HDFS高级

namenode文件租约分析LeaseManager

文件租约就是将操作的文件和操作它的客户端进行绑定，若文件不存在一个租约，则说明该文件当前没有被任何客户端写，否则，就表示它正在被该文件租约中 的客户端holder写。这中间可能会发生一些意想不到的异常情况，比如正在对某个文件进行写操作的客户端突然宕机了，那么与这个文件相关的租约会迟迟得 不到客户端的续租而过期，那么NameNode会释放这些过期的租约，好让其它的客户端能及时的操作该租约对应文件。

 

Lease内部类：一个用来表示租约的实体类org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseManager.Lease

因为文件系统客户端需要向Namenode请求写数据（向Namenode结点写数据块），因此一个文件系统客户端必须持有一个Lease实例。该 Lease实例包含文件系统客户端的持有身份（客户端名称）、最后更新Lease时间（用于判断是否超时）、所要写数据的路径（应该与指定的 Datanode上文件系统的Path相关）。对于每一个文件系统客户端，都应该持有一个Lease，Lease管理一个客户端的全部锁（写锁），其中 Lease中包含的最后更新时间需要文件系统客户端周期地检查来实现更新，这样写数据才不会因为超时而放弃一个Lease。当然，如果一个文件系统客户端 发生故障，或者它不需要持有该Lease，也就是不需要执行文件的写操作，那么它会释放掉由它所持有的Lease管理的全部的锁，以便满足其它客户端的请求。

Monitor内部线程类：一个内部线程类 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseManager.Monitor

它是用来周期性地（每2s 检查一次），检查LeaseManager管理器所维护的Lease列表中是否有Lease过期的文件系统客户端，如果过期则从Lease列表中删除掉。基本可以清楚LeaseManager的是如何管理Lease，其中LeaseManager还提供了向它维护的列表中添加Lease、删除Lease、更新Lease等等操作。

重要数据结构：
//保存了LeaseHolder到Lease的映射。    
private SortedMap leases = new TreeMap();    
// Set of: Lease保存了所有lease     
private SortedSet sortedLeases = new TreeSet();    
//保存了path到Lease的映射。     
private SortedMap sortedLeasesByPath = new TreeMap();   

（1）租约 Lease

一个租约由一个holder（客户端名），lastUpdate（上次更新时间）和paths（该客户端操作的文件集合）构成。

（2）过期检查

NameNode通过后台工作线程LeaseManager$Monitor来定期检查LeaseManager中的文件租约是否过期，如果过期就释放该文件租约。

class Monitor implements Runnable {    

    final String name = getClass().getSimpleName();    

    

    /** Check leases periodically. */    

    public void run() {    

      for(; fsnamesystem.isRunning(); ) {    

        synchronized(fsnamesystem) {    

          //检查租约是否过期，过期则internalReleaseLeaseOne和removeLease    

          checkLeases();    

        }    

    

        try {    

          Thread.sleep(2000);    

        } catch(InterruptedException ie) {    

          if (LOG.isDebugEnabled()) {    

            LOG.debug(name + " is interrupted", ie);    

          }    

        }    

      }    

    }    

  }    

（3）释放租约

租约有两个超时时间，一个被称为软超时（1分钟），另一个是硬超时（1小时）。如果租 约软超时，那么就会触发internalReleaseLease方法。检查src对应的INodeFile，如果不存在，不处于构造状态，返回；文件处 于构造状态，而文件目标DataNode为空，而且没有数据块，则finalize该文件（该过程在completeFileInternal中已经讨论 过，租约在过程中被释放），并返回；文件处于构造状态，而文件目标DataNode为空，数据块非空，则将最后一个数据块存放的DataNode目标取出 （在BlocksMap中），然后设置为文件现在的目标DataNode；

调用INodeFileUnderConstruction.assignPrimaryDatanode，该过程会挑选一个目前还活着的DataNode， 作为租约的主节点，并把加到该DataNode的recoverBlocks队 列中；更新租约。上面分析了租约软超时的情况下NameNode发生租约恢复的过程。DataNode上收到这个命令后，将会启动一个新的线程，该线程为 每个Block调用recoverBlock方法：recoverBlock(blocks[i], false, targets[i], true)。

租约创建到移除的过程

第一步：客户端创建了DFSOutputStream文件流之后，然后把文件路径名和对应的文件流存入LeaseChecker中。

public FSDataOutputStream create(Path f, FsPermission permission,    

    boolean overwrite,    

    int bufferSize, short replication, long blockSize,    

    Progressable progress) throws IOException {    

    

    statistics.incrementWriteOps(1);    

    return new FSDataOutputStream    

       (dfs.create(getPathName(f), permission,    

                   overwrite, true, replication, blockSize, progress, bufferSize),    

        statistics);    

