版本:HBase 0.94.15-cdh4.7.0
调试HMaster
说明:
这部分参考和使用了https://github.com/codefollower/HBase-Research上的代码(注意:原仓库已经被作者删除了),包括该作者自己写的一些测试类和文档。
首先,在IDE里启动HMaster和HRegionServer:
运行/hbase/src/test/java/my/test/start/HMasterStarter.java
,当看到提示Waiting for region servers count to settle
时, 再打开同目录中的HRegionServerStarter,统一运行该类。
此时会有两个Console,在HMasterStarter这个Console最后出现Master has completed initialization
,这样的信息时就表示它启动成功了,而HRegionServerStarter这个Console最后出现Done with post open deploy task
这样的信息时说明它启动成功了。
main方法
运行HMasterStarter类启动HMaster:
package my.test.start;
import java.io.File;
import my.test.TestBase;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
import org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster;
import org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MiniZooKeeperCluster;
public class HMasterStarter {
public static void deleteRecursive(File[] files) {
if (files == null)
return;
for (File f : files) {
if (f.isDirectory()) {
deleteRecursive(f.listFiles());
}
f.delete();
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
File f = TestBase.getTestDir();
//删除临时测试目录
deleteRecursive(f.listFiles());
new ZookeeperThread().start();
Thread.sleep(1000);
HMaster.main(new String[] { "start" });
}
public static class ZookeeperThread extends Thread {
public void run() {
MiniZooKeeperCluster zooKeeperCluster = new MiniZooKeeperCluster();
File zkDataPath = new File(TestBase.sharedConf.get(HConstants.ZOOKEEPER_DATA_DIR));
int zkClientPort = TestBase.sharedConf.getInt(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT, 2181);
zooKeeperCluster.setDefaultClientPort(zkClientPort);
try {
zooKeeperCluster.startup(zkDataPath);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
HMaster的入口是main方法,main方法需要传递一个参数,start或者stop。
main方法内首先打印hbase版本信息,然后在调用HMasterCommandLine的doMain方法。HMasterCommandLine继承自ServerCommandLine类并且ServerCommandLine类实现了Tool接口。
public void doMain(String args[]) throws Exception {
int ret = ToolRunner.run(
HBaseConfiguration.create(), this, args);
if (ret != 0) {
System.exit(ret);
}
}
doMain方法内会调用ToolRunner的run方法,查看ToolRunner类可以知道,实际上最后会调用HMasterCommandLine的run方法。
接下来会解析参数,根据参数值判断是执行startMaster方法还是stopMaster方法。
startMaster方法中分两种情况:本地模式和分布式模式。如果是分布式模式,通过反射调用HMaster的构造方法,并调用其start和join方法。
HMaster继承自HasThread类,而HasThread类实现了Runnable接口,故HMaster也是一个线程。
HMaster类图
HMaster类继承关系如下图:
HMaster的构造方法
1、构造方法总体过程
创建Configuration并设置和获取一些参数。包括:
- 在master上禁止block cache
- 设置服务端重试次数
- 获取主机名称和master绑定的ip和端口号,端口号默认为60000
- 设置regionserver的coprocessorhandler线程数为0
- 创建rpcServer(见下文分析)
- 初始化serverName,其值为:
192.168.1.129,60000,1404117936154
- zk授权登录和hbase授权
- 设置当前线程名称:
master + "-" + this.serverName.toString()
- 判断是否开启复制:
Replication.decorateMasterConfiguration(this.conf);
- 设置
mapred.task.id
,如果其为空,则其值为:"hb_m_" + this.serverName.toString()
- 创建ZooKeeperWatcher监听器(见下文分析),并在zookeeper上创建一些节点
- 启动rpcServer中的线程
- 创建一个MasterMetrics
- 判断是否进行健康检测:HealthCheckChore
- 另外还初始化两个参数:shouldSplitMetaSeparately、waitingOnLogSplitting
涉及到的参数有:
hfile.block.cache.size
hbase.master.dns.interface
hbase.master.dns.nameserver
hbase.master.port
hbase.master.ipc.address
hbase.master.handler.count
hbase.regionserver.handler.count
hbase.master.buffer.for.rs.fatals
hbase.zookeeper.client.keytab.file
hbase.zookeeper.client.kerberos.principal
hbase.master.keytab.file
