1 LRU Cache
LRUBlockCache是目前hbase默认的BlockCache机制，实现机制也比较简单，是使用一个ConcurrentHashMap管理BlockKey到Block的映射关系，缓存Block只需要将BlockKey和对应的Block放到该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BlockCache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，需要关注三点：
- 1.缓存分层策略
Hbase在LRU缓存基础上，采用了缓存分层设计，将整个BlockCache分为三个部分：single-access、mutil-access和inMemory。需要注意的是，Hbase系统的元数据放在InMemory区，因此设置数据属性InMemory=true需要非常谨慎，确保此列簇数据量很小且访问频繁，否则可能将hbase.meta元数据基础内存，严重影响所有业务性能。 - 2.LRU淘汰算法实现
系统在每次cache block时将BlockKey和Block放入hashmap后会检查BlockCache总量是都达到阈值，如果达到阈值，就会缓解淘汰线程对Map中的Block进行淘汰。系统设置了三个MinMaxPiorityQueue队列，分别对应上述三个分层，每个队列中的原始按照最近最少使用排列，系统会优先poll出最近最少使用的元素，将其对应的内存释放.可见，三个分层中的Block会分别执行LRU淘汰算法进行淘汰。 - 3.LRU方案优缺点
LRU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mutil-access区，基本上就伴随着对应的内存对象从young区到old区，晋升到old区的Block被淘汰后会变为内存垃圾，最终由CMS回收掉,会造成性能问题。由于此，BucketCache方案才会横空出世。
2 Bucket Cache
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，因此不会出现因为出现大量碎片导致Full GC的情况发生。本节主要介绍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）以及如何配置使用BucketCache。
2.1内存组织形式
下图是BucketCache的内存组织形式图，其中上面部分是逻辑组织结构，下面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，如下图中黄色举行所示，每个bucket的大小默认都为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；而size标签表示这个bucket可以存放的block块的大小，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。
Bucket组织对应物理结构.png
Hbase中使用BucketAllocator类实现对Bucket的组织管理：
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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，左侧存放64KB block的bucket有65KB BucketSizeInfo管理，右侧存放128KB block有129KB BucketSizeInfo管理。
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hbase在启动的时候就决定了size标签分类，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：
bucket预分配.png
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Bucket的size标签可以动态调整，比如64K的block数目比较多，65K的bucket被用完以后，其他size标签的完全空闲的bucket可以转换为65K的bucket，但是至少保留一个该size的bucket。
3 Block缓存写入、读取流程
下图是block写入缓存以及从缓存中读取block的流程示意图，图中主要包括5个模块，其中RAMCache是一个存储blockkey和block对应关系的hashmap；WriteThread是整个block写入的中心枢纽，主要负责一异步写入block到内存空间；BucketAllocator在上一节详细介绍过，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，主要实现将block数据写入对应地址的内存空间中；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，用来根据blockkey定位具体的block；其中紫线表示cache block流程，绿线表示get block流程。
block读写流程.png
Block缓存写入流程
- 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；
- WriteThead从RAMCache中取出所有的block。和RAMCache相同，HBase会同时启动多个WriteThead并发的执行异步写入，每个WriteThead对应一个RAMCache;
- BucketAllocator会选择与block大小对应的bucket进行存放（具体细节可以参考上节‘内存组织形式’所述），并且返回对应的物理地址偏移量offset；
- 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；
- 写入成功后，将类似<blockkey,offset>这样的映射关系写入BackingMap中，方便后续查找时根据blockkey可以直接定位；
Block缓存读取流程 - 首先从RAMCache中查找。对于还没有来得及写入到bucket的缓存block，一定存储在RAMCache中；
- 如果在RAMCache中没有找到，再在BackingMap中根据blockKey找到对应物理偏移地址offset；
- 根据物理偏移地址offset可以直接从内存中查找对应的block数据。
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