HBase为了减轻写入HLog产生I/O的影响，采用了较为粒度较细的多线程并发模式（详细可参考HBASE-8755）。HLog的实现为FSHLog，主要过程涉及三个对象：AsyncWriter、AsyncSyncer和AsyncNotifier。整个写入过程涉及步骤5-8。

在以上的写入过程中，第2步里HRegion先把记录写入HLog的buffer，然后再释放之前获得的锁后才同步等待写入完成，这样可以有效降低锁持有的时间，提高其它写请求的并发。另外，AsyncWriter、AsyncSyncer和AsyncNotifier组成的新的写模型主要负担起HDFS写操作的任务，对比起旧的写模型（需要每个写请求的线程来负责写HDFS，大量的线程导致严重的锁竞争），最主要是大大降低了线程同步过程中的锁竞争，有效地提高了线程的吞吐量。这个写过程对于大批量写请求来说，能够提高吞吐量，但对于写请求并发量较小，线程竞争较低的环境下，由于每个写请求必须等待Async*线程之间的同步，增加了线程上下文切换的开销，会导致性能稍微下降（在0.99版本里采用了LMAX Disruptor同步模型，并把FSHLog进行了重构，HBASE-10156）。

MVCC读序号前移

完成HLog的写之后，整个写请求事务就已经完成流程，因此就需要提交事务，让其它读请求可以看到这个写请求的数据。前面已经略微介绍过MVCC的作用，这里关注一下MVCC是如何处理读序号前移。

MVCC在内部维持一个long型写序号memstoreWrite，一个long型读序号memstoreRead，还有一个队列writeQueue。当HRegion调用beginMemStoreInsert要求分配一个写序号的时候，就会把写序号自增1，并返回，并同时把一个写请求添加到writeQueue尾部。代码如下：

?

public WriteEntry beginMemstoreInsert() {
  synchronized (writeQueue) {
    long nextWriteNumber = ++memstoreWrite;
    WriteEntry e = new WriteEntry(nextWriteNumber);
    writeQueue.add(e);
    return e;
  }
}

?

HRegion把这个写序号和每个新插入的KeyValue数据进行关联。当写请求完成的时候，HRegion调用completeMemstoreInsert请求读序号前移，MVCC首先把写请求记录为完成，然后查看writeQueue队列，从队列头部开始取出所有已经完成的写请求，最后一个完成的写请求的序号则会赋值给memstoreRead，表示这是当前最大可读的读序号，如果HRegion的写请求的序号比读序号要小，则完成了事务提交，否则HRegion会一直循环等待提交完成。相关代码如下：

?

public void completeMemstoreInsert(WriteEntry e) {
  advanceMemstore(e);
  waitForRead(e);
}
 
boolean advanceMemstore(WriteEntry e) {
  synchronized (writeQueue) {
    e.markCompleted();
    long nextReadValue = -1;
    while (!writeQueue.isEmpty()) {
      ranOnce=true;
      WriteEntry queueFirst = writeQueue.getFirst();
      //...
      if (queueFirst.isCompleted()) {
        nextReadValue = queueFirst.getWriteNumber();
        writeQueue.removeFirst();
      } else {
        break;
      }
    }
  
    if (nextReadValue > 0) {
      synchronized (readWaiters) {
        memstoreRead = nextReadValue;
        readWaiters.notifyAll();
      }
    }
    if (memstoreRead >= e.getWriteNumber()) {
      return true;
    }
    return false;
  }
}
 
public void waitForRead(WriteEntry e) {
  boolean interrupted = false;
  synchronized (readWaiters) {
    while (memstoreRead < e.getWriteNumber()) {
      try {
        readWaiters.wait(0);
      } catch (InterruptedException ie) {
        //...
      }
    }
  }
}

?

由此可见，MVCC保证了事务提交的串行顺序性，如果有某个写请求提交成功，则任何写序号小于这个写序号的写请求必然提交成功。因此在读请求的时候，只要获取MVCC的读请求序号则可以读取任何最新提交成功写请求的写数据。另外，MVCC只限制在事务提交的这个过程的串行，在实际的写请求过程中，其它步骤都是允许并发的，因此不会对性能造成太大的影响。

至此，HBase的一个写请求的事务提交过程就完成。在整个写过程里，都采用了大量的方法去避免锁竞争、缩短获取锁的时间以及保证事务一致性等措施。由于MemStore在内存的缓存上始终有大小限制，因此当MemStore超过阀值的时候，HBase就要刷新数据到HDFS上，形成新的HFile。接下来看看这个过程。

MemStore的flush