hbase.master.kerberos.principal
hbase.master.logcleaner.plugins
mapred.task.id
hbase.node.health.script.frequency
hbase.regionserver.separate.hlog.for.meta
hbase.master.wait.for.log.splitting
2、创建rpcServer并启动其中的线程:
这部分涉及到RPC的使用,包括的知识点有动态代理
、Java NIO
等。
通过反射创建RpcEngine的实现类,实现类可以在配置文件中配置(hbase.rpc.engine
),默认实现为WritableRpcEngine。 调用getServer方法,其实也就是new一个HBaseServer类。
构造方法中:
- 启动一个Listener线程,功能是监听client的请求,将请求放入nio请求队列,逻辑如下:
- –>创建n个selector,和一个n个线程的readpool,n由
ipc.server.read.threadpool.size
决定,默认为10 - –>读取每个请求的头和内容,将内容放入priorityQueue中
- 启动一个Responder线程,功能是将响应队列里的数据写给各个client的connection通道,逻辑如下:
- –>创建nio selector
- –>默认超时时间为15 mins
- –>依次将responseQueue中的内容写回各通道,并关闭连接,buffer=8k
- –>如果该请求的返回没有写完,则放回队列头,推迟再发送
- –>对于超时未完成的响应,丢弃并关闭相应连接
- 启动N(n默认为10)个Handler线程,功能是处理请求队列,并将结果写到响应队列
- –>读取priorityQueue中的call,调用对应的call方法获得value,写回out并调用doRespond方法,处理该请求,并唤醒writable selector
- –>启动M(m默认为0)个Handler线程以处理priority
3、创建ZooKeeperWatcher
构造函数中生成如下持久节点:
/hbase
/hbase/root-region-server
/hbase/rs
/table/draining
/hbase/master
/hbase/backup-masters
/hbase/shutdown
/hbase/unassigned
/hbase/table94
/hbase/table
/hbase/hbaseid
/hbase/splitlog
run方法
接下来看HMaster的run方法做了哪些事情。
1、总体过程
- 创建MonitoredTask,并把HMaster的状态设置为Master startup
- 启动info server,即Jetty服务器,端口默认为60010,其对外提供两个接口:/master-status和/dump
- 调用becomeActiveMaster方法(见下文分析),阻塞等待直至当前master成为active master
- 当成为了master之后并且当前master进程正在运行,则调用finishInitialization方法(见下文分析),并且调用loop方法循环等待,一直到stop发生
- 当HMaster停止运行时候,会做以下事情:
- 清理startupStatus
- 停止balancerChore和catalogJanitorChore
- 让RegionServers shutdown
- 停止服务线程:rpcServer、logCleaner、hfileCleaner、infoServer、executorService、healthCheckChore
- 停止以下线程:activeMasterManager、catalogTracker、serverManager、assignmentManager、fileSystemManager、snapshotManager、zooKeeper
2、becomeActiveMaster方法:
- 创建ActiveMasterManager
- ZooKeeperWatcher注册activeMasterManager监听器
- 调用stallIfBackupMaster: –>先检查配置项 “hbase.master.backup”,自己是否backup机器,如果是则直接block直至检查到系统中的active master挂掉(
zookeeper.session.timeout
,默认每3分钟检查一次) - 创建clusterStatusTracker并启动
- 调用activeMasterManager的blockUntilBecomingActiveMaster方法。
- 创建短暂的”/hbase/master”,此节点值为version+ServerName,如果创建成功,则删除备份节点;否则,创建备份节点
- 获得”/hbase/master”节点上的数据,如果不为null,则获得ServerName,并判断是否是在当前节点上创建了”/hbase/master”,如果是则删除该节点,这是因为该节点已经是备份节点了。
3、finishInitialization方法:
- 创建MasterFileSystem对象,封装了master常用的一些文件系统操作,包括splitlog file、删除region目录、删除table目录、删除cf目录、检查文件系统状态等.
- 创建FSTableDescriptors对象
- 设置集群id
- 如果不是备份master:
- 创建ExecutorService,维护一个ExecutorMap,一种Event对应一个Executor(线程池).可以提交EventHandler来执行异步事件; - 创建serverManager,管理regionserver信息,维护着onlineregion server 和deadregion server列表,处理regionserver的startups、shutdowns、 deaths,同时也维护着每个regionserver rpc stub.
- 调用initializeZKBasedSystemTrackers,初始化zk文件系统
- 创建CatalogTracker, 它包含RootRegionTracker和MetaNodeTracker,对应”/hbase/root-region-server”和/”hbase/unassigned/1028785192”这两个结点(1028785192是.META.的分区名)。如果之前从未启动过hbase,那么在start CatalogTracker时这两个结点不存在。”/hbase/root-region-server”是一个持久结点,在RootLocationEditor中建立
- 创建 LoadBalancer,负责region在regionserver之间的移动,关于balancer的策略,可以通过hbase.regions.slop来设置load区间
- 创建 AssignmentManager,负责管理和分配region,同时它也会接受zk上关于region的event,根据event来完成region的上下线、关闭打开等工作。
- 创建 RegionServerTracker: 监控”/hbase/rs”结点,通过ZK的Event来跟踪onlineregion servers, 如果有rs下线,删除ServerManager中对应的onlineregions.
