转自：http://blog.csdn.net/u014297175/article/details/47976909
Hbase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读数据；上面一篇文章已经介绍过Memstore，这里主要介绍读取数据的部分，即BlockCache。
BlockCache主要提供给读使用。读请求先到memstore中查数据，查不到就到blockcache中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入blockcache。由于blockcache是一个LRU,因此blockcache达到上限(heapsize * hfile.block.cache.size)后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。
1.服务器端配置
一个regionserver上有一个blockcache和N个memstore，它们的大小之和必须小于heapsize* 0.8，否则hbase不能启动，因为仍然要留有一些内存保证其它任务的执行。即为
（1）hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit默认值：0.4
（2）hfile.block.cache.size 默认值0.2
这两个值默认和为RegionServer的堆内存的60%，上面值在hbase-memstore刷写已经介绍过。一般情况下可具体看读写情况，对于注重读响应时间的系统，应该将blockcache设大些，比如设置blockcache=0.4，memstore=0.39，这会加大缓存命中率。
2.客户端读取数据配置
（1）hbase.client.scanner.caching 默认值：1
hbase.client.scanner.caching配置项可以设置HBase scanner一次从服务端抓取的数据条数，默认情况下一次一条。通过将其设置成一个合理的值，可以减少scan过程中next()的时间开销，代价是 scanner需要通过客户端的内存来维持这些被cache的行记录。
有三个地方可以进行配置：1）在HBase的conf配置文件中进行配置；2）通过调用HTable.setScannerCaching(intscannerCaching)进行配置；3）通过调用Scan.setCaching(intcaching)进行配置。三者的优先级越来越高。
少的RPC是提高hbase执行效率的一种方法，理论上一次性获取越多数据就会越少的RPC，也就越高效。但是内存是最大的障碍。设置这个值的时候要选择合适的大小，一面一次性获取过多数据占用过多内存，造成其他程序使用内存过少。或者造成程序超时等错误（这个超时与hbase.regionserver.lease.period相关）。
（2）hbase.regionserver.lease.period默认值：60000
说明：客户端租用HRegion server 期限，即超时阀值。
调优：这个配合hbase.client.scanner.caching使用，如果内存够大，但是取出较多数据后计算过程较长，可能超过这个阈值，适当可设置较长的响应时间以防被认为宕机。
本文参考（http://blog.csdn.net/huoyunshen88/article/details/9169077）