Hadoop namenode启动瓶颈分析

转载：http://blog.csdn.net/AE86_FC/archive/2010/08/26/5842020.aspx

NameNode启动过程详细剖析

NameNode中几个关键的数据结构

FSImage

Namenode会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中，每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作，将会记录在editlog文件中，当editlog达到一定的大小（bytes，由fs.checkpoint.size参数定义）或从上次保存过后一定时间段过后（sec，由fs.checkpoint.period参数定义），namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到fsimage文件中。Namenode就是通过这种方式来保证HDFS中元数据信息的安全性。

Fsimage是一个二进制文件，当中记录了HDFS中所有文件和目录的元数据信息，在我的hadoop的HDFS版中，该文件的中保存文件和目录的格式如下：

 

当namenode重启加载fsimage时，就是按照如下格式协议从文件流中加载元数据信息。从fsimag的存储格式可以看出，fsimage保存有如下信息：

1.         首先是一个image head，其中包含：

a)         imgVersion(int)：当前image的版本信息

b)        namespaceID(int)：用来确保别的HDFS instance中的datanode不会误连上当前NN。

c)         numFiles(long)：整个文件系统中包含有多少文件和目录

d)        genStamp(long)：生成该image时的时间戳信息。

2.         接下来便是对每个文件或目录的源数据信息，如果是目录，则包含以下信息：

a)         path(String)：该目录的路径，如”/user/build/build-index”

b)        replications(short)：副本数（目录虽然没有副本，但这里记录的目录副本数也为3）

c)         mtime(long)：该目录的修改时间的时间戳信息

d)        atime(long)：该目录的访问时间的时间戳信息

e)         blocksize(long)：目录的blocksize都为0

f)         numBlocks(int)：实际有多少个文件块，目录的该值都为-1，表示该item为目录

g)        nsQuota(long)：namespace Quota值，若没加Quota限制则为-1

h)        dsQuota(long)：disk Quota值，若没加限制则也为-1

i)          username(String)：该目录的所属用户名

j)          group(String)：该目录的所属组

k)        permission(short)：该目录的permission信息，如644等，有一个short来记录。

3.         若从fsimage中读到的item是一个文件，则还会额外包含如下信息：

a)         blockid(long)：属于该文件的block的blockid，

b)        numBytes(long)：该block的大小

c)         genStamp(long)：该block的时间戳

当该文件对应的numBlocks数不为1，而是大于1时，表示该文件对应有多个block信息，此时紧接在该fsimage之后的就会有多个blockid，numBytes和genStamp信息。

因此，在namenode启动时，就需要对fsimage按照如下格式进行顺序的加载，以将fsimage中记录的HDFS元数据信息加载到内存中。

BlockMap

从以上fsimage中加载如namenode内存中的信息中可以很明显的看出，在fsimage中，并没有记录每一个block对应到哪几个datanodes的对应表信息，而只是存储了所有的关于namespace的相关信息。而真正每个block对应到datanodes列表的信息在hadoop中并没有进行持久化存储，而是在所有datanode启动时，每个datanode对本地磁盘进行扫描，将本datanode上保存的block信息汇报给namenode，namenode在接收到每个datanode的块信息汇报后，将接收到的块信息，以及其所在的datanode信息等保存在内存中。HDFS就是通过这种块信息汇报的方式来完成 block -> datanodes list的对应表构建。Datanode向namenode汇报块信息的过程叫做blockReport，而namenode将block -> datanodes list的对应表信息保存在一个叫BlocksMap的数据结构中。

BlocksMap的内部数据结构如下：   

 

如上图显示，BlocksMap实际上就是一个Block对象对BlockInfo对象的一个Map表，其中Block对象中只记录了blockid，block大小以及时间戳信息，这些信息在fsimage中都有记录。而BlockInfo是从Block对象继承而来，因此除了Block对象中保存的信息外，还包括代表该block所属的HDFS文件的INodeFile对象引用以及该block所属datanodes列表的信息（即上图中的DN1，DN2，DN3，该数据结构会在下文详述）。

因此在namenode启动并加载fsimage完成之后，实际上BlocksMap中的key，也就是Block对象都已经加载到BlocksMap中，每个key对应的value(BlockInfo)中，除了表示其所属的datanodes列表的数组为空外，其他信息也都已经成功加载。所以可以说：fsimage加载完毕后，BlocksMap中仅缺少每个块对应到其所属的datanodes list的对应关系信息。所缺这些信息，就是通过上文提到的从各datanode接收blockReport来构建。当所有的datanode汇报给namenode的blockReport处理完毕后，BlocksMap整个结构也就构建完成。

