这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第2天
分布式文件系统
- 大容量 更多的机器，更多的存储介质
- 高可靠 多个副本提高容错能力
- 低成本
不需要高端硬件来扩容
HDFS功能特性
- 分布式 受GFS启发，用Java实现的开源系统，没有实现完整的POSIX文件系统语义
- 容错 自动处理、规避多种错误场景，例如常见的网络错误、机器宕机等
- 高可用 一主多备模式实现元数据高可用，数据多副本实现用户数据的高可用
- 高吞吐 Client直接从DataNode读取用户数据，服务端支持海量client并发读写
- 可扩展 支持联邦集群模式，DataNode数量可达1ow级别
- 廉价 只需要通用硬件，不需要定制高端的昂贵硬件设备
Client写流程
- Client/SDK——重的接入组件
- 多次RPC请求
- 多副本
- 写数据块是pipeline写
Client读流程
元数据节点NameNode
- 维护目录树 维护目录树的增删改查操作，保证所有修改都能持久化，以便机器掉电不会造成数据丢失或不一致
- 维护文件和数据块的关系 文件被切分成多个块，文件以数据块为单位进行多副本存放
- 维护文件块存放节点信息 通过接收DataNode的心跳汇报信息，维护集群节点的拓扑结构和每个文件块所有副本所在的DataNode类表
- 分配新文件存放节点
Client创建新的文件时候，需要有NameNode来确定分配目标DataNode
数据节点DataNode
- 数据块存取 DataNode需要高效实现对数据块在硬盘上的存取
- 心跳汇报 把存放在本机的数据块列表发送给NameNode，以便NameNode能维护数据块的位置信息，同时让NameNode确定该节点处于正常存活状态
- 副本复制
- 数据写入时 Pipeline IO操作
- 机器故障时补全副本
分布式存储系统基本概念
- 容错能力 能够处理绝大部分异常场景，例如服务器宕机、网络异常、磁盘故障、网络超时等
- 一致性模型 为了实现容错，数据必须多副本存放，一致性要解决的问题是如何保障这多个副本的内容都是一致的
- 可扩展性 分布式存储系统需要具备横向扩张scale-out的能力
- 节点体系 常见的有主从模式、对等模式等，不管哪种模式，高可用是必须的功能
- 数据放置 系统是由多个节点组成，数据是多个副本存放时，需要考虑数据存放的策略
- 单机存储引擎 在绝大部分存储系统中，数据都是需要落盘持久化，单机引擎需要解决的是根据系统特点，如何高效得存取硬盘数据
NameNode目录树维护
fsimage
- 文件系统目录树
- 完整的存放在内存中
- 定时存放到硬盘上
- 修改是只会修改内存中的目录树
EditLog
- 目录树的修改日志
- client更新目录树需要持久化EditLog后才能表示更新成功
- EditLog可存放在本地文件系统，也可存放在专用系统上
- NameNode HA方案一个关键点就是如何实现EditLog共享
NameNode数据放置
数据块信息维护
- 目录树保存每个文件的块id
- NameNode维护了每个数据块所在的节点信息
- NameNode根据DataNode汇报的信息动态维护位置信息
- NameNode不会持久化数据块位置信息
数据放置策略
- 新数据存放到哪写节点
- 数据均衡需要怎么合理搬迁数据
- 3个副本怎么合理放置
DataNode
数据块的硬盘存放
- 文件在NameNode已分割成block
- DataNode以block为单位对数据进行存取
启动扫盘
- DataNode需要知道本机存放了哪些数据块
- 启动时把本机硬盘上的数据块列表加载在内存中
HDFS写异常处理：Lease Recovery
- 租约：Client要修改一个文件时，需要通过NameNode上锁，这个锁就是租约(Lease)
- 情景：文件写了一半，client自己挂掉了。
- 可能产生的问题：
- 副本不一致
- Lease无法释放
- 可能产生的问题：
- 解决方法：Lease Recovery
HDFS写异常处理：Pipeline Recovery
- 情景：文件写入过程中，DataNode侧出现异常挂掉了
- 异常出现的时机：
- 创建连接时
- 数据传输时
- complete阶段
- 解决方法：Pipeline Recovery
Client读异常处理
- 情景：读取文件的过程，DataNode侧出现异常挂掉了
- 解决方法：节点Failover
- 增强情景：节点半死不过，读取很慢
