面试题答案
一键面试1. 业务读写模式
- 读密集型业务：如果业务以读操作居多，需要较大的BucketCache容量来缓存频繁读取的数据块。因为缓存命中率的提高能显著减少从磁盘读取数据的次数，加快读性能。例如，对于实时查询类业务，大量的读请求可能集中在某些热门数据上，足够的缓存容量可以将这些数据常驻内存，提升查询响应速度。
- 写密集型业务：写操作时数据首先写入MemStore，之后才会刷写到磁盘。对于写密集型业务，虽然BucketCache对写操作的直接加速作用相对较小，但合理的缓存容量可以减少后续读操作对磁盘的压力，避免写操作带来的读性能下降。例如，大量写入后紧接着的查询操作，有足够缓存能加快读的响应。
2. 数据量与数据增长趋势
- 现有数据量：当前存储在HBase中的数据总量决定了BucketCache需要缓存的数据比例。数据量越大，要达到较高缓存命中率所需的缓存容量可能越大。比如，PB级别的数据量相比GB级别的数据量，显然需要更大的缓存空间来有效缓存部分数据。
- 数据增长趋势：若数据呈快速增长趋势，在规划缓存容量时需要预留一定的扩展空间。以互联网日志数据存储为例，随着业务的发展，日志数据量可能每月甚至每周都在快速增长，那么在规划BucketCache容量时就不能仅考虑当前数据量，要预估未来一段时间内的数据增量，确保缓存容量能持续满足业务需求。
3. 节点硬件资源
- 内存大小：节点的物理内存直接限制了BucketCache可分配的容量。每个节点的内存既要满足操作系统、HBase其他组件（如MemStore等）的运行需求，又要为BucketCache提供合适的空间。例如，一个节点总内存为64GB，若操作系统及其他必要进程占用16GB，MemStore等组件预计需要32GB，那么BucketCache可分配的容量可能最多为16GB左右。
- 磁盘性能：磁盘I/O性能与BucketCache容量规划相关。如果磁盘性能较差，更需要通过增大BucketCache容量来减少磁盘I/O操作。例如，机械磁盘相比固态硬盘I/O性能低很多，对于使用机械磁盘存储HBase数据的集群，可能需要更大的BucketCache容量来弥补磁盘性能短板，提高整体读写性能。
4. 数据访问热点分布
- 集中热点：若数据访问热点集中在少数数据块上，相对较小的BucketCache容量就可能通过缓存这些热点数据块，获得较高的缓存命中率，从而显著提升性能。例如，在电商系统中，某些热门商品的相关数据被频繁查询，只要缓存这些少量热门商品的数据块，就能满足大部分读请求。
- 分散热点：当数据访问热点较为分散时，为了提高缓存命中率，就需要更大的BucketCache容量来覆盖更多的数据块。例如，在一个包含海量不同类型文件的存储系统中，不同用户可能访问各种不同的文件，热点分布很广，这就要求更大的缓存容量来缓存更多种类的数据块以提高性能。
5. 缓存策略
- LRU（最近最少使用）：这是一种常见的缓存淘汰策略。在这种策略下，BucketCache会淘汰最近最少使用的数据块。如果业务数据访问模式符合LRU特性，即近期访问过的数据块在短期内再次被访问的概率较高，那么缓存容量规划可以相对合理地按照业务访问频率和数据量来确定。例如，对于一些用户行为分析类应用，用户近期的行为数据频繁被查询，LRU策略能有效保留热点数据，此时根据近期数据量和访问频率预估缓存容量。
- LFU（最不经常使用）：该策略淘汰最不经常使用的数据块。如果业务中存在一些数据块虽然近期被访问过，但访问频率一直较低，LFU策略能更好地将缓存空间留给更频繁访问的数据。在规划缓存容量时，要考虑业务数据访问频率的长期分布情况，确保缓存能有效容纳高频访问数据。