本文主要介绍5个典型的HDFS流程，这些流程充分体现了HDFS实体间IPC接口和stream接口之间的配合。
1. Client和NN
Client到NN有大量的元数据操作，比如修改文件名，在给定目录下创建一个子目录，这些操作一般只涉及Client和NN的交互，通过IPC调用ClientProtocol进行。创建子目录的逻辑流程如下图：
从图中可见，创建子目录这种操作并没有涉及DN。因为元数据会被NN持久化到edits中，因此在持久化结束之后，这个调用就会被成功返回。复习一下：NN维护了HDFS的文件系统目录树和文件与数据块的对应关系，和数据块与DN的对应关系。因此，创建目录仅仅是在NN上也就很容易理解了。
一些更为复杂的操作，如使用
DistributedFileSystem.setReplication()来增加文件的副本数，再如通过
DistributedFileSystem.delete()来删除HDFS上的文件，都需要DN配合执行一些动作。其中DistributedFileSystem源码在hadoop-hdfs-project\hadoop-hdfs\src\main\java\org\apache\hadoop\hdfs\DistributedFileSystem.java
/****************************************************************
* Implementation of the abstract FileSystem for the DFS system.
* This object is the way end-user code interacts with a Hadoop
* DistributedFileSystem.
*
*****************************************************************/
@InterfaceAudience.LimitedPrivate({ "MapReduce", "HBase" })
@InterfaceStability.Unstable
public class DistributedFileSystem extends FileSystem {
private Path workingDir;
private URI uri;
DFSClient dfs;
private boolean verifyChecksum = true;
static{
HdfsConfiguration.init();
}
以客户端删除HDFS文件为例，操作在NN上执行完成后，DN存放的文件内容的数据块也必须删除。但是，NN在执行delete()方法时，它只标记需要删除的数据块（当然，delete的操作日志也会被持久化），而不会主动联系DN去立即删除这些数据。当保存着这些数据块的DN在向NN发送心跳时，NN会通过心跳应答携带DatanodeCommand命令来通知DN删除数据。也就是说，被删除的数据块在Client接到成功的响应后，会在一段时间后才能真正删除，NN和DN永远只维护简单的主从关系。NN永远不会主动发起向DN的调用。NN只能通过DN心跳应答中携带DatanodeCommand的指令对DN进行管理。
2. Client读文件
使用Java API读取文件的源码如下：
FileSystem hdfs = FileSystem.get(new Configuration());
Path path = new Path("/testfile");// reading
FSDataInputStream dis = hdfs.open(path);
byte[] writeBuf = new byte[1024];
int len = dis.read(writeBuf);
System.out.println(new String(writeBuf, 0, len, "UTF-8"));
dis.close();
hdfs.close();
下图显示了HDFS在读取文件时，Client，NN和DN发生的事件和这些事件的顺序：
步骤1的源码：
public FSDataInputStream open(Path f, final int bufferSize)
throws IOException {
statistics.incrementReadOps(1);
Path absF = fixRelativePart(f);
return new FileSystemLinkResolver<FSDataInputStream>() {
@Override
public FSDataInputStream doCall(final Path p)
throws IOException, UnresolvedLinkException {
return new HdfsDataInputStream(
dfs.open(getPathName(p), bufferSize, verifyChecksum));
}
@Override
public FSDataInputStream next(final FileSystem fs, final Path p)
throws IOException {
return fs.open(p, bufferSize);
}
}.resolve(this, absF);
}
可见open返回的是HdfsDataInputStream。dfs为hadoop-hdfs-project\hadoop-hdfs\src\main\java\org\apache\hadoop\hdfs\DFSClient.java。HdfsDataInputStream继承自FSDataInputStream。构造是并没有额外的处理。
public class HdfsDataInputStream extends FSDataInputStream {
public HdfsDataInputStream(DFSInputStream in) throws IOException {
super(in);
}FSDataInputStream继承自DFSInputStream。
DFSInputStream(DFSClient dfsClient, String src, int buffersize, boolean verifyChecksum
) throws IOException, UnresolvedLinkException {
this.dfsClient = dfsClient;
this.verifyChecksum = verifyChecksum;
this.buffersize = buffersize;
this.src = src;
this.cachingStrategy =
dfsClient.getDefaultReadCachingStrategy();
openInfo();
}
/**
* Grab the open-file info from namenode
*/
synchronized void openInfo() throws IOException, UnresolvedLinkException {
lastBlockBeingWrittenLength = fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength();
int retriesForLastBlockLength = dfsClient.getConf().retryTimesForGetLastBlockLength;
while (retriesForLastBlockLength > 0) {
// Getting last block length as -1 is a special case. When cluster
// restarts, DNs may not report immediately. At this time partial block
// locations will not be available with NN for getting the length. Lets
// retry for 3 times to get the length.
if (lastBlockBeingWrittenLength == -1) {
DFSClient.LOG.warn("Last block locations not available. "
+ "Datanodes might not have reported blocks completely."
