HBase BlockCache系列文章到了终结篇，几个主角的是是非非也该有个了断了，在SlabCache被早早地淘汰之后，站在华山之巅的也就仅剩LRU君（LRUBlockCache）和CBC君（CombinedBlockCache）。谁赢谁输，我说了不算，你说了也不算，那就来让数据说话。这篇文章主要对比LRU君和CBC君（offheap模式）分别在四种场景下几种指标（GC、Throughput、Latency、CPU、IO等）的表现情况。四种场景分别是缓存全部命中、少大部分缓存命中、少量缓存命中、缓存基本未命中。
需要注意的是，本文的所有数据都来自社区文档，在这里分享也只是给大家一个参考，更加详细的测试数据可以阅读文章《Comparing BlockCache Deploys》和 HBASE-11323 附件报告。
说明：本文所有图都以时间为横坐标，纵坐标为对应指标。每张图都会分别显示LRU君和CBC君的四种场景数据，总计八种场景，下面数据表示LRU君的四种场景分布在时间段21:36:39～22:36:40，CBC君的四种场景分布在时间段23:02:16～00:02:17，看图的时候需要特别注意。
LRU君： Tue Jul 22 21:36:39 PDT 2014 run size=32, clients=25 ; lrubc time=1200 缓存全部命中 Tue Jul 22 21:56:39 PDT 2014 run size=72, clients=25 ; lrubc time=1200 大量缓存命中 Tue Jul 22 22:16:40 PDT 2014 run size=144, clients=25 ; lrubc time=1200 少量缓存命中 Tue Jul 22 22:36:40 PDT 2014 run size=1000, clients=25 ; lrubc time=1200 缓存基本未命中
CBC君： Tue Jul 22 23:02:16 PDT 2014 run size=32, clients=25 ; bucket time=1200 缓存全部命中 Tue Jul 22 23:22:16 PDT 2014 run size=72, clients=25 ; bucket time=1200 大量缓存命中 Tue Jul 22 23:42:17 PDT 2014 run size=144, clients=25 ; bucket time=1200 少量缓存命中 Wed Jul 23 00:02:17 PDT 2014 run size=1000, clients=25 ; bucket time=1200 缓存基本未命中
GC
GC指标是HBase运维最关心的指标，出现一次长时间的GC就会导致这段时间内业务方的所有读写请求失败，如果业务方没有很好的容错，就会出现丢数据的情况出现。根据下图可知，只有在‘缓存全部命中’的场景下，LRU君总GC时间25ms比CBC君的75ms短；其他三种场景下，LRU君表现都没有CBC君好，总GC时间基本均是CBC君的3倍左右。
Thoughput
吞吐量可能是所有HBase用户初次使用最关心的问题，这基本反映了HBase的读写性能。下图是随机读测试的吞吐量曲线，在‘缓存全部命中’以及‘大量缓存命中’这两种场景下，LRU君可谓是完胜CBC君，特别是在‘缓存全部命中’的场景下，LRU君的吞吐量甚至是CBC君的两倍；而在‘少量缓存命中’以及‘缓存基本未命中’这两种场景下，两者的表现基本相当；
Latency
读写延迟是另一个用户很关心的指标，下图表示在所有四种情况下LRU君和CBC君都在伯仲之间，LRU君略胜一筹。
IO
接下来两张图是资源使用图，运维同学可能会比较关心。从IO使用情况来看，两者在四种场景下也基本相同。
CPU
再来看看CPU使用情况，在‘缓存全部命中’以及‘大量缓存命中’这两种场景下，LRU君依然完胜CBC君，特别是在‘缓存全部命中’的场景下，CBC君差不多做了两倍于LRU君的工作；而在‘少量缓存命中’以及‘缓存基本未命中’这两种场景下，两者的表现基本相当；
结论
看完了所有比较重要的指标对比数据，我们可以得出以下两点：
1. 在’缓存全部命中’场景下，LRU君可谓完胜CBC君。因此如果总数据量相比JVM内存容量很小的时候，选择LRU君；
2. 在所有其他存在缓存未命中情况的场景下， LRU君的GC性能几乎只有CBC君的1/3，而吞吐量、读写延迟、IO、CPU等指标两者基本相当，因此建议选择CBC。
理论解释
之所以在’缓存全部命中’场景下LRU的各项指标完胜CBC，而在’缓存大量未命中’的场景下，LRU各项指标与CBC基本相当，是因为HBase在读取数据的时候，如果都缓存命中的话，对于CBC，需要将堆外内存先拷贝到JVM内，然后再返回给用户，流程比LRU君的堆内内存复杂，延迟就会更高。而如果大量缓存未命中，内存操作就会占比很小，延迟瓶颈主要在于IO，使得LRU和CBC两者各项指标基本相当。
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