hadoop[1].源碼閱讀總結

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1、Common IPC/RPC Server 大概流程 基于NIO,Listener關注OP_ACCEPT事件,當有客戶端連接過來,Accept后,從readers中選取一個Reader將客戶端Channel注冊到Reader中的NIO selector,并新建一個Connection對象關聯(lián)客戶端Channel,Reader關注OP_READ事件. 客戶端建立連接后,首先發(fā)送的是ConnnectionHeader包含協(xié)議名,用戶組信息,驗證方法,Connection會根據(jù)以上信息進行校驗.之后將是先讀取4位的長度代表這次請求的數(shù)據(jù)的長度,然后一直等待事件觸發(fā)讀取夠長度,將讀取的數(shù)據(jù)

2、 解碼為調用id和param,新建一個Call對象(關聯(lián)Connection)放入call隊列中,handlers中的Handler會將Call中callQuene中取走,Call中的param實際為Invocation對象,包含調用方法名,參數(shù)名,參數(shù)類型,由這些信息使用Java反射API調用Server的instance對象,獲取返回值,組織返回數(shù)據(jù),寫入Call的response屬性中,馬上調用responder的doRespond方法,將Call加入到Connection的responseQuene中,如果responseQuene長度等于1做一次NIO寫操作,如果不能一次性能夠將數(shù)據(jù)

3、寫完,將客戶端channel注冊到responder關注寫事件OP_WRITE,下一次繼續(xù)寫,如果長度不為1證明該channel已經注冊到了responder了直接加入隊列,由responder線程后續(xù)處理. NOTE:客戶端關閉流后出發(fā)一次讀操作,返回為-1,Server關閉連接 CurCall與獲取客戶端IP Handler獲取一個Call后,會將Server的curCall(ThreadLocal類型)設置為當前的Call,調用Instance方法實際是在Handler線程中,在Instance的方法內就可以使用Server提供的方法來獲取客戶端IP Ping 在上述過程中

4、如果讀取的4位長度為-1代表是客戶端PING操作 清理空閑連接 如果一定時間ipc.client.connection.maxidletime沒有讀取到數(shù)據(jù)并且當前連接現(xiàn)有Call數(shù)目為0,則視為空閑連接, Listener會在每次接受完新連接之后進行一次清理,最多清理ipc.client.kill.max個連接,如果出現(xiàn)OutOfMemoryError則強制清理全部空閑連接 DataNode,TaskTractor設置的心跳時間需小于空閑時間. 清理長時間未發(fā)送到客戶端的響應 注冊到responder的Call如果長時間沒有發(fā)送到客戶端,每隔一段時間會清理掉 涉及

5、參數(shù) ipc.server.handler.queue.size callQuene隊列大小,隨集群增大而增大, ipc.server.max.response.size 如果返回的結果序列化后大小大于這個值,重置緩沖區(qū)ByteArrayOutputStream釋放內存. ipc.server.read.threadpool.size readers個數(shù) ipc.server.tcpnodelay TCP優(yōu)化參數(shù)Nagle's algorithm handlerCount handler個數(shù),由構造參數(shù)指定,在DN,TT中配置 socketSendBuff

6、erSize socket設置 ipc.server.listen.queue.size socket設置socket.bind(address, backlog) ipc.client.idlethreshold 總連接數(shù)超過多少后,開始清理空閑連接 ipc.client.kill.max 一次最多清理多少個空閑連接 IPC/RPC Client Client代理模式,調用RPC.getProxy實際上返回的一個代理對象,當調用方法的時候實際調用的是Invoker, Invoker將協(xié)議,調用的方法名,參數(shù),參數(shù)類型封裝成Invocation對象經過clien

7、t發(fā)送到server,并讀取返回流,根據(jù)流中的id,判斷是服務器返回的是那次調用的結果. Connection線程負責讀取Server返回值,在讀取的過程中,調用Client的線程會wait直到Connection獲取到返回值.讀取時候如果超時(ipc.ping.interval)就發(fā)送一次ping,如果沒有出現(xiàn)IOException就繼續(xù)讀取,Conneciton可以根據(jù)標識(地址,用戶組信息,協(xié)議)共用. IPC/RPC Auth ing HDFS Name協(xié)議 ClientProtocol:客戶端調用協(xié)議,涉及文件操作,DFS管理,升級(DFSAdmin) Data

