算下来在Hbase的研发、调优、小工具的专利上己经有好几年的历史了，其中也经历过很多痛苦的过程，解决高负载下hbase各种性能问题。
回过头看看，大多都是零碎的记录，个人认为还是非常重要的，不积洼步，无以至千里。

想想，应该拿点东西来记录下，今天就聊聊Block Cache，因为它比较重要，作为hbase的研发人员，对它必须有所了解。

Reginserver的内存总体分成三部分，BlockCache是主要读使用的内存，Memstore主要是读写使用的内存，还有其它内存。

BlockCache也称为读缓存，HBase会将一次文件查找的Block块缓存到Cache中，以便后续同一请求或者邻近数据查找请求直接从内存中获取，避免昂贵的IO操作，重要性不言而喻。

对于读缓存BlockCache有两种实现机制：LRUBlockCache和BucketCache（通常是off-heap），不同工作模式下的相关配置也不尽相同，下面一起来了解了解它。

1、BlockCache的内容

HBase中最小的数据存储单元Block，默认为64K，在建表语句中可以通过参数BlockSize指定。为了配置BlockCache，需要了解下BlockCache存储的内容，主要包括如下几个：

GET、scan请求获取的数据、

缓存hbase:meta（可快速获取HFile的元数据）、

HFiles的索引，HBase以HDFS格式将其数据存储在HDFS中、

Bloom filters，如果使用Bloom过滤器，它们将存储在BlockCache中。

2、BlockCache之LRUBlockCache机制

它是HBase目前默认的BlockCache机制。

LRU（Least recently used，最近最少使用）淘汰算法大部分人都知道，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”；

HBase在LRU缓存基础上，采用了缓存分层设计，将整个BlockCache分为三个优先级队列：single（第一次访问）、mutil（多次访问）和inMemory。

优缺点：

LruBlockCache，直接采用jvm提供的HashMap来管理Cache，这样数据块都存储在JVM heap内，由JVM进行垃圾回收管理，简单。

读取缓存时可以从JVM heap中直接读取，效率更高。

但是随着数据从single区晋升到mutil区，基本就伴随着对应的内存对象从young区到old区，然后最终被淘汰，这样就伴随着垃圾回收，然而这种算法会产生较多的内存碎片问题，导致垃圾回收失败、full gc停顿。

3、BlockCache之BucketCache机制

它可解决LruBlockCache的GC缺点，不会出现大量碎片导致Full GC的情况发生。

它有多种Cache方式，有heap（使用jvm中的heap）、offheap（使用堆外内存）和file（使用文件的方式，如高速SSD盘）。

实际实现中，当启用BucketCache时，HBase将BucketCache和LRUBlockCache搭配使用（作为二级缓存的方式），称为CombinedBlockCache。

举例offheap方式，在hbase-site.xml中设置以下参数：

–hbase.bucketcache.ioengine：offheap

–hfile.block.cache.size：0.2

–hbase.bucketcache.size：4196

优缺点：

极大降低了JVM GC对业务请求的实际影响，但也存在一些问题，比如使用堆外内存会存在拷贝内存的问题，一定程度上会影响读写性能。

本地堆栈LruBlockCache相比，从BucketCache获取数据速度会比较慢，但是随着时间的推移，offheap模式因为内存属于操作系统，可以减少产生GC和碎片，长远来说会比较稳定。

4、BlockCache不同配置场景

1）如果请求的数据比较符合缓存，命中率比较高，富贵论坛使用LRUBlockCache方式会比CombinedBlockCache的吞吐量高上20%（但也会牺牲一些垃圾回收）。

1）如果需要缓存的数据超过堆大小的情况下，推荐使用Block Cache下的off-heap。

2）当scan获取数据时，可以通过setCacheBlocks方法来设置是否使用block cache，对于频繁访问的行才建议使用block cache。

3）对于MapReduce的Scan作为输入任务，应该设置为setCacheBlocks（false）。

4）如果缓存遇到持续高的驱逐速率，这会导致LruBlockCache大量的垃圾回收，请使用CombinedBlockCache。

5）CombinedBlockCache在固态磁盘上使用file文件模式具有更好的垃圾回收，但吞吐量低于CombinedBlockCache使用offheap模式。

到底选择LRUBlockCache还是BucketCache?这个和分配给RegionServer内存大小、读写请求比例都有关系，可通过监控来了解情况。

5、BlockCache监控

在HBase Metrics UI页面可以监控BlockCache的使用情况，以帮助您调整BlockCache的大小。

总结:

HBase中缓存的设置对随机读写性能至关重要，简单说说LRUBlockCache和BucketCache两种方案的实现优缺点，那在实际线上应用中到底应该选择哪种方案呢？上面配置场景也只是一些总结，需要结合实际的场景进行分析。