HDFS fsimage和edits合并实现原理

1. Hadoop 1.x 版本 fsimage和edits合并实现原理 

        在NameNode运行期间，HDFS的全部更新操做都是直接写到edits中，长此以往edits文件将会变得很大；虽然这对NameNode运行时候是没有什么影响的，可是咱们知道当NameNode重启的时候，NameNode先将fsimage里面的全部内容映像到内存中，而后再一条一条地执行edits中的记录，当edits文件很是大的时候，会致使NameNode启动操做很是地慢，而在这段时间内HDFS系统处于安全模式，这显然不是用户要求的。能不能在NameNode运行的时候使得edits文件变小一些呢？实际上是能够的，本文主要是针对Hadoop 1.x版本，说明其是怎么将edits和fsimage文件合并的，Hadoop 2.x版本edits和fsimage文件合并是不一样的。
　　用过Hadoop的用户应该都知道在Hadoop里面有个SecondaryNamenode进程，从名字看来你们很容易将它看成NameNode的热备进程。其实真实的状况不是这样的。SecondaryNamenode是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份，并减小namenode重启的时间而设定的！通常都是将SecondaryNamenode单独运行在一台机器上，那么SecondaryNamenode是如何namenode重启的时间的呢？来看看SecondaryNamenode的工做状况：
　　（1）、SecondaryNamenode会按期的和NameNode通讯，请求其中止使用edits文件，暂时将新的写操做写到一个新的文件edit.new上来，这个操做是瞬间完成，上层写日志的函数彻底感受不到差异；
　　（2）、SecondaryNamenode经过HTTP GET方式从NameNode上获取到fsimage和edits文件，并下载到本地的相应目录下；
　　（3）、SecondaryNamenode将下载下来的fsimage载入到内存，而后一条一条地执行edits文件中的各项更新操做，使得内存中的fsimage保存最新；这个过程就是edits和fsimage文件合并；
　　（4）、SecondaryNamenode执行完（3）操做以后，会经过post方式将新的fsimage文件发送到NameNode节点上
　　（5）、NameNode将从SecondaryNamenode接收到的新的fsimage替换旧的fsimage文件，同时将edit.new替换edits文件，经过这个过程edits就变小了！整个过程的执行能够经过下面的图说明：

　　在（1）步骤中，咱们谈到SecondaryNamenode会按期的和NameNode通讯，这个是须要配置的,能够经过core-site.xml进行配置，下面是默认的配置：

<property>
  <name>fs.checkpoint.period</name>
  <value>3600</value>
  <description>The number of seconds between two periodic checkpoints.
  </description>
</property>

　　其实若是当fs.checkpoint.period配置的时间尚未到期，咱们也能够经过判断当前的edits大小来触发一次合并的操做，能够经过下面配置

<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value>
<description>The size of the current edit log (in bytes) that triggers
a periodic checkpoint even if the fs.checkpoint.period hasn't expired.
</description>
</property>

　　当edits文件大小超过以上配置，即便fs.checkpoint.period还没到，也会进行一次合并。顺便说说SecondaryNamenode下载下来的fsimage和edits暂时存放的路径能够经过下面的属性进行配置：

<property>
<name>fs.checkpoint.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS secondary
name node should store the temporary images to merge.
Ifthisis a comma-delimited list of directories then the image is
replicated in all of the directories for redundancy.
</description>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.edits.dir</name>
<value>${fs.checkpoint.dir}</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS secondary
name node should store the temporary edits to merge.
Ifthisis a comma-delimited list of directoires then teh edits is
replicated in all of the directoires for redundancy.
Default value is same as fs.checkpoint.dir
</description>
</property>

从上面的描述咱们能够看出，SecondaryNamenode根本就不是Namenode的一个热备，其只是将fsimage和edits合并。其拥有的fsimage不是最新的，由于在他从NameNode下载fsimage和edits文件时候，新的更新操做已经写到edit.new文件中去了。而这些更新在SecondaryNamenode是没有同步到的！固然，若是NameNode中的fsimage真的出问题了，仍是能够用SecondaryNamenode中的fsimage替换一下NameNode上的fsimage，虽然已经不是最新的fsimage，可是咱们能够将损失减少到最少！