BlockMap中datanode列表数据结构

在BlockInfo中，将该block所属的datanodes列表保存在一个Object[]数组中，但该数组不仅仅保存了datanodes列表，还包含了额外的信息。实际上该数组保存了如下信息：

 

上图表示一个block包含有三个副本，分别放置在DN1，DN2和DN3三个datanode上，每个datanode对应一个三元组，该三元组中的第二个元素，即上图中prev block所指的是该block在该datanode上的前一个BlockInfo引用。第三个元素，也就是上图中next Block所指的是该block在该datanode上的下一个BlockInfo引用。每个block有多少个副本，其对应的BlockInfo对象中就会有多少个这种三元组。

       Namenode采用这种结构来保存block->datanode list的目的在于节约namenode内存。由于namenode将block->datanodes的对应关系保存在了内存当中，随着HDFS中文件数的增加，block数也会相应的增加，namenode为了保存block->datanodes的信息已经耗费了相当多的内存，如果还像这种方式一样的保存datanode->block list的对应表，势必耗费更多的内存，而且在实际应用中，要查一个datanode上保存的block list的应用实际上非常的少，大部分情况下是要根据block来查datanode列表，所以namenode中通过上图的方式来保存block->datanode list的对应关系，当需要查询datanode->block list的对应关系时，只需要沿着该数据结构中next Block的指向关系，就能得出结果，而又无需保存datanode->block list在内存中。

NameNode启动过程

fsimage加载过程

Fsimage加载过程完成的操作主要是为了：

1.         从fsimage中读取该HDFS中保存的每一个目录和每一个文件

2.         初始化每个目录和文件的元数据信息

3.         根据目录和文件的路径，构造出整个namespace在内存中的镜像

4.         如果是文件，则读取出该文件包含的所有blockid，并插入到BlocksMap中。

整个加载流程如下图所示：

 

如上图所示，namenode在加载fsimage过程其实非常简单，就是从fsimage中不停的顺序读取文件和目录的元数据信息，并在内存中构建整个namespace，同时将每个文件对应的blockid保存入BlocksMap中，此时BlocksMap中每个block对应的datanodes列表暂时为空。当fsimage加载完毕后，整个HDFS的目录结构在内存中就已经初始化完毕，所缺的就是每个文件对应的block对应的datanode列表信息。这些信息需要从datanode的blockReport中获取，所以加载fsimage完毕后，namenode进程进入rpc等待状态，等待所有的datanodes发送blockReports。

blockReport阶段

每个datanode在启动时都会扫描其机器上对应保存hdfs block的目录下(dfs.data.dir)所保存的所有文件块，然后通过namenode的rpc调用将这些block信息以一个long数组的方式发送给namenode，namenode在接收到一个datanode的blockReport rpc调用后，从rpc中解析出block数组，并将这些接收到的blocks插入到BlocksMap表中，由于此时BlocksMap缺少的仅仅是每个block对应的datanode信息，而namenoe能从report中获知当前report上来的是哪个datanode的块信息，所以，blockReport过程实际上就是namenode在接收到块信息汇报后，填充BlocksMap中每个block对应的datanodes列表的三元组信息的过程。其流程如下图所示:

 

当所有的datanode汇报完block，namenode针对每个datanode的汇报进行过处理后，namenode的启动过程到此结束。此时BlocksMap中block->datanodes的对应关系已经初始化完毕。如果此时已经达到安全模式的推出阈值，则hdfs主动退出安全模式，开始提供服务。

启动过程数据采集和瓶颈分析

对namenode的整个启动过程有了详细了解之后，就可以对其启动过程中各阶段各函数的调用耗时进行profiling的采集，数据的profiling仍然分为两个阶段，即fsimage加载阶段和blockReport阶段。

fsimage加载阶段性能数据采集和瓶颈分析

以下是对建库集群真实的fsimage加载过程的的性能采集数据：

 

从上图可以看出，fsimage的加载过程那个中，主要耗时的操作分别分布在FSDirectory.addToParent，FSImage.readString，以及PermissionStatus.read三个操作，这三个操作分别占用了加载过程的73%，15%以及8%，加起来总共消耗了整个加载过程的96%。而其中FSImage.readString和PermissionStatus.read操作都是从fsimage的文件流中读取数据（分别是读取String和short）的操作，这种操作优化的空间不大，但是通过调整该文件流的Buffer大小来提高少许性能。而FSDirectory.addToParent的调用却占用了整个加载过程的73%，所以该调用中的优化空间比较大。

