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详细讲解HDFS的高可用机制

2021-11-29 13:29猿侠令狐冲 Java教程

本文详细讲解了HDFS的高可用机制。如果namenode出现问题,整个HDFS集群将不能使用,HDFS高可用(HA)方案就是为了解决这个问题而产生的,让我们一起来了解了解吧

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台独立的物理机器上,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。

到此这篇关于详细讲解HDFS的高可用机制的文章就介绍到这了,更多相关HDFS的高可用机制内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文链接:https://blog.csdn.net/u012736748/article/details/79534019

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