面试题答案
一键面试核心概念
- LRU（Least Recently Used）：LRUBlockCache负载均衡策略基于LRU算法，即认为最近最少使用的数据在未来被访问的可能性也较低。它通过维护一个缓存块的使用顺序列表，将最近使用的块移到列表头部，而长时间未使用的块逐渐移到列表尾部。当缓存空间不足时，从列表尾部移除块以腾出空间。
- 负载均衡：在HBase中，LRUBlockCache不仅要管理缓存块的生命周期，还要在不同类型的缓存块（如不同表、不同列族的块）之间合理分配资源，确保系统整体性能最优，避免某个表或列族的缓存块占用过多资源，导致其他部分的访问性能下降。
缓存块管理
- 缓存块的插入：当从HBase存储读取一个块到缓存时，会先检查缓存空间是否足够。如果足够，将该块插入到LRU列表头部，表示它是最新使用的块。如果缓存已满，则从LRU列表尾部移除最久未使用的块，然后插入新块。
- 缓存块的访问：当缓存中的块被访问时，它会被移动到LRU列表头部，更新其使用顺序。这确保经常被访问的块始终保持在缓存中，不易被移除。
- 缓存块的淘汰：当缓存达到容量上限，需要插入新块时，LRU列表尾部的块（即最久未使用的块）会被淘汰。这样可以保证缓存中始终保留的是近期使用可能性较高的块。
负载分配
- 分层缓存：HBase的LRUBlockCache通常采用分层缓存设计，如分为多个大小不同的缓存区域，每个区域用于存储不同类型的块。例如，可能有一个区域专门用于存储频繁访问的小表或列族的块，另一个区域用于较大的、访问频率较低的块。通过这种分层，可以根据不同数据的访问模式进行更精细的负载分配。
- 动态调整：LRUBlockCache会根据实际的访问模式动态调整缓存资源的分配。如果某个表或列族的访问频率突然增加，它的块会在LRU列表中频繁移动到头部，相对占用更多的缓存空间。而如果某个表或列族的访问频率降低，其块会逐渐移到LRU列表尾部，被淘汰的可能性增加，从而为其他活跃的数据腾出空间。这种动态调整机制有助于在不同负载情况下优化系统性能。
通过以上方式，HBase的LRUBlockCache负载均衡策略有效地管理缓存块，合理分配负载，提高了系统整体性能，确保在高并发读写场景下，能快速响应客户端请求，减少磁盘I/O开销。