先來一張大圖。
Hbase上Regionserver的內存分為兩個部分，一部分作為Memstore，主要用來寫；另外一部分作為BlockCache，主要用於讀數據；這里主要介紹寫數據的部分，即Memstore。當RegionServer(RS)收到寫請求的時候(writerequest)，RS會將請求轉至相應的Region。每一個Region都存儲着一些列(a set of rows)。根據其列族的不同，將這些列數據存儲在相應的列族中(Column Family，簡寫CF)。不同的CF中的數據存儲在各自的HStore中，HStore由一個Memstore及一系列HFile組成。Memstore位於RS的主內存中，而HFiles被寫入到HDFS中。當RS處理寫請求的時候，數據首先寫入到Memstore，然后當到達一定的閥值的時候，Memstore中的數據會被刷到HFile中。
用到Memstore最主要的原因是：存儲在HDFS上的數據需要按照row key 排序。而HDFS本身被設計為順序讀寫(sequential reads/writes)，不允許修改。這樣的話，HBase就不能夠高效的寫數據，因為要寫入到HBase的數據不會被排序，這也就意味着沒有為將來的檢索優化。為了解決這個問題，HBase將最近接收到的數據緩存在內存中(in Memstore)，在持久化到HDFS之前完成排序，然后再快速的順序寫入HDFS。（這里參考：http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/05/configuring-hbase-memstore-what-you-should-know.html）
這里就留下個問題，MemStore何時刷寫成HFile?
個人總結如下：
1.Region級別的觸發刷寫。
（1）hbase.hregion.memstore.flush.size
單個region內所有的memstore大小總和超過指定值時，flush該region的所有memstore。這里為什么是所有memsotre?因為一張表可能有多個CF，其對應的一個Region自然包含多個CF（即HStore），每個Store都有自己的memstore，這個配置值是所有的store的memstore的總和。當這個總和達到配置值時，即針對每個HSotre，都觸發其Memstore，刷寫成storefile(HFile的封裝)文件。
（2）hbase.hstore.blockingStoreFiles 默認值：7
說明：在flush時，當一個region中的Store（Coulmn Family）內有超過7個storefile時，則block所有的寫請求進行compaction，以減少storefile數量。
調優：block寫請求會嚴重影響當前regionServer的響應時間，但過多的storefile也會影響讀性能。從實際應用來看，為了獲取較平滑的響應時間，可將值設為無限大。如果能容忍響應時間出現較大的波峰波谷，那么默認或根據自身場景調整即可。這個值設置比較大，會增加客戶端的負載處理能力（即影響讀取性能），但是如果你的服務器一直處於一個高的水平，那說明你的機器已經達到性能瓶頸，需要其他方式解決。
（3）hbase.hregion.memstore.block.multiplier默認值：2
說明：當一個region里總的memstore占用內存大小超過hbase.hregion.memstore.flush.size兩倍的大小時，block該region的所有請求，進行flush，釋放內存。雖然我們設置了region所占用的memstores總內存大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的時候，我Put了一個200M的數據，此時memstore的大小會瞬間暴漲到超過預期的hbase.hregion.memstore.flush.size的幾倍。這個參數的作用是當memstore的大小增至超過hbase.hregion.memstore.flush.size2倍時，block所有請求，遏制風險進一步擴大。
調優：這個參數的默認值還是比較靠譜的。如果你預估你的正常應用場景（不包括異常）不會出現突發寫或寫的量可控，那么保持默認值即可。如果正常情況下，你的寫請求量就會經常暴長到正常的幾倍，那么你應該調大這個倍數並調整其他參數值，比如hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit，以預留更多內存，防止HBase server OOM。
2.RegionServer全局性的觸發刷寫。
（1）hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit
當ReigonServer內所有region的memstores所占用內存總和達到heap的40%時，HBase會強制block所有的更新並flush這些region以釋放所有memstore占用的內存。
（2）hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit
同upperLimit，只不過lowerLimit在所有region的memstores所占用內存達到Heap的35%時，不flush所有的memstore。它會找一個memstore內存占用最大的region，做個別flush，此時寫更新還是會被block。lowerLimit算是一個在所有region強制flush導致性能降低前的補救措施。在日志中，表現為“** Flush thread woke up with memory above low water.”。
調優：這是一個Heap內存保護參數，默認值已經能適用大多數場景。
3. HLog (WAL)引起的regionserver全局性的觸發刷寫。
當數據被寫入時會默認先寫入Write-ahead Log(WAL)。WAL中包含了所有已經寫入Memstore但還未Flush到HFile的更改(edits)。在Memstore中數據還沒有持久化，當RegionSever宕掉的時候，可以使用WAL恢復數據。
若是關閉WAL，則在hbase-site.xml新增hbase.regionserver.hlog.enabled配置，設為false即可，不建議關閉。
當WAL(在HBase中成為HLog)變得很大的時候，在恢復的時候就需要很長的時間。因此，對WAL的大小也有一些限制，當達到這些限制的時候，就會觸發Memstore的flush。Memstore flush會使WAL減少，因為數據持久化之后(寫入到HFile)，就沒有必要在WAL中再保存這些修改。有兩個屬性可以配置：
（1）hbase.regionserver.hlog.blocksize
（2）hbase.regionserver.maxlogs
WAL的最大值由hbase.regionserver.maxlogs*hbase.regionserver.hlog.blocksize (2GB by default)決定。一旦達到這個值，Memstore flush就會被觸發。所以，當你增加Memstore的大小以及調整其他的Memstore的設置項時，你也需要去調整HLog的配置項。否則，WAL的大小限制可能會首先被觸發，因而，你將利用不到其他專門為Memstore而設計的優化。拋開這些不說，通過WAL限制來觸發Memstore的flush並非最佳方式，這樣做可能會會一次flush很多Region，盡管“寫數據”是很好的分布於整個集群，進而很有可能會引發flush“大風暴”。
提示：最好將hbase.regionserver.hlog.blocksize* hbase.regionserver.maxlogs設置為稍微大於hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit* HBASE_HEAPSIZE.
（這里參考：http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/05/configuring-hbase-memstore-what-you-should-know.html）