  }    

    

public OutputStream create(String src,     

                             FsPermission permission,    

                             boolean overwrite,     

                             boolean createParent,    

                             short replication,    

                             long blockSize,    

                             Progressable progress,    

                             int buffersize    

                             ) throws IOException {    

    checkOpen();    

    if (permission == null) {    

      permission = FsPermission.getDefault();    

    }    

    FsPermission masked = permission.applyUMask(FsPermission.getUMask(conf));    

    LOG.debug(src + ": masked=" + masked);    

    OutputStream result = new DFSOutputStream(src, masked,    

        overwrite, createParent, replication, blockSize, progress, buffersize,    

        conf.getInt("io.bytes.per.checksum", 512));    

    leasechecker.put(src, result);    

    return result;    

  }   

关于LeaseChecker：如果是第一次leasechecker.put(src, result)，将会启动LeaseChecker这个守护线程）。这个过程是一个同步调用的过程。文件create成功之后，守护线程 LeaseChecker会每30s, 通过rpc调用renew一下 该DFSClient所拥有的lease。

第二步：新增租约

Client与NameNode通信，调用NameNode中的create方 法，NameNode的create方法调用FSNameSystem的startFile方法，startFile调用 startFileInternal方法，startFileInternal检查src对应的INodeFIle是否存在，如果存在检查该 INodeFIle的租约情况，如果有client持有该INodeFile租约不同于操作发起的client，检查租约是否过期 (expiredSoftLimit)，如果过期调用internalReleaseLease方法。如果不存在该文件则新增文件并添加租约。 LeaseManager的线程Monitor会循环检测该租约是否过期。创建一个新的文件，状态为under construction，没有任何data block与之对应。

INodeFileUnderConstruction newNode = dir.addFile(src, permissions,replication, blockSize, holder, clientMachine, clientNode, genstamp);
新增租约
leaseManager.addLease(newNode.clientName, src);

第三步：完成文件写入，移除租约

DFSClient调用ClientProtocol的远程方法complete，向NameNode节点解除文件src的租约。

释放租约；

//将对应的INodeFileUnderConstruction对象转换为INodeFile对象，并在FSDirectory进行替换；    

//调用FSDirectory.closeFile关闭文件，其中会写日志logCloseFile(path, file)。    

//检查副本数，如果副本数小于INodeFile中的目标数，那么添加数据块复制任务。    

private void finalizeINodeFileUnderConstruction(String src,    
INodeFileUnderConstruction pendingFile) throws IOException {    
    NameNode.stateChangeLog.info("Removing lease on  file " + src +     
                                 " from client " + pendingFile.clientName);    
    leaseManager.removeLease(pendingFile.clientName, src);    
    
    // The file is no longer pending.    
    // Create permanent INode, update blockmap    
    INodeFile newFile = pendingFile.convertToInodeFile();    
    dir.replaceNode(src, pendingFile, newFile);    
    
    // close file and persist block allocations for this file    
    dir.closeFile(src, newFile);    
    
    checkReplicationFactor(newFile);    
}  

DfsClient之文件写入过程解析

HDFS写文件是整个Hadoop中最为复杂的流程之一，它涉及到HDFS中NameNode、DataNode、DFSClient等众多角色的分工与合作。

客户端是如何写文件的：

Configuration conf = new Configuration();  
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);  
Path file = new Path("demo.txt");  
FSDataOutputStream outStream = fs.create(file);  
out.write("Welcome to HDFS Java API !!!".getBytes("UTF-8"));   
outStream.close();  

只有简单的6行代码，客户端封装的如此简洁，各组件间的RPC调用、异常处理、容错等均对客户端透明。

总体来说， HDFS写文件大体流程如下：

 

1、客户端获取文件系统实例FileSyStem，并通过其create()方法获取文件系统输出流outputStream；

1.1、首先会联系名字节点NameNode，通过ClientProtocol.create()RPC调用，在名字节点上创建文件元数据，并获取文件状态FileStatus；

1.2、通过文件状态FileStatus构造文件系统输出流outputStream；

2、通过文件系统输出流outputStream写入数据；

2.1、首次写入会首先向名字节点申请数据块，名字节点能够掌握集群DataNode整体状况，分配数据块后，连同DataNode列表信息返回给客户端；

2.2、客户端采用流式管道的方式写入数据节点列表中的第一个DataNode，并由列表中的前一个DataNode将数据转发给后面一个DataNode；

2.3、确认数据包由DataNode经过管道依次返回给上游DataNode和客户端；

2.4、写满一个数据块后，向名字节点提交一个数据；

2.5、再次重复2.1-2.4过程；

3、向名字节点提交文件（complete file），即告知名字节点文件已写完，然后关闭文件系统输出流outputStream等释放资源。可以看出，在不考虑异常等的情况下，上述过程还是比较复杂的。本文，我将着重阐述下HDFS写数据时，客户端是如何实现的.

