Memstore数据存储memstore是region内部缓存，其大小通过HBase参数hbase.hregion.memstore.flush.size进行配 置。RS在写完HLog以后，数据写入的下一个目标就是region的memstore，memstore在HBase内部通过LSM-tree结构组 织，所以能够合并大量对于相同rowkey上的更新操作。
正是由于memstore的存在，HBase的数据写入都是异步的，而且性能非常不错，写入到memstore后，该次写入请求就可以被返 回，HBase即认为该次数据写入成功。这里有一点需要说明，写入到memstore中的数据都是预先按照rowkey的值进行排序的，这样有利于后续数 据查找。
数据刷盘Memstore中的数据在一定条件下会进行刷写操作，使数据持久化到相应的存储设备上，触发memstore刷盘的操作有多种不同的方式如下图：
以上1,2,3都可以触发memstore的flush操作，但是实现的方式不同：
- 1通过全局内存控制，触发memstore刷盘操作。
在该种情况下，RS中所有region的memstore内存占用都没达到刷盘条件，但整体的内存消耗已经到一个非常危险的范围，如果持续下去，很有可能造成RS的OOM，这个时候，需要进行memstore的刷盘，从而释放内存。
memstore整体内存占用上限通过参数hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit进行设 置，当然在达到上限后，memstore的刷写也不是一直进行，在内存下降到 hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit配置的值后，即停止memstore的刷盘操作。这样做， 主要是为了防止长时间的memstore刷盘，会影响整体的性能。
HBase提供API接口，运行通过外部调用进行memstore的刷盘
前面提到memstore的大小通过hbase.hregion.memstore.flush.size进行设置，当region中memstore的数据量达到该值时，会自动触发memstore的刷盘操作。
刷盘影响memstore在不同的条件下会触发数据刷盘，那么整个数据在刷盘过程中，对region的数据写入等有什么影响？
memstore的数据刷盘，对region的直接影响就是：在数据刷盘开始到结束这段时间内，该region上的访问都是被拒绝的，这里主要是因 为在数据刷盘结束时，RS会对改region做一个snapshot，同时HLog做一个checkpoint操作，通知ZK哪些HLog可以被移 到.oldlogs下。从前面图上也可以看到，在memstore写盘开始，相应region会被加上UpdateLock锁，写盘结束后该锁被释放。
StoreFilememstore在触发刷盘操作后会被写入底层存储，每次memstore的刷盘就会相应生成一个存储文件HFile，storeFile即HFile在HBase层的轻量级分装。
数据量的持续写入，造成memstore的频繁flush，每次flush都会产生一个HFile，这样底层存储设备上的HFile文件数量将会越 来越多。不管是HDFS还是Linux下常用的文件系统如Ext4、XFS等，对小而多的文件上的管理都没有大文件来的有效，比如小文件打开需要消耗更多 的文件句柄；在大量小文件中进行指定rowkey数据的查询性能没有在少量大文件中查询来的快等等。
Compact大量HFile的产生，会消耗更多的文件句柄，同时会造成RS在数据查询等的效率大幅度下降，HBase为解决这个问题，引入了compact操作，RS通过compact把大量小的HFile进行文件合并，生成大的HFile文件。
RS上的compact根据功能的不同，可以分为两种不同类型，即：minor compact和major compact。
minor compact又叫small compact，在RS运行过程中会频繁进行，主要通过参数hbase.hstore.compactionThreshold进行控制，该参数配置了 HFile数量在满足该值时，进行minor compact，minor compact只选取region下部分HFile进行compact操作，并且选取的HFile大小不能超过 hbase.hregion.max.filesize参数设置。
相反major compact也被称之为large compact，major compact会对整个region下相同列簇的所有HFile进行compact，也就是说major compact结束后，同一个列簇下的HFile会被合并成一个。major compact是一个比较长的过程，对底层I/O的压力相对较大。
major compact除了合并HFile外，另外一个重要功能就是清理过期或者被删除的数据。前面提到过，HBase的delete操作也是通过append的 方式写入，一旦某些数据在HBase内部被删除了，在内部只是被简单标记为删除，真正在存储层面没有进行数据清理，只有通过major compact对HFile进行重组时，被标记为删除的数据才能被真正的清理。
compact操作都有特定的线程进行，一般情况下不会影响RS上数据写入的性能，当然也有例外：在compact操作速度跟不上region中 HFile增长速度时，为了安全考虑，RS会在HFile达到一定数量时，对写入进行锁定操作，直到HFile通过compact降到一定的范围内才释放 锁。 |