       以下是addToParent调用中的profiling数据：

 

从以上数据可以看出addToParent调用占用的73%的耗时中，有66%都耗在了INode.getPathComponents调用上，而这66%分别有36%消耗在INode.getPathNames调用，30%消耗在INode.getPathComponents调用。这两个耗时操作的具体分布如以下数据所示：

 

可以看出，消耗了36%的处理时间的INode.getPathNames操作，全部都是在通过String.split函数调用来对文件或目录路径进行切分。另外消耗了30%左右的处理时间在INode.getPathComponents中，该函数中最终耗时都耗在获取字符串的byte数组的java原生操作中。

blockReport阶段性能数据采集和瓶颈分析

由于blockReport的调用是通过datanode调用namenode的rpc调用，所以在namenode进入到等待blockreport阶段后，会分别开启rpc调用的监听线程和rpc调用的处理线程。其中rpc处理和rpc鉴定的调用耗时分布如下图所示：

 

而其中rpc的监听线程的优化是另外一个话题，在其他的issue中再详细讨论，且由于blockReport的操作实际上是触发的rpc处理线程，所以这里只关心rpc处理线程的性能数据。

       在namenode处理blockReport过程中的调用耗时性能数据如下：

 

可以看出，在namenode启动阶段，处理从各个datanode汇报上来的blockReport耗费了整个rpc处理过程中的绝大部分时间(48/49)，blockReport处理逻辑中的耗时分布如下图：

 

从上图数据中可以发现，blockReport阶段中耗时分布主要耗时在FSNamesystem.addStoredBlock调用以及DatanodeDescriptor.reportDiff过程中，分别耗时37/48和10/48，其中FSNamesystem.addStoredBlock所进行的操作时对每一个汇报上来的block，将其于汇报上来的datanode的对应关系初始化到namenode内存中的BlocksMap表中。所以对于每一个block就会调用一次该方法。所以可以看到该方法在整个过程中调用了774819次，而另一个耗时的操作，即DatanodeDescriptor.reportDiff，该操作的过程在上文中有详细介绍，主要是为了将该datanode汇报上来的blocks跟namenode内存中的BlocksMap中进行对比，以决定那个哪些是需要添加到BlocksMap中的block，哪些是需要添加到toRemove队列中的block，以及哪些是添加到toValidate队列中的block。由于这个操作需要针对每一个汇报上来的block去查询BlocksMap，以及namenode中的其他几个map，所以该过程也非常的耗时。而且从调用次数上可以看出，reportDiff调用在启动过程中仅调用了14次(有14个datanode进行块汇报)，却耗费了10/48的时间。所以reportDiff也是整个blockReport过程中非常耗时的瓶颈所在。

       同时可以看到，出了reportDiff，addStoredBlock的调用耗费了37%的时间，也就是耗费了整个blockReport时间的37/48，该方法的调用目的是为了将从datanode汇报上来的每一个block插入到BlocksMap中的操作。从该方法调用的运行数据如下图所示：

 

从上图可以看出，addStoredBlock中，主要耗时的两个阶段分别是FSNamesystem.countNode和DatanodeDescriptor.addBlock，后者是java中的插表操作，而FSNamesystem.countNode调用的目的是为了统计在BlocksMap中，每一个block对应的各副本中，有几个是live状态，几个是decommission状态，几个是Corrupt状态。而在namenode的启动初始化阶段，用来保存corrput状态和decommission状态的block的map都还是空状态，并且程序逻辑中要得到的仅仅是出于live状态的block数，所以，这里的countNoes调用在namenode启动初始化阶段并无需统计每个block对应的副本中的corrrput数和decommission数，而仅仅需要统计live状态的block副本数即可，这样countNodes能够在namenode启动阶段变得更轻量，以节省启动时间。

2.3 瓶颈分析总结

从profiling数据和瓶颈分歧情况来看，fsimage加载阶段的瓶颈除了在分切路径的过程中不够优以外，其他耗时的地方几乎都是在java原生接口的调用中，如从字节流读数据，以及从String对象中获取byte[]数组的操作。

       而blockReport阶段的耗时其实很大的原因是跟当前的namenode设计以及内存结构有关，比较明显的不优之处就是在namenode启动阶段的countNode和reportDiff的必要性，这两处在namenode初始化时的blockReport阶段有一些不必要的操作浪费了时间。可以针对namenode启动阶段将必要的操作抽取出来，定制成namenode启动阶段才调用的方式，以优化namenode启动性能。