二、实现分析

      我们将带着以下问题来分析客户端写入数据过程：

      1、如何获取数据输出流？

      2、如何通过数据输出流写入数据？

      3、数据输出流关闭时都做了什么？

      4、如果发生异常怎么办？即如何容错？

      （一）如何获取数据输出流？

      HDFS客户端获取数据流是一个复杂的过程，流程图如下：

      以DistributedFileSystem为例，create()是其入口方法，DistributedFileSystem内部封装了一个DFS的客户端，如下：

[java] view plain copy

DFSClient dfs;  

      在DistributedFileSystem的初始化方法initialize()中，会构造这个文件系统客户端，如下：

[java] view plain copy

this.dfs = new DFSClient(uri, conf, statistics);  

      而create()方法就是通过这个文件系统客户端dfs获取数据输出流的，如下：

[java] view plain copy
@Override  
public FSDataOutputStream create(final Path f, final FsPermission permission,  
  final EnumSet cflags, final int bufferSize,  
  final short replication, final long blockSize, final Progressable progress,  
  final ChecksumOpt checksumOpt) throws IOException {  
  statistics.incrementWriteOps(1);  
  Path absF = fixRelativePart(f);  
  return new FileSystemLinkResolver() {  
      
    /* 
     * 创建文件系统数据输出流 
     */  
    @Override  
    public FSDataOutputStream doCall(final Path p)  
        throws IOException, UnresolvedLinkException {  
        
    // 调用create()方法创建文件，并获取文件系统输出流    
    final DFSOutputStream dfsos = dfs.create(getPathName(p), permission,  
              cflags, replication, blockSize, progress, bufferSize,  
              checksumOpt);  
      return dfs.createWrappedOutputStream(dfsos, statistics);  
    }  
    @Override  
    public FSDataOutputStream next(final FileSystem fs, final Path p)  
        throws IOException {  
      return fs.create(p, permission, cflags, bufferSize,  
          replication, blockSize, progress, checksumOpt);  
    }  
  }.resolve(this, absF);  
}  

FileSystemLinkResolver是一个文件系统链接解析器（抽象类），我们待会再分析它，这里只要知道，该抽象类实例化后会通过resolve()方法--doCall()方法得到数据输出流即可。接着往下DFSClient的create()方法，省略部分代码，如下：

// 为create构建一个数据输出流  

final DFSOutputStream result = DFSOutputStream.newStreamForCreate(this,  

    src, masked, flag, createParent, replication, blockSize, progress,  

    buffersize, dfsClientConf.createChecksum(checksumOpt),  

    getFavoredNodesStr(favoredNodes));  

  

// 开启文件租约  

beginFileLease(result.getFileId(), result);  

return result;  

      实际上，它又通过DFSOutputStream的newStreamForCreate()方法来获取数据输出流，并开启文件租约。租约的内容我们后续再讲，继续看下如何获取文件输出流的，如下：

/**

 * 为创建文件构造一个新的输出流

 */  

static DFSOutputStream newStreamForCreate(DFSClient dfsClient, String src,  

    FsPermission masked, EnumSet flag, boolean createParent,  

    short replication, long blockSize, Progressable progress, int buffersize,  

    DataChecksum checksum, String[] favoredNodes) throws IOException {  

  TraceScope scope =  

      dfsClient.getPathTraceScope("newStreamForCreate", src);  

  try {  

    HdfsFileStatus stat = null;  

  

    // Retry the create if we get a RetryStartFileException up to a maximum  

    // number of times  

    boolean shouldRetry = true;  

    int retryCount = CREATE_RETRY_COUNT;  

    while (shouldRetry) {  

      shouldRetry = false;  

      try {  

        // 首先，通过DFSClient中nameNode的Create()方法，在HDFS文件系统名字节点中创建一个文件，并返回文件状态  

        stat = dfsClient.namenode.create(src, masked, dfsClient.clientName,  

            new EnumSetWritable(flag), createParent, replication,  

            blockSize, SUPPORTED_CRYPTO_VERSIONS);  

        break;  

