HBase万字详细原理解析

2023-12-31 18:19:16

HBase超详细原理解析

文章目录

HBase超详细原理解析
一、HBase数据模型
- 1.1 逻辑视图与物理视图
- 1.2 多维稀疏排序Map
二、HBase相关数据结构
- 2.1 LMS树索引
- 2.2 布隆过滤器
三、RegionServer核心模块
四、HBase读写流程
- 4.1 HBase写入流程
- 4.2 HBase读取流程
五、HBase负载均衡(Region迁移和分裂)
- 5.1 Region迁移
- 5.2 Region分裂
六、HBase协处理器(Coprocessor)
七、BulkLoad功能
八、HBase系统调优
九、HBase缓存设计总结

一、HBase数据模型

从逻辑视图来看。HBase中的数据是以表形式进行组织的，和关系型数据库中的表相同，HBase中的表也由行和列构成。但从物理视图来看，HBase是一个Map，由键值对(K，V)构成，不过与传统的Map不同的是HBase是一个稀疏的、分布式的、多维排序的Map。

1.1 逻辑视图与物理视图

首先看HBase中的基本概念：

table：表，一个表包含多行数据。
row：行，一行数据包含唯一标识rowkey(按字典序升序排列)、多个column以及对应的值。
column：列，与关系型数据库的列不同的是，HBase中的column由column family(列簇)以及qualifier(列名)两部分组成。一个列簇下可以设置任意多个qualifier，这也是HBase的列可以动态增加。
cell：单元格，由五元组组成(row,column,timestamp,type,value)组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型，timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以KV结构存储的，其中(row,column,timestamp,type)是K，value字段对应V。
timestamp：时间戳，每个cell在写入HBase的时候都会默认分配一个时间戳作为cell版本。因此，同一个rowkey、column下可以存在多个value，这些value使用timestamp作为版本号，版本越大，表示数据越新。

上述概念所组成的HBase逻辑视图如下图所示：

总结上述的概念，HBase逻辑视图中最重要的概念是：

HBase引入列簇概念，使得列簇下的列可以动态扩展

HBase使用时间戳实现了数据的多版本支持

而物理视图如下：
HBase中的数据是按照列簇存储的，即将数据按照列簇分别存储在不同的目录中。

rowkey	timestamp	columnfamily:f1
rowkey1	t2	f1:qualifier1=value1
rowkey1	t1	f1:qualifier2=value2

从物理视图中可以知道HBase底层存储是列簇式存储。
这里简单解释下数据库各种存储方式：
1、行式存储，例如MySQL这类关系型数据库，一行数据存储在一起，所以擅长按行进行数据操作(擅长OLTP)；
2、列式存储，例如CK、Parquet文件等，每列数据存储在一起，擅长查询某些列的请求(擅长OLAP)；
3、列簇式存储，介于行式和列式存储的一种方式(一部分列存储在一起)，考虑极端情况这种方式可以退化成行式和列式存储。(HBase还是擅长于OLTP场景)

1.2 多维稀疏排序Map

如上节提及的每个cell都是KV存储的，这个结构在数据库中实际是以KV结构存储的，即(row,column family,column qualifier,timestamp,type) -> value。根据这个映射关系来解释多维、稀疏、排序、分布式等关键词：

多维：多维这个关键词好理解，K是复合结构由(row,column family,column qualifier,timestamp,type)组成。
稀疏：稀疏是HBase的重大优势，在传统关系型数据库中如果某行有值为空，则需要用NULL值填充，这就产生了巨大的空间浪费。而HBase对于空值不需要填充，这也成为HBase列扩展的重要条件。
排序：构成HBase的KV在同一个文件中都是有序的，按照(row,column family,column qualifier,timestamp,type)从左向右的字段的字典序进行排序(其中，时间戳是大的在前)。
分布式：构成HBase的所有Map分布在整个集群中。