8、nodeProtocol:DN與NN通訊協(xié)議,注冊,BlockReport,心跳,升級 NamenodeProtocol: SN和NN通訊協(xié)議,通知NN使用新的fsimage和edit RefreshAuthorizationPolicyProtocol, RefreshUserMappingsProtocol FSNamesystem數(shù)據(jù)結構 LightWeightGSet Gset 類似Set但提供get方法,主要用于存儲BlockInfo,根據(jù)Block找到BlockInfo 其中一個實現(xiàn)LightWeightGSet,利用數(shù)組存儲元素,用鏈表解決沖突問題,類似Hash

9、Map但是沒有ReHash操作 BlocksMap初始化LightWeightGSet時候,會根據(jù)JVM內存將數(shù)組的大小初始為最大能占用的內存數(shù)(4194304 -Xmx1024M)加上高效的hash映射算法, LightWeightGSet在BlockInfo數(shù)量比較小的時候get性能逼近數(shù)組. BlockInfo繼承Block,沒有重寫hashCode和equals方法,在Block中equals方法只要求傳入的對象是Block實例并且blockId相等,就認為兩個對象相等,故存儲BlockInfo時候分配的在數(shù)組中的Index和Get時候由Block的hashCode定位是一致的.

10、 BlockMaps BlockMaps負責管理Block以及Block相關的元數(shù)據(jù) Block 有3個long型的屬性blockId(隨機生成)numBytes(塊大小),generationStamp BlockInfo繼承Block添加了2個屬性,實現(xiàn)了用戶LightWeightGSet的LinkedElement接口 inode:引用文件Inode triplets:3Xreplication的數(shù)組,即replication 個組,每組有3個元素,第一個指向DatanodeDescriptor,代表在這個DN上有一個Block,第二個和第三個分別代表DN上的上一個block

11、Info和下一個blockInfo DatanodeDescriptor有一個屬性blockList指向一個BlockInfo,因為每個BlockInfo中的triplets中有一組記錄著對應的DN上的上一個,下一個BlockInfo,所以從這個角度來看BlockInfo是一個雙向鏈表. 新建文件打開輸入流后,寫入,會在namenode中分配BlockInfo,當Block寫入到分配的DN后,DN在發(fā)送心跳時候會將新接受到的塊報告給NN,此時NN在將triplets可用的組關聯(lián)到DN(DD). (例子前提假設:新建的集群沒有文件,操作是在DN1上,此時很大可能性每次分配塊的時候都會首

12、選本地DN1,bkl_* *實際為隨機數(shù)) namenode中分配BlockInfo 并加入Gset中,blk_1,0-64M,此時DN1的blockList為null DN1向NN報告接收了新的Block blk_1 ,NN從blocksMap中根據(jù)Block blk_1找到BlockInfo blockInfo1 將triplets的可用組(==null)的第一位關聯(lián)到DN1(DatanodeDescriptor1),將DN1的blockList指向blockInfo1 此時blockList指向的是blockInfo1 NN分配blockInfo2,DN1向N

13、N報告接受到了信的Block blk_2,NN找到blockInfo2后 1,將triplets的可用組(==null)的第一位關聯(lián)到DN1(DatanodeDescriptor1) 2,將第三位指向blockList即blockInfo1, 2,將blockInfo1的對應DN1的組的第二位指向blockInfo2 4,將DN1的blockList指向blockInfo1 升級 LoadBalance 磁盤占用,還是分布策略 可能出現(xiàn)一個DN上兩個相同的Block么. MapReduce 命令行運行 bin/hadoop jar jarFile [mai

14、nClass] args... 設置JVM啟動參數(shù),將lib,conf等加入classpath,啟動JVM運行RunJar RunJar階段: 1,設定MainClass如果jar設置了Manifest,則作為MainClass否則取第二個參數(shù) 2,在臨時目錄(hadoop.tmp.dir)中建立臨時目錄(File.createTempFile("hadoop-unjar", "", tmpDir)),并注冊鉤子JVM退出時候刪除. 3,將Jar解壓到建立的臨時目錄中 4,將目錄hadoop-unjar38923742,目錄hadoo

15、p-unjar38923742/class, 目錄hadoop-unjar38923742/lib中的每個文件作為URLClassLoader參數(shù),構造一個classLoader. 5,將當前線程的上下文ClassLoader設置為classLoader 6,以上5步都是為mainClass啟動做準備,最后應用反射啟動mainClass,將args作為參數(shù) MainClass bin/hadoop jar -libjars testlib.jar -archives test.tgz -files file.txt inputjar args job.setXXX均將KV設置到了