      } catch (RemoteException re) {  

        IOException e = re.unwrapRemoteException(  

            AccessControlException.class,  

            DSQuotaExceededException.class,  

            FileAlreadyExistsException.class,  

            FileNotFoundException.class,  

            ParentNotDirectoryException.class,  

            NSQuotaExceededException.class,  

            RetryStartFileException.class,  

            SafeModeException.class,  

            UnresolvedPathException.class,  

            SnapshotAccessControlException.class,  

            UnknownCryptoProtocolVersionException.class);  

        if (e instanceof RetryStartFileException) {  

          if (retryCount > 0) {  

            shouldRetry = true;  

            retryCount--;  

          } else {  

            throw new IOException("Too many retries because of encryption" +  

                " zone operations", e);  

          }  

        } else {  

          throw e;  

        }  

      }  

    }  

    Preconditions.checkNotNull(stat, "HdfsFileStatus should not be null!");  

      

    // 构造一个数据输出流  

    final DFSOutputStream out = new DFSOutputStream(dfsClient, src, stat,  

        flag, progress, checksum, favoredNodes);  

      

    // 启动数据输出流  

    out.start();  

      

    return out;  

  } finally {  

    scope.close();  

  }  

}  

      大体可以分为三步：

      1、首先，通过DFSClient中nameNode的Create()方法，在HDFS文件系统名字节点中创建一个文件，并返回文件状态HdfsFileStatus；

      2、构造一个数据输出流；

      3、启动数据输出流。

      上述连接NameNode节点创建文件的过程中，如果发生瞬时错误，会充分利用重试机制，增加系统容错性。DFSClient中nameNode的Create()方法，实际上是调用的是客户端与名字节点间的RPC--ClientProtocol的create()方法，该方法的作用即是在NameNode上创建一个空文件，并返回文件状态。文件状态主要包括以下信息：

// 符号连接  

private final byte[] symlink; // symlink target encoded in java UTF8 or null  

private final long length;// 文件长度  

private final boolean isdir;// 是否为目录  

private final short block_replication;// 数据块副本数  

private final long blocksize;// 数据块大小  

private final long modification_time;// 修改时间  

private final long access_time;// 访问时间  

private final FsPermission permission;// 权限  

private final String owner;// 文件所有者  

private final String group;// 文件所属组  

private final long fileId;// 文件ID  

      继续看如何构造一个数据输出流，实际上它是通过构造DFSOutputStream实例获取的，而DFSOutputStream的构造方法如下：

[java] view plain copy

/** Construct a new output stream for creating a file. */  

private DFSOutputStream(DFSClient dfsClient, String src, HdfsFileStatus stat,  

    EnumSet flag, Progressable progress,  

    DataChecksum checksum, String[] favoredNodes) throws IOException {  

  this(dfsClient, src, progress, stat, checksum);  

  this.shouldSyncBlock = flag.contains(CreateFlag.SYNC_BLOCK);  

  

  // 计算数据包块大小  

  computePacketChunkSize(dfsClient.getConf().writePacketSize, bytesPerChecksum);  

  

  // 构造数据流对象  

  streamer = new DataStreamer(stat, null);  

  if (favoredNodes != null && favoredNodes.length != 0) {  

    streamer.setFavoredNodes(favoredNodes);  

  }  

}  

      首先计算数据包块大小，然后构造数据流对象，后续就依靠这个数据流对象来通过管道发送流式数据。接下来便是启动数据输出流，如下：

private synchronized void start() {  

  streamer.start();  

}  

      很简单，实际上也就是启动数据流对象，通过这个数据流对象实现数据的发送。

中间为什么会有计算数据包块大小这一步呢？原来，数据的发送是通过一个个数据包发送出去的，而不是通过数据块发送的。设想下，如果按照一个数据块（默认128M）大小发送数据，合理吗？至于数据包大小是如何确定的，我们后续再讲。

 

（二）如何通过数据输出流写入数据？

下面，该看看如何通过数据输出流写入数据了。要解决这个问题，首先分析下DFSOutputStream和DataStreamer是什么。

1. DFSOutputStream

DFSOutputStream是分布式文件系统输出流，它内部封装了两个队列：发送数据包队列和确认数据包队列，如下：

// 发送数据包队列  

private final LinkedList dataQueue = new LinkedList();  

// 确认数据包队列  

private final LinkedList ackQueue = new LinkedList();  

      客户端写入的数据，会addLast入发送数据包队列dataQueue，然后交给DataStreamer处理。

2、DataStreamer

DataStreamer是一个后台工作线程，它负责在数据流管道中往DataNode发送数据包。它从NameNode申请获取一个新的数据块ID和数据块位置，然后开始往DataNode的管道写入流式数据包。每个数据包都有一个序列号sequence number。当一个数据块所有的数据包被发送出去，并且每个数据包的确认信息acks被接收到的话，DataStreamer关闭当前数据块，然后再向NameNode申请下一个数据块。