+ " Will retry for " + retriesForLastBlockLength + " times");
waitFor(dfsClient.getConf().retryIntervalForGetLastBlockLength);
lastBlockBeingWrittenLength = fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength();
} else {
break;
}
retriesForLastBlockLength--;
}
if (retriesForLastBlockLength == 0) {
throw new IOException("Could not obtain the last block locations.");
}
}
fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength通过调用getLocatedBlocks实现了示意图中的步骤二：
private long fetchLocatedBlocksAndGetLastBlockLength() throws IOException {
final LocatedBlocks newInfo = dfsClient.getLocatedBlocks(src, 0);
if (DFSClient.LOG.isDebugEnabled()) {
DFSClient.LOG.debug("newInfo = " + newInfo);
}
if (newInfo == null) {
throw new IOException("Cannot open filename " + src);
}
if (locatedBlocks != null) {
Iterator<LocatedBlock> oldIter = locatedBlocks.getLocatedBlocks().iterator();
Iterator<LocatedBlock> newIter = newInfo.getLocatedBlocks().iterator();
while (oldIter.hasNext() && newIter.hasNext()) {
if (! oldIter.next().getBlock().equals(newIter.next().getBlock())) {
throw new IOException("Blocklist for " + src + " has changed!");
}
}
}
locatedBlocks = newInfo;
long lastBlockBeingWrittenLength = 0;
if (!locatedBlocks.isLastBlockComplete()) {
final LocatedBlock last = locatedBlocks.getLastLocatedBlock();
if (last != null) {
if (last.getLocations().length == 0) {
if (last.getBlockSize() == 0) {
// if the length is zero, then no data has been written to
// datanode. So no need to wait for the locations.
return 0;
}
return -1;
}
final long len = readBlockLength(last);
last.getBlock().setNumBytes(len);
lastBlockBeingWrittenLength = len;
}
}
currentNode = null;
return lastBlockBeingWrittenLength;
}
你可能会说步骤二调用的是getBlockLocations。看以下的代码：
@VisibleForTesting
public LocatedBlocks getLocatedBlocks(String src, long start, long length)
throws IOException {
return callGetBlockLocations(namenode, src, start, length);
}
/**
* @see ClientProtocol#getBlockLocations(String, long, long)
*/
static LocatedBlocks callGetBlockLocations(ClientProtocol namenode,
String src, long start, long length)
throws IOException {
try {
return namenode.getBlockLocations(src, start, length);
} catch(RemoteException re) {
throw re.unwrapRemoteException(AccessControlException.class,
FileNotFoundException.class,
UnresolvedPathException.class);
}
}
然后就可以开始读文件的数据了。通过NameNode.getBlockLocations的远程调用接口获得了文件开始部分的数据块的保存位置。对于文件中的每个块，NN返回保存着该副本的DN的地址。注意，这些DN根据它们与Client的距离进行了简单的排序（利用了网络的拓扑信息）。
Client调用HdfsDataInputStream的read方法读取文件数据时，DFSInputStream对象会通过和DN间的读数据stream接口，和最近的DN建立连接。Client反复调用read方法，数据会通过DN和Client的连接上的数据包返回Client。当到达块的末端时，DFSInputStream会关闭和DN的连接。并通过getBlockLocations()远程方法获得保存着下一个数据块的DN信息，严格来说，在对象没有缓存该数据块的位置时，才会使用这个远程方法。这就是上图中的步骤五。然后重复上述过程。
另外，由于NameNode.getBlockLocations()不会一次返回文件的所有的数据块信息，DFSInputStream可能需要多次调用该远程方法，检索下一组数据块的位置信息。对于使用者来说，它读取的是一个连续的数据流，上面所讲的联系不同的DN，多次定位数据块的过程，都是透明的。当使用者完成数据读取任务后，通过FSDataInputStream.close()关系数据流。即图中的步骤六。
如果DN发生了错误，如节点停机或者网络出现故障，那么Client会尝试连接下一个Block的位置。同时它会记住出现故障的那个DN，不会再进行徒劳的尝试。在数据的应答中，不单包含了数据，还包含了数据的校验和，Client会检查数据的一致性，如果发现了校验错误，它会将这个信息报告给NN；同时，尝试从别的DN读取另外一个副本的内容。由Client在读取数据时进行数据完整性检查，可以降低DN的负载，均衡各个节点的计算能力。
这样的设计其实可以给我们一个很好的设计大型分布式系统的例子。通过一些有效的设计，将计算和网络等分散到各个节点上，这样可以最大程度的保证scalability。
3. Client写文件
即使不考虑出现错误的情况，写文件也是HDFS最复杂的流程。本节通过创建一个新文件并向文件写入数据，结束后关闭这个文件为例，分析文件写入时各个节点之间的配合。