二、HBase相关数据结构

2.1 LMS树索引

HBase索引主要由两部分构成：内存部分和磁盘部分。内存部分是一个 ConcurrentSkipListMap，KV为字节数组。数据写入时是直接写入MemStore中，随着不断写入，内存到达一定阈值时，把内存部分数据flush到磁盘中，形成一个有序的数据文件，这样磁盘中会存在多个局部有序的数据文件。

从上面过程中更细节的内容是：

为了flush不影响写入性能，flush时会为当前MemStore进行快照，不再允许新的数据写入，同时重新开辟一个内存空间作为MemStore让新的数据写入(HDFS中flush做法类似，也是双缓冲的设计)。

在数据写入磁盘过程中LSM树全部是通过append操作(磁盘顺序写) 来实现数据写入的，磁盘顺序写对写入及其友好。

LSM树顺序写入形成的过多有序文件在读取的时候需要大量的多路归并，来查找一个列簇中全局符合条件的数据。所以文件数量过多会导致磁盘随机读取次数增大，影响读取性能。因此，HBase设置了一定的策略来对多个hfile进行异步多路归并：(1)minor compact：少数小文件合并，但无法清楚delete操作（2）major compact：将所有hfile一次性多路归并成一个文件，时间长且需要IO带宽大，适合周期性跑。

2.2 布隆过滤器

布隆过滤器由一个长度为N的01数组组成。对集合中的每个元素做K次哈希，每次哈希对N取模得到一个角标，此角标上的值置为1。上图即为每个元素做3次哈希得到的布隆过滤器(多次哈希除第一次外的其他可以用位操作来实现比较高效)，从w的三次哈希结果来看，其中一个为0，说明这个集合中一定不存在w。由此，得到布隆过滤的存在性结果：

元素可能存在于集合中

元素一定不存在集合中

正是因为布隆过滤器以极小的空间，就能给出元素可能存在和肯定不存在的存在性判断，使得HBase在get进行读取时提前过滤不必要的数据块，节省了大量磁盘IO。但是，scan操作由于Key值不确定，无法直接通过布隆过滤器进行优化，然而，有些场景仍然可以，比如拼接rowkey的前缀扫描可以优化，因为需要扫描的前缀Key时固定的。

三、RegionServer核心模块

一个RegionServer由一个或多个HLog、一个BlockCache、一个或多个Region组成。一个Region由一个或多个Store组成，Store个数由列簇数量决定。每个Store包含一个MemStore和多个Hfile，如前文所述Memstore是数据写入内存，到达一定阈值后会落盘成为Hfile(定制化格式数据存储文件，有序KV的Block+元数据Block+索引Block)。

3.1 HLog

主要用于HBase系统故障和主从复制。类似于HDFS，默认情况下所有写入、更新和删除数据都先以追加形式写入HLog，再写入MemStore。HLog为了保证行级事务，每条记录都是一个行级事务的操作。
HBase会开启一个线程来定时滚动HLog，这样能够让过期HLog以文件的形式被删除。当HLog对应的Memstore落盘后，会被放入oldWALs文件夹中，在对应的TTL后被删除。

3.2 MemStore

如前面数据结构所介绍的，HBase基于LSM树模型实现，所有数据写入操作首先会顺序写入HLog中，然后写入MemStore中，当Memstore中数据大小超过一定阈值后将数据以Hfile的形式顺序写入磁盘。其更细节的作用见下文——Hbase缓存设计总结。

3.3 HFile

HFile物理上由各种不同类型的Block组成（Trailer Block、Meta Block、Data Block、Bloom Block等），但其数据结构都相同都由BlockerHeader 和 BlockerData组成。
其中比较有意思的Block是：

DataBlock：以KV结构存储，每个KV包含KeyLength、ValueLength、Key、Value，其中Key是之前介绍过的(row,column family,column qualifier,timestamp,type)与每个字段长度紧凑存储。