- 创建 DrainingServerTracker: 监控”/hbase/draining”结点
- 创建 ClusterStatusTracker,监控”/hbase/shutdown”结点维护集群状态
- 创建SnapshotManager
- 如果不是备份master,初始化MasterCoprocessorHost并执行startServiceThreads()。说明:
info server的启动移到构造函数了去了,这样可以早点通过Jetty服务器查看HMaster启动状态。
- 创建一些executorService
- 创建logCleaner并启动
- 创建hfileCleaner并启动
- 启动healthCheckChore
- 打开rpcServer
- 等待RegionServer注册。满足以下这些条件后返回当前所有region server上的region数后继续:
- a 至少等待4.5s,”hbase.master.wait.on.regionservers.timeout”
- b 成功启动regionserver节点数>=1,”hbase.master.wait.on.regionservers.mintostart”
- c 1.5s内没有regionsever死掉或重新启动,
hbase.master.wait.on.regionservers.interval
)
- serverManager注册新的在线region server
- 如果不是备份master,启动assignmentManager
- 获取下线的Region server,然后拆分HLog
- –>依次检查每一个hlog目录,查看它所属的region server是否online,如果是则不需要做任何动作,region server自己会恢复数据,如果不是,则需要将它分配给其它的region server
- –>split是加锁操作:
- –> 创建一个新的hlogsplitter,遍历每一个server目录下的所有hlog文件,依次做如下操作。(如果遇到文件损坏等无法跳过的错误,配 置
hbase.hlog.split.skip.errors=true
以忽略之) - –>启动
hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads
(默认为3)个线程,共使用128MB内存,启动这些写线程 - –>先通过lease机制检查文件是否能够append,如果不能则死循环等待
- –>把hlog中的内容全部加载到内存中(内存同时被几个写线程消费))
- –>把有损坏并且跳过的文件移到
/hbase/.corrupt/
目录中 - –> 把其余己经处理过的文件移到
/hbase/.oldlogs
中,然后删除原有的server目录 - –> 等待写线程结束,返回新写的所有路径
- –>把有损坏并且跳过的文件移到
- –>解锁
- 写线程逻辑:
- –>从内存中读出每一行数据的key和value,然后查询相应的region路径。如果该region路径不存在,说明该region很可能己经被split了,则不处理这部分数据,因为此时忽略它们是安全的。
- –>如果上一步能查到相应的路径,则到对应路径下创建”recovered.edits”文件夹(如果该文件夹存在则删除后覆盖之),然后将数据写入该文件夹
- 调用assignRoot方法,检查是否分配了-ROOT-表,如果没有,则通过assignmentManager.assignRoot()来分配root表,并激活该表
- 运行this.serverManager.enableSSHForRoot()方法
- 拆分.META. server上的HLog
- 分配.META.表
- enableServerShutdownHandler
- 处理dead的server
- assignmentManager.joinCluster();
- 设置balancer
- fixupDaughters(status)
- 如果不是备份master
- 启动balancerChore线程,运行LoadBalancer
- 启动startCatalogJanitorChore,周期性扫描
.META.
