[HBase] HBase client-side buffer 客户端缓存

HBase Client 通过table.put(Put put)方法向Server端写数据，默认情况下，每次调用table.put()方法 ，就会触发一次RPC将数据提交到Server端

在批量写数据的情况下，过多的时间都浪费在RPC上了。

HBase Table 类提供了一个setAutoFlush(boolean) 方法，能够控制是否开启client side buffer(客户端缓存，其大小由hbase.client.write.buffer表示，可以在hbase-site.xml中设置，默认为2MB）

默认情况下，table.isAutoFlush()值为true，即未启用客户端缓存。开启缓存后，table.flushCommits()会触发RPC将缓存数据写到Server端，table.close 及缓存达到hbase.client.write.buffer阀值都会隐士调用flushCommits()。

	    System.out.println(table.isAutoFlush());
	    table.setAutoFlush(false);
	    table.setWriteBufferSize(8*1024*1024);
	    System.out.println(table.getWriteBufferSize()/1024/1024+"MB");

client.buffer.size大小的设定要恰当，太小了会频繁调用RPC向Server(s)写数据，太大了会增加Server端内存开销。

首先，Write Buffer存在于客户端的本地内存中，那么当客户端运行出现问题时，会导致在Write Buffer中未提交的数据丢失；由于HBase服务端还未收到这些数据，因此也无法通过WAL日志等方式进行数据恢复。

其次，Write Buffer方式本身会占用客户端和HBase服务端的内存开销，具体见下节的详细分析。

预估WriteBuffer内存开销

客户端通过Write Buffer方式提交的话，会导致客户端和服务端均有一定的额外内存开销，Write Buffer Size越大，则占用的内存越大。客户端占用的内存开销可以粗略地使用以下公式预估：

hbase.client.write.buffer * number of HTable object for writing

而对于服务端来说，可以使用以下公式预估占用的Region Server总内存开销：

hbase.client.write.buffer * hbase.regionserver.handler.count * number of region server

其中，hbase.regionserver.handler.count为每个Region Server上配置的RPC Handler线程数。