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## 简介
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NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。
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从架构设计上看,元数据大致分成两个层次:Namespace管理层,负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系;
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块管理层,负责管理文件系统中文件的物理块与实际存储位置的映射关系BlocksMap,如图1所示。
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Namespace管理的元数据除内存常驻外,也会周期Flush到持久化设备上FsImage文件;BlocksMap元数据只在内存中存在;
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当NameNode发生重启,首先从持久化设备中读取FsImage构建Namespace,之后根据DataNode的汇报信息重新构造BlocksMap。
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这两部分数据结构是占据了NameNode大部分JVM Heap空间。
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![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0001.png)
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除了对文件系统本身元数据的管理之外,NameNode还需要维护整个集群的机架及DataNode的信息、Lease管理以及集中式缓存引入的缓存管理等等。
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这几部分数据结构空间占用相对固定,且占用较小。
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## 内存全景
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NameNode整个内存结构大致可以分成四大部分:Namespace、BlocksMap、NetworkTopology及其它
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![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0002.png)
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- Namespace:维护整个文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化;
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- BlockManager:维护整个文件系统中与数据块相关的信息及数据块的状态变化;
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- NetworkTopology:维护机架拓扑及DataNode信息,机架感知的基础;
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- 其他:
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- LeaseManager:读写的互斥同步就是靠Lease实现,支持HDFS的Write-Once-Read-Many的核心数据结构;
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- CacheManager:Hadoop 2.3.0引入的集中式缓存新特性,支持集中式缓存的管理,实现memory-locality提升读性能;
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- SnapshotManager:Hadoop 2.1.0引入的Snapshot新特性,用于数据备份、回滚,以防止因用户误操作导致集群出现数据问题;
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- DelegationTokenSecretManager:管理HDFS的安全访问; 另外还有临时数据信息、统计信息metrics等等
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NameNode常驻内存主要被Namespace和BlockManager使用,二者使用占比分别接近50%。其它部分内存开销较小且相对固定,与Namespace和BlockManager相比基本可以忽略。
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## 内存分析
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HDFS对文件系统的目录结构也是按照树状结构维护,Namespace保存了目录树及每个目录/文件节点的属性。
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除在内存常驻外,这部分数据会定期flush到持久化设备上,生成一个新的FsImage文件,方便NameNode发生重启时,从FsImage及时恢复整个Namespace。
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下图所示为Namespace内存结构。前述集群中目录和文件总量即整个Namespace目录树中包含的节点总数,可见Namespace本身其实是一棵非常巨大的树。
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![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0003.png)
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在整个Namespace目录树中存在两种不同类型的INode数据结构:INodeDirectory和INodeFile。其中INodeDirectory标识的是目录树中的目录,INodeFile标识的是目录树中的文件。
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由于二者均继承自INode,所以具备大部分相同的公共信息INodeWithAdditionalFields,除常用基础属性外,其中还提供了扩展属性features,
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如Quota、Snapshot等均通过Feature增加,如果以后出现新属性也可通过Feature方便扩展。
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不同的是,INodeFile特有的标识副本数和数据块大小组合的header(2.6.1之后又新增了标识存储策略ID的信息)及该文件包含的有序Blocks数组;
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INodeDirectory则特有子节点的列表children。
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这里需要特别说明children是默认大小为5的ArrayList,按照子节点name有序存储,虽然在插入时会损失一部分写性能,但是可以方便后续快速二分查找提高读性能,
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对一般存储系统,读操作比写操作占比要高。具体的继承关系见下图。
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![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0004.png)
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## BlockManager
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BlocksMap在NameNode内存空间占据很大比例,由BlockManager统一管理,相比Namespace,BlockManager管理的这部分数据要复杂的多。
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Namespace与BlockManager之间通过前面提到的INodeFile有序Blocks数组关联到一起。图5所示BlockManager管理的内存结构。
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每一个INodeFile都会包含数量不等的Block,具体数量由文件大小及每一个Block大小(默认为64M)比值决定,这些Block按照所在文件的先后顺序组成BlockInfo数组,
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如上图所示的BlockInfo[A~K],BlockInfo维护的是Block的元数据,结构如下图所示,数据本身是由DataNode管理,所以BlockInfo需要包含实际数据到底由哪些DataNode管理的信息,
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这里的核心是名为triplets的Object数组,大小为`3*replicas`,其中replicas是Block副本数量。triplets包含的信息:
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- triplets[i]:Block所在的DataNode;
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- triplets[i+1]:该DataNode上前一个Block;
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- triplets[i+2]:该DataNode上后一个Block;
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其中i表示的是Block的第i个副本,i取值[0,replicas)。
