众所周知，提升数据库读取性能的一个核心方法是，尽可能将热点数据存储到内存中，以避免昂贵的IO开销。现代系统架构中，诸如Redis这类缓存组件已经是体系中的核心组件，通常将其部署在数据库的上层，拦截系统的大部分请求，保证数据库的“安全”，提升整个系统的读取效率。
同样为了提升读取性能，HBase也实现了一种读缓存结构——BlockCache。客户端读取某个Block，首先会检查该Block是否存在于Block Cache，如果存在就直接加载出来，如果不存在则去HFile文件中加载，加载出来之后放到Block Cache中，后续同一请求或者邻近数据查找请求可以直接从内存中获取，以避免昂贵的IO操作。
从字面意思可以看出来，BlockCache主要用来缓存Block。需要关注的是，Block是HBase中最小的数据读取单元，即数据从HFile中读取都是以Block为最小单元执行的。
BlockCache是RegionServer级别的，一个RegionServer只有一个BlockCache，在RegionServer启动时完成BlockCache的初始化工作。到目前为止，HBase先后实现了3种BlockCache方案，LRUBlockCache是最早的实现方案，也是默认的实现方案；HBase 0.92版本实现了第二种方案SlabCache，参见HBASE-4027；HBase 0.96之后官方提供了另一种可选方案BucketCache，参见HBASE-7404。
这3种方案的不同之处主要在于内存管理模式，其中LRUBlockCache是将所有数据都放入JVM Heap中，交给JVM进行管理。而后两种方案采用的机制允许将部分数据存储在堆外。这种演变本质上是因为LRUBlockCache方案中JVM垃圾回收机制经常导致程序长时间暂停，而采用堆外内存对数据进行管理可以有效缓解系统长时间GC。
LRUBlockCache
LRUBlockCache是HBase目前默认的BlockCache机制，实现相对比较简单。它使用一个ConcurrentHashMap管理BlockKey到Block的映射关系，缓存Block只需要将BlockKey和对应的Block放入该HashMap中，查询缓存就根据BlockKey从HashMap中获取即可。同时，该方案采用严格的LRU淘汰算法，当Block Cache总量达到一定阈值之后就会启动淘汰机制，最近最少使用的Block会被置换出来。在具体的实现细节方面，需要关注以下三点。
1.缓存分层策略
HBase采用了缓存分层设计，将整个BlockCache分为三个部分：single-access、multi-access和in-memory，分别占到整个BlockCache大小的25%、50%、25%。
在一次随机读中，一个Block从HDFS中加载出来之后首先放入single-access区，后续如果有多次请求访问到这个Block，就会将这个Block移到multi-access区。而in-memory区表示数据可以常驻内存，一般用来存放访问频繁、量小的数据，比如元数据，用户可以在建表的时候设置列簇属性IN_MEMORY=true，设置之后该列簇的Block在从磁盘中加载出来之后会直接放入in-memory区。
需要注意的是，设置IN_MEMORY=true并不意味着数据在写入时就会被放到in-memory区，而是和其他BlockCache区一样，只有从磁盘中加载出Block之后才会放入该区。另外，进入in-memory区的Block并不意味着会一直存在于该区，仍会基于LRU淘汰算法在空间不足的情况下淘汰最近最不活跃的一些Block。
因为HBase系统元数据（hbase:meta，hbase:namespace等表）都存放在in-memory区，因此对于很多业务表来说，设置数据属性IN_MEMORY=true时需要非常谨慎，一定要确保此列簇数据量很小且访问频繁，否则可能会将hbase:meta等元数据挤出内存，严重影响所有业务性能。
2. LRU淘汰算法实现
在每次cache block时，系统将BlockKey和Block放入HashMap后都会检查BlockCache总量是否达到阈值，如果达到阈值，就会唤醒淘汰线程对Map中的Block进行淘汰。系统设置3个MinMaxPriorityQueue，分别对应上述3个分层，每个队列中的元素按照最近最少被使用的规则排列，系统会优先取出最近最少使用的Block，将其对应的内存释放。可见，3个分层中的Block会分别执行LRU淘汰算法进行淘汰。
3. LRUBlockCache方案优缺点
