网易视频云是网易公司旗下的视频云服务产品，以Paas服务模式，向开发者提供音视频编解码SDK和开放API，助力APP接入音视频功能。现在，网易视频云的技术专家给大家分享一篇技术性文章，本文在上文的基础上深入BlockCache内部，对各种BlockCache方案具体工作原理进行详细分析。Note：因为SlabCache方案在0.98版本已经不被建议使用，因此本文不针对该方案进行讲解；至于LRU方案和Bucket方案，因为后者更加复杂，本文也会花更多篇幅详细介绍该方案的实现细节。
LRUBlockCache
LRUBlockCache是HBase目前默认的BlockCache机制，实现机制比较简单。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。需要特别注意的是，HBase系统元数据存放在InMemory区，因此设置数据属性InMemory = true需要非常谨慎，确保此列族数据量很小且访问频繁，否则有可能会将hbase.meta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
系统在每次cache block时将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。系统设置三个MinMaxPriorityQueue队列，分别对应上述三个分层，每个队列中的元素按照最近最少被使用排列，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（Conccurent Mark Sweep，一种标记清除算法），然而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Full GC。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。大家知道Full GC是会将整个进程暂停的（称为stop-the-wold暂停），因此长时间Full
GC必然会极大影响业务的正常读写请求。也正因为这样的弊端，SlabCache方案和BucketCache方案才会横空出世。
BucketCache
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。
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，如下图中黄色矩形所示，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。
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，左侧存放64KB block的bucket由65KB BucketSizeInfo管理，右侧存放128KB block的bucket由129KB BucketSizeInfo管理。
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被用完了以后，其他size标签的完全空闲的bucket可以转换成为65K的bucket，但是至少保留一个该size的bucket。
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；WriteThead是整个block写入的中心枢纽，主要负责异步的写入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；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缓存写入流程
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并发的执行异步写入，每个WriteThead对应一个RAMCache;
3. 每个WriteThead会将遍历RAMCache中所有block数据，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（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；
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
1. 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；
2. 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；
3. 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；
BucketCache工作模式
BucketCache默认有三种工作模式：heap、offheap和file；这三种工作模式在内存逻辑组织形式以及缓存流程上都是相同的，参见上节讲解。不同的是三者对应的最终存储介质有所不同，即上述所讲的IOEngine有所不同。
其中heap模式和offheap模式都使用内存作为最终存储介质，内存分配查询也都使用Java NIO ByteBuffer技术，不同的是，heap模式分配内存会调用byteBuffer.allocate方法，从JVM提供的heap区分配，而后者会调用byteBuffer.allocateDirect方法，直接从操作系统分配。这两种内存分配模式会对HBase实际工作性能产生一定的影响。影响最大的无疑是GC ，相比heap模式，offheap模式因为内存属于操作系统，所以基本不会产生CMS GC，也就在任何情况下都不会因为内存碎片导致触发Full
GC。除此之外，在内存分配以及读取方面，两者性能也有不同，比如，内存分配时heap模式需要首先从操作系统分配内存再拷贝到JVM heap，相比offheap直接从操作系统分配内存更耗时；但是反过来，读取缓存时heap模式可以从JVM heap中直接读取，而offheap模式则需要首先从操作系统拷贝到JVM heap再读取，显得后者更费时。
file模式和前面两者不同，它使用Fussion-IO或者SSD等作为存储介质，相比昂贵的内存，这样可以提供更大的存储容量，因此可以极大地提升缓存命中率。
BucketCache配置使用
BucketCache方案的配置说明一直被HBaser所诟病，官方一直没有相关文档对此进行介绍。本人也是一直被其所困，后来通过查看源码才基本了解清楚，在此分享出来，以便大家学习。需要注意的是，BucketCache三种工作模式的配置会有所不同，下面也是分开介绍，并且没有列出很多不重要的参数：
heap模式
<hbase.bucketcache.ioengine>heap</hbase.bucketcache.ioengine>
//bucketcache占用整个jvm内存大小的比例
<hbase.bucketcache.size>0.4</hbase.bucketcache.size>
//bucketcache在combinedcache中的占比
<hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>0.9</hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>
offheap模式
<hbase.bucketcache.ioengine>offheap</hbase.bucketcache.ioengine>
<hbase.bucketcache.size>0.4</hbase.bucketcache.size>
<hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>0.9</hbase.bucketcache.combinedcache.percentage>
file模式
<hbase.bucketcache.ioengine>file:/cache_path</hbase.bucketcache.ioengine>
//bucketcache缓存空间大小，单位为MB
<hbase.bucketcache.size>10 * 1024</hbase.bucketcache.size>
//高速缓存路径
<hbase.bucketcache.persistent.path>file:/cache_path</hbase.bucketcache.persistent.path>
总结
HBase中缓存的设置对随机读写性能至关重要，本文通过对LRUBlockCache和BucketCache两种方案的实现进行介绍，希望能够让各位看官更加深入地了解BlockCache的工作原理。BlockCache系列经过两篇内容的介绍，基本已经解析完毕，那在实际线上应用中到底应该选择哪种方案呢？