面试题答案
一键面试1. LRUBlockCache在HBase高并发读写场景下的挑战
- 缓存命中率问题：高并发读写时，数据访问模式复杂多变，传统LRU算法可能无法精准适应新的访问模式，导致缓存命中率下降。比如，突发的大量新数据读取，会快速淘汰掉原本可能仍有用的缓存数据。
- 锁竞争问题：LRUBlockCache在进行缓存的读写操作时，需要对缓存结构加锁。在高并发场景下，大量线程同时竞争锁，会产生严重的锁竞争，从而降低系统性能。
- 内存管理问题：高并发可能导致缓存数据快速增长，若内存使用不当，可能会引发频繁的垃圾回收，影响系统稳定性。同时，如何在有限内存下合理分配缓存空间给不同类型数据（如读缓存、写缓存等）也是挑战。
- 与其他组件协同问题：HBase其他组件（如RegionServer、WAL等）在高并发下工作节奏加快，LRUBlockCache需要与它们高效协同。例如，当RegionServer进行大量数据写入时，如何保证缓存能及时更新且不影响读取性能。
2. 应对策略
缓存结构设计方面
- 改进缓存淘汰算法：可以采用更复杂的缓存淘汰算法，如LRU-K、2Q等。LRU-K算法通过记录数据的K次最近访问时间来决定淘汰策略，能更好适应复杂访问模式。2Q算法结合了FIFO和LRU算法的优点，对新进入缓存的数据采用FIFO策略，一段时间后若数据仍被访问则转入LRU队列，提高缓存命中率。
- 分级缓存结构：设计多级缓存，如将缓存分为快速缓存（存放热点数据）和慢速缓存（存放相对不那么热的数据）。快速缓存可采用较小的内存空间但更快的访问速度，慢速缓存则相反。当数据在快速缓存中未命中时，再去慢速缓存查找，这样可在不同层次满足不同的访问需求。
并发控制机制方面
- 锁粒度优化：将缓存的锁粒度细化，例如按Region或按缓存块（block）进行加锁，而不是对整个缓存加锁。这样在高并发时，不同线程可对不同部分的缓存进行操作，减少锁竞争。
- 读写锁分离：采用读写锁机制，读操作共享锁，写操作独占锁。因为高并发场景下读操作往往远多于写操作，通过读写锁分离可提高读操作的并发度，同时保证写操作的原子性。
与HBase其他组件协同方面
- 与RegionServer协同：RegionServer在进行数据写入时，及时通知LRUBlockCache更新相关缓存数据。同时，LRUBlockCache可根据RegionServer的负载情况，动态调整缓存策略，如当RegionServer负载过高时，适当减少缓存更新频率以减轻压力。
- 与WAL协同：WAL（Write-Ahead Log）记录数据的修改操作，LRUBlockCache可根据WAL的回放机制，快速恢复缓存数据，确保缓存与持久化数据的一致性。例如，在系统故障恢复后，通过WAL重放操作，重新构建缓存中的有效数据。