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详细讲解HDFS的高可用机制

程序员文章站 2022-06-10 15:09:59
目录在hadoop2.x之前,namenode是hdfs集群中可能发生单点故障的节点,每个hdfs集群只有一个namenode,一旦这个节点不可用,则整个hdfs集群将处于不可用状态。 hdfs高可用...

在hadoop2.x之前,namenode是hdfs集群中可能发生单点故障的节点,每个hdfs集群只有一个namenode,一旦这个节点不可用,则整个hdfs集群将处于不可用状态。
hdfs高可用(ha)方案就是为了解决上述问题而产生的,在ha hdfs集群中会同时运行两个namenode,一个作为活动的namenode(active),一个作为备份的namenode(standby)。备份的namenode的命名空间与活动的namenode是实时同步的,所以当活动的namenode发生故障而停止服务时,备份namenode可以立即切换为活动状态,而不影响hdfs集群服务。

详细讲解HDFS的高可用机制 

在一个ha集群中,会配置两个独立的namenode。在任意时刻,只有一个节点作为活动的节点,另一个节点则处于备份状态。活动的namenode负责执行所有修改命名空间以及删除备份数据块的操作,而备份的namenode则执行同步操作,以保持与活动节点命名空间的一致性。
为了使备份节点与活动节点的状态能够同步一致,两个节点都需要同一组独立运行的节点(journalnodes,jns)通信。当active namenode执行了修改命名空间的操作时,它会定期将执行的操作记录在editlog中,并写入jns的多数节点中。而standby namenode会一直监听jns上editlog的变化,如果发现editlog有改动,standby namenode就会读取editlog并与当前的命名空间合并。当发生了错误切换时,standby节点会保证已经从jns上读取了所有editlog并与命名空间合并,然后才会从standby状态切换为active状态。通过这种机制,保证了active namenode与standby namenode之间命名空间状态的一致性,也就是第一关系链的一致性。
为了使错误切换能够很快的执行完毕,就要保证standby节点也保存了实时的数据快的存储信息,也就是第二关系链。这样发生错误切换时,standby节点就不需要等待所有的数据节点进行全量数据块汇报,而直接可以切换到active状态。为了实现这个机制,datanode会同时向这两个namenode发送心跳以及块汇报信息。这样就实现了active namenode 和standby namenode 的元数据就完全一致,一旦发生故障,就可以马上切换,也就是热备。
这里需要注意的是 standby namenode只会更新数据块的存储信息,并不会向namenode 发送复制或者删除数据块的指令,这些指令只能由active namenode发送。
在ha架构中有一个非常重非要的问题,就是需要保证同一时刻只有一个处于active状态的namenode,否则机会出现两个namenode同时修改命名空间的问,也就是脑裂(split-brain)。脑裂的hdfs集群很可能造成数据块的丢失,以及向datanode下发错误的指令等异常情况。为了预防脑裂的情况,hdfs提供了三个级别的隔离机制(fencing):

  • 1.共享存储隔离:同一时间只允许一个namenode向journalnodes写入editlog数据。
  • 2.客户端隔离:同一时间只允许一个namenode响应客户端的请求。
  • 3.datanode隔离:同一时间只允许一个namenode向datanode下发名字节点指令,李如删除、复制数据块指令等等。

在ha实现中还有一个非常重要的部分就是active namenode和standby namenode之间如何共享editlog日志文件。active namenode会将日志文件写到共享存储上。standby namenode会实时的从共享存储读取edetlog文件,然后合并到standby namenode的命名空间中。这样一旦active namenode发生错误,standby namenode可以立即切换到active状态。在hadoop2.6中,提供了qjm(quorum journal manager)方案来解决ha共享存储问题。

所有的ha实现方案都依赖于一个保存editlog的共享存储,这个存储必须是高可用的,并且能够被集群中所有的namenode同时访问。quorum journa是一个基于paxos算法的ha设计方案。

