HBase上RegionServer的cache主要分为两个部分，分别是memstore&blockcache，其中memstore主要用于写缓存，而blockcache用于读缓存。
当数据写入hbase时，会先写入memstore，RegionServer会给每个region提供一个memstore，memstore中的数据达到系统设置的水位值后，会触发flush将memstore中的数据刷写到磁盘。
客户的读请求会先到memstore中查数据，若查不到就到blockcache中查，再查不到就会从磁盘上读，并把读入的数据同时放入blockcahce。我们知道缓存有三种不同的更新策略，分别是先入先出（FIFO）、LRU（最近最少使用）和LFU（最近最不常使用），hbase的block使用的是LRU策略，当BlockCache的大小达到上限后，会触发缓存淘汰机制，将最老的一批数据淘汰掉。
一个RegionServer上有一个BlockCache和N个Memstore。下面我们从hbase的源码中展开阐述Blockcache的具体实现，并在讲解实现的中间补充阐述关于缓存的相关机制介绍。
BlockCache在HBase中所处的位置如下图中所示：
BlockCache的实现是基于On-heap ConcurrentHashMap。map的key是BlockCacheKey类型的对象，包括了offset、hfileName等成员变量，map的value是LruCachedBlock类型的对象，表示缓存的实体，该对象中定义了成员变量accesstime，用于LRU淘汰时的比较依据。BlockCache的大小是固定的，由参数hfile.block.cache.size决定，默认是RegionServer的堆内存的40%。
BlockCache的初始化在HRegionServer的handleReportForDutyResponse里完成，HRegionServer有一个HeapMemoryManager类型的成员变量，用于管理RegionServer进程的堆内存，HeapMemoryManager中的blockCache就是RegionServer中的读缓存，它的初始化在CacheConfig的instantiateBlockCache方法中完成，剪掉一些判断BlockCache是否禁用的代码，我们列出其中的主要逻辑如下：
public static synchronized BlockCache instantiateBlockCache(Configuration conf) {
MemoryUsage mu = ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage();
LruBlockCache l1 = getL1(conf, mu);
BlockCache l2 = getL2(conf, mu);
if (l2 == null) {
GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE = l1;
} else {
boolean useExternal = conf.getBoolean(EXTERNAL_BLOCKCACHE_KEY, EXTERNAL_BLOCKCACHE_DEFAULT);
boolean combinedWithLru = conf.getBoolean(BUCKET_CACHE_COMBINED_KEY,
DEFAULT_BUCKET_CACHE_COMBINED);
if (useExternal) {
GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE = new InclusiveCombinedBlockCache(l1, l2);
} else {
if (combinedWithLru) {
GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE = new CombinedBlockCache(l1, l2);
} else {
GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE = l1;
}
}
l1.setVictimCache(l2);
}
return GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE;
}其中的GLOBAL_BLOCK_CACHE_INSTANCE是CacheConfig中维护的静态BlockCache实例，也就是我们要返回给RegionServer的读缓存。注意代码中对useExternal和combinedWithLru的判断，如果指定了useExternal为true，则结合memcached等外部缓存与BlockCache一起使用。如果指定了combinedWithLru，则结合bucketCache，也就是堆外内存与BlockCache一起使用。在上述两种情况下，BlockCache用于存放索引等元数据，真实的数据文件则缓存在memcached或bucketCache中。
如果想使用上述两种特性，可以分别将"hbase.block.use.external"或"hbase.bucketcache.combinedcache.enabled"设置为true。其中，外部缓存对象经hbase.blockcache.external.class由反射方法注入，关于hbase中外部缓存的使用可以参看HBase的issue13170，里面有详细的介绍。
BlockCache基于客户端对数据的访问频率，定义了三个不同的优先级，如下所示：
SINGLE：如果一个Block被第一次访问，则该Block被放在这一优先级队列中；
MULTI：如果一个Block被多次访问，则从single移到Multi中；
MEMORY：memory优先级由用户指定，一般不推荐，只用系统表才使用memory优先级；
以上将cache分级的好处在于：
首先，通过Memory类型的cache，可以将重要的数据放到RegionServer内存中常驻，例如Meta或者namespace的元数据信息；
其次，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，按照以下百分比分配给single、multi和inMemory使用：0.25、0.5和0.25；
下面我们分析将Block块加入缓存的实现，主要代码如下所示：
public void cacheBlock(BlockCacheKey cacheKey, Cacheable buf, boolean inMemory,
final boolean cacheDataInL1) {
//首先判断cacheKey是否已被缓存，省略
LruCachedBlock cb = new LruCachedBlock(cacheKey, buf, count.incrementAndGet(), inMemory); //创建BlockCache中的实体
long newSize = updateSizeMetrics(cb, false); //更新metrics
map.put(cacheKey, cb);
if (newSize > acceptableSize() && !evictionInProgress) { //如果cache达到大小限制,执行evict逻辑
runEviction();
}
}2、根据是否inmemory创建不同类别的CachedBlock对象：若inMemory为true则创建BlockPriority.MEMORY类型，否则创建BlockPriority.SINGLE类型；
3、将BlockCacheKey和创建的CachedBlock对象加入到前文说过的ConcurrentHashMap中，同时更新log&metrics上的计数；
4、最后判断如果加入新block后cache size大于设定的临界值且当前没有淘汰线程运行，则调用runEviction()方法启动LRU淘汰线程，runEviciton方法如下：
private void runEviction() {
if (evictionThread == null) {
evict();
} else {
evictionThread.evict();
}
}evictionThread用于与主线程同步完成block cache的淘汰过程，该过程的主要逻辑在run方法中：
public void run() {
enteringRun = true;
while (this.go) {
synchronized(this) {
