HDFS源码-5 FairCallQueue

hdfs3.1.3——hdfs上传源码解析 本篇文章是分析从客户端上传文件到hdfs的具体流程。 阅读详情

1.加权轮询调度
WeightedRoundRobinMultiplexer

/**
 * Determines which queue to start reading from, occasionally drawing from
 * low-priority queues in order to prevent starvation. Given the pull pattern
 * [9, 4, 1] for 3 queues:
 *
 * The cycle is (a minimum of) 9+4+1=14 reads.
 * Queue 0 is read (at least) 9 times
 * Queue 1 is read (at least) 4 times
 * Queue 2 is read (at least) 1 time
 * Repeat
 *
 * There may be more reads than the minimum due to race conditions. This is
 * allowed by design for performance reasons.
 */
 /**
  *确定从哪个队列开始读取,偶尔从中抽取
  *低优先级队列,以防止饥饿。 鉴于拉动模式
  * [9,4,1]为3个队列:
 *
  *周期是(最少)9 + 4 + 1 = 14次读数。
  *队列0被读取(至少)9次
  *队列1被读取(至少)4次
  *队列2被读取(至少)1次
  *重复
 *
  *由于竞争条件,可能会有比最小值更多的读数。 这是
  *出于性能原因,设计允许。
 */
HDFS基本原理及源代码解析 需要注意的是,以上源代码只是对HDFS实现原理的简化描述,真实的HDFS源代码包含更多的细节和复杂性。阅读HDFS源代码可以更深入地了解HDFS的工作原理和细节实现,从而更好地应用和优化HDFS在大数据处理中的作用。HDFS是为了处理大数据而设计的文件系统,它采用了分布式存储的方式,将数据存储在多个服务器上,以提高可靠性和性能。HDFS的核心设计思想是将大数据拆分成较小的块,并将这些块分散存储在不同的服务器上。同时,我们也给出了相应的源代码解析,简要说明了HDFS的基本实现过程。三、HDFS源代码解析。 阅读详情

