HDFS源码分析数据块复制选取复制源节点

        数据块的复制当然需要一个源数据节点，从其上拷贝数据块至目标数据节点。那么数据块复制是如何选取复制源节点的呢？本文我们将针对这一问题进行研究。

        在BlockManager中，chooseSourceDatanode()方法就是用来选取数据块复制时的源节点的，它负责解析数据块所属数据节点列表，并选择一个，用它作为数据块的复制源。其核心逻辑如下：

        我们优先选择正处于退役过程中的数据节点而不是其他节点，因为前者没有写数据传输量因此相对不是很繁忙。我们不使用已退役节点作为数据源。否则我们从它们之中随机选择一个数据节点，其复制工作量还没有达到阈值，然而，如果一个复制是最高优先级的复制的话，我们会随机选择一个数据节点，而不管复制阈值的限制。

        chooseSourceDatanode()方法代码如下：

@VisibleForTesting
DatanodeDescriptor chooseSourceDatanode(Block block,
List<DatanodeDescriptor> containingNodes,
List<DatanodeStorageInfo>  nodesContainingLiveReplicas,
NumberReplicas numReplicas,
int priority) {

// 清空containingNodes列表
// 包含指定block的节点列表
containingNodes.clear();

// 清空nodesContainingLiveReplicas列表
// 包含指定block活跃副本的节点列表
nodesContainingLiveReplicas.clear();

DatanodeDescriptor srcNode = null;
int live = 0;
int decommissioned = 0;
int corrupt = 0;
int excess = 0;

// 根据Block实例block从corruptReplicas中获取坏块副本所在数据节点集合nodesCorrupt
Collection<DatanodeDescriptor> nodesCorrupt = corruptReplicas.getNodes(block);

// 根据Block实例block从blocksMap中获取其对应的数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage
for(DatanodeStorageInfo storage : blocksMap.getStorages(block)) {

// 从数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage中获取数据节点描述信息node
final DatanodeDescriptor node = storage.getDatanodeDescriptor();

// 从excessReplicateMap集合中获取数据块集合excessBlocks，
// 这些块对数据节点来说是多余的。我们最终会将这些多余的块删除。
LightWeightLinkedSet<Block> excessBlocks =
excessReplicateMap.get(node.getDatanodeUuid());

// 根据数据节点的存储状态确定其是否为可用副本
int countableReplica = storage.getState() == State.NORMAL ? 1 : 0;

// 如果坏块节点集合nodesCorrupt中包含该节点，坏块数corrupt累加
if ((nodesCorrupt != null) && (nodesCorrupt.contains(node)))
corrupt += countableReplica;

// 如果节点正在退役或者已经退役，退役数decommissioned累加
else if (node.isDecommissionInProgress() || node.isDecommissioned())
decommissioned += countableReplica;

// 如果多余数据块集合中包含该数据块，则多余数excess累加
else if (excessBlocks != null && excessBlocks.contains(block)) {
excess += countableReplica;

// 其他情况下
} else {

// 将该存储添加到nodesContainingLiveReplicas集合
nodesContainingLiveReplicas.add(storage);

// 累加活跃副本数live
live += countableReplica;
}

// 将该节点添加到containingNodes集合
containingNodes.add(node);

// Check if this replica is corrupt
// If so, do not select the node as src node

// 如果为坏块，跳过
if ((nodesCorrupt != null) && nodesCorrupt.contains(node))
continue;

// 如果复制级别不是最高级别，且数据节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams，跳过
if(priority != UnderReplicatedBlocks.QUEUE_HIGHEST_PRIORITY
&& node.getNumberOfBlocksToBeReplicated() >= maxReplicationStreams)
{
continue; // already reached replication limit
}

// 如果数据节点getNumberOfBlocksToBeReplicated大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit，跳过
if (node.getNumberOfBlocksToBeReplicated() >= replicationStreamsHardLimit)
{
continue;
}

// the block must not be scheduled for removal on srcNode
// 如果数据块为多余的数据块，直接跳过
if(excessBlocks != null && excessBlocks.contains(block))
continue;

