Quorum Journal Manager QJM实现高可用HA文件同步原理

Posted 2021-07-16 青冬

序

since： 2021年5月23日 16:13

auth： Hadi

参考：

https://blog.csdn.net/breakout_alex/article/details/88171114

https://blog.csdn.net/weixin_42782897/article/details/89335674

https://blog.csdn.net/zuotengseven/article/details/108216736

前言

上次我们讲了Hadoop 高可用原理主要是分为两大块，1.数据文件的同步共享；2.热备切换机制。详细可以参考这里。在数据文件同步共享中，我们讲解了再Hadoop2.X的版本中使用了QJM进行文件的数据同步，那么为什么选择了QJM，那么QJM到底是什么，怎么进行的文件同步，怎么保证文件的一致性呢？

 

历程

在HDFS-1623 和其他相关的JIRA在现有HDFS的NameNode基础上增加了HA的支持，但是还是需要一个存放EditLog文件的共享存储目录，这个共享存目录的要求也必须是高可用的，可以被集群中所有的NameNodes同时访问。

目前对于共享的EditLog存储目录，一个推荐的做法是通过NAS （Network-attached storege，网络关联的存储）设备，然后挂载到NFS上。那么这个挂在好的目录允许Active NameNode写EditLog到上面，同时Standby NameNode可以通过tail的方式去读这些文件。

 

但以上的假设在某些场合下是不满足要求的：

1. 需要定制硬件，一个NAS设备和远程控制单元PDU的价格是很昂贵的。
2. 复杂的部署。需要额外的步骤来配置NFS挂载目录，自定义的fencing限制脚本等等，导致HA的复杂化。
3. NFS Client实现简陋，不够健壮。

 

那么对此新生的方案有以下的追求：

1. 不需要对特定的硬件有什么要求。
2. 没有对fencing限制脚本的要求。所有需要fencing的操作应该只需要发生在软件层面，封装到系统中实现。
3. 没有单节点故障问题。

 

QJM

Quorum Journal Manager由 Cloudera工程师 ToddLipcon主导设计。最初的思想来源于Paxos协议，摒弃了AvatarNode方案中的共享存储设备，改用多个JournalNode节点组成集群来管理和共享EditLog。与Paxos协议类似，当NameNode向JournalNode请求读写时，要求至少大多数成功返回才认为本次请求成功。所以最多可以容忍N台JournalNode节点挂掉（总量2N+1)。

 

QJM中主要包含了 JournalNode Cluster 简称JNs，是一个一致性存储系统，是HDFS NameNode高可用的核心组件。借助JournalNode集群，Active NameNode可以将元数据及时的同步到StandBy NameNode中。同步的数据为EditLog。

此过程是Active NameNode主动进行推送，StandByNameNode主动拉取数据，整个过程JournalNode不会主动进行数据的交换。

 

EditLog文件写入流程

JournalNode中存什么

Active NameNode 只会往JournalNode中写入EditLog文件，并不会写入Fsimage。

而StandBy NameNode 也只会拉取Edit 文件，并进行回放，此文件并不会进行落盘。

 

Active NameNode 写入Edit文件流程

在Client端发起了某项操作命令后，Active NameNode将其操作写入EditLog中，此时的流程如下：

Active NameNode会将产生的Edit Log文件同时写到本地和JournalNode中。本地配置由参数中的dfs.namenode.name.dir进行控制；而写入JournalNode由参数dfs.namenode.shared.edits.dir进行控制，所以如上图所示，会有两个流进行同时输出。并且值得注意的是，EditLog并不是直接写入本地侧畔，而是有大小512KB的写Buffer和一个同步Buffer。这样就可以实现一边写一边同步。所以EditLog是一个异步写过程，同时也是一个批量同步的过程，避免每一次的操作引起一次写操作。

 

边写边同步的实现：其实就是缓冲区交换。当两个缓冲区，到达条件时就会触发交换操作，如bufferCurrent在达到阈值时同时bufferRead的数据同步完成时，就会交换两者的指针。那么这个操作是怎么解决数据不丢失的呢？其实就是真的写入logSync同步成功后才会返回到成功码。（其实就是避免在同步到磁盘的时候造成无法数据的提交）

 