所以，才会有上述发送数据包和确认数据包这两个队列。

DataStreamer内部有很多变量，大体如下：

// streamer关闭标志位    

private volatile boolean streamerClosed = false;  

// 扩展块，它的长度是已经确认ack的bytes大小  

   private ExtendedBlock block; // its length is number of bytes acked  

   private Token accessToken;  

     

   // 数据输出流  

   private DataOutputStream blockStream;  

   // 数据输入流：即回复流  

   private DataInputStream blockReplyStream;  

   // 响应处理器  

   private ResponseProcessor response = null;  

   // 当前块的数据块列表  

   private volatile DatanodeInfo[] nodes = null; // list of targets for current block  

   // 存储类型  

   private volatile StorageType[] storageTypes = null;  

   // 存储ID  

   private volatile String[] storageIDs = null;  

     

   // 需要排除的节点  

   private final LoadingCache excludedNodes =  

       CacheBuilder.newBuilder()  

       .expireAfterWrite(  

           dfsClient.getConf().excludedNodesCacheExpiry,  

           TimeUnit.MILLISECONDS)  

       .removalListener(new RemovalListener() {  

         @Override  

         public void onRemoval(  

             RemovalNotification notification) {  

           DFSClient.LOG.info("Removing node " +  

               notification.getKey() + " from the excluded nodes list");  

         }  

       })  

       .build(new CacheLoader() {  

         @Override  

         public DatanodeInfo load(DatanodeInfo key) throws Exception {  

           return key;  

         }  

       });  

     

   // 优先节点  

   private String[] favoredNodes;  

   // 是否存在错误  

   volatile boolean hasError = false;  

   volatile int errorIndex = -1;  

   // Restarting node index  

   // 从哪个节点重试的索引  

   AtomicInteger restartingNodeIndex = new AtomicInteger(-1);  

   private long restartDeadline = 0; // Deadline of DN restart  

   // 当前数据块构造阶段  

   private BlockConstructionStage stage;  // block construction stage  

   // 已发送数据大小  

   private long bytesSent = 0; // number of bytes that've been sent  

   private final boolean isLazyPersistFile;  

  

   /** Nodes have been used in the pipeline before and have failed. */  

   private final List failed = new ArrayList();  

   /** The last ack sequence number before pipeline failure. */  

   // 管道pipeline失败前的最后一个确认包序列号  

   private long lastAckedSeqnoBeforeFailure = -1;  

   // 管道恢复次数  

   private int pipelineRecoveryCount = 0;  

   /** Has the current block been hflushed? */  

   // 当前数据块是否已被Hflushed  

   private boolean isHflushed = false;  

   /** Append on an existing block? */  

   // 是否需要在现有块上append  

   private final boolean isAppend;  

有很多比较简单，不再赘述。这里只讲解几个比较重要的：

 

1、BlockConstructionStage stage

 当前数据块构造阶段。针对create()这种写入 来说，开始时默认是BlockConstructionStage.PIPELINE_SETUP_CREATE，即管道初始化时需要向NameNode申请数据块及所在数据节点的状态，这个很容易理解。有了数据块和其所在数据节点所在列表，才能形成管道列表不是？在数据流传输过程中，即一个数据块写入的过程中，虽然有多次数据包写入，但状态始终为DATA_STREAMING，即正在流式写入的阶段。而当发生异常时，则是PIPELINE_SETUP_STREAMING_RECOVERY状态，即需要从流式数据中进行恢复，如果一个数据块写满，则会进入下一个周期，PIPELINE_SETUP_CREATE->DATA_STREAMING，最后数据全部写完后，状态会变成PIPELINE_CLOSE，并且如果发生异常的话，会有一个特殊状态对应，即PIPELINE_CLOSE_RECOVERY。而append开始时则是对应的状态PIPELINE_SETUP_APPEND及异常状态PIPELINE_SETUP_APPEND_RECOVERY，其它则一致。

2、volatile boolean hasError = false

这个状态位用来标记数据写入过程中，是否存在错误，方便进行容错。

3、ResponseProcessor response

响应处理器。这个也是后台工作线程，它会处理来自DataNode回复流中的确认包，确认数据是否发送成功，如果成功，将确认包从确认数据包队列中移除，否则进行容错处理。

 

create()模式下的DataStreamer构造比较简单，如下：

private DataStreamer(HdfsFileStatus stat, ExtendedBlock block) {  

  isAppend = false;  

  isLazyPersistFile = isLazyPersist(stat);  

  this.block = block;  

  stage = BlockConstructionStage.PIPELINE_SETUP_CREATE;  

}  

isAppend设置为false，即不是append写入，BlockConstructionStage默认为PIPELINE_SETUP_CREATE，即需要向NameNode写入数据块。

