HBase查询可以通过以下几种方式进行缓存：
RegionServer缓存：HBase的RegionServer负责存储数据，它会将一部分数据缓存在内存中以提高读写性能。默认情况下，RegionServer会将10%的存储空间用于缓存。你可以通过修改hbase-site.xml配置文件中的hbase.regionserver.global.memstore.size参数来调整缓存大小。需要注意的是，RegionServer缓存主要针对的是MemStore，而不是HFile。
BlockCache：BlockCache是HBase的另一个重要缓存组件，用于缓存热点数据块。BlockCache的大小可以通过修改hbase-site.xml配置文件中的hbase.blockcache.size参数来调整。BlockCache缓存的是HFile中的数据块，可以显著提高读取性能。为了获得更好的性能，建议将BlockCache大小设置为可用内存的60%-80%。
Bloom Filter：Bloom Filter是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。HBase中的Bloom Filter可以用于缓存行的键（Row Key），从而减少对实际数据的访问。Bloom Filter可以通过修改hbase-site.xml配置文件中的hbase.rowkey.bloom.block.size和hbase.rowkey.bloom.rowcol.ratio参数来调整。需要注意的是，Bloom Filter会占用额外的内存空间，因此需要权衡好缓存收益和内存占用。
查询日志缓存：HBase会将一些查询操作记录在WAL（Write Ahead Log）中，这些日志可以被定期刷新到磁盘上的HFile中。通过启用HBase的查询日志缓存功能，可以减少对WAL的磁盘I/O操作，从而提高查询性能。查询日志缓存可以通过修改hbase-site.xml配置文件中的hbase.regionserver.wal.codec参数来启用。
需要注意的是，不同类型的缓存有不同的适用场景和性能特点，需要根据实际业务需求进行调整和优化。同时，缓存的使用也会受到硬件资源（如内存、CPU）的限制，因此在进行缓存优化时需要考虑硬件资源的可用性。
