection算法，在Candidates中选出需要进行compact的文件，并封装成CompactSelection对象当中（这里面还是很复杂的）。
这一步主要是过滤掉过期的storefiles。过滤minVersion=0，并且storefile.maxTimeStamp+ store.ttl < now_timestamp。这意味着整个文件最大的时间戳的kv，都已经过期了，从而证明整个storefile都已经过期了。CompactSelection如果发现这样的storefile，会优先选择出来，作为Min然后提交给Store进行处理。3、判断fileToCompact队列中的文件是否超过了maxCompactSize，如果超过，则过滤掉该文件，避免对于大文件进行compaction。（这一步可以忽略，因为默认maxCompactSize为Long.MaxValue，很少有文件大于这个值。
4、如果确定Minor Compaction方式执行，会检查经过过滤过的fileToCompact的大小是否满足minFilesToCompact最低标准（默认为3，即超过3个storefile文件则启动合并），如果不满足，忽略本次操作。确定执行的Minor Compaction的操作时，会使用一个smart算法，从filesToCompact当中选出匹配的storefiles。
hbase会将队列中的storefile 按照文件年龄排序（older to younger），minor compaction总是从older store file开始选择，
（1）如果该文件小于hbase.hstore.compaction.min.size（为memestoreFlushSize）则一定会被添加到合并队列中。
（2）如果该文件大于hbase.hstore.compaction.max.size（Long.MAX_VALUE）则一定会被排除，这个值很大，一般不会有。
（3）如果该文件的size 小于它后面hbase.hstore.compaction.max（默认为10） 个store file size 之和乘以一个ratio（配置项是hbase.hstore.compaction.ratio，默认为1.2），则该storefile 也将加入到minor compaction 中。当然，如果他后面不足10个文件，那么也就是取他后面几个文件总和*ratio了。
如此，最终选择下来的文件就将进入Minor合并。