// never use already decommissioned nodes
// 如果数据节点为已退役节点，跳过
if(node.isDecommissioned())
continue;
// we prefer nodes that are in DECOMMISSION_INPROGRESS state
// 如果数据节点正在退役，且srcNode还未选中，那么选择该数据节点为srcNode，并跳过
if(node.isDecommissionInProgress() || srcNode == null) {
srcNode = node;
continue;
}

// 如果源数据节点srcNode正在退役，则跳过
if(srcNode.isDecommissionInProgress())
continue;
// switch to a different node randomly
// this to prevent from deterministically selecting the same node even
// if the node failed to replicate the block on previous iterations
if(DFSUtil.getRandom().nextBoolean())
srcNode = node;
}

// 初始化数据块副本复制统计对象numReplicas
if(numReplicas != null)
numReplicas.initialize(live, decommissioned, corrupt, excess, 0);

// 返回srcNode
return srcNode;
}

        chooseSourceDatanode()方法的整体逻辑如下：

        1、清空containingNodes列表：containingNodes为包含指定block的节点描述信息DatanodeDescriptor列表；

        2、清空nodesContainingLiveReplicas列表：nodesContainingLiveReplicas为包含指定block活跃副本的节点存储DatanodeStorageInfo列表；

        3、根据Block实例block从corruptReplicas中获取坏块副本所在数据节点集合nodesCorrupt；

        4、根据Block实例block从blocksMap中获取其对应的数据节点存储DatanodeStorageInfo集合，并遍历每一个数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage：

              4.1、从数据节点存储DatanodeStorageInfo实例storage中获取数据节点描述信息node；

              4.2、从excessReplicateMap集合中获取数据块集合excessBlocks：这些块对数据节点来说是多余的，我们最终会将这些多余的块删除；

              4.3、根据数据节点的存储状态确定其是否为可用副本countableReplica；

              以下为统计数据块副本情况：

              4.4、如果坏块节点集合nodesCorrupt中包含该节点，坏块数corrupt累加；

              4.5、如果节点正在退役或者已经退役，退役数decommissioned累加；

              4.6、如果多余数据块集合中包含该数据块，则多余数excess累加；

              4.7、其他情况下：

                      4.7.1、将该存储添加到nodesContainingLiveReplicas集合；

                      4.7.2、累加活跃副本数live；

              4.8、将该节点添加到containingNodes集合；

              4.9、如果为坏块，跳过；

              4.10、如果复制级别不是最高级别，且节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams，跳过；

              4.11、如果数据节点getNumberOfBlocksToBeReplicated大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit，跳过；

              4.12、如果数据块为多余的数据块，直接跳过；

              4.13、如果数据节点为已退役节点，跳过；

              4.14、如果数据节点正在退役，且srcNode还未选中，那么选择该数据节点为srcNode，并跳过；

              4.15、如果源数据节点srcNode正在退役，则跳过；

              4.16、随机选择源数据节点；

        5、初始化数据块副本复制统计对象numReplicas；

        6、返回块复制源数据节点srcNode。

        其中，有两个阈值需要单独说下，如下：

        1、maxReplicationStreams：一个给定节点除最高优先级复制外复制流的最大数目，取参数dfs.namenode.replication.max-streams，参数未配置默认为2；

        2、replicationStreamsHardLimit：一个给定节点全部优先级复制复制流的最大数目，取参数dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit，参数未配置默认为4。

        

        从上述整理流程中，大致总结如下：

        根据block从blocksMap中取数据块所在数据节点存储实例集合并遍历，统计数据块副本情况，包括损坏副本、多余副本、退役副本、活跃副本等，然后损坏副本、多余副本、退役节点直接跳过，这三种情况不能被选中为复制源数据节点，并且还有两种情况，一是如果复制级别不是最高级别，且数据节点正在复制的数据块数目大于等于最大复制块数maxReplicationStreams，二是如果数据节点正在复制的数据块数目大于等于复制块数上线replicationStreamsHardLimit，这两种情况也直接跳过，不能被选中为复制源数据节点，剩下的，则是随机选择源数据节点，并且其最喜欢选择正在退役的数据节点，这个最喜欢的意思是，选择的方式是随机选择，但是一旦正在退役节点被选中，则源节点不会再做变更，否则还是要通过随机选择来变更的。