JournalNode 的文件写入流程

在写入数据的时候会执行logSync过程，Acitive NameNode将数据放入缓存队列中。然后将缓存队列中的数据同步到JournalNode中，其有相应的线程来处理logEdits请求。在JournalNode接收到数据后，会判断跟随的EpochNumber是否合法，再判断日志事务ID是否合法，然后返回是否成功。

EpochNumber和日志事务ID在后面有所讲解。

 

 

EditLog怎么在多个JN上保持一致

隔离双写

在Active NameNode 每次同步EditLog到JournalNode时，首先要保证不会有多个NameNode同时向JournalNode同步日志。这里使用到了Epoch Numbers。

每当NameNode成为Active节点时，会得到一个唯一有序的EpochNumber,在每次切换NameNode的时候都会自增1（是NameNode中的QuorumJournalManager赋予的）。这个EpochNumber类似于了paxos中的版本号。当QuorumJournalManager获得了EpochNumber之后，会通过newEpoch(N)的方式将值发送到所有JournalNode节点。

每个JournalNode只会接受最大的EpochNumber的消息，并且将其保存在lastPromisedEpoch变量中，并持久化到本地磁盘。

 

恢复in-process日志

在NameNode成为Active，需要开始写JournalNode的Edit文件时，如果各个上的EditLog长度都不一样长，则需要在开始写之前将不一致的部分恢复。新的Active NameNode需要尽快将自己和各个JournalNode上的Edit数据信息同步到最新的地方。

 

1. QuorumJournalManager先会对所有的JournalNode发送getJournalState请求
2. JournalNode返回最新的lastPromisedEpoch
3. QuorumJournalManager收到大多数JournalNode的Epoch后，选择最大的+1作为自己的Epoch（存疑），然后开始向JournalNode发送新的newEpoch请求。
4. JournalNode接收到新的Epoch后，进行lastPromisedEpoch对比，如果比自己的更大，则返回自己最新的EditLogSegment起始事务id；如果更小则返回错误。
5. 这个时候Active NameNode会选择最高的EditLogSegment事务ID为依据进行数据恢复。向JournalNode发送prepareRecovery RPC请求，若阁多数JournalNode响应，则prepareRecovery成功。（Paxos Phase 1A）
6. Active NameNode选择进行同步的数据源，向JournalNode 发送acceptRecovery RPC请求，并将数据源作为参数进行传递。
7. JournalNode接收到acceptRecovery请求后，会从JournalNodeHttpServer下载EditLogSegement并替换到本地报错的EditLogSegment中，完成后返回成功。（Paxos Phase 1B）
8. Active NameNode中收到大多数JournalNode的响应成功请求后，向JournalNode发送FinalizedLogSegment请求，标识数据已经回复完成，这个时候保证JournalNode上的日志保持一致。这个时候也会将自己的in-process状态的日志更新为finalized。（形式如edits[start-txid][stop-txid]）

 

存疑点

上面整个过程其实就是一个变相的Paxos的过程，准备阶段和执行阶段几乎一模一样。有任何问题还是推荐查看专门写的Paxos篇幅进行讲解的内容。

为什么“大多数”就是正确的，从“大多数”中选择最大的+1作为自己的Epoch就永远不会重复呢？数学推理法，假设当前最大的为N，则必定有一半以上的JournalNode的lastPromisedEpoch最大也为N（定义）。那么从全部中选择一半以上进行最大数的挑选，必定为N。所以N+1必定唯一且最大。

 

基于Quorum最低法定人数的方案

基于Quorum commit的设计：Quorum Commit 来自于集群中的守护进程程序，在QJM中就是JournalNode。每个JournalNode都会暴露一个简单的RPC杰阔，允许NameNodes去读写存在各个磁盘上的EditLog日志。当一个Active NameNode要写一个Edit文件时，他将发送此Edit到集群中所有的JournalNode，然后等待大多数的JournalNode的返回。一旦超过一半的JournalNode回应成功，那么Edit被认为提交成果。

整个过程类似于Simple-Paxos。

 

JournalNode Cluster

上面提到了NameNode 与 JournalNode Cluster进行数据读写时核心点是需要大多数JN成功返回才可认为本次请求有效。所以与ZooKeeper一样，部署的节点也请采用奇数节点进行部署（如果采用了偶数节点，那么在极端的场景下会产生活锁 【Paxos made simple [2]中有讲解，可参考这】）。