LRUBlockCache方案使用JVM提供的HashMap管理缓存，简单有效。但随着数据从single-access区晋升到multi-access区或长时间停留在single-access区，对应的内存对象会从young区晋升到old区，晋升到old区的Block被淘汰后会变为内存垃圾，最终由CMS回收（Conccurent Mark Sweep，一种标记清除算法），显然这种算法会带来大量的内存碎片，碎片空间一直累计就会产生臭名昭著的FullGC。尤其在大内存条件下，一次Full GC很可能会持续较长时间，甚至达到分钟级别。Full GC会将整个进程暂停，称为stop-the-world暂停（STW），因此长时间Full GC必然会极大影响业务的正常读写请求。正因为该方案有这样的弊端，之后相继出现了SlabCache方案和BucketCache方案。
SlabCache
为了解决LRUBlockCache方案中因JVM垃圾回收导致的服务中断问题，SlabCache方案提出使用Java NIO DirectByteBuffer技术实现堆外内存存储，不再由JVM管理数据内存。默认情况下，系统在初始化的时候会分配两个缓存区，分别占整个BlockCache大小的80%和20%，每个缓存区分别存储固定大小的Block，其中前者主要存储小于等于64K的Block，后者存储小于等于128K的Block，如果一个Block太大就会导致两个区都无法缓存。和LRUBlockCache相同，SlabCache也使用Least-Recently-Used算法淘汰过期的Block。和LRUBlockCache不同的是，SlabCache淘汰Block时只需要将对应的BufferByte标记为空闲，后续cache对其上的内存直接进行覆盖即可。
线上集群环境中，不同表不同列簇设置的BlockSize都可能不同，很显然，默认只能存储小于等于128KB Block的SlabCache方案不能满足部分用户场景。比如，用户设置BlockSize=256K，简单使用SlabCache方案就不能达到缓存这部分Block的目的。因此HBase在实际实现中将SlabCache和LRUBlockCache搭配使用，称为DoubleBlockCache。在一次随机读中，一个Block从HDFS中加载出来之后会在两个Cache中分别存储一份。缓存读时首先在LRUBlockCache中查找，如果CacheMiss再在SlabCache中查找，此时如果命中，则将该Block放入LRUBlockCache中。
经过实际测试，DoubleBlockCache方案有很多弊端。比如，SlabCache中固定大小内存设置会导致实际内存使用率比较低，而且使用LRUBlockCache缓存Block依然会因为JVM GC产生大量内存碎片。因此在HBase 0.98版本之后，已经不建议使用该方案。
BucketCache
SlabCache方案在实际应用中并没有很大程度改善原有LRUBlockCache方案的GC弊端，还额外引入了诸如堆外内存使用率低的缺陷。然而它的设计并不是一无是处，至少在使用堆外内存这方面给予了后续开发者很多启发。站在SlabCache的肩膀上，社区工程师设计开发了另一种非常高效的缓存方案——BucketCache。
BucketCache通过不同配置方式可以工作在三种模式下：heap，offheap和f ile。heap模式表示这些Bucket是从JVM Heap中申请的；offheap模式使用DirectByteBuffer技术实现堆外内存存储管理；f ile模式使用类似SSD的存储介质来缓存Data Block。无论工作在哪种模式下，BucketCache都会申请许多带有固定大小标签的Bucket，和SlabCache一样，一种Bucket存储一种指定BlockSize的Data Block，但和SlabCache不同的是，BucketCache会在初始化的时候申请14种不同大小的Bucket，而且如果某一种Bucket空间不足，系统会从其他Bucket空间借用内存使用，因此不会出现内存使用率低的情况。
实际实现中，HBase将BucketCache和LRUBlockCache搭配使用，称为CombinedBlock-Cache。和DoubleBlockCache不同，系统在LRUBlockCache中主要存储Index Block和Bloom Block，而将Data Block存储在BucketCache中。因此一次随机读需要先在LRUBlockCache中查到对应的Index Block，然后再到BucketCache查找对应Data Block。BucketCache通过更加合理的设计修正了SlabCache的弊端，极大降低了JVM GC对业务请求的实际影响，但其也存在一些问题。比如，使用堆外内存会存在拷贝内存的问题，在一定程度上会影响读写性能。当然，在之后的2.0版本中这个问题得到了解决，参见HBASE-11425。