Bloom Index Block：由于HFile合并过大后导致对应Bloom过滤器也过大，不合适一次性加载到内存。所以HFileV2时做了Bloom过滤器的拆分(多个连续的Key使用一个位数组在Data Block间插入Bloom Block)，根据Key查询时先找到对应的位数组加载到内存，这样降低了内存开销。

索引相关Block：跟Bloom过滤器一样的问题，HFile过大导致索引过大一次性加载到内存开销太大，所以要建立多级索引，与之相关的Block有Root Index Block、Intermediate Index Block、Leaf Index Block(实际Bloom Index Block就是一种Root Index Block，而Bloom Index就是一种Leaf Index Block)，索引结构如下图所示(是不是有Trie树的即视感～):

一句话总结HFile索引：加快顺序大文件的随机查找——多级索引

3.4 BlockCache

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，以最大可能避免IO开销。类似Redis作为部署在数据库上层的缓存结构，HBase也设计了BlockCache读缓存结构。BlockCache是用于缓存Block的(就是HFile中的最小数据单元Block)，并且每个RegionServer只有一个BlockCache，同时，设计有缓存淘汰策略(默认是LRU)。详细的缓存实现和LRU缓存淘汰策略的劣势见下文——Hbase缓存设计总结。

四、HBase读写流程

4.1 HBase写入流程

首先，HBase采用的是LSM树架构，所以适用于读多写少的场景。并且其服务端没有实现提供数据update、delete的接口，这些操作全部被写入操作代替，通过数据版本和数据类型来实现数据的更新和删除。

写入主要分为三个流程：

客户端处理阶段：
（1）客户端将要写入的数据添加到本地缓冲区中，符合一定条件就异步批量提交。
（2）客户端根据写入的表和rowkey查找本地缓存中是否有对应Region信息和对应RS，如果有则直接发起请求。否则，到ZK上查找mate表所在RS，访问对应RS得到rowkey所在RS和Region信息，结果返回后客户端会将其缓存在本地。
（3）客户端将请求经过Protobuf序列化后发送给对应RS。
Region写入阶段：数据写入Region可抽象为追加写入HLog和随机写入MemStore两步。
（1）追加写入HLog：HLog写入由写入本地缓存、本地缓存写入文件系统、数据同步到磁盘三个阶段组成。是一个很典型的流水线生产者消费者模型，但用最常规的加锁、同步来实现并发性能并不好。所以，但前版本HBase使用无锁有界队列来完成，生产线程有序将写入任务封装后放入队列，消费线程只有一个，它根据队列中对象类型有序执行对应操作(有点像Actor模型)。
（2）随机写入MemStore：如前文所说，MemStore内维护ConcurrentSkipListMap(支持大规模并发)来存储KV数据来维护有序性。在放入跳表前，要通过MSLAB机制先放入堆中的Chunk数组(避免内存碎片引发频繁Full GC)中，再写入跳表中。
MemStore flush阶段：flush触发主要是MS内存到阈值了flush阶段一般分为三步
（1）prepare阶段：遍历当前Region中的所有MemStore，为其中的跳表做一个快照，然后创建新的跳表来写入新的数据。期间创建快照有个锁来阻塞写入操作，但过程很快。
（2）flush阶段：遍历所有MemStore，将生成的跳表快照持久化为临时文件到 .tmp目录下。这个阶段设计磁盘IO所以较慢。
（3）commit阶段：遍历所有MemStore，将flush阶段生成的临时文件移动到对应ColumnFamily目录下，并更新映射关系，最后清空prepare阶段生成的快照。

4.2 HBase读取流程

一方面，由于HBase范围查询会涉及多个Region、多个缓存甚至多个HFile；另一方面，HBase为了写入性能，将各种数据操作都以写入的形式存储，但在读取的时候就要做大量的过滤。所以读取流程主要为三步：Client-Server读取交互逻辑、过滤淘汰不符合查询条件的HFile、从HFile中读取待查找Key。