try {
this.wait(1000 * 10/*Don't wait for ever*/);
} catch(InterruptedException e) {
LOG.warn("Interrupted eviction thread ", e);
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
LruBlockCache cache = this.cache.get();
if (cache == null) break;
cache.evict();
}
}evictionThread线程启动后，调用wait被阻塞住，直到EvictionThread线程的evict方法被runEviction调用后，evict中执行notifyAll唤醒被阻塞住的evictionThread主线程，主线程继续执行LruBlockCache的evict方法进行真正的淘汰过程。evict方法的主流程如下所示：
void evict() {
if(!evictionLock.tryLock()) return;
try {
evictionInProgress = true;
long currentSize = this.size.get();
long bytesToFree = currentSize - minSize();
if(bytesToFree <= 0) return;
BlockBucket bucketSingle = new BlockBucket("single", bytesToFree, blockSize, singleSize());
BlockBucket bucketMulti = new BlockBucket("multi", bytesToFree, blockSize, multiSize());
BlockBucket bucketMemory = new BlockBucket("memory", bytesToFree, blockSize, memorySize());
for(LruCachedBlock cachedBlock : map.values()) {
switch(cachedBlock.getPriority()) {
case SINGLE: {
bucketSingle.add(cachedBlock);
break;
}
case MULTI: {
bucketMulti.add(cachedBlock);
break;
}
case MEMORY: {
bucketMemory.add(cachedBlock);
break;
}
}
}
long bytesFreed = 0;
if (forceInMemory || memoryFactor > 0.999f) {
long s = bucketSingle.totalSize();
long m = bucketMulti.totalSize();
if (bytesToFree > (s + m)) {
bytesFreed = bucketSingle.free(s);
bytesFreed += bucketMulti.free(m);
bytesFreed += bucketMemory.free(bytesToFree - bytesFreed);
} else {
long bytesRemain = s + m - bytesToFree;
if (3 * s <= bytesRemain) {
bytesFreed = bucketMulti.free(bytesToFree);
} else if (3 * m <= 2 * bytesRemain) {
bytesFreed = bucketSingle.free(bytesToFree);
} else {
bytesFreed = bucketSingle.free(s - bytesRemain / 3);
if (bytesFreed < bytesToFree) {
bytesFreed += bucketMulti.free(bytesToFree - bytesFreed);
}
}
}
} else {
PriorityQueue<BlockBucket> bucketQueue =
new PriorityQueue<BlockBucket>(3);
bucketQueue.add(bucketSingle);
bucketQueue.add(bucketMulti);
bucketQueue.add(bucketMemory);
int remainingBuckets = 3;
BlockBucket bucket;
while((bucket = bucketQueue.poll()) != null) {
long overflow = bucket.overflow();
if(overflow > 0) {
long bucketBytesToFree = Math.min(overflow,
(bytesToFree - bytesFreed) / remainingBuckets);
bytesFreed += bucket.free(bucketBytesToFree);
}
remainingBuckets--;
}
}
} finally {
stats.evict();
evictionInProgress = false;
evictionLock.unlock();
}
}1、首先获取锁，保证同一时刻只有一个淘汰线程正在运行；
2、计算得到当前block cache总大小currentSize以及需要被淘汰释放掉的大小bytesToFree，如果bytesToFree小于等于0则不进行后续操作；
3、初始化创建三个BlockBucket对象，对象中包含了一个元素为LruCachedBlock的MinMaxPriorityQueue队列，分别用于三种优先级的cahceBlock对象，队列按LRU（最近最少使用）的原则维护BlockBucket中缓存住的所有对象；
4、遍历全局ConcurrentHashMap中的所有BlockCache，依类型加入到相应的BlockBucket队列中；
5、如果指定了放入最高优先级memory，则根据single、multi和bytesFreed三者之间的关系计算在各个队列中需要释放的空间，此种情况不推荐，因此不再细述；
6、将以上三个BlockBucket队列加入到一个优先级队列bucketQueue中，队列按照各个BlockBucket超出指定bucketSize的大小（overflow）顺序排序；
7、遍历优先级队列，对于每个BlockBucket，通过Math.min(overflow,(bytesToFree - bytesFreed)/remainingBuckets)计算出需要释放的空间大小，这样做可以保证尽可能平均地从三个BlockBucket释放LruCachedBlock。释放过程在BlockBucket的free方法；
8、具体到free方法，它每次从BlockBucket维护的队尾取出一个LruCachedBlock对象并调用evictBlock方法，evictBlock将LruCachedBlock从全局的concurrentHashMap中移除，同时更新相关计数；
9、如果有bucketCache或者memcached等其它辅助缓存，第八步总淘汰掉的CacheBlock会进入辅助缓存；
前面讲过一个LruCachedBlock如果被多次连续访问，那么它会从SINGLE优先级升级到MULTI优先级，这部分逻辑在getBlock中实现，getBlock接收用户传入的BlockCacheKey，并返回该Key制定的LruCachedBlock，如果目标LruCachedBlock在全局map中存在，那么会触发LruCachedBlock的access执行，将目标LruCachedBlock从SINGLE优先级调整为MULTI。
public void access(long accessTime) {
this.accessTime = accessTime;
if(this.priority == BlockPriority.SINGLE) {
this.priority = BlockPriority.MULTI;
}
}需要注意的是在BlockCache中的数据是经过decompressed（解压缩）的，用户可将如下配置修改为true，当其为true时读入blockcache中的数据不会经过解压缩，如此可以增大单位blockcache中可缓存的数据条数，但是用户读取数据数据需要解压缩。
hbase.block.data.cachecompressed