HBase的Block Cache实现机制分析

原文在这里:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/09/24/hbase-block-cache-mechanism.html

HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。

• 写请求会先写入Memstore，Regionserver会给每个region提供一个Memstore，当Memstore满64MB以后，会启动 flush刷新到磁盘。当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。
• 读请求先到Memstore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入BlockCache。由于BlockCache采用的是LRU策略，因此BlockCache达到上限(heapsize * hfile.block.cache.size * 0.85)后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。

一个Regionserver上有一个BlockCache和N个Memstore，它们的大小之和不能大于等于heapsize * 0.8，否则HBase不能正常启动。

默认配置下，BlockCache为0.2，而Memstore为0.4。在注重读响应时间的应用场景下，可以将 BlockCache设置大些，Memstore设置小些，以加大缓存的命中率。

HBase RegionServer包含三个级别的Block优先级队列：

• Single：如果一个Block第一次被访问，则放在这一优先级队列中；
• Multi：如果一个Block被多次访问，则从Single队列移到Multi队列中；
• InMemory：如果一个Block是inMemory的，则放到这个队列中。

以上将Cache分级思想的好处在于：

• 首先，通过inMemory类型Cache，可以有选择地将in-memory的column families放到RegionServer内存中，例如Meta元数据信息；
• 通过区分Single和Multi类型Cache，可以防止由于Scan操作带来的Cache频繁颠簸，将最少使用的Block加入到淘汰算法中。

默认配置下，对于整个BlockCache的内存，又按照以下百分比分配给Single、Multi、InMemory使用：0.25、0.50和0.25。

注意，其中InMemory队列用于保存HBase Meta表元数据信息，因此如果将数据量很大的用户表设置为InMemory的话，可能会导致Meta表缓存失效，进而对整个集群的性能产生影响。