16、Conf實例中(傳值,例如將-file指定的文件設定到Conf中,在submit中獲取,從本地復制到hdfs) 在Job.submit方法中會向hdfs寫入以下信息 目錄: hdfs://${mapreduce.jobtracker.staging.root.dir}/${user}/.staging/${jobId}/ hdfs://tmp/hadoop/mapred/staging/${user}/.staging/${jobId}/ 目錄下文件: job.split ->(Split信息)由writeSplits方法寫入 job.splitmetainfo -&g

17、t;( Split信息元數(shù)據(jù),版本,個數(shù),索引)由writeSplits方法寫入 job.xml ->conf對象 job.jar ->inputjar files/ ->參數(shù)-files 逗號分割,交給(DistributedCache管理) archives/ ->參數(shù)-archives 逗號分割, 交給(DistributedCache管理) libjars/ ->參數(shù)-libjars 逗號分割, 交給(DistributedCache管理) split,splitmetainfo(FileSplit) 設計目的job.

18、splitmetainfo中保存有Split的在那幾個機器上有副本,JT讀取這個文件用,用來分配Task使Task能夠讀取本地磁盤文件. job.split保存具體的Split,不保存位置信息,因為TT不需要(hdfs決定) JT調度 CapacityTaskScheduler, TT TT啟動時候,啟動線程mapLauncher(用于啟動MapTask),reduceLauncher(用于啟動ReduceTask), taskCleanupThread(用于清理Task或者Job), TT 通過心跳從JT獲得HeartbeatResponse,包含TaskTrackerActio

19、n,具體有5種操作 LAUNCH_TASK 啟動任務,將LaunchTaskAction中包裝的Task與Conf對象和TaskLauncher組合成TaskInProgres,然后添加到mapLauncher或者reduceLauncher中的隊列中. TaskLauncher構造參數(shù)numSlots代表當前TaskTractor能同時執(zhí)行多少個Task,由參數(shù)mapred.tasktracker.map.tasks.maximum, mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum設定,slot意思為: 槽,位置 將TaskTractor的資源抽象化,一

20、般情況下一個task占用一個slot,如果有對資源需求大的Task也可以通過參數(shù)來控制(調度器CapacityTaskScheduler設置,未開放給User?) TaskLauncher根據(jù)剩余空閑的槽位(numFreeSlots)和隊列情況,來從隊列中取出Task來運行(synchronized, wait, notify). KILL_TASK 殺死任務 KILL_JOB 殺死和Job相關的任務,放入tasksToCleanup隊列中 REINIT_TRACKER 重新啟動TT COMMIT_TASK 提交任務(1, speculative execution 2,ne

21、ed commit file?) OutputCommitter REINIT_TRACKER 重啟TT, startNewTask 新的JVM(不是TT的JVM,錯誤處理,GC)執(zhí)行Child.class,通過main參數(shù)args Map過程 MapTask中會根據(jù)jobConf記錄的hdfs上的job.split文件以及JT分配的splitIndex獲取InputSplit,根據(jù)jobConf的配置新建Map和InputFormat,由InputFormat獲取RecordReader來讀取inputSplit,生成原始original_key, origin

22、al_value交給Mapper.map方法處理生成gen_key,gen_value,根據(jù)partitioner生成partition,成對的(gen_key,gen_value, partition)會先放入一個緩沖區(qū),如圖,這個緩沖區(qū)分為3級索引(排序kvoffset,復制效率)等這個緩沖區(qū)到達一定閥值之后,并不是緩沖區(qū)慢之后,SplitThread會標記當前前后界,對界內數(shù)據(jù)進行排序(現(xiàn)根據(jù)partition在根據(jù)kv),并寫入到磁盤文件中(split.x.out)并記錄各個partition段的位置,部分存到內存部分存到磁盤,在這個過程中,map仍然繼續(xù)進行,如果緩沖區(qū)滿之后,map

