[hadoop源码阅读][8]datanodeDataXceiver

DataNode上数据块的接受/发送并没有采用我们前面介绍的RPC机制，原因很简单，RPC是一个命令式的接口，而DataNode处理数据部分，往往是一种流式机制。DataXceiverServer和DataXceiver就是这个机制的实现。其中，DataXceiver还依赖于两个辅助类：BlockSender和BlockReceiver。如下是类图

 

DataXceiverServer

DataXceiverServer相对比较简单，创建一个ServerSocket来接受请求，每接受一个连接，就创建一个DataXceiver用于处理请求，并将Socket存在一个名为childSockets的Map中。此外，还创建一个BlockBalanceThrottler对象用来控制DataXceiver的数目以及流量均衡。逻辑主要在run函数中.

这里值得说一下的是有几个参数:

dfs.datanode.max.xcievers:默认值是256,每个node最多可以起多少个DataXceiver,如果太多的话可能会导致内存不足

dfs.block.size:在这里需要block的大小,是因为需要预估本分区是否还有足够的空间

dfs.balance.bandwidthPerSec:在使用start-balancer.sh的时候,各个节点之间拷贝block的网络带宽,默认是1M/s

BlockBalanceThrottler(extend BlockTransferThrottler)用来进行带宽控制的.

DataXceiver

DataXceiver的主要流程都在run函数里面:

public void run()
{
    DataInputStream in = null;
    try
    {
        in = new DataInputStream(new BufferedInputStream(NetUtils.getInputStream(s), SMALL_BUFFER_SIZE));
        short version = in.readShort();
        byte op = in.readByte();

        int curXceiverCount = datanode.getXceiverCount();
        if (curXceiverCount > dataXceiverServer.maxXceiverCount)
        {
            throw new IOException("xceiverCount " + curXceiverCount + " exceeds the limit of concurrent xcievers " + dataXceiverServer.maxXceiverCount);
        }
        switch (op)
        {
            case DataTransferProtocol.OP_READ_BLOCK:
                readBlock(in);
                break;
            case DataTransferProtocol.OP_WRITE_BLOCK:
                writeBlock(in);
                break;
            case DataTransferProtocol.OP_READ_METADATA:
                readMetadata(in);
                break;
            case DataTransferProtocol.OP_REPLACE_BLOCK: // for balancing purpose; send to a destination
                replaceBlock(in);
                break;
            case DataTransferProtocol.OP_COPY_BLOCK:
                copyBlock(in);
                break;
            case DataTransferProtocol.OP_BLOCK_CHECKSUM: // get the checksum of a block
                getBlockChecksum(in);
                break;
            default:
                throw new IOException("Unknown opcode " + op + " in data stream");
        }
    }
}

1.从上面可以看出客户端发来请求头部数据是这样的：

+----------------------------------------------+
|   2 bytes version             |      1 byte OP        |
+----------------------------------------------+

2.OP支持六种操作，相关操作在DataTransferProtocol中定义

public static final byte OP_WRITE_BLOCK = (byte) 80;
public static final byte OP_READ_BLOCK = (byte) 81;
public static final byte OP_READ_METADATA = (byte) 82;
public static final byte OP_REPLACE_BLOCK = (byte) 83;
public static final byte OP_COPY_BLOCK = (byte) 84;
public static final byte OP_BLOCK_CHECKSUM = (byte) 85;

这些操作中最复杂的是read和write,从简单的看起

OP_READ_METADATA是读块元数据操作，客户端请求的头部数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   8 byte Block ID            |   8 byte genstamp      |
+------------------------------------------------+

返回的数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   1 byte status      |  4 byte length of metadata  |
+------------------------------------------------+
|   meta data           |                       0              |
+------------------------------------------------+

OP_REPLACE_BLOCK是替换块数据操作，主要用于负载均衡，DataXceiver会接收一个块并写到磁盘上，操作完成后通知namenode删除源数据块，客户端请求的头部数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   8 byte Block ID          |   8 byte genstamp        |
+------------------------------------------------+
|   4 byte length            |   source node id           |
+------------------------------------------------+
|   source data node       |
+-----------------------+

具体的处理过程是这样的：向source datanode发送拷贝块请求(OP_COPY_BLOCK)，然后接收source datanode的响应，创建一个BlockReceiver用于接收块数据，最后通知namenode已经接收完块数据.

OP_COPY_BLOCK是复制块数据操作，主要用于负载均衡，将块数据发送到发起请求的datanode，DataXceiver会创建一个BlockReceiver对象用来发送数据，请求的头部数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   8 byte Block ID            |   8 byte genstamp      |
+------------------------------------------------+

OP_BLOCK_CHECKSUM是获得块checksum操作，对块的所有checksum做MD5摘要，客户端请求的头部数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   8 byte Block ID            |   8 byte genstamp      |
+------------------------------------------------+

返回的数据如下所示：

+------------------------------------------------+
|   2 byte status             |   4 byte bytes per CRC |
+------------------------------------------------+
|   8 byte CRC per block    |   16 byte md5 digest   |
+------------------------------------------------+

OP_READ_BLOCK是读块数据操作，客户端请求的头部数据如下所示，DataXceiver会创建一个BlockSender对象用来向客户端发送数据。

+-----------------------------------+
| 8 byte Block ID   | 8 byte genstamp |
+-----------------------------------+
| 8 byte start offset    |8 byte length |
+-----------------------------------+
|  4 byte length      |  <DFSClient id> |
+-----------------------------------+

OP_WRITE_BLOCK是写块数据操作，客户端请求的头部数据如下所示，DataXceiver会创建一个BlockReceiver对象用来接收客户端的数据。

+------------------------------------------------+
|   8 byte Block ID     |   8 byte genstamp             |
+------------------------------------------------+
|   4 byte num of datanodes in entire pipeline         |
+------------------------------------------------+
|   1 byte is recovery  |   4 byte  length               |
+------------------------------------------------+
|   <DFSClient id>      |  1 byte has src node         |
+------------------------------------------------+
|   src datanode info   |  4 byte num of targets      |
+------------------------------------------------+
|   target datanodes       |
+-----------------------+

写块数据是一个比较复杂的操作,一个简单的时序图可以示意下:

这个过程其实还是挺复杂的,代码没看的很仔细

参考url

http://hi.baidu.com/hovlj_1130/blog/item/20200da530603af99052eed9.html

http://www.cnblogs.com/serendipity/archive/2012/03/03/2378639.html

http://blog.jeoygin.org/2012/03/hdfs-source-analysis-4-datanode-dataxceiver.html

http://caibinbupt.iteye.com/blog/286533

http://caibinbupt.iteye.com/blog/286259

http://caibinbupt.iteye.com/blog/286533