Client-Server读取交互逻辑：
客户端如何根据指定的表和rowkey找到对应的RS，在前文写入流程中已经详细描述(先本地缓存找meta表，无则请求ZK找，连接meta表所在RS然后根据meta表提供的信息连接对应的RS)。
实际上读取请求都可以看作是一次scan操作(get请求就是单行的scan)，而scan操作在HBase中被设计成多次的RPC请求。这样首先是因为scan可能涉及大量的数据传输单次RPC完成一次scan请求会导致集群网络资源短时间被大量占用；其次，一次返回一次scan结果可能会导致客户端的OOM。所以，客户端会调用Result.next()来查询是否还有缓存数据，没有的话就发起一次RPC请求。
Server端scan框架体系下过滤与HFile查找Key的过程：
一次scan操作可能会同时扫描一张表的多个Region，对于这种扫描，客户端会根据meta表将扫描范围进行划分，分别请求对应的RegionServer。RegionServer根据get/scan请求做了两件事情：首先构建scanner体系；然后执行next函数获取KeyValue，并对其进行条件过滤。

（1）RegionServer中的Scanner体系如上图所示，其中RegionScanner和StoreScanner都是调度管理的，而负责查找的是StoreFileScanner和MemStoreScanner。一个Region中有多少个列簇就有多少个StoreScanner，Store中有多少个HFile就有多少个StoreFileScanner和一个对应的MemStoreScanner。
（2）在Scanner体系构建完成后，每个StoreFileScanner会过滤肯定不符合的HFile文件来减少不必要的查询(时间范围过滤、rowkey范围过滤、布隆过滤器)。
（3）过滤完可能存在rowkey的Scanner会seek到startKey，如果没找到，就查找扫描范围中的下一个rowkey。查找HFile就是根据HFile索引树定位目标Block(此时已经和HDFS建立了读文件的连接，持有了FSDataInputStream)，优先查询BlockCache是否缓存了此Block，未查询到就再读HFile文件连接NameNode返回的对应HDFSBlock的DataNode地址，根据Block偏移量seek到对应的Block。

这里有个比较有意思的小知识：为什么HDFSBlock大小为128M，HbaseBlock大小为64K？
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HDFSBlcok较大是为了存储大文件，因为小文件会使NameNode元数据空间太大，使得NameNode成为集群性能瓶颈。而HBase的缓存策略事Block级别的，Block过大会使得缓存耗尽和缓存效率低下。

（4）在每个Store上根据所有Scanner扫描到的数据构建一个小顶堆，来保证输出扫描结果输出的有序性。

五、HBase负载均衡(Region迁移和分裂)

5.1 Region迁移

HBase的Region迁移是非常轻量级的操作，因为HBase的数据实际存储在HDFS上，Region迁移过程中不需要迁移实际数据，只需要将读写服务迁移即可。

Region的迁移是一个在源RegionServer unassign并在目标RegionServer assign的操作，涉及Master、RegionServer和ZooKeeper三个组件的合作：

Master负责维护Region在整个操作过程中的状态变化，起到枢纽作用。
RegionServer负责接收Master指令执行具体的assign/unassign操作，实际是打开和关闭Region操作。
ZooKeeper负责存储操作过程中的事件信息。Zookeeper有一个路径为/hbase/region-in-transition的节点，一旦Region发生unssign操作，就会在这个节点下生成一个子节点(内容是事件经过系列化的字符串)，并且Master会在这个子节点上创建Watcher，一旦有任何事件发生，Master会监听到并更新Region状态。