表上未使用的region并回收 - registerMBean
- serverManager.clearDeadServersWithSameHostNameAndPortOfOnlineServer,清理dead的server
- 如果不是备份master,cpHost.postStartMaster
MasterFileSystem构造方法
在HMaster.finishInitialization
方法中触发了MasterFileSystem的构造方法,该类在HMaster类中会被以下类使用:
- LogCleaner
- HFileCleaner
另外该类可以完成拆分log的工作:
/**
* Override to change master's splitLogAfterStartup. Used testing
* @param mfs
*/
protected void splitLogAfterStartup(final MasterFileSystem mfs){
mfs.splitLogAfterStartup();
}
这里主要是关心创建了哪些目录,其他用途暂不分析。
1、接下来,看其构造方法运行过程:
- 获取rootdir:由参数
hbase.rootdir
配置 - 获取tempdir:
${hbase.rootdir}/.tmp
- 获取文件系统的uri,并设置到
fs.default.name
和fs.defaultFS
- 判断是否进行分布式文件拆分,参数:
hbase.master.distributed.log.splitting
,如果需要,则创建SplitLogManager - 创建oldLogDir,调用createInitialFileSystemLayout方法
- checkRootDir
- 等待fs退出安全模式(默认10秒钟轮循一次,可通过参数
hbase.server.thread.wakefrequency
调整 - 如果hbase.rootdir目录不存在则创建它,然后在此目录中创建名为”hbase.version”的文件,内容是文件系统版本号,当前为7;如果hbase.rootdir目录已存在,则读出”hbase.version”文件的内容与当前的版本号相比,如果不相等,则打印错误信息(提示版本不对),抛出异常FileSystemVersionException
- 检查
${hbase.rootdir}
目录下是否有名为”hbase.id”的文件,如果没有则创建它,内容是随机生成的UUID(总长度36位,由5部份组成,用”-“分隔),如:6c43f934-37a2-4cae-9d49-3f5abfdc113d - 读出”hbase.id”的文件的内容存到clusterId字段
- 判断hbase.rootdir目录中是否有”-ROOT-/70236052”目录,没有的话说明是第一次启动hbase,进入bootstrap方法
- createRootTableInfo 建立”-ROOT-“表的描述文件,判断
hbase.rootdir/-ROOT-
目录中是否存在tableinfo开头的文件,另外还创建了.tmp目录
- 等待fs退出安全模式(默认10秒钟轮循一次,可通过参数
- checkTempDir
- 如果oldLogDir(
${hbase.rootdir}/.oldlogs
)不存在,则创建
- checkRootDir
2、bootstrap方法运行过程:
- 调用HRegion.createHRegion建立”-ROOT-“分区和”.META.”分区
- 把”.META.”分区信息加到”-ROOT-“表,并关闭分区和hlog
总结
经过上面分析之后,来看看zookeeper创建的一些目录分布式由哪个类来监控的:
/hbase
/hbase/root-region-server
:RootRegionTracker,监控root所在的regionserver/hbase/rs
:RegionServerTracker,监控regionserver的上线和下线/table/draining
:DrainingServerTracker,监听regionserver列表的变化/hbase/master
:在HMaster中建立,并且是一个短暂结点,结点的值是HMaster的ServerName:hostname,port,当前毫秒
/hbase/backup-masters
/hbase/shutdown
:ClusterStatusTracker,当HMaster启动之后,会将当前时间(Bytes.toBytes(new java.util.Date().toString())
)存到该节点/hbase/unassigned
:MetaNodeTracker/hbase/table94
/hbase/table
/hbase/hbaseid
:在HMaster.finishInitialization
方法中调用ClusterId.setClusterId建立,结点值是UUID/hbase/splitlog
在HMaster启动之后,${hbase.rootdir}
目录如下:
.
├── -ROOT- //"-ROOT-"表名
│ ├── ..tableinfo.0000000001.crc //crc校验文件
│ ├── .tableinfo.0000000001
│ ├── .tmp
│ └── 70236052 //"-ROOT-"分区名
│ ├── ..regioninfo.crc
│ ├── .oldlogs //存放hlog文件
│ │ ├── .hlog.1402551641526.crc
│ │ └── hlog.1402551641526
│ ├── .regioninfo //"-ROOT-"分区描述表件
│ ├── .tmp
│ └── info //列族名
│ ├── .5037e69a0c244bd78945aaa333d0230a.crc
│ └── 5037e69a0c244bd78945aaa333d0230a //存放".META."分区信息的StoreFile
├── .META.
│ └── 1028785192
│ ├── ..regioninfo.crc
│ ├── .oldlogs
│ │ ├── .hlog.1402551641701.crc
│ │ └── hlog.1402551641701
│ ├── .regioninfo
│ └── info
├── .hbase.id.crc
├── .hbase.version.crc
├── .oldlogs
├── .tmp
├── hbase.id //集群uuid
└── hbase.version //hbase版本
简单总结一下HMaster启动过程做了哪些事情:
- 创建rpcServer,及HBaseServer
- 创建ZooKeeperWatcher监听器
- 阻塞等待成为activeMaster
- 创建master的一些文件目录
- 初始化一些基于zk的跟踪器
- 创建LoadBalancer
- 创建SnapshotManager
- 如果不是备份master
- 创建logCleaner并启动
- 创建hfileCleaner并启动
- 创建jetty的infoServer并启动
- 启动健康检查
- 打开rpcServer
- 等待RegionServer注册
- 从hlog中恢复数据
- 分配root和meta表
- 分配region
- 运行负载均衡线程
- 周期性扫描.META.表上未使用的region并回收