请说明 HBase 中 Row Key 设计的基本原则与常用模式，并解释这些设计如何影响查询性能。

回答思路

1. 【回答框架 1】HBase 的 Row Key 是表的主键，按字典序排序存储，数据按照 Row Key 的顺序分布在各个 Region 中。合理设计 Row Key 的核心目标是利用数据局部性，将相关数据连续存储，避免热点问题，并支持有效的范围扫描。
2. 【回答框架 2】设计原则包括：唯一性、长度控制（尽量短，避免过长但需保证足够信息）、散列性（通过加盐、哈希等方式打散热点，使写入均匀分布）、有序性（针对范围查询，可将经常一起查询的数据按顺序组合）。
3. 【回答框架 3】常用模式：加盐（Salting）通过在 Row Key 前缀加随机数或哈希值，避免写入热点，但会牺牲范围扫描的连续性；哈希（Hashing）将原始键进行哈希后作为前缀；反转键（Reversed Key）将经常变化的后缀提到前缀，优化最新数据的读取；组合键（Composite Key）将多个字段组合，支持多条件查询。
4. 【回答框架 4】设计时需根据实际查询模式选择方案：如果以点查为主，注重散列性；如果以范围扫描为主，注重有序性，并使用列族或过滤器辅助。同时需预估 Region 的分布，避免单 Region 过大导致负载不均。
5. 【回答框架 5】Row Key 的设计还需考虑数据模型和业务场景，例如时间序列数据可将时间戳反转或使用事件 ID 作为前缀，以支持基于时间段的高效扫描，同时避免同一时间点的写入集中。
6. 【关键点 1】Row Key 按字典序排序，合理设计可优化查询性能和均衡负载。
7. 【关键点 2】加盐可分散写入热点，但会牺牲范围查询的连续性。
8. 【关键点 3】组合键可支持多条件查询，但需注意字段顺序与查询模式匹配。
9. 【关键点 4】Row Key 长度应尽量短，以减少存储和索引开销。
10. 【关键点 5】设计需结合点查与范围查的占比，权衡散列性与有序性。
11. 【易错点 1】错误地认为加盐是万能的，导致范围查询性能大幅下降。
12. 【易错点 2】Row Key 过长或包含大量随机字符，造成存储和比较开销增加。
13. 【易错点 3】未考虑 Region 热点，导致单节点负载过高，集群性能瓶颈。