正因为Region迁移是多步且需要多方协同更新信息的过程，迁移期间Region必然会出现短暂RIT状态。

5.2 Region分裂

寻找切分点：Region切分策略会触发Region切分，切分开始之后的第一件事是寻找切分点(splitpoint)。切分点的定义是整个Region中最大Store中的最大文件最中心的一个Block的首个rowkey，而定位到的rowkey如果是文件的首个或者最后一个rowkey则认为没有分裂点。
HBase将整个切分过程包装成了一个事务，意图能够保证切分事务的原子性。整个分裂事务过程分为三个阶段：prepare、execute、rollback。
（1）prepare阶段：
在内存中初始化两个子Region(HRegionInfo对象)，包含tableName、regionName、startkey、endkey等信息。同时会生成一个transaction journal，这个对象用来记录切分的进展，具体见rollback阶段。
（2）execute阶段（重点）：

RegionServer将ZooKeeper节点 /region-in-transition 中该Region的状态改为SPLITING。

Master通过 watch 节点/region-in-transition检测到Region状态改变，并修改内存中Region的状态(在Master页面RIT模块就可以看到Region执行split的状态信息)。

在HDFS父存储目录下新建临时文件夹 .split。

关闭父Region。父Region关闭数据写入并将MemStore中数据flush到磁盘。(在此期间的客户端请求会抛出异常)

在 .split 文件夹下新建两个子文件夹，daughter A和daughter B，并在文件在中生成reference文件，分别指向父Region中对应文件(reference文件命名——父Region对应HFile.父Region，内容不是用户数据而是splitpoint和表示上半部分的boolen值true或者下半部分的false)。

父Region分裂为两个子Region后，将daughter A、daughter B拷贝到RegionServer根目录下，形成两个新的Region。

父Region通知修改 hbase.meta 表后下线，不再提供服务。下线后父Region在meta表中的信息并不会马上删除，而是标注split列、offline列为true，并记录两个子region。

RegionServer开启两个子Region接收请求，并将两个子Region信息加入meta表中。此时，客户端能够感知到新的Region并请求。

RegionServer将ZK对应节点中的状态改为SPLIT。Master感知到后更新内存中的信息。

上面要注意的点是，Region分裂没有移动源Region数据，子Region根据reference文件在原Region定位数据。而子Region迁移是在Major Compaction时完成的，完成迁移后，子Region目录中的reference文件删除，而父Region会被Master启动的线程回收。

（3）rollback阶段：
如果execute阶段出现了异常，则执行rollback操作。回滚会根据execute阶段中分裂的子阶段保存的状态(整个过程是一个状态机)对应清除垃圾数据。

六、HBase协处理器(Coprocessor)

Coprocessor就是用于大量数据返回客户端的场景，由于带宽和客户端内存限制，将客户端的计算代码迁移到RegionServer服务端执行。
Coprocessor主要分为 Observer 和 Endpoint：

Observer Coprocessor类似于MySQL的触发器。它提供了钩子让用户能在特定事情发生之前或者之后得到执行。比如在put或get等操作前检查用户的权限。

Endpoint Coprocessor类似于MySQL中的存储过程。它允许将用户代码下推到数据层执行。过程类似于一个mapreduce，在服务端进行map操作，结果返回客户端进行reduce操作。比如，协处理器在每个Region范围内求最大值，将每个Region的最大值返回给客户端，客户端得到的是一个轻量级的数据可以再处理。

由上面可以知道，Observer是对用户透明的，而Endpoint需要用户显式调用。

Coprocessor有 静态加载 和 动态加载 两种方式，静态加载需要在HBase集群启动时加载，一般用于系统级协处理器；动态加载可以通过Shell、代码中HTableDiscriptor中添加等，一般是一个表的所有Region使用的协处理器。

七、BulkLoad功能

BulkLoad主要用于在HDFS上的海量数据(常见的是Hive报表)导入HBase中。BulkLoad使用MapReduce将待写入数据转换为HFile文件，再直接将这些HFile文件加载到在线集群中。这种方法对HBase集群对外服务几乎不产生任何影响。
BulkLoad主要分为两个阶段——HFile生成阶段 和 HFile导入阶段