2. 2.X 版本中fsimage和edits合并实现原理 

　咱们知道，在Hadoop 2.x中解决了NameNode的单点故障问题；同时SecondaryName已经不用了，而以前的Hadoop 1.x中是经过SecondaryName来合并fsimage和edits以此来减少edits文件的大小，从而减小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？首先咱们得知道，在Hadoop 2.x中提供了HA机制（解决NameNode单点故障），能够经过配置奇数个JournalNode来实现HA，如何配置今天就不谈了！HA机制经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，在任什么时候间，只有一台机器处于Active状态；另外一台机器是处于Standby状态。Active NN负责集群中全部客户端的操做；而Standby NN主要用于备用，它主要维持足够的状态，若是必要，能够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守护进程通讯。当Active NN执行任何有关命名空间的修改，它须要持久化到一半以上的JournalNodes上(经过edits log持久化存储)，而Standby NN负责观察edits log的变化，它可以读取从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中读出了所有的Edits，而后切换成Active状态。Standby NN读取所有的edits可确保发生故障转移以前，是和Active NN拥有彻底同步的命名空间状态
　　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作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)秒来坐一次合并操做，相关代码以下：

try{
          Thread.sleep(1000* checkpointConf.getCheckPeriod());
        }catch(InterruptedException ie) {
}
 
publiclonggetCheckPeriod() {
    returnMath.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod);
}
 
checkpointCheckPeriod = conf.getLong(
        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_KEY,
        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_DEFAULT);
         
checkpointPeriod = conf.getLong(DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_KEY,
                                DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_DEFAULT);
try{
          Thread.sleep(1000* checkpointConf.getCheckPeriod());
        }catch(InterruptedException ie) {
}
 
publiclonggetCheckPeriod() {
    returnMath.min(checkpointCheckPeriod, checkpointPeriod);
}
 
checkpointCheckPeriod = conf.getLong(
        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_KEY,
        DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_CHECK_PERIOD_DEFAULT);
         
checkpointPeriod = conf.getLong(DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_KEY,
                                DFS_NAMENODE_CHECKPOINT_PERIOD_DEFAULT);

上面的checkpointCheckPeriod和checkpointPeriod变量是经过获取hdfs-site.xml如下两个属性的值获得：

<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
  <value>3600</value>
  <description>The number of seconds between two periodic checkpoints.
  </description>
</property>
 
<property>
  <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
  <value>60</value>
  <description>The SecondaryNameNode and CheckpointNode will poll the NameNode
  every'dfs.namenode.checkpoint.check.period'seconds to query the number
  of uncheckpointed transactions.
  </description>
</property>

当达到下面两个条件的状况下，将会执行一次checkpoint：

booleanneedCheckpoint = false;
if(uncheckpointed >= checkpointConf.getTxnCount()) {
     LOG.info("Triggering checkpoint because there have been " +
                uncheckpointed + " txns since the last checkpoint, which " +
                "exceeds the configured threshold " +
                checkpointConf.getTxnCount());
     needCheckpoint = true;
}elseif(secsSinceLast >= checkpointConf.getPeriod()) {
     LOG.info("Triggering checkpoint because it has been " +
            secsSinceLast + " seconds since the last checkpoint, which " +
             "exceeds the configured interval " + checkpointConf.getPeriod());
     needCheckpoint = true;
}

　　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的合并完成以后，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。步骤能够归类以下：
　　（1）、配置好HA后，客户端全部的更新操做将会写到JournalNodes节点的共享目录中，能够经过下面配置

<property>
　　<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
　　<value>qjournal://XXXX/mycluster</value>
</property>
 
<property>
　　<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
　　<value>/export1/hadoop2x/dfs/journal</value>
</property>

　　（2）、Active Namenode和Standby NameNode从JournalNodes的edits共享目录中同步edits到本身edits目录中； 　　（3）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类会按期的检查合并的条件是否成立，若是成立会合并fsimage和edits文件； 　　（4）、Standby NameNode中的StandbyCheckpointer类合并完以后，将合并以后的fsimage上传到Active NameNode相应目录中； 　　（5）、Active NameNode接到最新的fsimage文件以后，将旧的fsimage和edits文件清理掉； 　　（6）、经过上面的几步，fsimage和edits文件就完成了合并，因为HA机制，会使得Standby NameNode和Active NameNode都拥有最新的fsimage和edits文件（以前Hadoop 1.x的SecondaryNameNode中的fsimage和edits不是最新的）