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为了快速通过blockid快速定位Block,引入了BlocksMap。
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BlocksMap底层通过LightWeightGSet实现,本质是一个链式解决冲突的哈希表。
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为了避免rehash过程带来的性能开销,初始化时,索引空间直接给到了整个JVM可用内存的2%,并且不再变化。
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NameNode内存中所有数据都要随读写情况发生变化,BlockManager当然也需要管理这部分动态数据。
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当Block发生变化不符合预期时需要及时调整Blocks的分布。这里涉及几个核心的数据结构:
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- excessReplicateMap: 某个Block实际存储的副本数多于预设副本数,这时候需要删除多余副本,这里多余副本会被置于excessReplicateMap中。
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excessReplicateMap是从DataNode的StorageID到Block集合的映射集。
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- neededReplications: 若某个Block实际存储的副本数少于预设副本数,这时候需要补充缺少副本,这里哪些Block缺少多少个副本都统一存在neededReplications里,
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本质上neededReplications是一个优先级队列,缺少副本数越多的Block之后越会被优先处理。
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- invalidateBlocks: 若某个Block即将被删除,会被置于invalidateBlocks中。
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invalidateBlocks是从DataNode的StorageID到Block集合的映射集。如某个文件被客户端执行了删除操作,该文件所属的所有Block会先被置于invalidateBlocks中。
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- corruptReplicas:有些场景Block由于时间戳/长度不匹配等等造成Block不可用,会被暂存在corruptReplicas中,之后再做处理。
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BlockManager内部的ReplicationMonitor线程会持续从其中取出数据并通过逻辑处理后分发给具体的DatanodeDescriptor对应数据结构,
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当对应DataNode的心跳过来之后,NameNode会遍历DatanodeDescriptor里暂存的数据,将其转换成对应指令返回给DataNode,DataNode收到任务并执行完成后再反馈回NameNode,
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之后DatanodeDescriptor里对应信息被清除。
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## NetworkTopology
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NameNode不仅需要管理所有DataNode,由于数据写入前需要确定数据块写入位置,NameNode还维护着整个机架拓扑NetworkTopology。
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包含两个部分:机架拓扑结构NetworkTopology和DataNode节点信息。
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其中树状的机架拓扑是根据机架感知(一般都是外部脚本计算得到)在集群启动完成后建立起来,整个机架的拓扑结构在NameNode的生命周期内一般不会发生变化;
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另一部分是比较关键的DataNode信息,BlockManager已经提到每一个DataNode上的Blocks集合都会形成一个双向链表,
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更准确的应该是DataNode的每一个存储单元DatanodeStorageInfo上的所有Blocks集合会形成一个双向链表,这个链表的入口就是机架拓扑结构叶子节点即DataNode管理的DatanodeStorageInfo。
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## LeaseManager
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Lease 机制是重要的分布式协议,广泛应用于各种实际的分布式系统中。HDFS支持Write-Once-Read-Many,对文件写操作的互斥同步靠Lease实现。
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Lease实际上是时间约束锁,其主要特点是排他性。客户端写文件时需要先申请一个Lease,一旦有客户端持有了某个文件的Lease,其它客户端就不可能再申请到该文件的Lease,
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这就保证了同一时刻对一个文件的写操作只能发生在一个客户端。NameNode的LeaseManager是Lease机制的核心,
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维护了文件与Lease、客户端与Lease的对应关系,这类信息会随写数据的变化实时发生对应改变。
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![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0009.png)
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上图为为LeaseManager内存结构,包括以下三个主要核心数据结构:
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- sortedLeases:Lease集合,按照时间先后有序组织,便于检查Lease是否超时;
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- leases:客户端到Lease的映射关系;
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- sortedLeasesByPath:文件路径到Lease的映射关系;
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其中每一个写数据的客户端会对应一个Lease,每个Lease里包含至少一个标识文件路径的Path。
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Lease本身已经维护了其持有者(客户端)及该Lease正在操作的文件路径集合,之所以增加了leases和sortedLeasesByPath为提高通过Lease持有者或文件路径快速索引到Lease的性能。
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当Lease发生超时后需要强制回收,内存中与该Lease相关的内容要被及时清除。超时检查及超时后的处理逻辑由LeaseManager.Monitor统一执行。
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LeaseManager中维护了两个与Lease相关的超时时间:软超时(softLimit)和硬超时(hardLimit),使用场景稍有不同。
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客户端向集群写文件前需要向NameNode的LeaseManager申请Lease;写文件过程中定期更新Lease时间,以防Lease过期,周期与softLimit相关;写完数据后申请释放Lease。
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整个过程可能发生两类问题:
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(1)写文件过程中客户端没有及时更新Lease时间;
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(2)写完文件后没有成功释放Lease。
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两个问题分别对应为softLimit和hardLimit。两种场景都会触发LeaseManager对Lease超时强制回收。
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如果客户端写文件过程中没有及时更新Lease超过softLimit时间后,另一客户端尝试对同一文件进行写操作时触发Lease软超时强制回收;
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如果客户端写文件完成但是没有成功释放Lease,则会由LeaseManager的后台线程LeaseManager.Monitor检查是否硬超时后统一触发超时回收。
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转自:https://tech.meituan.com/2016/08/26/namenode.html
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