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：

[java] view plain copy







@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。