HDFS 单点改造方案对比

1背景

目前，HDFS集群的架构包括了单个Name Node和若干个DataNode。Name Node负责两方面的事情：一方面是存储和管理整个命名空间，包括创建、修改、删除和列举文件目录等文件系统级别的操作；另一方面是管理Data Node和文件块。Data Node主要负责文件块的持久化存储和远程访问。

1.1命名空间管理

HDFS的命名空间包含目录、文件和块。命名空间管理：是指命名空间支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作

1.2 块管理

A) 处理Data Node向NameNode注册的请求，处理datanode的成员关系，处理来自DataNode周期性的心跳。

B) 处理来自块的报告信息，维护块的位置信息。

C) 处理与块相关的操作：块的创建、删除、修改及获取块信息。

D) 管理副本放置（replica placement）和块的复制及多余块的删除。

目前HDFS为单NameNode模式，Namenode运行时将元数据及其块映射关系加载到内存中，随着集群数据量的增大，Namenode的内存空间也会遇到瓶颈。据实际生产经验统计如下：

注：淘宝与百度等均以支撑10亿的文件数为设计目标，京东文件系统的业务对象主要为图片，电子书等，10亿文件量可能只是时间问题。

2方案对比

2.1 Federation HDFS

HDFS Federation使用了多个独立的Namenode/namespace来使得HDFS的命名服务能够水平扩展。在HDFS Federation中的Namenode之间是联盟关系，他们之间相互独立且不需要相互协调。HDFS Federation中的Namenode提供了提供了命名空间和块管理功能。Federation中引入了block pool的概念，负责对该命名空间的数据块进行管理。命名空间和它所拥有的BlockPool统称为一个Namespace Volume。datanode被所有的Namenode用作公共存储块的地方。每一个datanode都会向所在集群中所有的Namenode注册，并且会周期性的发送心跳和块信息报告，同时处理来自Namenode的指令。

优点：namenode增加了集群存储数据容量与访问的并发处理，namenode中分为了2个部分:命名空间管理及其数据块管理；单个namenode down掉重启需要的时间比集中到一个namenode需要的时间变短；降低集群整体不可用的风险。

缺点：集群失去了统一的命名空间管理，单个namenode down掉对应该namenode的数据不可访问；多命名空间独立而不支持统一命名空间；

2.2 HDFS2

百度从2007年开始使用hadoop，我们相信从那时候开始，HDFS逐渐开始被改造。从百度HDFS2的架构图可以看出大致分为2层，上面一层为命名空间管理，类似Federation的多命名空间设计思路，提供了几种命名空间管理方式：层级命名空间管理；S3扁平化命名空间管理；用户定制化命名空间。3者是平级的。文件管理与块管理不再包括在namenode。在对象管理层，整合了文件管理与块管理功能，同时也负责了数据块存储。

优点：

1、大部分耗时操作都属于文件对象管理层，不用经过Namespace 

2、最耗CPU资源的若干操作中，仍需经过Namespace的只占13.7% 

3、命名空间管理不再维护块信息，大部分操作都不需要加全局锁，可以更充分利用CPU资源；

4、文件对象管理服务直接就是水平可扩展的；

5、文件对象管理做为单独服务存在，可挂载不同类型命名空间，如S3；

6、改造后，10亿文件量，文件 ≈66GB，目录 ≈ 1GB，单节点命名空间就可以管理；

缺点：

HDFS2现阶段版本没有实现高可用性；

HDFS2借鉴了Lustre，Ceph，S3等的设计思想，调研结果如下：

由于这些资料都不是官方发布，我们通过公布的一些架构图大致可以推断一些设计：

1、 在命名空间部分，用到了静态子树，动态子树分割，及其hash算法，猜测其树状命名空间是跨越节点的；

2、 对象层有文件管理及其块管理，猜测可能先通过树状命名空间获得文件的inode，及其位置，然后客户端直接到相应节点读取文件元数据，通过文件对象找到其块映射，及其块与datenode的映射关系，然后客户端再直接与datenode通信，进行相关块的读写操作，在树状命名空间，后面的对象层均可以实现冗余及其修复机制。

3、 像亚马逊的S3，文件系统最大的问题就是扩展性，完全取决于他的树状结构，扩展起来相当困难。亚马逊解决存储服务的时候，抛弃了树状，采取了很平坦的结构，对象存储的概念。S3对象存储概念，使得亚马逊支撑对象数可以支撑上千亿，是现在最大的存储集群。实现了S3的平坦两层命名空间，可用于存储百度的图片，MP3，PPT。当然如网盘类的应用可采用树状结构的命名空间。

2.3 ADFS（TBFS）

ADFS的现有架构从上到下分为三层，如图表 1所示: 最上层(StateManager, Zookeeper和MetaChecker)负责元数据持久化和校验，无状态的中间层(Stateless Namenode)负责事务逻辑和最底层(Datanode)负责文件块的物理存储和访问。将命名空间(Namespace)、块对应关系(BlocksMap)和Datanode信息存储到innode数据库中，避免了重启时需要通过Datanode的blockReport来构建BlocksMap和Datanode信息，提供了快速重启的必要条件。通过缓存，SSD和RAID卡来提高IO性能等来提高性能。通过MetaChecker 异步地检查元数据的正确性。Zookeeper在ADFS的架构中也承担比较重要的角色，它不仅负责记录租约，正在写入的文件，以及多块、少块和坏块等结构，而且还负责State Manager的主备选举。以后会将Zookeeper负责的namenode部分的功能放到数据库中，Zookeeper仅负责主备选举。通过配置文件，和Zookeeper替换namenode。

