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作者:南国故人

社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现。

为什么要Namenode HA?

  1. NameNode High Availability即高可用。
  2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,Hive等)也无法完成。

Namenode HA 的实现、技术难题

  1. 如何保持主和备NameNode的状态同步,并让Standby在Active挂掉后迅速提供服务,namenode启动比较耗时,包括加载fsimage和editlog(获取file to block信息),处理所有datanode第一次blockreport(获取block to datanode信息),保持NN的状态同步,需要这两部分信息同步。
  2. 脑裂(split-brain),指在一个高可用(HA)系统中,当联系着的两个节点断开联系时,本来为一个整体的系统,分裂为两个独立节点,这时两个节点开始争抢共享资源,结果会导致系统混乱,数据损坏。
  3. NameNode切换对外透明,主Namenode切换到另外一台机器时,不应该导致正在连接的客户端失败,主要包括Client,Datanode与NameNode的链接。

社区NN的HA架构、原理、机制

  1. 非HA的Namenode架构,一个HDFS集群只存在一个NN,DN只向一个NN汇报,NN的editlog存储在本地目录。
此处为博客中出现的关于Spark、Hadoop、Java、IDEA、Js及html相关内容的图片

社区的NN HA包括两个NN,主(active)与备(standby),ZKFC,ZK,share editlog。流程:集群启动后一个NN处于active状态,并提供服务,处理客户端和datanode的请求,并把editlog写到本地和share editlog(可以是NFS,QJM等)中。另外一个NN处于Standby状态,它启动的时候加载fsimage,然后周期性的从share editlog中获取editlog,保持与active的状态同步。为了实现standby在sctive挂掉后迅速提供服务,需要DN同时向两个NN汇报,使得Stadnby保存block to datanode信息,因为NN启动中最费时的工作是处理所有datanode的blockreport。为了实现热备,增加FailoverController和ZK,FailoverController与ZK通信,通过ZK选主,FailoverController通过RPC让NN转换为active或standby。

  1. 关键问题:
  • 保持NN的状态同步,通过standby周期性获取editlog,DN同时想standby发送blockreport。
  • 防止脑裂
    共享存储的fencing,确保只有一个NN能写成功。使用QJM实现fencing,下文叙述原理。
    datanode的fencing。确保只有一个NN能命令DN。HDFS-1972中详细描述了DN如何实现fencing

    • 每个NN改变状态的时候,向DN发送自己的状态和一个序列号。
    • DN在运行过程中维护此序列号,当failover时,新的NN在返回DN心跳时会返回自己的active状态和一个更大的序列号。DN接收到这个返回是认为该NN为新的active。
    • 如果这时原来的active(比如GC)恢复,返回给DN的心跳信息包含active状态和原来的序列号,这时DN就会拒绝这个NN的命令。
    • 特别需要注意的一点是,上述实现还不够完善,HDFS-1972中还解决了一些有可能导致误删除block的隐患,在failover后,active在DN汇报所有删除报告前不应该删除任何block。

    客户端fencing,确保只有一个NN能响应客户端请求。让访问standby nn的客户端直接失败。在RPC层封装了一层,通过FailoverProxyProvider以重试的方式连接NN。通过若干次连接一个NN失败后尝试连接新的NN,对客户端的影响是重试的时候增加一定的延迟。客户端可以设置重试此时和时间。

ZKFC的设计

  • FailoverController实现下述几个功能
    • 监控NN的健康状态
    • 向ZK定期发送心跳,使自己可以被选举。
    • 当自己被ZK选为主时,active FailoverController通过RPC调用使相应的NN转换为active。
  • 为什么要作为一个deamon进程从NN分离出来
    • 防止因为NN的GC失败导致心跳受影响。
    • FailoverController功能的代码应该和应用的分离,提高的容错性。
    • 使得主备选举成为可插拔式的插件。

图2 FailoverController架构(源自社区)

  • FailoverController主要包括三个组件,
    • HealthMonitor 监控NameNode是否处于unavailable或unhealthy状态。当前通过RPC调用NN相应的方法完成。
    • ActiveStandbyElector 管理和监控自己在ZK中的状态。
    • ZKFailoverController 它订阅HealthMonitor 和ActiveStandbyElector 的事件,并管理NameNode的状态。

QJM的设计

  • Namenode记录了HDFS的目录文件等元数据,客户端每次对文件的增删改等操作,Namenode都会记录一条日志,叫做editlog,而元数据存储在fsimage中。为了保持Stadnby与active的状态一致,standby需要尽量实时获取每条editlog日志,并应用到FsImage中。这时需要一个共享存储,存放editlog,standby能实时获取日志。这有两个关键点需要保证, 共享存储是高可用的,需要防止两个NameNode同时向共享存储写数据导致数据损坏。

  • 是什么,Qurom Journal Manager,基于Paxos(基于消息传递的一致性算法)。这个算法比较难懂,简单的说,Paxos算法是解决分布式环境中如何就某个值达成一致,(一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点都执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个”一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致)

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  • 如何实现

    • 初始化后,Active把editlog日志写到2N+1上JN上,每个editlog有一个编号,每次写editlog只要其中大多数JN返回成功(即大于等于N+1)即认定写成功。
    • Standby定期从JN读取一批editlog,并应用到内存中的FsImage中。
    • 如何fencing: NameNode每次写Editlog都需要传递一个编号Epoch给JN,JN会对比Epoch,如果比自己保存的Epoch大或相同,则可以写,JN更新自己的Epoch到最新,否则拒绝操作。在切换时,Standby转换为Active时,会把Epoch+1,这样就防止即使之前的NameNode向JN写日志,也会失败。
    • 写日志:
      • NN通过RPC向N个JN异步写Editlog,当有N/2+1个写成功,则本次写成功。
      • 写失败的JN下次不再写,直到调用滚动日志操作,若此时JN恢复正常,则继续向其写日志。
      • 每条editlog都有一个编号txid,NN写日志要保证txid是连续的,JN在接收写日志时,会检查txid是否与上次连续,否则写失败。
    • 读日志:
      • 定期遍历所有JN,获取未消化的editlog,按照txid排序。
      • 根据txid消化editlog。
    • 切换时日志恢复机制
      • 主从切换时触发
      • 准备恢复(prepareRecovery),standby向JN发送RPC请求,获取txid信息,并对选出最好的JN。
      • 接受恢复(acceptRecovery),standby向JN发送RPC,JN之间同步Editlog日志。
      • Finalized日志。即关闭当前editlog输出流时或滚动日志时的操作。
      • Standby同步editlog到最新
    • 如何选取最好的JN
      • 有Finalized的不用in-progress
      • 多个Finalized的需要判断txid是否相等
      • 没有Finalized的首先看谁的epoch更大
      • Epoch一样则选txid大的。

参考

  1. https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12480489/NameNode%20HA_v2_1.pdf
  2. https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12521279/zkfc-design.pdf
  3. https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12547598/qjournal-design.pdf
  4. https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1972
  5. https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12490290/DualBlockReports.pdf
  6. http://svn.apache.org/viewvc/hadoop/common/branches/branch-2.2.0/
  7. http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=205

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