Client调用DistributedFileSystem.create()创建文件（上图中的步骤一），这时DistributedFileSystem创建了DFSOutputStream，并由RPC，让NN执行同名的方法，在文件系统的命名空间创建一个新文件。NN创建新文件时，需要执行检查，包括NN是否处理正常工作状态，被创建的文件不存在，Client是否有在父目录中创建文件的权限等。通过检查后，NN会构建一个新文件，记录创建操作到编辑日志edits中。RPC结束后，DistributedFileSystem将该DFSOutputStream对象包装到FSDataOutputStream实例中，返回Client。
@Override
public FSDataOutputStream create(final Path f, final FsPermission permission,
final EnumSet<CreateFlag> cflags, final int bufferSize,
final short replication, final long blockSize, final Progressable progress,
final ChecksumOpt checksumOpt) throws IOException {
statistics.incrementWriteOps(1);
Path absF = fixRelativePart(f);
return new FileSystemLinkResolver<FSDataOutputStream>() {
@Override
public FSDataOutputStream doCall(final Path p)
throws IOException, UnresolvedLinkException {
return new HdfsDataOutputStream(dfs.create(getPathName(p), permission,
cflags, replication, blockSize, progress, bufferSize, checksumOpt),
statistics);
}
@Override
public FSDataOutputStream next(final FileSystem fs, final Path p)
throws IOException {
return fs.create(p, permission, cflags, bufferSize,
replication, blockSize, progress, checksumOpt);
}
}.resolve(this, absF);
}
关键的调用点有DFSClient.create:
/**
* Same as {@link #create(String, FsPermission, EnumSet, boolean, short, long,
* Progressable, int, ChecksumOpt)} with the addition of favoredNodes that is
* a hint to where the namenode should place the file blocks.
* The favored nodes hint is not persisted in HDFS. Hence it may be honored
* at the creation time only. HDFS could move the blocks during balancing or
* replication, to move the blocks from favored nodes. A value of null means
* no favored nodes for this create
*/
public DFSOutputStream create(String src,
FsPermission permission,
EnumSet<CreateFlag> flag,
boolean createParent,
short replication,
long blockSize,
Progressable progress,
int buffersize,
ChecksumOpt checksumOpt,
InetSocketAddress[] favoredNodes) throws IOException {
checkOpen();
if (permission == null) {
permission = FsPermission.getFileDefault();
}
FsPermission masked = permission.applyUMask(dfsClientConf.uMask);
if(LOG.isDebugEnabled()) {
LOG.debug(src + ": masked=" + masked);
}
String[] favoredNodeStrs = null;
if (favoredNodes != null) {
favoredNodeStrs = new String[favoredNodes.length];
for (int i = 0; i < favoredNodes.length; i++) {
favoredNodeStrs[i] =
favoredNodes[i].getHostName() + ":"
+ favoredNodes[i].getPort();
}
}
final DFSOutputStream result = DFSOutputStream.newStreamForCreate(this,
src, masked, flag, createParent, replication, blockSize, progress,
buffersize, dfsClientConf.createChecksum(checksumOpt), favoredNodeStrs);
beginFileLease(src, result);
return result;
}
在步骤三Client写入数据时，由于create()调用创建了一个空文件，所以，DFSOutputStream实例首先需要想NN申请数据块，addBlock()方法成功执行后，返回一个LocatedBlock对象。该对象包含了新数据块的数据块标识和版本好，同时，它的成员变量locs提供了数据流管道的信息，通过上述信息，DFSOutputStream就可以和DN连接，通过些数据接口建立数据流管道。Client写入FSDataOutputStream流中的数据，被分成一个一个的文件包，放入DFSOutputStream对象的内部队列。该队列中的文件包最后打包成数据包，发往数据流管道，流经管道上的各个DN，并持久化，确认包逆流而上，从数据流管道依次发往Client，当Client收到应答时，它将对应的包从内部队列删除。
public class LocatedBlock {
private ExtendedBlock b;
private long offset; // offset of the first byte of the block in the file
private DatanodeInfo[] locs;
/** Storage ID for each replica */
private String[] storageIDs;
// Storage type for each replica, if reported.
private StorageType[] storageTypes;
// corrupt flag is true if all of the replicas of a block are corrupt.