HFile生成阶段：这个阶段会运行一个MapReduce任务，Mapper需要自己实现，将HDFS文件中的数据读出后组合成复合KV(其中，Key是rowkey，Value可以是KeyValue对象、Put对象、Delete对象等)；Reducer由HBase实现，通过方法HFileOutputFormat2进行配置并为每个Region生成一个对应的HFile文件。
HFile导入阶段：HFile准备就绪后，可以使用completebulkload将HFile加载到在线HBase集群。

八、HBase系统调优

8.1 HBase GC调优

HBase中对象都逃不开JVM内存管理的范畴，即使采用了MemStoreLAB(MemStore Local Allocation Buffer)与Chunk Pool、BlockCache的堆外内存等优化方法。所以，应当着眼于GC优化方面。
首先，HBase中的对象除了RPC的相关对象随着连接结束而消亡外，其他的存在于MemStore、BlockCache中的对象多数都是缓存对象，这也使得HBase对象表现出长寿对象较多的特性。又因为HBase的堆较大，于是，GC调优方面要着眼于GC要在RPC类短寿对象在新生代淘汰；减少老年代对象数量。

HBase常用的垃圾回收器为CMS和G1，其中CMS由于标记清除算法无法避免Full GC的产生，而G1基于标记整理并且是增量式的回收方式所以可以减少Full GC并且适合大的堆内存。

8.2 HBase操作系统调优

下面的优点啰嗦了，一句话数据库对响应要求高，尽量减少内存swap。

关于Linux swap虚拟内存：数据库系统一般对操作系统系统的虚拟内存"不待见"，原因是数据库系统一般对响应延迟比较敏感，如果使用swap代替内存，数据库性能必然会下降；分布式数据库某个节点宕机重启能够恢复，但如果某个节点由于交换内存使得进程一直存在但系统不可用，那么这对于分布式系统来说确是致命的。对HBase所在节点优化可以设置操作系统尽可能降低swap影响。
关于CPU的NUMA结构：这个结构实际上是为了实现CPU间的“内存隔离”，各个CPU的专属内存不足时会优先swap，而不是去查看远区内存是否有空闲(跨越总线内存访问性能低)。HBase推荐内存分配策略将内存页打散分配到不同CPU区域中，并且改进内存回收策略为CPU本地内存不够用情况下优先去其他内存区域分配内存。
关闭THP：操作系统内存分页很小，在内存较大的服务器上页表也是GB级别的。所以有了Huge Pages较大的页替代传统的小页来管理内存。而THP是动态Huge Pages管理策略，在运行期分配管理大页，会有一定程度的分配延时，对追求响应延时的数据库系统来说不可接受。所以关闭THP特性。

8.3 HBase性能优化

1.读写请求均匀分配在各个RegionServer上(避免热点问题)

优化点：RowKey散列化，同时建表必须进行预分区。

打散rowkey的方法：MD5散列、随机前缀、某些如电话号码的可以反转存储。

预分区：在建表时就指定多个Region与其rowkey范围，避免rowkey往一个Region写产生热点问题；减少Region分裂次数对集群资源的占用。

·
2. HFile数量控制和Compaction频率控制

优化点：HFile参数设置要合理，并关闭自动Major Compaction改为低峰期手动触发

Region中HFile数量过多会导致检索时IO次数过多，增加读取延迟。但频繁合并开销过大，并且一旦合并后Region大小超过阈值又会触发Region分裂，增加了很多IO开销。

·
3.减少数据量

优化点：

任何业务都应当设置布隆过滤器，查询时显式指定列簇或列；
数据存储压缩，一般推荐使用Snappy压缩；
表设计时rowkey、cloumn等名称尽量精简，减少KV存储时的数据量。

