If greater than 1.0, it represents the capacity of the cache in megabytes
-XX:MaxDirectMemorySize MaxDirectMemorySize = BucketCache + 1 A JVM option to configure the maximum amount of direct memory available for the JVM. It is automatically calculated and configured based on the following formula: MaxDirectMemorySize = BucketCache size + 1 GB for other features using direct memory, such as DFSClient. For example, if the BucketCache size is 8 GB, it will be -XX:MaxDirectMemorySize=9G.
hbase-site.xml
<property> <name>hbase.bucketcache.combinedcache.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hbase.bucketcache.ioengine</name> <value>offheap</value> #同时作为master的rs要用heap </property> <property> <name>hbase.bucketcache.size</name> <value>50176</value> #单位MB。这个值至少要比bucketcache小1G，作为master的rs用heap，那么这里要填<1的值作为从heap中分配给bucketcache的百分比 </property> <property> <name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name> <value>0.60</value> #heap减小了,那么heap中用于memstore的百分比要增大才能保证用于memstore的内存和原来一样 </property> <property> <name>hfile.block.cache.size</nname> <value>0.20</value> #使用了bucketcache作为blockcache的一部分,那么heap中用于blockcache的百分比可以减小 </property>hbase-env.sh
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-XX:+UseG1GC -Xms30g –Xmx30g -XX:MaxDirectMemorySize=50g 读写内存的使用情况知己知彼方能百战不殆，在HBase群集的运行过程中，我们需要了解HBase实际情况下的读写内存使用，才能最大化的对配置做出最加的调整，接下来说下如何查询HBase运行中读写内存使用情况
Jmx查询
:11111/jmx?qry=Hadoop:service=HBase,name=RegionServer,sub=Server
memStoreSize代表RegionServer中所有HRegion中的memstore大小的总和，单位是Byte。该值的变化，可以反应出一个RegionServer上写请求的负载状况，可以观察memstoreSize的变化率，如果在单位时间内变化比较抖动，可以近似认为写操作频繁。
blockCacheFree代表block cache中空闲的内存大小。计算方法为：getMaxSize() – getCurrentSize(),单位是Byte，该值反映出当前BlockCache中还有多少空间可以被利用。
blockCacheSize代表当前使用的blockCache的大小。BlockCache. getCurrentSize()，单位是Byte，该值反映出BlockCache的使用状况。
以单台region server配置为例
HBASE_REGIONSERVER_OPTS -Xms75g –Xmx75g 75g 75g
hbase.regionserver.global.memstore.size 0.22 80g*0.22 = 17.6g 10800044400/1024/1024/1024 ≈ 10G
hfile.block.cache.size 0.22 80g*0.22 = 17.6g 16763937528 /1024/1024/1024 ≈ 15.6G
952802568 /1024/1024/1024 ≈ 0.9G
结合单台regionserver 的配置来看，读写缓存都有一定空闲空间，这种情况下可以降低heap size来减少gc的次数和时长，然后我们还需要以群集所有region server的数据来判断该集群的配置是否合理，如果存在读写不均衡和热点情况都会影响不同region间的缓存大小。
Memstore 深度解析Memstore简介
一张数据表由一个或者多个region 组成，在单个region中每个columnfamily组成一个store，在每个store中由一个memstore和多个storefile组成，如下图所示
HBase是基于LSM-Tree数据结构的，为了提升写入性能，所有数据写入操作都会先写入memstore中（同时会顺序写入WAL），达到指定大小后会对memstore中的数据做次排序后在批量flush磁盘中，此外新写入的数据有较大概率被读取到，因此HBase在读取数据时首先检查memstore中是否有数据缓存，未命中的情况下再去找读缓存，可见memstore无论对于HBase的写入和读取性能都至关重要，而其中memstore flush操作又是memstore最核心的操作。