相比LRUBlockCache，BucketCache实现相对比较复杂。它没有使用JVM内存管理算法来管理缓存，而是自己对内存进行管理，因此大大降低了因为出现大量内存碎片导致Full GC发生的风险。鉴于生产线上CombinedBlockCache方案使用的普遍性，下文主要介绍BucketCache的具体实现方式（包括BucketCache的内存组织形式、缓存写入读取流程等）以及配置使用方式。
1. BucketCache的内存组织形式
下图所示为BucketCache的内存组织形式，图中上半部分是逻辑组织结构，下半部分是对应的物理组织结构。HBase启动之后会在内存中申请大量的Bucket，每个Bucket的大小默认为2MB。每个Bucket会有一个baseoffset变量和一个size标签，其中baseoffset变量表示这个Bucket在实际物理空间中的起始地址，因此Block的物理地址就可以通过baseoffset和该Block在Bucket的偏移量唯一确定；size标签表示这个Bucket可以存放的Block大小，比如图中左侧Bucket的size标签为65KB，表示可以存放64KB的Block，右侧Bucket的size标签为129KB，表示可以存放128KB的Block。
HBase中使用BucketAllocator类实现对Bucket的组织管理。
1）HBase会根据每个Bucket的size标签对Bucket进行分类，相同size标签的Bucket由同一个BucketSizeInfo管理，如上图所示，左侧存放64KB Block的Bucket由65KB BucketSizeInfo管理，右侧存放128KB Block的Bucket由129KBBucketSizeInfo管理。可见，BucketSize大小总会比Block本身大1KB，这是因为Block本身并不是严格固定大小的，总会大那么一点，比如64K的Block总是会比64K大一些。
2）HBase在启动的时候就决定了size标签的分类，默认标签有(4+1)K，(8+1)K，(16+1)K...(48+1)K，(56+1)K，(64+1)K，(96+1)K...(512+1)K。而且系统会首先从小到大遍历一次所有size标签，为每种size标签分配一个Bucket，最后所有剩余的Bucket都分配最大的size标签，默认分配 (512+1)K，如下图所示。
3）Bucket的size标签可以动态调整，比如64K的Block数目比较多，65K的Bucket用完了以后，其他size标签的完全空闲的Bucket可以转换成为65K的Bucket，但是会至少保留一个该size的Bucket。
2. BucketCache中Block缓存写入、读取流程
图所示是Block写入缓存以及从缓存中读取Block的流程，图中主要包括5个模块：
BucketCache中Block缓存写入及读取流程
•RAMCache是一个存储blockKey和Block对应关系的HashMap。•WriteThead是整个Block写入的中心枢纽，主要负责异步地将Block写入到内存空间。
•BucketAllocator主要实现对Bucket的组织管理，为Block分配内存空间。
•IOEngine是具体的内存管理模块，将Block数据写入对应地址的内存空间。
•BackingMap也是一个HashMap，用来存储blockKey与对应物理内存偏移量的映射关系，并且根据blockKey定位具体的Block。图中实线表示Block写入流程，虚线表示Block缓存读取流程。
Block缓存写入流程如下：
1）将Block写入RAMCache。实际实现中，HBase设置了多个RAMCache，系统首先会根据blockKey进行hash，根据hash结果将Block分配到对应的RAMCache中。
2）WriteThead从RAMCache中取出所有的Block。和RAMCache相同，HBase会同时启动多个WriteThead并发地执行异步写入，每个WriteThead对应一个RAMCache。
3）每个WriteThead会遍历RAMCache中所有Block，分别调用bucketAllocator为这些Block分配内存空间。
4）BucketAllocator会选择与Block大小对应的Bucket进行存放，并且返回对应的物理地址偏移量offset。
5）WriteThead将Block以及分配好的物理地址偏移量传给IOEngine模块，执行具体的内存写入操作。
6）写入成功后，将blockKey与对应物理内存偏移量的映射关系写入BackingMap中，方便后续查找时根据blockKey直接定位。
Block缓存读取流程如下：
1）首先从RAMCache中查找。对于还没有来得及写入Bucket的缓存Block，一定存储在RAMCache中。
2）如果在RAMCache中没有找到，再根据blockKey在BackingMap中找到对应的物理偏移地址量offset。
3）根据物理偏移地址offset直接从内存中查找对应的Block数据。
文章基于《HBase原理与实践》一书