hadoop_book/hdfs/namenode全景.md
2023-11-02 15:45:06 +00:00

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## 简介
NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。
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
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。
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
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。
这两部分数据结构是占据了NameNode大部分JVM Heap空间。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0001.png)
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。
这几部分数据结构空间占用相对固定,且占用较小。
## 内存全景
NameNode整个内存结构大致可以分成四大部分Namespace、BlocksMap、NetworkTopology及其它
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0002.png)
- 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
- 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
- NetworkTopology维护机架拓扑及DataNode信息机架感知的基础
- 其他:
- 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
- CacheManagerHadoop 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
- SnapshotManagerHadoop 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
- 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
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。
## 内存分析
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。
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。
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。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0003.png)
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。
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
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。
不同的是INodeFile特有的标识副本数和数据块大小组合的header2.6.1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
INodeDirectory则特有子节点的列表children。
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
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。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0004.png)
## BlockManager
BlocksMap在NameNode内存空间占据很大比例由BlockManager统一管理相比NamespaceBlockManager管理的这部分数据要复杂的多。
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。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0005.png)
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
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
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
- triplets[i]Block所在的DataNode
- triplets[i+1]该DataNode上前一个Block
- triplets[i+2]该DataNode上后一个Block
其中i表示的是Block的第i个副本i取值[0,replicas)。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0006.png)
为了快速通过blockid快速定位Block引入了BlocksMap。
BlocksMap底层通过LightWeightGSet实现本质是一个链式解决冲突的哈希表。
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。
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。
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
- 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。
excessReplicateMap是从DataNode的StorageID到Block集合的映射集。
- 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
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。
- invalidateBlocks: 若某个Block即将被删除会被置于invalidateBlocks中。
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。
- 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。
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,
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DataNodeDataNode收到任务并执行完成后再反馈回NameNode,
之后DatanodeDescriptor里对应信息被清除。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0007.png)
## NetworkTopology
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。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0008.png)
包含两个部分机架拓扑结构NetworkTopology和DataNode节点信息。
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
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
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。
## LeaseManager
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。
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,
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
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。
![pic](https://pan.zeekling.cn/zeekling/hadoop/nn_0009.png)
上图为为LeaseManager内存结构包括以下三个主要核心数据结构
- sortedLeasesLease集合按照时间先后有序组织便于检查Lease是否超时
- leases客户端到Lease的映射关系
- sortedLeasesByPath文件路径到Lease的映射关系
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。
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。
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。
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。
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。
整个过程可能发生两类问题:
1写文件过程中客户端没有及时更新Lease时间
2写完文件后没有成功释放Lease。
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。
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
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。
转自https://tech.meituan.com/2016/08/26/namenode.html