我们知道客户端是通过MultiServerCallable.call（）调用multi（）来进行RPC请求的。
1 RegionServer在接受到客户端写请求后，首先反序列化PUT对象，然后判断操作是否是原子性的，如果不是原子性的则调用doNonAtomicRegionMutatiOn操作
2 获取PUT请求中的row key,family,以及qualifier等信息
3 检查RegionServer上MemStore是否超过当前堆内存使用率的百分比，默认是0.4,你也可以通过hbase.regionserver.global.memstore.upper
Limit去配置；如果超过限制则唤醒Flush线程把当前占用内存最大的memstores,直到低于最低限制，参考参数hbase.regionserver.global.
memstore.lowerLimit
4 然后检查Region是否只读，检查当前Region的MemStore是否大于blockingMemStoreSize=(hbase.hregion.memstore.flush.size* hbase.
hregion.memstore.block.multiplier) ，如果大于则进行flush操作,释放内存
注意：
hbase.hregion.memstore.flush.size： 默认大小128M
hbase.hregion.memstore.block.multiplier: 默认倍数2倍
我们考虑一种情况，理想情况memstore达到128M时，就该刷新到StoreFile但是，这时候MemStore的数据是127M,然后下一个请求写的数据是100M,这时候MemStore会涨到会涨到228M > 128M，那么发生OOM的风险就增大了，所以HBase就让MemStore现在实际大小 超过默认hbase.hregion.memstore.block.multiplier倍时就暂时block该Region 的请求，然后进行flush，释放内存。
这两个参数的设置需要进行综合权衡，因为一旦flush了之后，就有可能发生compact、split操作，这时候是比较耗时的，可能达到十几秒之类的，如果是online应用是不可接受，我们可以适当增加hbase.hregion.memstore.block.multiplier这个倍数，然后内存不够用的话，还可以加内存。
以上步骤完成则正式进入写核心的写流程：
5 构造WALEdit
6 获取行锁，锁定row,如果之前还有事务未结束，等待之前的事务结束，获取Region更新锁，防止多个请求同时更新Region
7 从MultiVersionConsistencyControl(MVCC)获取一个Write Number,
主要用于HBase的在并发情况下的写一致性的前提下，保证高性能读取；构造一个往MemStore写的入口类WriteEntry
8 从PUT请求中获取<family,cell>映射，然后检查family，更新这次请求的时间戳，并设置到这次请求中，然后把这个操作放到一个集合中
9 遍历PUT操作的集合，获取每一个单元格，然后将其添加到WALEdit
10 遍历PUT操作集合,遍历每一个单元格，然后将其写入MemStore
11 遍历WALEdit，将日志添加到HLog中
12 释放Region更新锁和行锁
13 同步这WALEdit
14 最后会检查MemStore是否应该flush，如果满足flush条件，则进行flush操作