面试题：如何根据业务场景选择合适的HBase BlockCache方案以实现成本效益最大化

Question

假设你负责一个海量数据存储与查询的业务系统，读操作中热数据占比30%，温数据占比50%，冷数据占比20%，且预算有限，从成本效益角度出发，应该如何选择和配置HBase的BlockCache方案，详细说明选择依据和配置要点。

Answer 1

选择依据

1. 热数据：由于热数据占比30%，对读性能要求极高。HBase的BlockCache主要用于缓存频繁读取的数据块，适合存放热数据。将热数据缓存到BlockCache中，可以显著减少磁盘I/O，提高读取速度。
2. 温数据：温数据占比50%，虽然访问频率低于热数据，但仍有一定的读取需求。可以考虑部分温数据进入BlockCache，以平衡缓存空间和读取性能。对于那些近期访问过且有可能再次访问的温数据放入BlockCache。
3. 冷数据：冷数据占比20%，访问频率很低。从成本效益角度，不建议将冷数据放入BlockCache，避免占用宝贵的缓存空间。冷数据可以通过磁盘存储，在需要时从磁盘读取，虽然读取速度相对慢，但不会浪费缓存资源。

配置要点

1. 调整BlockCache大小：根据服务器内存情况，合理分配给BlockCache。由于预算有限，不能过度分配内存给BlockCache，以免影响其他系统组件。可以先按照经验值，例如将总内存的30% - 50%分配给BlockCache，然后根据实际业务运行情况进行调整。
2. 设置缓存淘汰策略：采用LRU（最近最少使用）策略。LRU策略会优先淘汰最长时间未被访问的缓存块，这符合热数据和温数据的访问特性，能够保证BlockCache中始终保留相对更经常访问的数据。
3. 针对不同数据类型的处理：
   • 热数据：尽量保证热数据能够常驻BlockCache。可以通过HBase表的属性设置，例如设置CACHE_BLOCKS为true，确保热数据相关的表块能够被缓存。
   • 温数据：对于温数据表，可以设置较低的缓存优先级，例如通过BLOCKCACHE_EVICTION_PRIORITY属性设置为较低优先级。这样在缓存空间紧张时，温数据会优先被淘汰，以保证热数据的缓存空间。