Hadoop2.2.0中HDFS的高可用性实现原理

在《Hadoop 1.x中fsimage和edits合并实现》文章中，我们谈到了Hadoop 1.x上的fsimage和edits合并实现，里面也提到了Hadoop 2.x版本的fsimage和edits合并实现和Hadoop 1.x完全不一样，今天就来谈谈Hadoop 2.x中fsimage和edits合并的实现。
　　我们知道，在Hadoop 2.x中解决了NameNode的单点故障问题；同时SecondaryName已经不用了，而之前的Hadoop 1.x中是通过SecondaryName来合并fsimage和edits以此来减小edits文件的大小，从而减少NameNode重启的时间。而在Hadoop 2.x中已经不用SecondaryName，那它是怎么来实现fsimage和edits合并的呢？首先我们得知道，在Hadoop 2.x中提供了HA机制（解决NameNode单点故障），可以通过配置奇数个JournalNode来实现HA，如何配置今天就不谈了！HA机制通过在同一个集群中运行两个NN（active NN & standby NN）来解决NameNode的单点故障，在任何时间，只有一台机器处于Active状态；另一台机器是处于Standby状态。Active NN负责集群中所有客户端的操作；而Standby NN主要用于备用，它主要维持足够的状态，如果必要，可以提供快速的故障恢复。
　　为了让Standby NN的状态和Active NN保持同步，即元数据保持一致，它们都将会和JournalNodes守护进程通信。当Active NN执行任何有关命名空间的修改，它需要持久化到一半以上的JournalNodes上(通过edits log持久化存储)，而Standby NN负责观察edits log的变化，它能够读取从JNs中读取edits信息，并更新其内部的命名空间。一旦Active NN出现故障，Standby NN将会保证从JNs中读出了全部的Edits，然后切换成Active状态。Standby NN读取全部的edits可确保发生故障转移之前，是和Active NN拥有完全同步的命名空间状态（更多的关于Hadoop 2.x的HA相关知识，可以参考本博客的《Hadoop2.2.0中HDFS的高可用性实现原理》）。
　　那么这种机制是如何实现fsimage和edits的合并？在standby NameNode节点上会一直运行一个叫做CheckpointerThread的线程，这个线程调用StandbyCheckpointer类的doWork()函数，而doWork函数会每隔Math.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod)秒来坐一次合并操作，相关代码如下：

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01try {

02          Thread.sleep(1000* checkpointConf.getCheckPeriod());

03        }catch (InterruptedException ie) {

04}

05  

06public long getCheckPeriod() {

07    returnMath.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod);

08}

09  

10checkpointCheckPeriod = conf.getLong(

11        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_KEY,

12        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_DEFAULT);

13          

14checkpointPeriod = conf.getLong(DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_KEY, 

15                                DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_DEFAULT);

上面的checkpointCheckPeriod和checkpointPeriod变量是通过获取hdfs-site.xml以下两个属性的值得到：

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01<property>

02  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>

03  <value>3600</value>

04  <description>The number of seconds between two periodic checkpoints.

05  </description>

06</property>

07  

08<property>

09  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>

10  <value>60</value>

11  <description>The SecondaryNameNode and CheckpointNode will poll the NameNode

12  every 'dfs.namenode.checkpoint.check.period' seconds to query the number

13  of uncheckpointed transactions.

14  </description>

15</property>

当达到下面两个条件的情况下，将会执行一次checkpoint：

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01boolean needCheckpoint = false;

02if (uncheckpointed >= checkpointConf.getTxnCount()) {

03     LOG.info("Triggering checkpoint because there have been "+ 

04                uncheckpointed +" txns since the last checkpoint, which "+

05                "exceeds the configured threshold "+

06                checkpointConf.getTxnCount());

07     needCheckpoint =true;

08} elseif (secsSinceLast >= checkpointConf.getPeriod()) {

09     LOG.info("Triggering checkpoint because it has been "+

10            secsSinceLast +" seconds since the last checkpoint, which "+

11             "exceeds the configured interval "+ checkpointConf.getPeriod());

12     needCheckpoint =true;

13}

　　当上述needCheckpoint被设置成true的时候，StandbyCheckpointer类的doWork()函数将会调用doCheckpoint()函数正式处理checkpoint。当fsimage和edits的合并完成之后，它将会把合并后的fsimage上传到Active NameNode节点上，Active NameNode节点下载完合并后的fsimage，再将旧的fsimage删掉（Active NameNode上的）同时清除旧的edits文件。步骤可以归类如下：
　　（1）、配置好HA后，客户端所有的更新操作将会写到JournalNodes节点的共享目录中，可以通过下面配置

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1<property>

2　　<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

3　　<value>qjournal://XXXX/mycluster</value>

4</property>

5  

6<property>

7　　<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

8　　<value>/export1/hadoop2x/dfs/journal</value>

9</property>

　　（2）、Active Namenode和Standby NameNode从JournalNodes的edits共享目录中同步edits到自己edits目录中；
　　（3）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类会定期的检查合并的条件是否成立，如果成立会合并fsimage和edits文件；
　　（4）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类合并完之后，将合并之后的fsimage上传到Active NameNode相应目录中；
　　（5）、Active NameNode接到最新的fsimage文件之后，将旧的fsimage和edits文件清理掉；
　　（6）、通过上面的几步，fsimage和edits文件就完成了合并，由于HA机制，会使得Standby NameNode和Active NameNode都拥有最新的fsimage和edits文件（之前Hadoop 1.x的SecondaryNameNode中的fsimage和edits不是最新的）

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