大規模集羣下Hadoop NameNode如何承載每秒上千次的高併發訪問

本文咱們來看看，若是大量客戶端對NameNode發起高併發（好比每秒上千次）訪問來修改元數據，此時NameNode該如何抗住？

2、問題源起

咱們先來分析一下，高併發請求NameNode會遇到什麼樣的問題。
你們如今都知道了，每次請求NameNode修改一條元數據（好比說申請上傳一個文件，那麼就須要在內存目錄樹中加入一個文件），都要寫一條edits log，包括兩個步驟：

• 寫入本地磁盤。
• 經過網絡傳輸給JournalNodes集羣。

可是若是對Java有必定了解的同窗都該知道多線程併發安全問題吧？
NameNode在寫edits log時的第一條原則：
必須保證每條edits log都有一個全局順序遞增的transactionId（簡稱爲txid），這樣才能夠標識出來一條一條的edits log的前後順序。
那麼若是要保證每條edits log的txid都是遞增的，就必須得加鎖。
每一個線程修改了元數據，要寫一條edits log的時候，都必須按順序排隊獲取鎖後，才能生成一個遞增的txid，表明此次要寫的edits log的序號。

好的，那麼問題來了，你們看看下面的圖。
若是每次都是在一個加鎖的代碼塊裏，生成txid，而後寫磁盤文件edits log，網絡請求寫入journalnodes一條edits log，會咋樣？

<figure style="margin: 1em 0px; color: rgb(26, 26, 26); font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans SC", "Noto Sans CJK SC", "WenQuanYi Micro Hei", sans-serif; font-size: medium; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">!](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6898826-31b8c59c002c1754.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

</figure>

不用說，這個絕對完蛋了！
NameNode自己用多線程接收多個客戶端發送過來的併發的請求，結果多個線程竟然修改完內存中的元數據以後，排着隊寫edits log！
並且你要知道，寫本地磁盤 + 網絡傳輸給journalnodes，都是很耗時的啊！性能兩大殺手：磁盤寫 + 網絡寫！
若是HDFS的架構真要是這麼設計的話，基本上NameNode能承載的每秒的併發數量就不多了，可能就每秒處理幾十個併發請求處理撐死了！
3、HDFS優雅的解決方案
因此說，針對這個問題，人家HDFS是作了很多的優化的！

首先你們想一下，既然我們不但願每一個線程寫edits log的時候，串行化排隊生成txid + 寫磁盤 + 寫JournalNode，那麼是否是能夠搞一個內存緩衝？
也就是說，多個線程能夠快速的獲取鎖，生成txid，而後快速的將edits log寫入內存緩衝。
接着就快速的釋放鎖，讓下一個線程繼續獲取鎖後，生成id + 寫edits log進入內存緩衝。
而後接下來有一個線程能夠將內存中的edits log刷入磁盤，可是在這個過程當中，仍是繼續容許其餘線程將edits log寫入內存緩衝中。
可是這裏又有一個問題了，若是針對同一塊內存緩衝，同時有人寫入，還同時有人讀取後寫磁盤，那也有問題，由於不能併發讀寫一塊共享內存數據！
因此HDFS在這裏採起了double-buffer雙緩衝機制來處理！將一塊內存緩衝分紅兩個部分：

• 其中一個部分能夠寫入

• 另一個部分用於讀取後寫入磁盤和JournalNodes。

（1）分段加鎖機制 + 內存雙緩衝機制

首先各個線程依次第一次獲取鎖，生成順序遞增的txid，而後將edits log寫入內存雙緩衝的區域1，接着就立馬第一次釋放鎖了。
趁着這個空隙，後面的線程就能夠再次立馬第一次獲取鎖，而後當即寫本身的edits log到內存緩衝。
寫內存那麼快，可能才耗時幾十微妙，接着就立馬第一次釋放鎖了。因此這個併發優化絕對是有效果的，你們有沒有感覺到？
接着各個線程競爭第二次獲取鎖，有線程獲取到鎖以後，就看看，有沒有誰在寫磁盤和網絡？
若是沒有，好，那麼這個線程是個幸運兒！直接交換雙緩衝的區域1和區域2，接着第二次釋放鎖。這個過程至關快速，內存裏判斷幾個條件，耗時不了幾微秒。
好，到這一步爲止，內存緩衝已經被交換了，後面的線程能夠立馬快速的依次獲取鎖，而後將edits log寫入內存緩衝的區域2，區域1中的數據被鎖定了，不能寫。
怎麼樣，是否是又感覺到了一點點多線程併發的優化？
（2）多線程併發吞吐量的百倍優化
接着，以前那個幸運兒線程，將內存緩衝的區域1中的數據讀取出來（此時沒人寫區域1了，都在寫區域2），將裏面的edtis log都寫入磁盤文件，以及經過網絡寫入JournalNodes集羣。
這個過程但是很耗時的！可是不要緊啊，人家作過優化了，在寫磁盤和網絡的過程當中，是不持有鎖的！
所以後面的線程能夠噼裏啪啦的快速的第一次獲取鎖後，立馬寫入內存緩衝的區域2，而後釋放鎖。
這個時候大量的線程均可以快速的寫入內存，沒有阻塞和卡頓！
怎麼樣？併發優化的感受感覺到了沒有！

（3）緩衝數據批量刷磁盤 + 網絡的優化
那麼在幸運兒線程吭哧吭哧把數據寫磁盤和網絡的過程當中，排在後面的大量線程，快速的第一次獲取鎖，寫內存緩衝區域2，釋放鎖，以後，這些線程第二次獲取到鎖後會幹嗎？

他們會發現有人在寫磁盤啊，兄弟們！因此會當即休眠1秒，釋放鎖。

此時大量的線程併發過來的話，都會在這裏快速的第二次獲取鎖，而後發現有人在寫磁盤和網絡，快速的釋放鎖，休眠。

怎麼樣，這個過程沒有人長時間的阻塞其餘人吧！由於都會快速的釋放鎖，因此後面的線程仍是能夠迅速的第一次獲取鎖後寫內存緩衝！

again！併發優化的感受感覺到了沒有？

並且這時，必定會有不少線程發現，好像以前那個幸運兒線程的txid是排在本身以後的，那麼確定就把本身的edits log從緩衝裏寫入磁盤和網絡了。

這些線程甚至都不會休眠等待，直接就會返回後去幹別的事情了，壓根兒不會卡在這裏。這裏又感覺到併發的優化沒有？

而後那個幸運兒線程寫完磁盤和網絡以後，就會喚醒以前休眠的那些線程。

那些線程會依次排隊再第二次獲取鎖後進入判斷，咦！發現沒有人在寫磁盤和網絡了！

而後就會再判斷，有沒有排在本身以後的線程已經將本身的edtis log寫入磁盤和網絡了。

• 若是有的話，就直接返回了。
• 沒有的話，那麼就成爲第二個幸運兒線程，交換兩塊緩衝區，區域1和區域2交換一下。
• 而後釋放鎖，本身開始吭哧吭哧的將區域2的數據寫入磁盤和網絡。

可是這個時候沒有關係啊，後面的線程若是要寫edits log的，仍是能夠第一次獲取鎖後立馬寫內存緩衝再釋放鎖。以此類推。

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