本文结合HBase 0.94.1版本源码，对HBase的Block Cache实现机制进行分析，总结学习其Cache设计的核心思想。
1. 概述
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。
2. 源码分析
下面是对HBase 0.94.1中相关源码（org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.LruBlockCache）的分析过程。
2.1加入Block Cache
/** Concurrent map (the cache) */
private final ConcurrentHashMap<BlockCacheKey,CachedBlock> map;
/**
* Cache the block with the specified name and buffer.
* <p>
* It is assumed this will NEVER be called on an already cached block. If
* that is done, an exception will be thrown.
* @param cacheKey block's cache key
* @param buf block buffer
* @param inMemory if block is in-memory
*/
public void cacheBlock(BlockCacheKey cacheKey, Cacheable buf, boolean inMemory) {
CachedBlock cb = map.get(cacheKey);
if(cb != null) {
throw new RuntimeException("Cached an already cached block");
}
cb = new CachedBlock(cacheKey, buf, count.incrementAndGet(), inMemory);
long newSize = updateSizeMetrics(cb, false);
map.put(cacheKey, cb);
elements.incrementAndGet();
if(newSize > acceptableSize() && !evictionInProgress) {
runEviction();
}
}
/**
* Cache the block with the specified name and buffer.
* <p>
* It is assumed this will NEVER be called on an already cached block. If
* that is done, it is assumed that you are reinserting the same exact
* block due to a race condition and will update the buffer but not modify
* the size of the cache.
* @param cacheKey block's cache key
* @param buf block buffer
*/
public void cacheBlock(BlockCacheKey cacheKey, Cacheable buf) {
cacheBlock(cacheKey, buf, false);
}
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