 

我们首先看下DataStreamer是如何发送数据的。上面讲到过，DFSOutputStream中包括两个队列：发送数据包队列和确认数据包队列。这类似于两个生产者消--费者模型。针对发送数据包队列，外部写入者为生产者，DataStreamer为消费者。外部持续写入数据至发送数据包队列，DataStreamer则从中消费数据，判断是否需要申请数据块，然后写入数据节点流式管道。而确认数据包队列，DataStreamer为生产者，ResponseProcessor为消费者。首先，确认数据包队列数据的产生，是DataStreamer发送数据给DataNode后，从发送数据包队列挪过来的，而当ResponseProcessor线程确认接收到数据节点的ack确认包后，再从数据确认队列中删除。

      数据写入过程之DataStreamer

首先看DataStreamer的run()方法，它会在数据流没有关闭，且dfs客户端正在运行的情况下，一直循环，循环内处理的大体流程如下：

 

 

1、如果遇到一个错误（hasErro），且响应器尚未关闭，关闭响应器，使之join等待；

2、如果有DataNode相关IO错误，先预先处理，初始化一些管道和流的信息，并决定外部是否等待，等待意即可以进行容错处理，不等待则数目错误比较严重，无法进行容错处理：这里还判断了errorIndex标志位和restartingNodeIndex的大小，意思是是否是由某个具体数据节点引起的错误，如果是的话，这种错误理论上是可以处理的；

3、没有数据时，等待一个数据包发送：等待的条件是：当前流没有关闭(!streamerClosed)、没有错误（hasError）、dfs客户端正在 运行（dfsClient.clientRunning ）、dataQueue队列大小为0，且当前阶段不是DATA_STREAMING，或者在需要sleep（doSleep）或者上次发包距离本次时间未超过阈值的情况下为DATA_STREAMING，意思是各种标记为正常，数据流处于正常发送的过程或者可控的非正常发送过程中，可控表现在状态位doSleep，即上传错误检查中认为理论上可以进行修复，但是需要sleep已完成recovery的初始化，或者距离上次发送未超过时间的阈值等。

4、如果数据流关闭、存在错误、客户端正常运行标志位异常时，执行continue：这个应该是对容错等的处理，让程序及时响应错误；

5、获取将要发送的数据包：

如果数据发送队列为空，构造一个心跳包；否则，取出队列中第一个元素，即待发送数据包。

6、如果当前阶段是PIPELINE_SETUP_CREATE，申请数据块，设置pipeline，初始化数据流：append的setup阶段则是通过setupPipelineForAppendOrRecovery()方法完成的，并同样会初始化数据流；

7、获取数据块中的上次数据位置lastByteOffsetInBlock，如果超过数据块大小，报错；

8、 如果是数据块的最后一个包：等待所有的数据包被确认，即等待datanodes的确认包acks，如果数据流关闭，或者数据节点IO存在错误，或者客户端不再正常运行，continue，设置阶段为pipeline关闭

9、发送数据包：将数据包从dataQueue队列挪至ackQueue队列，通知dataQueue的所有等待者，将数据写入远端的DataNode节点，并flush，如果发生异常，尝试标记主要的数据节点错误，方便容错处理；

10、更新已发送数据大小：可以看出，数据包中存储了其在数据块中的位置LastByteOffsetBlock，也就标记了已经发送数据的总大小；

11、数据块写满了吗？如果是最后一个数据块，等待确认包，调用endBlock()方法结束一个数据块 ；

如果上述流程发生错误，hasError标志位设置为true，并且如果不是一个DataNode引起的原因，流关闭标志设置为true。

最后，没有数据需要发送，或者发生致命错误的情况下，调用closeInternal()方法关闭内部资源。

DataNode之BlockReport解析

数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程，了解了它实现心跳的大体流程：

1、与NameNode握手：

1.1、第一阶段：获取命名空间信息并验证、设置；

1.2、第二阶段：DataNode注册；

2、周期性调用sendHeartBeat()方法发送心跳信息，并处理来自心跳响应中的命令；

3、调用reportReceivedDeletedBlocks()方法发送数据库增量汇报：包括正在接收的、已接收的和已删除的数据块；

4、调用blockReport()方法周期性进行数据块汇报，并处理返回的相关命令。

        

数据块增量汇报是负责向NameNode发送心跳信息工作线程BPServiceActor中周期性的一个工作，它负责向NameNode及时汇报DataNode节点上数据块的变化情况，比如数据块正在接收、已接收或者已被删除。它的工作周期要小于正常的数据块汇报，目的就是为了能够让NameNode及时掌握DataNode上数据块变化情况，以便HDFS系统运行正常，略显机智！而且，当数据块增量汇报不成功时，下一个循环会接着立即发送数据块增量汇报，而不是等其下一个周期的到来，这显示了HDFS良好的容错性.

