摘要
隨著HDFS資料量越來越大，NameNode記憶體已不足以裝下全部後設資料，這限制了HDFS的擴充套件。社群提出的RBF(Router Based Federation)比較高效地解決了這個問題。它將使用者視角的目錄拆分到多組互相獨立的子叢集(名字空間或者NameSpace)中，這一過程被稱為掛載。Router層記錄掛載表資訊，並轉發使用者請求，使得RBF看起來和普通HDFS一樣。
- NameSpace隨著使用會逐漸不均衡，社群目前還沒有用於均衡NameSpace的工具。
為了解決這兩個問題，我們設計了HFR(HDFS Federation Rename)。它支援跨NameSpace rename目錄和檔案，也可以用來做NameSpace負載均衡。 HFR的思想是：先把源目錄樹從源NameNode移動到目標NameNode，再將所有資料塊從源pool遷移到目標pool，最後更新Router上的掛載表，之後client就能從新的NameNode訪問到目錄了。在後設資料和檔案資料都不斷變化的情況下來實現遷移非常困難，所以HFR中引入了一個額外的限制來簡化這個問題：HFR作業執行期間，所有會修改後設資料和檔案資料的操作都被禁止掉（禁止寫操作）。後面我們會看到，這個限制大大簡化了HFR的實現。 HFR作業被劃分為5個階段：Prepare、 SaveTree、 GraftTree、 HardLink和Finish：
Prepare: 完成許可權和quota檢查，並鎖定src-path，禁止寫操作。
SaveTree: 向src-NameNode傳送saveTree() RPC，令其將目錄樹序列化到外部儲存中。
GraftTree: 向dst-NameNode傳送graftTree() RPC，dst-NameNode會讀取並反序列化上一步的目錄樹，並接到自己的目錄樹上。
HardLink: RBF叢集的DataNode是共享的，我們可以使用硬連線來完成資料塊傳輸。本階段會先收集所有塊的位置資訊，生成HardLink計劃，最後向DataNode傳送RPC實現塊的hard link。
Finish: 完成校驗和清理工作，並更新Router的掛載表。
為了將這5個階段整合起來，我們設計了一個狀態機模型。HFR作業是一個狀態自動機，每一個階段對應一個狀態。如果一個階段失敗了，則跳轉到錯誤處理狀態，否則跳轉到下一階段狀態。我們引入新角色Scheduler來負責HFR作業的啟動、執行、重試和恢復。 接下來我們會分別介紹SaveTree階段(第二部分)、GraftTree階段(第三部分)、HardLink(第四部分)、Scheduler模型(第五部分)、效能(第六部分)、總結(第七部分)。我們不討論Prepare階段和Finish階段，因為這兩個階段比較簡單，也比較多變，不同的使用者可以根據自己需要實現不同的Prepare和Finish階段。 在SaveTree階段，我們引入了saveTree() RPC，它會儲存src-path目錄樹到外部儲存中，包括樹的結構、INodes、以及Blocks。saveTree() RPC還有一個特點是，它假定src-path已經被鎖住且處於不可變的狀態，因此不會做額外措施來保護目錄樹不被改變，即不會做禁寫。下面分別討論儲存src-path到外部儲存的過程和saveTree()不做禁寫的原因。
saveTree()呼叫會產生兩個檔案：TREE-FILE和TREE-META，這兩個檔案被儲存在外部儲存中。TREE-FILE中儲存了整個目錄樹，TREE-META則儲存目錄樹的各種統計資訊。saveTree() RPC首先深度優先遍歷src-path，並將所有INodeDirectory和INodeFile序列化到TREE-FILE中。序列化的方式和NameNode生成Image的方式相同，這樣目錄的全部屬性(ACL、Xattr等)都會被保留。INode的寫入順序與遍歷順序相同，因此目錄樹的結構也可以被保留。遍歷的同時，saveTree() RPC會計算src-path的name消耗、space消耗和塊總數，並將它們寫入到TREE-META中（後面的GraftTree階段會解釋為什麼需要生成TREE-META）。
SaveTree階段不做禁寫操作有兩個原因，一是要保持簡單。saveTree() RPC只是簡單地遍歷目錄樹並寫兩個檔案，整個過程都是無鎖的，也沒有edit log，是非常輕量級的操作。二是保持靈活，我們可以讓SaveTree之前的階段來負責禁寫，它可以根據自身需要用任何它想使用的手段，比如簡單的取消src-path的x許可權，或是複雜些的逐個子目錄取消w許可權等等。這些自定義的階段都可以與SaveTree階段組合，來滿足不同需求。saveTree()的結果檔案也不被限制只能用於HFR，也可以被用來其他用途，譬如DEBUG。如果使用者願意，他們可以在沒有禁寫的目錄上呼叫saveTree()，這樣做雖然不會損壞NameNode，但也無法保證寫到外部儲存的目錄樹的完整性。