详细讲解HDFS的高可用机制

quorum journal方案中有两个重要的组件。

  • 1.journalnoe(jn):运行在n*立的物理机器上,它将editlog文件保存在journalnode的本地磁盘上,同时journalnode还对外提供rpc接口qjournalprotocol以执行远程读写editlog文件的功能。
  • 2.quorumjournalmanager(qjm):运行在nmaenode上,(目前ha集群只有两个namenode),通过调用rpc接口qjournalprotocol中的方法向journalnode发送写入、排斥、同步editlog。

quorum journal方案依赖于这样一个概念:hdfs集群中有2n+1个jn存储editlog文件,这些editlog 文件是保存在jn的本地磁盘上的。每个jn对qjm暴露qjm接口qjournalprotocol,允许namenode读写editlog文件。当namenode向共享存储写入editlog文件时,它会通过qjm向集群中所有的jn发送写editlog文件请求,当有一半以上的jn返回写操作成功时,即认为写成功。这个原理是基于paxos算法的。

使用quorum journal实现的ha方案有一下优点:

  • 1.jn进程可以运行在普通的pc上,而无需配置专业的共享存储硬件。
  • 2.不需要单独实现fencing机制,quorum journal模式中内置了fencing功能。
  • 3. quorum journa不存在单点故障,集群中有2n+1个journal,可以允许有n个journal node死亡。
  • 4. jn不会因为其中一个机器的延迟而影响整体的延迟,而且也不会因为jn数量的增多而影响性能(因为namenode向journalnode发送日志是并行的)

互斥机制

当ha集群中发生namenode异常切换时,需要在共享存储上fencing上一个活动的节点以保证该节点不能再向共享存储写入editlog。基于quorum journal模式的ha提供了epoch number来解决互斥问题,这个概念可以在分布式文件系统中找到。epoch number具有以下几个性质。
1.当一个namenode变为活动状态时,会分配给他一个epoch number。
2.每个epoch number都是唯一的,没有任意两个namenode有相同的epoch number。
3.epoch number 定义了namenode写editlog文件的顺序。对于任意两个namenode ,拥有更大epoch number的namenode被认为是活动节点。

当一个namenode切换为活动状态时,它的qjm会向所有的jn发送命令,以获取该jn的最后一个promise epoch变量值。当qjm接受到了集群中多于一半的jn回复后,它会将所接收到的最大值加一,并保存到myepoch 中,之后qjm会将该值发送给所有的jn并提出更新请求。每个jn会将该值与自身的epoch值相互比较,如果新的myepoch比较大,则jn更新,并返回更新成功;如果小,则返回更新失败。如果qjm接收到超过一半的jn返回成功,则设置它的epoch number为myepoch;,否则它终止尝试为一个活动的namenode,并抛出异常。

当活动的namenode成功获取并更新了epoch number后,调用任何修改editlog的rpc请求都必须携带epoch number。当rpc请求到达jn后,jn会将请求者的epoch与自身保存的epoch相互对比,若请求者的epoch更大,jn就会更新自己的epoch,并执行相应的操作,如果请求者的epoch小,就会拒绝相应的请求。当集群中大多数的jn拒绝了请求时,这次操作就失败了。
当hdfs集群发生namenode错误切换后,原来的standby namenode将集群的epoch number加一后更新。这样原来的active namenode的epoch number肯定小于这个值,当这个节点执行写editlog操作时,由于jn节点不接收epoch number小于自身的promise epoch的写请求,所以这次写请求会失败,也就达到了fencing的目的。

写流程

  • 1.将editlog输出流中缓存的数据写入jn,对于集群中的每一个jn都存在一个独立的线程调用rpc 接口中的方法向jn写入数据。
  • 2.当jn收到请求之后,jn会执行以下操作:

1)验证epoch number是否正确

2)确认写入数据对应的txid是否连续

3)将数据持久化到jn的本地磁盘

4)向qjm发送正确的响应

  • 3.qjm等待集群jn的响应,如果多数jn返回成功,则写操作成功;否则写操作失败,qjm会抛出异常。

namenode会调用fseditloglog下面的方法初始化editlog文件的输出流,然后使用输出流对象向editlog文件写入数据。
获取了quorumoutputstream输出流对象之后,namenode会调用write方法向editlog文件中写入数据,quorumoutputstream的底层也调用了editsdoublebuffer双缓存区。数据回先写入其中一个缓冲区中,然后调用flush方法时,将缓冲区中的数据发送给jn。

读流程

standby namenode会从jn读取editlog,然后与sdtandby namenode的命名空间合并,以保持和active namenode命名空间的同步。当sdtandby namenode从jn读取editlog时,它会首先发送rpc请求到集群中所有的jn上。jn接收到这个请求后会将jn本地存储上保存的所有finalized状态的editlog段落文件信息返回,之后qjm会为所有jn返回的editlog段落文件构造输入流对象,并将这些输入流对象合并到一个新的输入流对象中,这样standby namenode就可以从任一个jn读取每个editlog段落了。如果其中一个jn失败了输入流对象会自动切换到另一个保存了该edirlog段落的jn上。

详细讲解HDFS的高可用机制

恢复流程

当namenode发生主从切换时,原来的standby namenode会接管共享存储并执行写editlog的操作。在切换之前,对于共享存储会执行以下操作:
1.fencing原来的active namenode。这部分在互斥部分已经讲述。
2.恢复正在处理的editlog。由于namenode发生了主从切换,集群中jn上正在执行写入操作的editlog数据可能不一致。例如,可能出现某些jn上的editlog正在写入,但是当前active namenode发生错误,这时该jn上的editlog文件就与已完成写入的jn不一致。在这种情况下,需要对jn上所有状态不一致的editlog文件执行恢复操作,将他们的数据同步一致,并且将editlog文件转化为finalized状态。
3.当不一致的editlog文件完成恢复之后,这时原来的standby namenode就可以切换为active namenode并执行写editlog的操作。
4.写editlog。在前面已经介绍了。

日志恢复操作可以分为以下几个阶段:

1.确定需要执行恢复操作的editlog段落:在执行恢复操作之前,qjm会执行newepoch()调用以产生新的epoch number,jn接收到这个请求后除了执行更新epoch number外,还会将该jn上保存的最新的editlog段落的txid返回。当集群中的大多数jn都发回了这个响应后,qjm就可以确定出集群中最新的一个正在处理editlog段落的txid,然后qjm就会对这个txid对应的editlog段落执行恢复操作了。

2.准备恢复:qjm向集群中的所有jn发送rpc请求,查询执行恢复操作的editlog段落文件在所有jn上的状态,这里的状态包括editlog文件是in-propress还是finalized状态,以及editlog文件的长度。

3.接受恢复:qjm接收到jn发回的jn发回的响应后,会根据恢复算法选择执行恢复操作的源节点。然后qjm会发送rpc请求给每一个jn,这个请求会包含两部分信息:源editlog段落文件信息,以及供jn下载这个源editlog段落的url。
接收到这个rpc请求之后,jn会执行以下操作:

1)同步editlog段落文件,如果jn磁盘上的editlog段落文件与请求中的段落文件状态不同,则jn会从当前请求中的url上下载段落文件,并替换磁盘上的editlog段落文件。
2)持久化恢复元数据,jn会将执行恢复操作的editlog段落文件的状态、触发恢复操作的qjm的epoch number等信息(恢复的元数据信息)持久化到磁盘上。
3)当这些操作都执行成功后,jn会返回成功响应给qjm,如果集群中的大多数jn都返回了成功,则此次恢复操作执行成功。

4.完成editlog段落文件:到这步操作时,qjm 就能确定集群中大多数的jn保存的editlog文件的状态已经一致了,并且jn持久化了恢复信息。qjm就会向jn发送指令,将这个editlog段落文件的状态转化为finalized状态,,并且jn会删除持久化的恢复元数据,因为磁盘上保存的editlog文件信息已经是正确的了,不需要保存恢复的元数据。

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