Hadoop编程学习（三）：namenode内部关键数据结构介绍

wooyun

1 概述
　　本文档目的在于对namenode中各种关键的数据结构进行剖析和解释，以方便更好的对namenode的各种处理逻辑和代码结构进行理解。其中包括对namenode中Namenode和FSNameSystem的程序代码结构，FSDirectory，BlocksMap， CorruptReplicationMap，excessReplicateMap， UnderReplicatedBlocks，PendingReplictiondBlocks等数据结构的介绍。
1.1 代码结构
1.1.1 NameNode
　　在HDFS中，namenode的服务提供整个HDFS文件系统的namespace管理，块管理等所有服务，metadata所有的相关服务都是由namenode进程在提供。其中包括  filename->blocksequence (namespace管理)，以及block->machinelist（块管理）的对应表。其中前者通过fsimage写入到本地文件系统中，而后者是通过每次 HDFS启动时，datanode进行blockreport后在内存中重构的数据结构。绝大部分的情况下，namenode服务进程其实都是在被动的接收服务请求 -> 进行相应的操作和更新 –> 进行适当的返回。所以，在HDFS的程序代码中，NameNode类其实只是一个用来接收被动接收调用服务的包装，它实现了1）ClientProtocol 接口，用来接收来自DFSClient的rpc请求；
2）DatanodeProtocol接口，用来接收来自Datanode的各种服务请求；
3）NamenodeProtocol，用来提供跟SecondaryNameNode之间的rpc请求和通信。
但实际上，对NameNode的rpc调用后面的处理逻辑，以及namespace的bookkeeping，blocksmap的维护，并没有在NameNode的程序结构中包含。真正进行以上数据结构维护的，是HDFS中的FSNamesystem类。对NameNode的各种请求，比如创建，修改，删除，移动，getLocations的操作，在NameNode内部都是通过FSNamesystem提供的接口对内部数据结构进行的访问。
1.1.2 FSNamesystem
　　在namenode server中，真正提供对各种关键数据结构的bookkeeping，维护，更新，同步，以及各种操作接口的类，实际上是FSNamesystem类。 FSNamesystem类中维护了许多个关键的数据结构，这些数据结构中维护了整个HDFS中各种metadata的信息。对HDFS的各种操作，不管操作的请求是来自client，datanode还是secondarynamenode，到最后都会落到FSNamesystem的内部接口中，FSNamesystem根据各种不同的服务请求来更新，维护内部的各种数据结构，以达到HDFS实时状态的更新。同时，对HDFS的各种操作，绝大部分情况下是要涉及到这些关键数据结构的操作，以下便是FSNamesystem各种关键数据结构的详细介绍。
1.2 关键数据结构
1.2.1 FSDirectory
　　在namenode中，对于HDFS整个文件系统的namespace，也就是以 ”/” 为根的整个目录树的管理，就是通过FSDirectory来管理的。HDFS是会将namespace保存到namenode的本地文件系统的一个叫fsimage的文件中。从该文件中，namenode每次重启都能将整个HDFS的namespace重构。在FSDirectory中，同时也负责对fsimage相关操作。另外，对HDFS的各种操作，namenode都会记录相应的操作日志，以便周期性的将该日志于fsimage进行合并，生成新的fsimage。该日志文件也是在namenode本地文件系统中，叫editlog文件。所以FSDirectory中也负责对editlog的相关操作。
　　HDFS整个文件系统的namespace在namenode的内存中，是以一颗树的结构来维护的。在HDFS中，不管是目录还是文件，都被看作是 INode，如果是目录，则其实际类标识为INodeDirectory，如果是文件，则其相应的类标识为INodeFile，这两个类都是INode的派生类。INodeDirectory中包含一个成员数组变量List children，如果该目录下有子目录或者文件，其子目录或文件的引用就会保存在children列表中。HDFS就是通过这种方式来维持整个文件系统的目录结构。
1.2.2 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version为-18的hadoop的HDFS image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（也有可能是执行hadoop namenode -format命令造成的namenode与datanode版本不一样问题）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。
1.2.3 BlocksMap
　　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。
1.2.4 BlockInfo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。
1.2.5 CorruptReplicationMap
　　如上所述，namenode中是通过block->datanode list的方式来维护一个block的副本是保存在哪几个datanodes上的对应关系的。保存在datanodes上的block，常常会因为各种各 样的原因（磁盘损坏，校验错误等）出错，这种情况下，namenode中会将这些datanode上的block标记为Corrupt状态，并记录该 block在哪几台datanode上保存的副本是corrupt的。这些信息，就是保存在CorruptReplicationMap中。 CorruptReplicationMap内部其实就是一个Block-> Collection的TreeMap，namenode中通过该数据结构来记录哪些block的 哪(几)个副本为corrupt状态，并会在随后的将这些记录的block放入到一个 recentInvalidateSets（Map）中。
　　在datanode的每次heartbeat过来namenode的时候，namenode就有机会查询该 recentInvalidateSets，看是否在该汇报的datanode上有被标记为invalidate的block，如果有，就在 heartbeat中返回给该datanode一个cmd，告诉该datanode将该有问题的block进行删除。
1.2.6 UnderReplicatedBlocks
　　HDFS中的block，通常会对应多个副本，假设某block的副本数是3，那么并不一定在任何时候，该block的可用副本数都能保持为3。原 因是集群中随时都有可能会有硬盘损坏，datanode下线等原因。发生这种情况时，某些block的对应的副本就会下降。HDFS将副本数没有达到其期 望值的block引用保存在UnderReplicatedBlocks数据结构中。UnderReplicatedBlocks其实是一个list列 表，其结构为：ArrayList。List中的每一个item其实都是一个 TreeSet，set中是一系列的block引用。UnderReplicatedBlocks将该list中的block按照优先级来分类。优先级由 该block当前副本数和缺少的副本数来决定，也就是说，缺少的副本数越多，标识该block的副本被拷贝到其他datanode上的请求就越紧急，其优 先级也就越高。因此，优先级为0的blocks，就保存在优先级为0的TreeSet中，以此类推。
1.2.7 PendingReplicationBlocks
　　当namenode发现某些block的可用副本数低于其期望副本数时，在一定时期内就会对该block进行副本拷贝的操作，以将其可用副本数提高 到期望副本数（通常为3）。而正在进行副本拷贝的block，namenode会将其引用保存在PendingReplicationBlocks中，当 该block从一台src datanode拷贝到target datanode的副本拷贝操作时，就会将该block的引用保存在PendingReplicationBlocks中。
　　在block做副本拷贝时，有些能够很正常的拷贝成功，但是有些拷贝操作因为各种各样的原因，会发生失败，或者超时，默认的超时时间是5分钟。当发 生超时时，namenode会将这些block重新添加到neededReplicationBlocks中，以便接下来重新对其进行副本拷贝操作。 PendingReplicationBlocks中还有一个后台线程，就是这个线程在不停的检查正在做副本拷贝的block是否有超时的现象。
　　转载自：http://www.alidata.org/archives/1120