HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以支持海量数据的存储和访问。HBase在高并发读的场景下，有着很好的性能和可扩展性，但也会面临一些挑战，其中之一就是堆内存的管理。
HBase高并发读会占用堆内存吗？答案是肯定的。HBase在读取数据时，会将数据从磁盘加载到内存中，然后从内存中返回给客户端。这样做的好处是可以加快数据的访问速度，减少磁盘I/O的开销，但也会导致内存的消耗。如果内存不足，就可能出现内存溢出（OutOfMemoryError）或者频繁的垃圾回收（Garbage Collection），影响HBase的稳定性和性能。
那么，如何避免或者减少HBase高并发读时的内存占用呢？这里我们介绍几种常用的方法：
1.调整HBase配置参数。HBase有一些配置参数可以影响内存的使用，比如hbase.hregion.memstore.flush.size（控制每个Region在内存中缓存多少数据），hbase.regionserver.global.memstore.size（控制所有Region在内存中缓存多少数据），hbase.hregion.memstore.block.multiplier（控制当缓存达到阈值时，是否允许继续写入）。根据实际情况，合理地调整这些参数，可以平衡内存和性能之间的关系。
2.使用HBase自带的缓存机制。HBase提供了两种缓存机制：BlockCache和BucketCache。BlockCache是基于堆内存的缓存，它会缓存数据块（Block），以便下次读取时直接从内存中获取。BucketCache是基于堆外内存或者文件系统的缓存，它也会缓存数据块，但不会占用堆内存。我们可以根据需要，选择使用BlockCache、BucketCache或者两者结合，来提高读取效率和降低内存压力。
3.优化数据模型和查询方式。HBase是一个面向列的数据库，它可以支持稀疏和动态的数据模型。我们可以根据业务需求，合理地设计表结构、列族、行键、列名等，以减少数据冗余和空间占用。同时，我们也可以优化查询方式，尽量使用过滤器（Filter）、扫描器（Scanner）等工具，来减少不必要的数据读取和传输。
HBase高并发读会占用堆内存，但我们可以通过一些方法来优化内存使用，提高HBase的性能和稳定性。