23、線程暫時wait,到SplitThread完畢. 當輸入讀取完畢,隨之的SplitThread也結束后,磁盤中中間文件為split.1.out -> split.n.out ,索引部分存在內存里面,超過1024*1024個,作為索引文件spill.n.out.index(避免內存不夠用). 然后通過合并排序將分段的文件(split.x.n)合并排序成一個文件file.out,file.out.index記錄partition信息.(詳細見MergeQueue)這樣在Reduce過程中,通過http請求TT其中需要的partition段(參數(shù)reduce),TT根據(jù)file.o

24、ut.index記錄的索引信息將file.out的partition段,生成http響應. 如果有Combiner SortAndSpill kvoffset達到臨界點softRecordLimit,例如100個,設定80個為臨界點. Kvbuffer達到臨界點softBufferLimit,例如100M,當80M為臨界點. 目的是為了不讓map過程停止浪費時間,但由于IO map可能會慢一點(進一步多磁盤負載). io.sort.mb配置的是圖中kvoffset,kvindices,kvbuffer占用的空間總大小Mb. 上述參數(shù)都可以通過conf.setXXX來配置,根

25、據(jù)特定job的特點來設定.來減少Spill次數(shù),同時避免內存溢出. Reduce過程 JobInProgress初始化mapred.reduce.tasks個ReduceTask 用參數(shù)partition區(qū)別. 然后JT在心跳過程中,將ReduceTask分給TT執(zhí)行. ReduceTask有SHUFFLE, SORT, REDUCE三個階段 SHUFFLE 這一階段是ReduceTask初始化階段,新建了N(參數(shù)控制)個下載線程,來獲取Map的輸出,TaskTracker中有一個線程會不斷的從JT中獲取在本TT運行的ReudceTask(s)的JOB的Map完成事件. R

26、educeTask不斷從TT中獲取Job的Map完成事件,然后將事件中的Map輸出位置交給下載線程來獲取. 下載的時候,從HTTP響應頭獲取文件的大小,決定是放在內存中還是寫入磁盤. 在內存中的數(shù)據(jù),滿足一定條件會在后臺將內存中的數(shù)據(jù)Merger寫入硬盤,在硬盤中的數(shù)據(jù),滿足一定條件(數(shù)目超過了2 * ioSortFactor - 1)會在后臺做Merger.所有的Map輸出下載完畢,并且后臺Merger線程也結束后,進入SORT階段. SORT 這個階段還是Merger,將內存和硬盤中的數(shù)據(jù),做合并排序(ioSortFactor),使能夠高效率的輸出key ,values.然后進入R

27、EDEUCE階段. REDUCE 這一階段只要是將上述產生的key value通過ReduceContext轉化成key values(ValueIterable),傳遞給reduce,最后通過輸出配置,將reduce的輸出寫入HDFS(part-r-00000,1,2…),或者其他. MergeQueue MR 優(yōu)化 1,控制好每個Map的輸入和輸出,盡量使Map處理存在本地的Block,一個InputSpilt不要太大,最好使產生的輸出能控制在io.sort.mb之內,這樣能夠減少從內存將輸出數(shù)據(jù)寫到磁盤的磁盤的個數(shù). 根據(jù)任務將io.sort.mb設置合理,盡量能容納單個Map

28、全部輸出. 2, 多磁盤負載,MR中大量的臨時輸出文件會放在這個下mapred.local.dir = /hd1/mr, /hd2/mr, /hd3/mr hd*為掛載的不同磁盤.LocalDirAllocator從以上多個目錄中分配每次創(chuàng)建文件的目錄,降低IO負載.(其他SSD) HDFS中逗號分隔的目錄(dfs.data.dir, dfs.name.dir, dfs.name.edits.dir)是為了冗余. 3,Map輸出壓縮,減少網絡傳輸. 4,Reduce階段,將各個map的輸出下載到本地,由于各個Map輸出可能有大有小,合適的可以放到內存中,( mapred.job.re

29、duce.total.mem.bytes, mapred.job.shuffle.input.buffer.percent),減少N個下載線程寫磁盤. 5,設置Java運行內存偏大,GC回收算法. UseConcMarkSweepGC. 6,頻外心跳mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat,會加重JT負擔. 預想優(yōu)化 Reduce負載較重(收集N個map輸出,執(zhí)行統(tǒng)計工作),可以通過指定高配置機器,網絡節(jié)離中心交換機近. 做Merger的時候[k,vvv,k,vv] 最后 源碼基于hadoop-0.20.203.0,粗糙整理,不斷完善中,正誤自辯，如有疑問交流或指正錯誤,可發(fā)郵件nice2mu@。