4.大量离线数据导入使用BulkLoad

九、HBase缓存设计总结

9.1 客户端Meta表缓存机制

首先，要知道一件事，HBase中的一张表是多个Region构成的，而这些Region分布在整个集群的RegionServer上。客户端操作数据时，需要确定数据在哪个Region上，再去找到对应的RegionServer读数据。因此，HBase有一张特殊的表hbase:meta存在其中一个RegionServer上，且此表只有一个Region(确保mate表多次操作的原子性，Region级事务)。而客户端首次是通过Zookeeper中的/hbase/meta-region-server这个ZNode来确定meta表在哪个RegionServer上的。
上面知道了meta表是单个Region的，存在一个RegionServer上，那么并发访问的时候这个节点必定顶不住。所以**，HBase设计了meta表的Region信息缓存在客户端本地上**。这使得除了初期的访问会请求meta表，后期的访问几乎不用请求meta表，客户端分担了绝大部分的Region定位流量压力。是HBase并发访问能力强的一个重要措施。

9.2 RegionServer中的写缓存MemStore

MemStore的作用和意义：

将一次随机IO写入转换成一次顺序IO写入（HLog写入）+ 一次内存写入，使得写入性能提升。(大数据领域对写入性能要求高的数据库系统都会采用这种写入方式，缺点就是磁盘碎片大)

HFile中数据是按照Key排序的，这样能够在读取时极大提升读取效率(文件级别建立索引树)。当然落盘的有序要基于内存中的有序(类似MR中Map阶段溢写前的排序)，实现就是两套ConcurrentSkipListMap(底层CAS机制保证并发安全)，在溢写时写入切换到另一个跳表。

MemStore缓存的最近写入数据，对很多业务场景来说，数据被读取的概率很大，这对读取性能的提升至关重要。

数据写入HFile前，可以在内存中对KV数据进行一些高级优化。比如，MemStore可以在写入前按照业务数据保留版本，丢弃部分老版本数据，减少冗余存储。

MemStore的缺陷与：
RegionServer作为一个JVM进程，所有Region和其列簇对应的Store都是在同一进程下，因此所有MemStore都是共享Heap的。那么这会导致Heap不断产生内存碎片，最后不得已触发Full GC来整理碎片导致长时间停顿，导致JVM频繁Full GC。
为缓解频繁Full GC的问题，HBase借鉴了TLAB的内存管理方式，使用MSLAB本地分配缓存管理方式，通过顺序化分配内存、内存数据分块等特性使得内存碎片粒度更粗，有效改善了Full GC频繁的情况。但是仅仅如此还不够，每个内存分块称为一个Chunk(数组)，每次写入都是单独申请Chunk写完后JVM需要对其进行垃圾回收，这样导致了频繁的Minor GC，同时增加了进入老年代的Chunk数量，又导致了频繁的Major GC。可以用一个Chunk Pool来管理Chunk，实现Chunk数组的重用，并且减少GC的频率。

9.3 RegionServer中的读缓存BlockCache

如上文所述，BlockCache是用于缓存Block来拦截查询HFile的读数据请求的。
对于热点数据的缓存淘汰策略，默认使用的是LRU策略。但是这个策略实现简单，但有其缺点：
LRU策略用一个ConcurrentHashMap管理BlockKey到Block的映射关系，当Cache总量到达一定阈值后，会启动缓存淘汰机制。缓存淘汰的Block取决于PriorityQueue(小顶堆)中最近被使用次数最少Block。
实现较为简单，但是问题也较为明显，热点数据常驻内存(堆中的老年代)，在Block被淘汰后会被CMS GC(标记清除算法)，产生大量内存碎片，使得一段时间后发生Full GC，同时大内存使得Full GC的stop-the-world的情况更加严重。
基于以上的问题，HBase后续做的优化是使用BucketCache，最大的特点是使用堆外内存和**存储不同尺寸Block的Bucket(注Bucket尺寸都一样)**来存储Block。经常与LRUBlockCache搭配使用，LRUBlockCache存储Index Block与Bloom Block，BucketCache存储Data Block，一次随机读先到LRUBlockCache查找索引和Bloom过滤器，再去BucketCache找数据块。

本文主要参考自《HBase原理与实践》胡争范欣欣著。强烈建议看原文，写的真的很不错～

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