 

文件拷贝方案讨论及分析

一、distcp

DistCp（Distributed Copy）是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具。 它使用Map/Reduce实现文件分发，错误处理和恢复，以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为map任务的输入，每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。

DistCp是Apache Hadoop自带的工具，目前存在两个版本，DistCp1和DistCp2，FastCopy是Facebook Hadoop中自带的，相比于Distcp，它能明显加快同节点数据拷贝速度，尤其是Hadoop 2.0稳定版（第一个稳定版为2.2.0，该版本包含的特性可参考我的这篇文章：Hadoop 2.0稳定版本2.2.0新特性剖析）发布后，当需要在不同NameNode间（HDFS Federation）迁移数据时，FastCopy将发挥它的最大用武之地。

DistCp第一版使用了MapReduce并发拷贝数据，它将整个数据拷贝过程转化为一个map-only Job以加快拷贝速度。由于DistCp本质上是一个MapReduce作业，它需要保证文件中各个block的有序性，因此它的最小数据切分粒度是文件，也就是说，一个文件不能被切分成不同部分让多个任务并行拷贝，最小只能做到一个文件交给一个任务。

DistCp2针对DistCp1在易用性和性能等方面的不足，提出了一系列改进点，包括通过去掉不必要的检查缩短了目录扫描时间、动态分配各个Map Task的数据量、可对拷贝限速避免占用过多网络流量、支持HSFTP等。尤其值得一说的是动态分配Map Task处理数据量。DistCp1的实现跟我们平时写的大部分MapReduce程序一样，每个Map Task的待处理数据量在作业开始运行前已经静态分配好了，这就出现了我们经常看到的拖后腿的现象：由于一个Map Task分配的数据量过多，运行非常缓慢，所有Reduce Task都在等待这个Map Task运行完成。而对于DistCp而言，该现象更加常见，因为最小的数据划分单位是文件，文件有大有小，分到大文件的Map Task将运行的非常慢，比如你有两个待拷贝的文件，一个大小为1GB，另一个大小为1TB，如果你指定了超过2个的Map Task，则该DistCp只会启动两个Map Task，其中一个负责拷贝1GB的文件，另一个负责拷贝1TB的文件，可以想象其中一个任务将运行的非常慢。DistCp2通过动态分配Map Task数据量解决了该问题，它实现了一个DynamicInputFormat，该InputFormat将待拷贝的目录文件分解成很多的chunk，其中每个chunk的信息（位置，文件名等）写到一个以“.chunk.K”（K是一个数字）结尾的HDFS文件中，这样，每个文件可看做一份“任务”，“任务”数目要远大于启动的Map Task数目，运行快的Map Task能够多领取一些“任务”，而运行慢得则领取少一些，进而提高数据拷贝速度。尽管DistCp1中Map Task拷贝数据最小单位仍是文件，但相比于DistCp1，则要高效得多，尤其是在文件数据庞大，且大小差距较大的情况下。

 

不管是DistCp1还是DistCp2，在数据拷贝过程中均存在数据低效问题，尤其在Hadoop 2.0时代表现突出。Hadoop 2.0引入了HDFS Federation（什么是HDFS Federation，可参考：HDFS Federation设计动机与基本原理），当我们进行Hadoop（1.0升级到2.0）升级或者将一个NameNode扩展到多个NameNode时，需将集群中的单个NameNode上的部分数据迁移到其他NameNode上，此时就需要用到DistCp这样的工具。在HDFS Federation设计中，一个HDFS集群中可以有多个NameNode，但DataNode是共享的，因此，在数据迁移过程中，大部分数据所在的节点不会变（在同一个DataNode上），只需将其指向新的NameNode（即数据位置不变，元数据转移到其他NameNode上）。如果使用DistCp，则需要将数据重新通过网络拷贝一份，然后将旧的删除，性能十分低下。考虑到数据仍在同一个节点上，则采用文件硬链接.

