Hadoop中的心跳机制

主节点和从节点之间的通信是通过心跳机制实现的，如NameNode与DataNode之间，JobTracker和TaskTracker之间。所谓“心跳”是一种形象化描述，指的是持续的按照一定频率在运行，类似于心脏在永无休止的跳动。

图7-6指的是dataNode向NameNode发送心跳的周期是3秒。

图7-6

当长时间没有发送心跳时，NameNode就判断DataNode的连接已经中断,不能继续工作了,就把他定性为”dead node”。NameNode会检查dead node中的副本数据，复制到其他的data node中。

我们现在来看一下他们之间通过心跳是如何实现通信的。

NameNode与DataNode之间的心跳

通过前面的RPC机制介绍，我们知道NameNode与DataNode直接的通信是通过DataNodeProtocol接口实现的。如图7-7所示。

图7-7

该接口的实现类是NameNode，是由DataNode调用的。下面我们就来分析一下他们之间是如何通信的。

先看一下DataNode中的代码，如图7-8所示。

图7-8

该方法是DataNode中非常重要的方法，该方法在系统运行时会进入一个死循环中，定期的调用方法访问NameNode，访问周期见第963行代码，这里的变量heatBeatInterval是从配置文件读取的，如图7-9所示，默认值是3000毫秒，也就说循环间隔不低于3秒钟。快过频繁的运行会增加系统的负载。

那么，当进入if条件语句时，就会执行第972行的代码。这里就是通过namenode调用其sendHearbeat方法。这里的namenode其实是DataNode获得的NameNode实例的代理对象，如图7-10所示。DataNode与NameNode的通信是通过DataNodeProtocol接口实现的。那么，我们下面重点看一下调用的sendHeartbeat方法，如图7-11。

图7-9

图7-10

图7-11

在图7-11中，sendHeartbeat方法的原型定义位于DataNodeProtocol接口的定义中。该传递的第一个形参是包含DataNode注册信息的类，包含DataNode的唯一标示、名称、版本、ipc端口等信息，这些信息可以让NameNode把这个DataNode与其他DataNode区分开。第二、三、四个形参表示当前DataNode上面的容量空间、使用量、剩余量。DataNode把这些信息告诉NameNode后，供NameNode做决策。

还要注意，该方法有返回值，是一个DatanodeCommand数组。也就是说NameNode根据DataNode送来的信息做出决策，并把这些决策封装为DatanodeCommand，发送回DataNode。DataNode拿到NameNode送来的命令后，就要进行处理，见代码第980行。

从上面的分析可以看出，所有的DataNode是通过不断的死循环来向NameNode发送自身状况信息，NameNode在拿到所有DataNode的汇报信息后，综合权衡各种情况，然后向DataNode发回命令。这正是前面分析的RPC机制的客户机与服务器关系的体现。

JobTracker与TaskTracker之间的心跳

MapReduce的计算机制是通过一个JobTracker和很多的TaskTracker之间的协作完成的。JobTracker作为管理端，是负责接收用户的作业请求，然后分配秩序任务给TaskTracker去执行的。在TaskTracker执行过程中，通过心跳机制会不断的向JobTracker汇报自己的执行情况，供JobTracker做出决策。下面分析一下心跳的过程。

二者的心跳通信是通过接口InterTrackerProtocol实现的，如图7-12所示。

图7-12

该接口的实现类是JobTracker，是被TaskTracker调用的。下面我们看一下TaskTracker是如何调用的。TaskTracker会调用接口的heartbeat方法，如图7-13所示。

图7-13

该方法的形参有5个。第一个形参是TaskTrackerStatus最重要，包括TaskTracker的通信端口、最多运行Map任务数、最多运行Reduce任务数、失败任务数等。目的是给JobTracker提供足够的信息做出决策。JobTracker在综合了所有TaskTracker提交的各种状态报告后，会对不同TaskTracker做出决策，通过返回值HeartbeatResponse实现的，该返回值中包含对TaskTracker的各种指示，具体信息如图7-14所示。

图7-14

在图7-14中，TaskTracker发送心跳请求，接收到JobTracker发送回来的HeartbeatResponse对象。该对象中含有新的任务，TaskTracker就需要处理新的任务了。这就是心跳机制主要做的事情。

那么，什么情况下TaskTracker可以接受新任务哪？如图7-15所示。

图7-15

从图7-15中可以看到，是否有能力接受新任务要看几个参数的值。分别是maxMapSlots、maxReduceSlots、acceptNewTasks。前两者相当于map任务、reduce任务执行最大限制数。如果超过这个数，那么就不再接受新的任务。默认值，二者都是2。参数acceptNewTasks的取值，取决于本地文件系统(linux系统)的剩余空间。如果本地文件系统还有剩余磁盘空间，足够任务运行，那么改值就是true。否则，就是false。默认情况下，只要磁盘有剩余空间，acceptNewTasks的值就是true。

以上就是对MapReduce的心跳机制的简单分析。通过上面的分析，我们看到只要TaskTracker条件允许，就不断的接受JobTracker分配的任务。这就保证了整个作业的正常运行。