Figure 1: The process of saveTree. GraftTree階段是HFR的核心，graftTree() RPC讀取TREE-FILE和TREE-META並構造dst-path。過程如下:
- 合法性檢查，包括路徑名合法性、許可權、quota等。
- 將構造好的目錄樹接到NameNode根目錄樹上，將所有Id新增到對應Map。
Figure 2: The process of GraftTree. 在graftTree()中涉及到很多NameNode後設資料操作，因此必須獲取寫鎖。但整個RPC過程又有很多IO操作，所以不能像其他RPC那樣簡單地在RPC開始時獲取寫鎖並在RPC結束的時候釋放掉。這裡我們使用了一個比較巧妙的辦法避免拿著寫鎖做IO，實際上只需要在第2步獲取讀鎖，在第3和5步獲取寫鎖就夠了，其餘步驟都是無鎖的。因為在第3和5步要獲取寫鎖，而在第4步不需要任何鎖，所以中間會有一個放棄鎖再恢復鎖的過程。為此我們引入了一個計數器，在第4步開始的時候，開始一邊釋放鎖一邊計數，直到所有鎖都被釋放掉，然後執行第4步，執行完成後再根據計數器恢復被釋放掉的鎖。下面解釋一下鎖設計的正確性：
- 第1步只是讀取TREE-META檔案，包含IO操作且不需要讀寫NameNode自身後設資料，自然應該是無鎖的。
- 第2步需要做合法性檢查，涉及到讀取NameNode後設資料，和所有其他讀操作一樣，這一步是要拿讀鎖的。
- 第3步預分配Id，這一步會修改NameNode後設資料，因此必須拿寫鎖。
- 第4步構造目錄樹，構造過程需要讀取TREE-FILE檔案，並給新建INode和Block分Id，因為所有Id都在第三步分配好了，所以這一步雖然有IO但不需要拿任何鎖。
- 第5步將目錄樹接到NameNode上，還要新增Id到Map，這都會改變NameNode後設資料，必須拿寫鎖。
現在我們可以解釋為什麼SaveTree階段還會儲存一個TREE-META檔案了。在第二步quota檢查時我們需要知道目錄樹的name和space大小，在第三步Id預分配時我們需要知道INode總數和Block總數，有了TREE-META我們就不必讀取整個TREE-FILE來自己計算了，只要在第一步讀取TREE-META即可。 現在我們討論至關重要的錯誤處理部分。在這裡我們的思路是”不要undo”，即GraftTree階段的5個步驟不論哪一個出錯了，都不要做回滾。這是因為回滾操作非常複雜，每一步都可能失敗，回滾本身也可能失敗。這裡我們同樣使用了一個比較巧妙的辦法，透過引入兩階段edit log解決了這個問題，完全避免了回滾操作，這兩個edit log是：
- Pre-allocation edit log，在第3步預分配Id成功時，記錄分配了哪些Id。
- Graft-done edit log，在第5步整個RPC成功時，記錄graftTree()引數列表和id對映表。
我們將NameNode重放edit log後的狀態叫做重放狀態，將NameNode記錄完edit log那一刻的狀態叫做標準狀態，只要重放狀態與標準狀態一致，那麼無論發生failover、重啟、或是standby節點追日誌，NameNode狀態都是正確的。下面簡單證明一下為什麼兩階段edit log可以保證重放狀態與標準狀態一致。我們用e表示NameNode原有的edit log，用S表示標準狀態，用R表示重放狀態。NameNode當前每條edit log(不包含Pre-allocation和Graft-done)都滿足重放狀態等於標準狀態：對於任意一個ei和初始狀態S，我們都有Si=Ri，其中Si表示S狀態儲存ei之後的標準狀態，Ri表示S狀態重放ei之後的重放狀態。將上一步稍微推廣一下，對於一個序列{e1，...，ei，...，en}和初始狀態S，數學歸納法易證對於任意i屬於[1,n]，Si=Ri。 從兩階段edit log過程我們知道，其實edit log序列只有三種情況（ep表示Pre-allocation edit log，eg表示Graft-done edit log）：無ep無eg、有ep無eg和有ep有eg。接下來我們逐個討論3種情況下標準狀態與重放狀態一致性：
- 無ep無eg(步驟1,2,3其中一個失敗)，edit log序列={e1，...，en}，屬於原始的NameNode edit log序列，顯然成立。
- 有ep無eg(步驟4或5失敗)，edit log序列={e1，...，ei，ep，...，en}。考慮對於任意起始狀態S，當從Si->Sp時，NameNode會從可用Id集合中去除預分配Id並將去掉的Id記錄到ep，當重放ep時NameNode會將ep記錄的Id從可用Id集合中去除掉。對於Si->Sp和Si->Rp兩個過程來說，起始可用Id集合相同又去除了相同的Id，因此Sp=Rp，進而對任意x，都有Sx=Rx。