优点：单个namenode down掉可以快速切换，提供正常服务；元数据等持久化，namenode重启等不需要很长的时间；

缺点：元数据持久化，数据库应该有瓶颈；同时服务的仅一个namenode，因此仍然存在性能瓶颈

2.4 XFS

命名空间由Master进行管理，XFS的Master通过主从热备实现了高可用解决方案，由Zookeeper实现监控、选举和切换；文件标识和块管理由独立的MetaServer进行管理，它记录了文件属性、长度以及该文件拥有的块等信息；与Datanode类似，块物理存储和访问由NodeServer负责。客户端在访问XFS时，先通过文件名在Master上获取MetaServer标识和文件标识等信息，然后在指定的MetaServer上获得需要请求的文件信息或者块信息，如果要访问文件的块，则通过NodeServer获取块内容。

实现推测：

1、 master部分实现了一个简单的命名空间如树形结构，文件id，Meta id等，客户端获得这些值到元数据服务器去获得文件的其他属性，及其块映射关系；

2、 客户端通过获得的块位置到相应的NodeServer节点操作相应的数据块；

3、 Master通过Zookeeper实现高可用，元数据服务器可以实现冗余模式保证高可用；

Xfs架构图如下

2.5 MAPR

通过官方介绍，实现了无锁存储服务，据说比hdfs速度快3倍；namenode实现分布式话，默认存储3份，可以指定元数据存储分数，并且具有自动修复功能，如果某台机器坏了，会在其他机器修复该元数据，保存该数据始终有3份。

2.6 Clover

   由中科院研发，实现了元数据的分布式冗余

2.7 Ceph

Ceph为一个分布式存储系统，提供了restful及其fuse（目前可能已经实现内核态）接口，元数据存储和对象存储均实现了支持冗余分布式，元数据与对象分开存储，客户端通过元数据服务器获得对象的位置，然后通过客户端直接获取。

CEPH采用元数据和文件数据分开处理的体系结构，由三个子系统组成：客户端(CLIENT)，元数据服务器集群(Metadata Cluster)和对象存储集群(Object StorageCluster)。MDS维护全局的名字空间，负责处理元数据相关的请求以及相心的权限管理：对象存储设备负责文

件数据和元数据的存储，为客户端和MDS提供统一的数据读写服务。在CEPH中，元数据保存在对象存储设备中，MDS幂IJ用缓存的数据对外提供服务。由于MDS本身并不

存储数据，所以可以很方便地进行目录子树的复制迁移以实现负载均衡。通过监控访问的热度等进行负载均衡。

2.8 其他

AvatarNode

通过NFS共享EditLog文件，人工切换namenode，可在秒到分钟内完成；

优点：由于采用热备，单个namenodedown掉可以快速切换，提供正常服务；

缺点：同时服务的仅一个namenode，因此仍然存在性能瓶颈；

Cloudera CDH4与AvatarNode类似。

2.9 命名空间

存储系统都涉及到命名空间的概念，从上面的调研已经明确，命名空间一般分为2类：树形命名空间和平坦命名空间。具体如下：

树形命名空间：元数据以树形结构维护，文件系统最大的问题就是扩展性，完全取决于他的树状结构，扩展起来相当困难。

平坦命名空间：元数据以2层或者层数很少来维护，实现对象存储的概念。亚马逊支撑对象数可以支撑上千亿，是现在最大的存储集群。

不同业务，可能命名空间选择不一样。

2.10 元数据管理

动态子树：出现热点数据或者MDS负载过高时可以很方便地进行目录子树的复制和迁

移，易于扩展MDS和负载均衡，但实现较为复杂。

静态子树：元数据与MDS的对应关系一旦确立就不会改变，容易出现负载不均衡。

Hash算法：初始的时候，可以通过良好的设计使得元数据在MDS间均匀分布，整体负载比较均衡，但是在增加或减少MDS的时候，需要重新调整hash函数，会导致人量的数据迁移。

3对比总结

 1）腾讯的XFS与百度的HDFS2优点类似，均实现了3层结构：命名空间；文件块管理；数据块管理，Federation和MAPR与这2个架构类似；

2）像HDFS2，ceph动态树是否会影响ls的性能；MAPR等如何满足ls还不清楚；

2）TBFS与XFS和HDFS2均不一致，通过数据库集群保存元数据，同一时刻运行的仅一个Namenode节点；

3）AvatarNode，CDH4等通过NFS等共享存储方式实现高可用性

4 JDFS开发步骤

 1）先通过AvatarNode等方式，实现高可用性，如果存储1亿的文件，需要内存空间约38GB，单机可以满足该需求，到一定规模再增加集群；

 2）通过HDFS2，XFS，Federation等方式实现namenode的功能分离，将元数据层分为2层：命名空间层和元数据层，并且实现该部分分布式。当然可以考虑基于Federation改造，借鉴Ceph等，考虑是否实现树状命名空间还是平台命名空间或者同时满足；

 3）在2）的基础之上借鉴Ceph等再实现冗余，及其自我检查与修复模式；

5 附件

6参考资料

1、 百度分布式文件系统介绍-马如悦

2、 HDFS改造对比

https://github.com/taobao/ADFS/wiki/3.-%E6%96%B9%E6%A1%88%E6%AF%94%E8%BE%83

3、 HDFS元数据的独立服务和独立持久化存储-罗李

4、 HDFS2,一种分布式NN实现-孙桂林

5、 Hadoop的最新进展-马如悦

6、 百度搜索研发部-分布式数据访问调研 

http://stblog.baidu-tech.com/?p=438

7、 CEPH动态元数据管理方法分析与改进

8、 DynamicMetadataManagementforPetabyte-scaleFileSystems

9、 Ceph: A Scalable,High-Performance Distributed File System

10、CRUSH: Controlled, Scalable, Decentralized Placement of ReplicatedData

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