 

同其他的集群节点一样，JournalNode Cluster中所有的JN之间完全对等，不存在 Primary/Secondary之间的区别；从功能上来看也是极其简单的，在Hadoop 2.7.1中总共只花费了2.5K行代码实现了完整的journalNode功能，功能架构如下图所示：

 

JournalNode 对外提供RPC 和 HTTP 两类数据服务接口，分别由两类服务进行提供。除了这样常规暴露Metrics信息外，同时提供了被动EditLog数据同步功能。

 

JournalNodeRPCServer

提供了RPC Server，为NameNode想JournalNode数据的读写和状态获取请求准备了完备的RPC接口，这个采用QJournalProtocol.proto实现，主要提供的模块就是Journal模块对外服务。

 

JournalNodeHttpServer

提供HTTP数据结构，暴露常规的数据接口与HTTP状态服务等。

 

Journal

简单维护JournalNode状态信息，核心是实现抽象底层存储介质的读写操作。

 

Metrics

度量统计，分别包括了客户端和服务端的。

落后统计：对于每个HournalNode，跟踪此节点相比于Quorum值已经落后了多少，包括时间值和事务数。

延时空寂：包含客户端写Edit时的PRC调用的往返延时，以及调用写磁盘相关方法Fsync()时的延时

队列大小：因为Client在队列中会不断累积数据，所以这需要提供一些指标能够观察里面队列的长度，包括原始数据的大小以及事务数量。

 

JournalNode 整体

为了降低读写操作互相影响，Journal 采用了DoubleBuffer技术管理实时过来的EditLog数据，通过DoubleBuffer可以为高速设备（MEM） 与 低速设备（磁盘/SSD） 之间建立缓存区和管道，避免数据写入被低速设备阻塞影响性能（相同的地方比如HBase写操作）。

NameNode到JournalNode的所有数据写入请求都会直接落盘，当然写入请求的数据可以是批量数据，只有数据持久化完成才能认为本次请求有效和成功。

与Paxos类似，所有到达JournalNode的读写请求，第一件事就是合法性的校验，包括EpochNum，CommitTxid等在内的状态信息，只有校验通过才能被处理，状态校验是强一致性的保证基础。

所以 JournalNode 为Hadoop提供了一套读写服务，强一致性的有状态性的系统。

 

JournalNode 性质

在QJM中，它本身就是一种简化Paxos协议的实现，按照分布式CAP进行评估，其也是一种强一致性、高可用的去中心化分布式协议。

 

高可用

Paxos本身就是针对节点脱离、数据丢失等等情况发生的分布式一致性协议。其可以容忍至多小于一般的节点运行。但是为了实现强一致性，QJM方法了故障范围（只要出现一次请求响应失败或者超时即标记JournalNode在当前Segment范围内失效 outOfSync），而且对于故障完全没有回复能力。

 

高度去中心化

在JournalNode整个生命周期，每个Node之间没有任何差异性，完全对等，完全无中心化节点，这样也就比存在什么SPOF问题，具备Partition Tolerance特性。

 

强一致性

Paxos的思想就是为了得出分布式的共识也设定的协议，但QJM为了达到更好的性能，在此之上又减轻了很多的限制条件。比如Paxos主要是服务一次数据共识的达成，在快速写入的场景下，这个方案并不是最好的（比如Multi-Paxos选出主节点进行代理节点）；而且一般我们只会存在两个Qjournal Client（2个NameNode），竞争发生的条件也非常的苛刻，即使极端及情况下产生竞争也能够在一轮竞选完成。

延后读 保证数据强一致性。 StandBy NameNode当前仅读取和回放Finalized状态Segment，可以保证Finalized数据强一致。借鉴Paxos思想，在数据恢复阶段就可以做到Inprogress状态数据强一致性，同时QJM采用了一种尽力而为的恢复机制，对不确定状态定义了统一的恢复策略。

全局有序和递增的Epoch序号，任意时间只一个竞争者生出，保证写入端的唯一性和合法性。

 

后记

QJM其实内容真的挺多的，后续还有很多故障恢复呀（跟Hbase一样嘛），什么联机故障等等，但道理看多了这个架构还是很清晰了。

写完睡觉。