后端分布式系列：分布式存储－HDFS 架构解析

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统（HDFS）为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点。

架构目标

任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的。还记得我们在 《分布式存储 - 概述》一文中描述的几个关注方面么？分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型，它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题。

所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了：

1. 面向超大文件或大量的文件数据集
2. 自动检测局部的硬件错误并快速恢复

基于此目标，考虑应用场景出于简化设计和实现的目的，HDFS 假设了一种 write-once-read-many 的文件访问模型。这种一次写入并被大量读出的模型在现实中确实适应很多业务场景，架构设计的此类假设是合理的。正因为此类假设的存在，也限定了它的应用场景。

架构总揽

下面是一张来自官方文档的架构图：

从图中可见 HDFS 的架构包括三个部分，每个部分有各自清晰的职责划分。

1. NameNode
2. DataNode
3. Client

从图中可见，HDFS 采用的是中心总控式架构，NameNode 就是集群的中心节点。

NameNode

NameNode 的主要职责是管理整个文件系统的元信息（Metadata），元信息主要包括：

• File system namesapce
  HDFS 类似单机文件系统以目录树的形式组织文件，称为 file system namespace
• Replication factor
  文件副本数，针对每个文件设置
• Mapping of blocks to DataNodes
  文件块到数据节点的映射关系

在上面架构图中，指向 NameNode 的 Metadata ops 主要就是针对文件的创建、删除、读取和设置文件的副本数等操作，所以所有的文件操作都绕不过 NameNode。除此之外 NameNode 还负责管理 DataNode，如新的 DataNode 加入集群，旧的 DataNode 退出集群，在 DataNode 之间负载均衡文件数据块的分布等等。更多关于 NameNode 的设计实现分析，后面会单独成文详解。

DataNode

DataNode 的职责如下：

• 存储文件块（block）
• 服务响应 Client 的文件读写请求
• 执行文件块的创建、删除和复制

从架构图上看到有个 Block ops 的操作箭头从 NameNode 指向 DataNode，会让人误以为 NameNode 会主动向 DataNode 发出指令调用。实际上 NameNode 从不调用 DataNode，仅仅是通过 DataNode 定期向 NameNode 发送心跳来携带回传的指令信息。

架构图上专门标记了 Rack1 和 Rack2，表明了 HDFS 在考虑文件数据块的多副本分布时针对机架感知作了专门设计，细节我们这里先不展开，更多关于 DataNode 的设计实现分析，后面会单独成文详解。

Client

考虑到 HDFS 交互过程的复杂性，所以特地提供了针特定编程语言的 Client 以简化使用。Client 的职责如下：

• 提供面向应用编程语言的一致 API，简化应用编程
• 改善访问性能

Client 之所以能够改善性能是因为针对读可以提供缓存（cache），针对写可以通过缓冲（buffer）批量方式，细节我们这里也先不展开，更多关于 Client 的设计实现分析，后面会单独成文详解。

总结

本来想在一篇文章里写完 HDFS 架构解析的，写着写着发现不太可能。作为分布式系统中最复杂的分布式存储类系统，每一个架构设计权衡的实现细节点，都值得好好推敲，一旦展开此文感觉就会长的没完没了，所以这里先总体过一下，针对每个部分的设计实现细节再以主题文章来详细解析。

参考

［1］Hadoop Documentation. HDFS Architecture.
［2］Robert Chansler, Hairong Kuang, Sanjay Radia, Konstantin Shvachko, and Suresh Srinivas. The Hadoop Distributed File System

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