Namenode数据不断积累造成的问题

1、启动时间变长。NameNode的启动过程可以分成FsImage数据加载、editlogs回放、Checkpoint、DataNode的BlockReport几个阶段。数据规模较小时，启动时间可以控制在~10min以内，当元数据规模达到5亿（Namespace中INode数超过2亿，Block数接近3亿），FsImage文件大小将接近到20GB，加载FsImage数据就需要~14min，Checkpoint需要~6min，再加上其它阶段整个重启过程将持续~50min，极端情况甚至超过60min，虽然经过多轮优化重启过程已经能够稳定在~30min，但也非常耗时。如果数据规模继续增加，启动过程将同步增加。

 

2、性能开始下降。HDFS文件系统的所有元数据相关操作基本上均在NameNode端完成，当数据规模的增加致内存占用变大后，元数据的增删改查性能会出现下降，且这种下降趋势会因规模效应及复杂的处理逻辑被放大，相对复杂的RPC请求（如addblock）性能下降更加明显。

 

3、NameNode JVM FGC（Full GC）风险较高。主要体现在两个方面：（1）FGC频率增加；（2）FGC时间增加且风险不可控。针对NameNode的应用场景，目前看CMS内存回收算法比较主流，正常情况下，对超过100GB内存进行回收处理时，可以控制到秒级别的停顿时间，但是如果回收失败被降级到串行内存回收时，应用的停顿时间将达到数百秒，这对应用本身是致命的。

 

4、超大JVM Heap Size调试问题。如果线上集群性能表现变差，不得不通过分析内存才能得到结论时，会成为一件异常困难的事情。且不说Dump本身极其费时费力，Dump超大内存时存在极大概率使NameNode不可服务。

 

解决方案：可以使用namenode联邦机制解决，这种方式将namenode负载均衡，每个namenode管理不同的目录树结构，减小压力