 

 

二、FastCopy

基于linux系统ln 本地创建文件的硬链接方式，提升拷贝速度。流程如下：

1、查询源NS中文件的meta信息，获取源文件所有的block信息

2、对于每个Block，获取其在原集群中的location信息

3、对于源文件中的每个block，在目标NS中的文件上添加空的block信息

4、对于所有的源Block，通过DN的copyBlock接口实现local copy

5、每个目标DN在完成block的copy之后向目标NS的NN中报告接收的Block

6、等待所有的block都copy完成后推出 基本结构如下：

 

详细介绍

1、File Meta复制

FastCopy首先获取源文件的meta信息(FileStatus)和blocks locations(LocatedBlocks)信息

检查源文件是否处于构建中，LocatedBlocks.isUnderConstruction()，如果是则跳过该文件

在目标NS中创建目标文件， 副本数，permission， blockSize等信息与源文件一致，为避免目标文件已存在，默认使用覆写模式创建

2、Block 复制

对于源文件的LocatedBlocks中所有的block信息，进行Block复制：

 

通过向目标NS中addBlock获取目标NS中block的DN 列表

对源block的DN列表和目标Block的DN列表进行排序对齐，使相同的DN在各自的列表中的位置相同

通过源Datanode的copyBlock()接口实现想目标DN的block数据复制DataNode.copyBlock()的具体实现分为三种情况：

a、同一DN实例

这种情况存在于Federation中同一DN节点服务于两个NS的情况，事实上只需要为源Block的文件创建一个HardLink指向目标block

b、同一节点上不通DN实例

（云梯中暂时不存在这种单节点多DN实例的情况） 这种情况实际上文件位于同一台物理节点上，也可以通过HardLink完成，但由于两个DN实例维护不不同的VolumeMap，因此，需要源DN实例调用目标DN的copyBlockLocal（）接口实现，copyBlockLocal本质上也是使用HardLink来完成copy

 

c、不同DN节点

通常源DN和目标DN都是位于不同节点上的，需要通过网络传输block数据，这个传输过程与client向DN写入Block数据基本一致，因此可以直接使用DataTransfer来完成。

 

3、Lease更新

由于FastCopy在复制过程中需要对目标文件进行写入，但不是使用FileSystem的API（HDFS默认的lease机制是位于DFSClient中），因此FastCopy需要自己完成Lease的更新。对于每个copy的文件，FastCopy都需要启用一个LeaseChecker线程定期更新lease，保证数据写入的一致性。

 

 4、复制状态监控

 

批量的文件copy是异步执行的，FastCopy内部通过一个fileStatusMap维护所有需要复制的文件，文件的状态中包括文件名，文件的block数以及已经完成复制的block， 以及一个blocksStatusMap维护每个需要复制的block的状态，block的状态包括block的副本总数，已经写入成功的副本数，以及写入失败的副本数。

 

三、fastcopy实现

1、类图结构

2、实现逻辑

FastCopy首先处理命令行参数，提取源文件和目标文件path，为每一个src：dst对构建FastCopyFileRequest

构建FastCopy实例处理FastCopyFileRequest

FastCopy内部的调度处理通过ExecutorService维护一个线程池（线程池大小可以通过命令行-t 参数来控制，默认是5），每个线程是由实现了Future接口的FastFileCopy来对每个文件的copy进行处理。

FastFileCopy内部实现上述设计文档描述的一个文件元信息copy的流程，并通过BlockCopyRpc异步调用DN的copyBlock接口实现block的复制

FastCopy为每个文件的copy维护一个LeaseChecker，更新lease信息。

同时FastCopy通过内部维护fileStatusMap和blocksStatusMap来对copy过程状态进行管理

Hdfs跨机房部署方案介绍及讨论

跨机房带宽限制、分配

不同机房客户端选择分配数据写入datanode节点

 

Hdfs数据读写瓶颈点分析

带宽

副本复制

磁盘io

 

工厂应用

重点使用Federation

在Hadoop 1.0中，HDFS的单NameNode设计带来诸多问题，包括单点故障、内存受限制约集群扩展性和缺乏隔离机制（不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响）等，为了解决这些问题，Hadoop 2.0引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation，本文重点介绍HDFS Federation。

HDFS Federation是指HDFS集群可同时存在多个NameNode，这些NameNode分别管理一部分数据，且共享所有DataNode的存储资源。这种设计可解决单NameNode存在的以下几个问题：

（1）HDFS集群扩展性。多个NameNode分管一部分目录，使得一个集群可以扩展到更多节点，不再像1.0中那样由于内存的限制制约文件存储数目。

（2）性能更高效。多个NameNode管理不同的数据，且同时对外提供服务，将为用户提供更高的读写吞吐率。

（3）良好的隔离性。用户可根据需要将不同业务数据交由不同NameNode管理，这样不同业务之间影响很小。

需要注意的，HDFS Federation并不能解决单点故障问题，也就是说，每个NameNode都存在在单点故障问题，你需要为每个namenode部署一个backup namenode以应对NameNode挂掉对业务产生的影响。

使用策略：

1、按照业务进行Federation拆分

2、根据rpc、jvm监控nn压力，进行紧急拆