1.HBase如何保证读的高效？

　　缓存

　　* HBase 有两块主要的内存缓存，MemStore 和 BlockCache。 * 一个查询过来 RegionServer 后，首先用 MemStoreScanner 搜索 MemStore 里是否有所查的 rowKey ，这一步在内存中，所以是很快的。 * 如果不在 memstore 中，会经过一系列的索引寻址定位到 Block 的位置。如果 Block 在 BlockCache 缓存中则可以直接在内存中操作，速度很快，不需要再进行一次 IO 将整个 Block 读取到内存中。

　　过滤

　　* RegionServer 启动的时候就会把每个 HFile 的起止 Rowkey 加载到内存中，在定位 HFile 的时候可以过滤掉大部分 HFile * 加载到内存中的Bloom Block也会通过BloomFilte也会过滤掉大部分一定不包含所查RowKey的HFile。

　　索引

　　* 经过了上面的过滤，其实只剩下很少一部分的 HFile 需要去检索了，HBase 有三级索引，第一级索引会常驻内存，二三级的索引会以 Block 的形式存在 HFile 中。 * 另外因为 HBase 是多版本共存的，所以结果可能是会有多个的，因此检索的过程不是找到一个就返回了，而是要找到所有的，然后将结果合并。

　　2.HBase 如何保证数据的强一致性？

　　HBase 是牺牲了数据的部分可用性来保证它的数据强一致性的，即CAP原理中舍弃了一部分的可用性，HBase 是个 CP系统。

　　* HBase 中每一条数据只会出现在一个 Region，它的数据冗余备份不是在 Region 这个层面做的，还是依赖 HDFS 来做的冗余。而且同一时间一个 Region 只会被分配给一个 RegionServer，这就保证了系统中只会有一条可以使用的数据。HBase 支持行级事物，即一个 put 操作要么成功，要么失败。

　　* 另外当有 RegionServer 宕机的时候，Region 会被分配到其他的 RegionServer 上，同时重写 WAL Log，这个过程中整个 Region 中的数据是不可用的，因为它是缺失的。如果可用性强的话那么必定会有数据不一致的问题(即写入过的数据查询不到)，所以这里用可用性来换取了强一致性，等到 WAL 写完，保证了数据完整性之后，才可重新访问。

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