- 有ep有eg(全部步驟成功)，edit log序列={e1，...，ei，ep，...，ej，eg，...，en}。在Sj->Sp時，NameNode完成了步驟4和5，並記錄graftTree()引數和預分配Id到eg。步驟4和5可以看作有兩個輸入的函式：f(狀態Sj、預分配Id)。當重放ep時NameNode也重做步驟4、5，其中步驟4使用的Id記錄在eg中，與Sj->Sp時使用的Id完全相同。可見Sj->Sp和Sj-Rp時兩者輸入均相同，因此Sg=Rg。結合上一步證明可知對e1~eg均有Si=Ri，進而對任意x有Sx=Rx。
在graftTree() RPC過程中，NameNode的狀態改變涉及到Id生成器、根目錄樹和Id對映表三部分。其中"Id被新增到Id對映表"和"dst-path目錄樹被新增到根目錄樹"同時發生，所以可以用根目錄樹的新增來表示Id對映表新增。下圖展示了三種情況下NameNode狀態與對應的edit log狀態：Figure 3: The NameNode states and the edit log. 下面討論一些實踐中的細節。首先討論步驟4，我們知道步驟4是無鎖的，這意味著它不可以改變NameNode的後設資料。步驟4構造的dst-path目錄樹不能被接到根目錄樹上，而是作為整個RPC過程的一個區域性變數儲存在記憶體中。一旦RPC失敗，這棵樹就會被自動回收掉，不需要額外的清理工作。下面來看一下graftTree() RPC的最後一步，我們先將所有Id新增到block-map和inode-map，然後將dst-path目錄樹接到根目錄樹上，最後寫下edit log。這三個操作必須同時完成或同時不做，只有部分完成則NameNode要殺死自己。最後看一下BLOCK-MAP檔案，在GraftTree階段，我們會寫一個新檔案BLOCK-MAP。它對映了源NameNode的Id到目標NameNode的Id，包括INodeId、BlockId和GenerationStamp。這個檔案是在第4步構造目錄樹時，一邊深度遍歷一邊寫成的，我們在下一步做HardLink的時候會用上它。另外在我們的實踐中，Graft-done edit log並沒有記錄所有預分配的Id，重放這條edit log時我們是透過讀BLOCK-MAP來獲取預分配資訊的。 HardLink階段負責將所有副本hard link到新block pool。一個塊可以被pool id、block id和gs(generation stamp)唯一確定，進而一個塊的hard link可以看作是一個6元組(src-pool, src-id, src-gs, dst-pool, dst-id, dst-gs)。我們給DataNode新增了一個新RPC介面，批次接收hard link 6元組，完成hard link並IBR(增量塊上報，與之相對的是全量塊上報)給NameNode。所有成功hard link的塊都會返回給Client。
- 執行hard link並處理hard link失敗的情況。
Figure 4: The process of HardLink. 在第1步我們用多執行緒的方式收集塊位置資訊。首先我們定義一個pendingQueue用來儲存未被處理的路徑，之後我們啟動多執行緒來消費這個佇列。當一個執行緒拿到一個路徑的時候，它首先判斷路徑類別，如果是目錄就將它的所有子路徑加入到佇列中，如果是檔案就收集它的塊位置資訊，並新增到hard link map。這個map的key是DataNode，value是這個DataNode上一系列要做hard link的塊。Figure 5: The thread model of collecting locations. 第2步我們使用一個執行緒池來做hard link，每一個執行緒負責一個DataNode，分批地將block發給對應DataNode，並收集hard link結果。如果一個塊成功hard link的次數滿足了最小複製因子，就認為這個塊hard link完成。否則我們需要去目標NameNode檢查它的副本數，這是因為NameNode也會做複製，如果塊的副本數已經滿足了最小複製因子，就不需要再hard link了。如果檢查完NameNode塊副本數仍舊沒有達到最小複製因子，就對這些未達標塊重試整個流程。Figure 6: The thread model of hardlink. Scheduler模型包括一個作業模型和一個排程器。一個作業是一個狀態自動機，可以用如下圖來表示。