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第1章 HDFS 1 1.1 HDFS概述 1 1.1.1 HDFS体系结构 1 1.1.2 HDFS基本概念 2 1.2 HDFS通信协议 4 1.2.1 Hadoop RPC接口 4 1.2.2 流式接口 20 1.3 HDFS主要流程 22 1.3.1 HDFS客户端读流程 22 1.3.2 HDFS客户端写流程 24 1.3.3 HDFS客户端追加写流程 25 1.3.4 Datanode启动、心跳以及执行名字节点指令流程 26 1.3.5 HA切换流程 27 第2章 Hadoop RPC 29 2.1 概述 29 2.1.1 RPC框架概述 29 2.1.2 Hadoop RPC框架概述 30 2.2 Hadoop RPC的使用 36 2.2.1 Hadoop RPC使用概述 36 2.2.2 定义RPC协议 40 2.2.3 客户端获取Proxy对象 45 2.2.4 服务器获取Server对象 54 2.3 Hadoop RPC实现 63 2.3.1 RPC类实现 63 2.3.2 Client类实现 64 2.3.3 Server类实现 76 第3章 Namenode(名字节点) 88 3.1 文件系统树 88 3.1.1 INode相关类 89 3.1.2 Feature相关类 102 3.1.3 FSEditLog类 117 3.1.4 FSImage类 138 3.1.5 FSDirectory类 158 3.2 数据块管理 162 3.2.1 Block、Replica、BlocksMap 162 3.2.2 数据块副本状态 167 3.2.3 BlockManager类(done) 177 3.3 数据节点管理 211 3.3.1 DatanodeDescriptor 212 3.3.2 DatanodeStorageInfo 214 3.3.3 DatanodeManager 217 3.4 租约管理 233 3.4.1 LeaseManager.Lease 233 3.4.2 LeaseManager 234 3.5 缓存管理 246 3.5.1 缓存概念 247 3.5.2 缓存管理命令 247 3.5.3 HDFS集中式缓存架构 247 3.5.4 CacheManager类实现 248 3.5.5 CacheReplicationMonitor 250 3.6 ClientProtocol实现 251 3.6.1 创建文件 251 3.6.2 追加写文件 254 3.6.3 创建新的数据块 257 3.6.4 放弃数据块 265 3.6.5 关闭文件 266 3.7 Namenode的启动和停止 268 3.7.1 安全模式 268 3.7.2 HDFS High Availability 276 3.7.3 名字节点的启动 301 3.7.4 名字节点的停止 306 第4章 Datanode(数据节点) 307 4.1 Datanode逻辑结构 307 4.1.1 HDFS 1.X架构 307 4.1.2 HDFS Federation 308 4.1.3 Datanode逻辑结构 310 4.2 Datanode存储 312 4.2.1 Datanode升级机制 312 4.2.2 Datanode磁盘存储结构 315 4.2.3 DataStorage实现 317 4.3 文件系统数据集 334 4.3.1 Datanode上数据块副本的状态 335 4.3.2 BlockPoolSlice实现 335 4.3.3 FsVolumeImpl实现 342 4.3.4 FsVolumeList实现 345 4.3.5 FsDatasetImpl实现 348 4.4 BlockPoolManager 375 4.4.1 BPServiceActor实现 376 4.4.2 BPOfferService实现 389 4.4.3 BlockPoolManager实现 396 4.5 流式接口 398 4.5.1 DataTransferProtocol定义 398 4.5.2 Sender和Receiver 399 4.5.3 DataXceiverServer 403 4.5.4 DataXceiver 406 4.5.5 读数据 408 4.5.6 写数据(done) 423 4.5.7 数据块替换、数据块拷贝和读数据块校验 437 4.5.8 短路读操作 437 4.6 数据块扫描器 437 4.6.1 DataBlockScanner实现 438 4.6.2 BlockPoolSliceScanner实现 439 4.7 DirectoryScanner 442 4.8 DataNode类的实现 443 4.8.1 DataNode的启动 444 4.8.2 DataNode的关闭 446 第5章 HDFS客户端 447 5.1 DFSClient实现 447 5.1.1 构造方法 448 5.1.2 关闭方法 449 5.1.3 文件系统管理与配置方法 450 5.1.4 HDFS文件与操作方法 451 5.1.5 HDFS文件读写方法 452 5.2 文件读操作与输入流 452 5.2.1 打开文件 452 5.2.2 读操作――DFSInputStream实现 461 5.3 文件短路读操作 481 5.3.1 短路读共享内存 482 5.3.2 DataTransferProtocol 484 5.3.3 DFSClient短路读操作流程 488 5.3.4 Datanode短路读操作流程 509 5.4 文件写操作与输出流 512 5.4.1 创建文件 512 5.4.2 写操作――DFSOutputStream实现 516 5.4.3 追加写操作 543 5.4.4 租约相关 546 5.4.5 关闭输出流 548 5.5 HDFS常用工具 549 5.5.1 FsShell实现 550 5.5.2 DFSAdmin实现 552

浅析HDFS FairCallQueue

默认情况下,成本中不考虑队列等待处理所花费的时间和等待获取锁所花费的时间,无锁处理所花费的时间是base加权,处理读锁的权重是base的 10 倍,使用排他锁的处理时间权重高 100 倍。比如,在相同时限内,A用户请求50次,B用户请求5次,则B用户将放入优先级较高的队列。例如,如果优先级 1 的响应时间阈值设置为 10 秒,但该队列中的平均响应时间为 12 秒,则优先级为 2 或更低的传入请求将收到退避异常,而优先级为0 和 1 将正常进行。的扩展,它基于用户操作的总处理时间来确定用户的优先级。

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默认的,优先级越高的权重越多。比如,这里0优先级的权重是8,1是4,2是2,3是1。意味着,在至少15调用中,会将处理0优先级的8个请求、之后是1优先级的4次请求,依次往后。==FairCallQueue的思想则是 将用户的请求划分成不同的优先级,并放入不同的优先级的队列,提取时按照不同队列的权重来处理。Namenode作为集群的管理角色,是RPC请求的中心,会承载来自所有客户端的RPC请求。默认的队列实现是FIFO,在这种情况下,如果某个用户的请求数量过多,可能会造成整个系统中其他所有用户的阻塞。

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默认的优先级阈值为(0.125、0.25、0.5),即呼叫占总呼叫数50%以上(最多只能有一个)的用户优先级最低,占总呼叫数25% ~ 50%的用户优先级第二低,占总呼叫数12.5% ~ 25%的用户优先级第二高,其他用户优先级最高。还有一个根据响应时间后退的特性,如果高优先级的请求得到的服务太慢,它将导致较低优先级的请求后退。例如,如果将优先级1的响应时间阈值设置为10秒,但该队列中的平均响应时间为12秒,则优先级级别为2或更低的传入请求将接收回退异常,而优先级级别为0和1的请求将正常进行。

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