hdfs HA原理

早期的hadoop版本，NN是HDFS集群的单点故障点，每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用，整个集群就无法使用。为了解决这个问题，出现了一堆针对HDFS HA的解决方案（如：Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等）; 在HA具体实现方法不同的情况下，HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志。在Active NN和Standby NN之间要有个共享的存储日志的地方，Active NN把EditLog写到这个共享的存储日志的地方，Standby NN去读取日志然后执行，这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作。

SPOF方案回顾：

1. Secondary NameNode：它不是HA，它只是阶段性的合并edits和fsimage，以缩短集群启动的时间。当NN失效的时候，Secondary NN并无法立刻提供服务，Secondary NN甚至无法保证数据完整性：如果NN数据丢失的话，在上一次合并后的文件系统的改动会丢失
2. Backup NameNode (HADOOP-4539)：它在内存中复制了NN的当前状态，算是Warm Standby，可也就仅限于此，并没有failover等。它同样是阶段性的做checkpoint，也无法保证数据完整性
3. 手动把name.dir指向NFS（Network File System），这是安全的Cold Standby，可以保证元数据不丢失，但集群的恢复则完全靠手动
4. Facebook AvatarNode：Facebook有强大的运维做后盾，所以Avatarnode只是Hot Standby，并没有自动切换，当主NN失效的时候，需要管理员确认，然后手动把对外提供服务的虚拟IP映射到Standby NN，这样做的好处是确保不会发生脑裂的场景。其某些设计思想和Hadoop 2.0里的HA非常相似，从时间上来看，Hadoop 2.0应该是借鉴了Facebook的做法
   • Facebook AvatarNode 原理示例图
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• • PrimaryNN与StandbyNN之间通过NFS来共享FsEdits、FsImage文件，这样主备NN之间就拥有了一致的目录树和block信息；而block的位置信息，可以根据DN向两个NN上报的信息过程中构建起来。这样再辅以虚IP，可以较好达到主备NN快速热切的目的。但是显然，这里的NFS又引入了新的SPOF
  • 在主备NN共享元数据的过程中，也有方案通过主NN将FsEdits的内容通过与备NN建立的网络IO流，实时写入备NN，并且保证整个过程的原子性。这种方案，解决了NFS共享元数据引入的SPOF，但是主备NN之间的网络连接又会成为新的问题

hadoop2.X ha 原理:

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• hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下：
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• 基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个原理是基于Paxos算法
• 在HA架构里面SecondaryNameNode这个冷备角色已经不存在了，为了保持standby NN时时的与主Active NN的元数据保持一致，他们之间交互通过一系列守护的轻量级进程JournalNode
• 任何修改操作在 Active NN上执行时，JN进程同时也会记录修改log到至少半数以上的JN中，这时 Standby NN 监测到JN 里面的同步log发生变化了会读取 JN 里面的修改log，然后同步到自己的的目录镜像树里面，如下图：
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• 当发生故障时，Active的 NN 挂掉后，Standby NN 会在它成为Active NN 前，读取所有的JN里面的修改日志，这样就能高可靠的保证与挂掉的NN的目录镜像树一致，然后无缝的接替它的职责，维护来自客户端请求，从而达到一个高可用的目的
• QJM方式来实现HA的主要优势：

1. 1. 不需要配置额外的高共享存储，降低了复杂度和维护成本
   2. 消除spof
   3. 系统鲁棒性(Robust:健壮)的程度是可配置
   4. JN不会因为其中一台的延迟而影响整体的延迟，而且也不会因为JN的数量增多而影响性能（因为NN向JN发送日志是并行的）

hadoop2.x ha 详述：

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• 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

1. 1. 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
   2. 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接收到这个返回则认为该NN为新的active
   3. 如果这时原来的active NN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

• 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
• Hadoop提供了ZKFailoverController角色，部署在每个NameNode的节点上，作为一个deamon进程, 简称zkfc，示例图如下：
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• FailoverController主要包括三个组件:

1. 1. 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
   2. ActiveStandbyElector: 管理和监控自己在ZK中的状态
   3. ZKFailoverController 它订阅HealthMonitor 和ActiveStandbyElector 的事件，并管理NameNode的状态

• ZKFailoverController主要职责：

1. 1. 健康监测：周期性的向它监控的NN发送健康探测命令，从而来确定某个NameNode是否处于健康状态，如果机器宕机，心跳失败，那么zkfc就会标记它处于一个不健康的状态
   2. 会话管理：如果NN是健康的，zkfc就会在zookeeper中保持一个打开的会话，如果NameNode同时还是Active状态的，那么zkfc还会在Zookeeper中占有一个类型为短暂类型的znode，当这个NN挂掉时，这个znode将会被删除，然后备用的NN，将会得到这把锁，升级为主NN，同时标记状态为Active
   3. 当宕机的NN新启动时，它会再次注册zookeper，发现已经有znode锁了，便会自动变为Standby状态，如此往复循环，保证高可靠，需要注意，目前仅仅支持最多配置2个NN
   4. master选举：如上所述，通过在zookeeper中维持一个短暂类型的znode，来实现抢占式的锁机制，从而判断那个NameNode为Active状态