一個作業(Job)包括有限個任務(Task)，任務間的有向邊表示任務執行流程。標記為Start的任務是作業的初始任務，標記為None的灰色任務是一個特殊任務，表示作業的結束。Job Context儲存了作業的上下文資訊，當作業被執行時Job Context會被逐個傳遞給每個任務，每個任務都可以根據需要來修改它。每一次任務結束時Job Context都會被序列化並儲存到外部儲存中，用於恢復失敗的作業。 Scheduler管理了所有作業的生命週期，下圖表示了Scheduler的執行緒模型。每一個作業都有四種狀態：Running、Pending、Delay、Recovering。當一個作業被提交給Scheduler後，它就被加入到pendingQueue中，處於pending狀態。Worker執行緒不斷地從pendingQueue中獲取作業並執行，這時作業就進入running狀態。當作業執行時，它可以透過設定delay time並丟擲TaskRetryException的方式來觸發重試。Worker捕捉到這個重試異常，就會給它加入到delayQueue中。當delay time時間到，作業會被Rooster執行緒取出並加回到pendingQueue，作業再次進入pending狀態。如果作業執行過程中有未知異常發生，作業就會被加入到recoverQueue中。Recover執行緒負責從recoverQueue中獲取作業，並根據job context來恢復它。當Scheduler啟動的時候，它會自動掃描外部儲存來查詢所有未完成作業，並將它們加入到recoverQueue中。Figure 8: The job scheduler model 測試叢集包含2個NameSpace和14個DataNode。伺服器配置如下：
- Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz, 12 cores.
- 資料集"set x-y"表示一個深度為x的目錄樹，樹的每個非葉子節點都有y個孩子節點，樹的每個葉子節點都是一個檔案。
- 檔案副本數是3，每個檔案只包含一個塊。Linux中對256MB檔案和1KB檔案做HardLink速度是一樣的，因此這裡做了個最佳化，使用1KB塊檔案代表 256MB塊。下表中File Size是按照每個檔案256MB計算的總檔案大小。
Table 1: The performance results.
線上環境與測試環境有很大不同，主要是為了保證安全，線上環境我們做了更煩瑣的校驗，這對HFR速度影響很大，會使其耗時更久。線上的校驗需要給NameNode傳送大量rpc，每個rpc的耗時也隨NameNode當時的ops有波動，所以會有大小差不多的目錄耗時卻不同的情況。Table 2: The online cluster performance.
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| /user/h_data_platform/platform/isource | | | |
| /user/h_data_platform/platform/b2cdc | | | |
| /user/h_data_platform/platform/fintech | | | |
HFR實現了跨NameSpace的rename。它的速度很快，可以在秒級完成TB資料的rename。HDFS RPC的預設超時是60秒，所以小目錄上的HFR不會引起使用者端RPC超時。HFR在處理跨NameSpace均衡的時候也非常靈活高效，我們經常遇到這樣的問題：有的使用者希望遷移整體儘量快，為此可以接受一段時間的服務不可用；有的則不能接受，他們希望大路徑被拆成很多小路徑一點一點遷移過去，整體時間可以較長，但每一部分的遷移時間要非常短。Scheduler模型是靈活可插拔的，允許我們組合出不同的HFR作業型別來滿足不同需求。HFR的缺點是作業執行期間會禁寫，無法在所有情況下都對使用者透明。 截止到文章撰寫時(2020年1月中旬)，HFR在小米最大離線生產叢集已經工作了2個多月。我們用它來拯救不堪重負的NameNode，超過3100萬檔案被移動到了空閒的NameSpace，為壓力最大的NameNode釋放了10GB記憶體。
- 將HFR整合到Router服務中，允許小目錄跨NameSpace rename。
- HFR支援Hadoop3.1 EC(Erasure Code)編碼檔案。
- 透過自動分析用量和接入歷史，結合管理員設定的閾值，實現更智慧的負載均衡。
小米HDFS團隊有很棒的開源氛圍，一直非常積極地參與開源社群，貢獻了大量Patch。我們也在努力將HFR貢獻給社群，相關Jira：。
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