// else false. If block has few corrupt replicas, they are filtered and
// their locations are not part of this object
private boolean corrupt;
private Token<BlockTokenIdentifier> blockToken = new Token<BlockTokenIdentifier>();
/**
* List of cached datanode locations
*/
private DatanodeInfo[] cachedLocs;
// Used when there are no locations
private static final DatanodeInfo[] EMPTY_LOCS = new DatanodeInfo[0];
DFSOutputStream在写完一个数据块后，数据流管道上的节点，会通过和NN的DatanodeProtocol远程接口的blockReceived()方法，向NN提交数据块。如果数据队列还有等到输出的数据，DFSOutputStream会再次调用addBlock()，为文件添加新的数据块。
Client完成数据的写入后，会调用close()方法关闭流，关闭流意味着Client不会再向流中写入数据。所以，当DFSOutputStream数据队列的文件包都收到应答后，就可以使用ClientProtocol.complete()方法通知NN关闭文件，完成一次正常的文件写入。
如果在文件写入期间DN发生故障，则会执行下面的操作（注意，这些操作对于写入数据的Client是透明的）：
- 数据流管道会被关闭，已经发送到管道但是还没有收到确认的文件包，会被重新添加到DFSOutputStream的输出队列，这样就保证了无路数据流管道的哪个DN发生故障，都不会丢失数据。当前正常工作的DN的数据块会被赋予一个新的版本号，并通知NN。这样，失败的DN在从故障恢复过来以后，上面只有部分数据的Block会因为版本号和NN保存的版本号不匹配而被删除。
- 在数据流管道中删除错误的DN并建立新的管道，继续写数据到正常工作的DN。
- 文件关闭后，NN会发现该Block的副本数没有达到要求，会选择一个新的DN并复制Block，创建新的副本。DN的故障只会影响一个Block的写操作，后续Block的写入不会受到影响。
4. DataNode的启动与心跳机制
本节讨论DN的启动及其与NN之间的交互。包括DN从启动到进入正常工作状态的注册，Block上报，以及正常工作过程中的心跳等与NN相关的远程调用。这部分虽然只涉及DatanodeProtocol的接口，但是有助于进一步理解DN与NN的关系。
正常启动的DN或者为升级而启动的DN，都会向NN发送远程调用versionRequest()，进行必要的版本检查。这里的版本检查，只涉及构建版本号，保证它们间的HDFS版本是一致的。
在版本检查结束后，DN会接着通过远程调用register()，向NN注册。DatanodeProtocol.register()的主要工作也是检查，确认该DN是NN所管理集群的成员。也就是说，用户不能把某一个集群中的某个node直接注册到另外一个集群中去，保证了整个系统的数据一致性。
注册成功后，DN会将它所管理的所有Block的信息，通过blockRequest()方法上报到NN（步骤三），以帮助NN建立HDFS文件数据块到DN的映射关系。在此后，DN才正式的提供服务。
由于NN和DN是简单的主从关系，DN需要每隔一段时间发送心跳到NN（步骤四和步骤五）。如果NN长时间收不到DN的心跳，它会认为DN已经失效。如果NN需要一些DN需要配合的动作，则会通过sendHeartbeat()的方法返回。该返回值是一个DatanodeCommand数组，它是NN的指令。
应该说，DN和NN的交互逻辑非常简单。大部分是通过DN到NN的心跳来完成的。但是考虑到一定规模的HDFS集群，一个NN会管理上千个DN，这样的设计也就非常自然了。
5. SNN节点的元数据合并
当Client对HDFS的文件目录进行修改时，NN都会在edits中留下记录，以保证在系统出现问题时，通过日志可以进行恢复。
fsimage是某一个时刻的检查点（checkpoint）。由于fsimage很大，因此不会在每次的元数据修改都写入到它里边，而只是存在到edits中。在系统启动时，会首先状态最近时刻的fsimage，然后在通过edits，恢复系统的最新状态。
当时如果edits太大，那么节点启动时将用很长的时间来执行日志的每一个操作，使得系统恢复最近的状态。在启动恢复的这段时间，服务是不可用的。为了避免edits多大，增加集群的可用时间，HDFS引入了第二名字节点，即SNN（Secondary NameNode）。SNN不是NN的standby，它只是辅助NN完成合并（merge）fsimage和edits。过程涉及NamenodeProtocol和NN与SNN之间的流式接口。
该过程由SNN发起，首先通过远程方法NamenodeProtocol.getEditLogSize()获得NN上edits的大小。如果日志很小，SNN就会在指定的时间后重新检查。否则，继续通过远程接口rollEditLog()，启动一次检查点的过程。这时，NN需要创建一个新的编辑日志edits.new，后续对元数据的改动，都会记录到这个新日志中。而原有的fsimage和edits，会由SNN通过HTTP下载到本地（步骤三和步骤四），在内存中进行merge。合并的结果就是fsimage.ckpt。然后SNN通过HTTP接口通知NN fsimage已经准备好。NN会通过HTTP get获取merge好的fsimage。在NN下载完成后，SNN会通过NamenodeProtocol.rollFsImage()，完成这次检查点。NN在处理这个远程方法时，会用fsimage.ckpt 覆盖原来的fsimage，并且将新的edits.new改名为edit。
参考资料：
1. Hadoop技术内幕-深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理