本文主要介绍HBase的读写路径机制
HBase 写路径工作机制
在HBase 中无论是增加新行还是修改已有的行，其内部流程都是相同的。HBase 接到命令后存下变化信息，或者写入失败抛出异常。默认情况下，执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log，也称HLog）和MemStore。HBase 的默认方式是把写入动作记录在这两个地方，以保证数据持久化。只有当这两个地方的变化信息都写入并确认后，才认为写动作完成。
MemStore 是内存里的写入缓冲区，HBase 中数据在永久写入硬盘之前在这里累积。当MemStore 填满后，其中的数据会刷写到硬盘，生成一个HFile。HFile 是HBase 使用的底层存储格式。HFile 对应于列族，一个列族可以有多个HFile，但一个HFile 不能存储多个列族的数据。在集群的每个节点上，每个列族有一个MemStore。
大型分布式系统中硬件故障很常见，HBase 也不例外。设想一下，如果MemStore还没有刷写，服务器就崩溃了，内存中没有写入硬盘的数据就会丢失。HBase 的应对办法是在写动作完成之前先写入WAL。HBase 集群中每台服务器维护一个WAL 来记录发生的变化。WAL 是底层文件系统上的一个文件。直到WAL 新记录成功写入后，写动作才被认为成功完成。这可以保证HBase 和支撑它的文件系统满足持久性。大多数情况下，HBase 使用Hadoop 分布式文件系统（HDFS）来作为底层文件系统。
如果HBase 服务器宕机，没有从MemStore 里刷写到HFile 的数据将可以通过回放WAL 来恢复。你不需要手工执行。Hbase 的内部机制中有恢复流程部分来处理。每台HBase 服务器有一个WAL，这台服务器上的所有表（和它们的列族）共享这个WAL。
写操作会写入WAL和内存写缓冲区MemStore，客户端在写的过程中不与底层的HFile直接交互
当MemStore写满时，会刷写到硬盘，生成一个新的HFile
你可能想到，写入时跳过WAL 应该会提升写性能。但我们不建议禁用WAL，除非你愿意在出问题时丢失数据。如果你想测试一下，如下代码可以禁用WAL：
Put p = new Put();
p.setWriteToWAL(false);
注意：不写入WAL 会在RegionServer 故障时增加丢失数据的风险。关闭WAL，出现故障时HBase 可能无法恢复数据，没有刷写到硬盘的所有写入数据都会丢失。
HBase 读路径工作机制
如果你想快速访问数据，通用的原则是数据保持有序并尽可能保存在内存里。HBase实现了这两个目标，大多情况下读操作可以做到毫秒级。HBase 读动作必须重新衔接持久化到硬盘上的HFile 和内存中MemStore 里的数据。HBase 在读操作上使用了LRU（最近最少使用算法）缓存技术。这种缓存也叫做BlockCache，和MemStore 在一个JVM 堆里。BlockCache 设计用来保存从HFile 里读入内存的频繁访问的数据，避免硬盘读。每个列族都有自己的BlockCache。
掌握BlockCache 是优化HBase 性能的一个重要部分。BlockCache 中的Block 是HBase从硬盘完成一次读取的数据单位。HFile 物理存放形式是一个Block 的序列外加这些Block的索引。这意味着，从HBase 里读取一个Block 需要先在索引上查找一次该Block 然后从硬盘读出。Block 是建立索引的最小数据单位，也是从硬盘读取的最小数据单位。Block大小按照列族设定，默认值是64 KB。根据使用场景你可能会调大或者调小该值。如果主要用于随机查询，你可能需要细粒度的Block 索引，小一点儿的Block 更好一些。Block变小会导致索引变大，进而消耗更多内存。如果你经常执行顺序扫描，一次读取多个Block，大一点儿的Block 更好一些。Block 变大意味着索引项变少，索引变小，因此节省内存。
从HBase 中读出一行，首先会检查MemStore 等待修改的队列，然后检查BlockCache看包含该行的Block 是否最近被访问过，最后访问硬盘上的对应HFile。HBase 内部做了很多事情，这里只是简单概括。读路径如图所示
注意，HFile 存放某个时刻MemStore 刷写时的快照。一个完整行的数据可能存放在多个HFile 里。为了读出完整行，HBase 可能需要读取包含该行信息的所有HFile。
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