基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之一 上传和下载效率优化

作者：张子良 


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一、概述　　

基于任何平台实现的云盘系统，面临的首要的技术问题就是客户端上传和下载效率优化问题。基于Hadoop实现的云盘系统，受到Hadoop文件读写机制的影响，采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问，文件读取时默认是顺序、逐block读取；写入时是顺序写入。

二、读写机制　　

首先来看文件读取机制：尽管DataNode实现了文件存储空间的水平扩展和多副本机制，但是针对单个具体文件的读取，Hadoop默认的API接口并没有提供多DataNode的并行读取机制。基于Hadoop提供的API接口实现的云盘客户端也自然面临同样的问题。Hadoop的文件读取流程如下图所示：



使用HDFS提供的客户端开发库，向远程的Namenode发起RPC请求；

Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的datanode地址；

客户端开发库会选取离客户端最接近的datanode来读取block；

读取完当前block的数据后，关闭与当前的datanode连接，并为读取下一个block寻找最佳的datanode；

当读完列表的block后，且文件读取还没有结束，客户端开发库会继续向Namenode获取下一批的block列表。

读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取datanode时出现错误，客户端会通知Namenode，然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读取。

　　这里需要注意的关键点是：多个Datanode顺序读取。

　　其次再看文件的写入机制：

 



使用HDFS提供的客户端开发库，向远程的Namenode发起RPC请求；

Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常；

当客户端开始写入文件的时候，开发库会将文件切分成多个packets，并在内部以"data queue"的形式管理这些packets，并向Namenode申请新的blocks，获取用来存储replicas的合适的datanodes列表， 列表的大小根据在Namenode中对replication的设置而定。

开始以pipeline（管道）的形式将packet写入所有的replicas中。开发库把packet以流的方式写入第一个 datanode，该datanode把该packet存储之后，再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode，直到最后一个 datanode，这种写数据的方式呈流水线的形式。

最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet，在pipeline里传递至客户端，在客户端的开发库内部维护着"ack queue"，成功收到datanode返回的ack packet后会从"ack queue"移除相应的packet。

如果传输过程中，有某个datanode出现了故障，那么当前的pipeline会被关闭，出现故障的datanode会从当前的 pipeline中移除，剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输，同时Namenode会分配一个新的 datanode，保持replicas设定的数量。

　　关键词：开发库把packet以流的方式写入第一个datanode，该datanode将其传递给pipeline中的下一个datanode，知道最后一个Datanode，这种写数据的方式呈流水线方式。

三、解决方案

　　1.下载效率优化

　　通过以上读写机制的分析，我们可以发现基于Hadoop实现的云盘客户段下载效率的优化可以从两个层级着手：

　　1.文件整体层面：采用并行访问多线程（多进程）份多文件并行读取。

　　2.Block块读取：改写Hadoop接口扩展，多Block并行读取。

　　2.上传效率优化

　　上传效率优化只能采用文件整体层面的并行处理，不支持分Block机制的多Block并行读取。