HDFS的工作原理是怎么样的？是如何实现HA模式？

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前言

HDFS是能够提供一个分布式文件存储的系统，在大型数据文件的存储中，能够提供高吞吐量的数据访问，那么它是如何实现数据文件的读写的呢？作为集群老大的NameNode当出现服务不可用的情况，HDFS又如何启用备用节点来实现HA的呢？今天我们来好好说下。

HDFS的读写流程

在讲述读写流程前，还是很有必要重新复述下数据块这个概念，在分布式文件系统中，一个大型数据文件会被切分成多个部分，并分别存储在多个DataNode上，每个文件部分就是一个数据块，数据块存储在DataNode上后，对应的DataNode就会将块的信息报告给NameNode。

讲完这些，我们开始说如何读写。

如何读

看下面流程图：

可以看到，要读取HDFS中的文件一共分为6个步骤：

1. 当HDFS客户端需要读取一个数据文件的时候，首先会调用FileSystem的open()方法获取一个dfs对象（DistributedFileSystem）。
2. DFS通过RPC从NameNnode中获取文件第一批块的位置信息后，会返回一个FsDataInputStream对象。
3. 返回的FsDataInputStream会被封装成DFSInputStream（分布式文件系统输入流），里面提供了管理NameNode和DataNode输入流的方法。当客户端调用read()方法的时候，DFSInputStream就会找出离客户端最近的DataNode并连接。
4. 找出DataNode后就会开始读取对应的数据块，数据开始流向客户端。
5. 当第一个块读取完成后，就会关闭第一个块指向的DataNode连接，然后接着读下一个块。
6. 当第一批块读取完成后，就会向NameNode获取下一批块的位置信息，然后继续读取。
7. 当所有块都读取完成后，就会关闭所有的流。

当然，在实际情况下，想一直那么顺利的传输数据是不可能的，如果在读取数据的时候，DataNode和DFSInputStream发生异常的时候，那么DFSInputStream会尝试获取当前读取块第二近的DataNode节点，并会记录哪个DataNode发生错误，后面涉及到该出事DataNode读取的时候，就会自动跳过。

如果读取的块已经坏了，那么就会将这种情况汇报给NameNode，并且从其他DataNode读取该块数据。

如何写

看下面流程图：

1. 和读操作一样，首先通过FileSystem获取一个DFS对象，并通过DFS对象来的create()方法来创建一个新的文件。
2. DFS通过RPC调用NameNode去创建一个新文件，NameNode在创建前会做一些额外的校验，如文件是否已经存在、客户端是否有权限创建文件等等。
3. 前面的操作完成后，DFS会返回一个FsDataOutputStream对象，同样，FsDataOutputStream会被封装成DFSOutputStream（分布式文件系统输入流），同样，DFSOutputStream也提供了协调DataNode和NodeNode的方法。
4. 当客户端开始写数据的时候，就会将数据块切分成一个个数据包，然后将这些数据包排成一条数据队列。
5. 多个DataNode组成一条数据管道，当开始传输的时候，首先第一个数据包会传到数据管道的第一个DataNode，当第一个DataNode收到后会将这个数据包传给下一个DataNode。
6. DFSOutputStream除了数据管道外，还维护着另一个队列：响应队列，这个队列也是由数据包组成的，当DataNode收到数据块的数据包后，就会返回一个响应数据包，当管道中所有的DataNode都收到响应数据包的时候，响应队列才把对应的数据包移除。
7. 客户端在写操作完成后，就会调用close()关闭输出流。
8. 同时，客户端会通知NameNode把文件标记为已完成，然后NameNode会把文件写入成功的结果返回给客户端。这时整个写操作才完成。

当然，凡是涉及到节点之前的通信，都大概率会出现一些奇怪的问题，例如网络不可用啊、通信节点掉线啊等等，对于这种情况，写操作要比读操作要复杂一点，如果在写操作过程中其中一个DataNode发生错误，那么就有下面几个步骤来处理：

1. 管道关闭。
2. 正常的DataNode正在写的块会由一个新的ID，并且这个ID会汇报给NameNode，而失败的DataNode上发生错误的块就会在下次上报心跳的时候删掉。
3. 失败的DataNode会被从管道中移除，而块中剩下的数据包会继续写入到管道里其他的DataNode上。
4. NameNode同时会标记这个块的副本数量少于指定值，那么会在后面将这个块的副本在其他DataNode上创建。

HDFS的高可用实现

讲完了HDFS的读写流程，我们接下来说下HDFS如何实现高可用。

HDFS的NameNode为单一节点，为HDFS提供对外统一服务，这说明如果NameNode因为某些原因掉线了，那整个HDFS集群就会瘫痪。为了防止这种情况在生产环境中出现，就引入了高可用(HA)模式。

在HA模式中，一般由两个NameNode组成，一个是处于激活（Active）状态，另一个就处于待命（Standby）状态，处于激活状态的NameNode对外提供统一服务，而待命状态的NameNode则不对外提供服务，同时及时同步激活状态的NameNode。当激活的NameNode掉线了，待命的NameNode就马上切换状态，变成Active。

HDFS的高可用架构图如下所示：

在这个架构中出现了一些从没见过的组件，下面我来逐个剖析：

• NameNode的Active和Standby状态上面说了，这里就不细说。
• 主备切换器，它是另外一个单独的进程运行，主要负责NameNode的主备切换。主备切换器实时健康NameNode的情况，当NameNode发送故障时，就会通过Zookeeper的选举机制来进行选举和切换。
• JournalNode集群：这是一个共享数据存储系统，这个系统保存了NameNode在运行过程中产生的HDFS元数据，而备用的NameNode节点则会从通过JournalNode来同步主NameNode的信息。当新的主NameNode确认元数据完全同步后才会对外提供服务。

结尾

HDFS的工作原理已经讲到这里，后面会更新YARN方面的文章。