HDFS HA架构以及源代码引导

HA体系架构

HA手动模式架构

Active NN 和Standby NN之间通过JN共享EditLog。QJM负责向JN写EditLog。HA架构例如以下所看到的。

搭建过程參考http://blog.csdn.net/jiewuyou/article/details/21779247

搭建好后的效果例如以下：

QJM/Qurom Journal Manager的架构如图所看到的。

QJM 採用Paxos 算法。大概思路是，有2N+1个节点作为JN ，当有N+1个JN更新成功时，就算更新成功。

QJM是一个轻量级的共享存储。能够和DN部署在一个节点上。Quorum JornalManager执行在Active NameNode上，用于管理JournalNode，并向JN更新EditLog。

[1] Active NN向JN中更新EditLog的时候，是并行写的，和HDFS中block的流式写是有差别的

[2] Standby NN感知到EditLog中有更新时，会从JN中选择一个存有该更新的JN，并读取该更新

隔离（Fencing）

隔离(Fencing)是为了防止脑裂，就是保证在不论什么时候HDFS仅仅有一个Active NN，主要包含三个方面：

Ø 共享存储fencing，确保仅仅有一个NN能够写入edits。QJM中每个JournalNode中均有一个epochnumber，匹配epochnumber的QJM才有权限更新JN。当NN由standby状态切换成active状态时，会又一次生成一个epoch number。并更新JN中的epochnumber，以至于曾经的ActiveNN中的QJM中的epoch number和JN的epochnumber不匹配，故而原ActiveNN上的QJM没法往JN中写入数据（后面会介绍源代码），即形成了fencing

Ø clientfencing，确保仅仅有一个NN能够响应client的请求。

Ø DataNodefencing，确保仅仅有一个NN能够向DN下发命令，譬如删除块。复制块，等等。

QJM的Fencing方案仅仅能让原来的Active NN失去对JN的写权限，可是原来的Active NN还是能够响应client的请求，对DN进行读。配置dfs.ha.fencing.methods能够指定Fencing的方法。

Hadoop公共库中有两种Fencing实现：sshfence、shell

sshfence：ssh到原Active NN上，结束进程（通过tcpport号定位进程pid。该方法比jps命令更准确）。

shell - run an arbitraryshell command to fencethe Active NameNode，即运行一个用户事先定义的shell命令（脚本）完毕隔离。

你也能够重写org.apache.hadoop.ha.NodeFencer文件，生成自己的Fencing方法。

自己主动故障切换AutomaticFailover

自己主动切换架构

来自：http://zh.hortonworks.com/blog/namenode-high-availability-in-hdp-2-0/

配置：http://hadoop.apache.org/docs/r2.3.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html

Automated Failover 当active namenode崩溃的时候，自己主动将standby namenode切换成active namenode。

Hot Standby Namenode Standby NN维持着HDFS的元数据，能够在Failover的时候高速的进行切换。实现原理：

1) DN向两个NN同一时候发送心跳汇报

2) Standby NN会实时的读取共享存储中EditLog里面的日志

Full Stack Resiliency 在使用Failover的时候，HDP已经证实不会影响其上作业的执行。

ZooKeeper FailoverController (ZKFC)用于决定何时进行failover。共同拥有两个ZKFC进程，分别执行在两个NN上。

它会实时监控NN的状态，一旦Active NN不能提供服务的时候，就进行failover。

源代码

Qjournal

Qjournal包

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal：这个包是測试JournalNode用的

MiniJournalCluster
QJMTestUtil
TestMiniJournalCluster
TestNNWithQJM

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client：客户端，提供对qjournal的相关操作

QuromJournalManager	执行在NameNode上，用来管理JNs，并向JNs更新EditLog。
QuorumOutputStream	实现接口EditLogOutputStream。用于向JN写数据
SegmentRecoveryComparator	能够比較各个JN的Log Segment。看哪个JN的质量更高，以选择同步用的Log Segment源。比如在NN切换成Active的时候。JN的Log Segment可能不一致，通过该类就能够选择Log Segment同步源。其它JN须要同步该Log Segment同步源
接口AsyncLogger	远程异步通信接口
IPCLoggerChannel	AsyncLogger的实现。通过Hadoop IPC和JN远程通信的管道

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocol：保存有QuorumJournalManager和JournalNode之间的通信协议接口

接口QJournalProtocol	QJM、JNs之间的通信协议，该协议用于发送EditLog，以及节点间的coordinating recovery
RequestInfo	请求信息
JournalOutOfSyncException
JournalNotFormattedException	Exception indicating that a call has been made to a JournalNode which is not yet formatted.

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.protocolPB

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server：保存有qjournal相关服务

GetJournalEditServlet	This servlet is used in two cases: · The QuorumJournalManager, when reading edits, fetches the edit streams from the journal nodes. · During edits synchronization, one journal node will fetch edits from another journal node.
JNStorage	JN数据存储的实现
Journal	JN能够和不同的集群通信，这是通过Journal实现的。虽然这些Journal是全然独立的。但他们执行在一个JVM里面的
JournalMetrics	The server-side metrics for a journal from the JournalNode's perspective.
JournalNode	The JournalNode is a daemon which allows namenodes using the QuorumJournalManager to log and retrieve edits stored remotely. It is a thin wrapper around a local edit log directory with the addition of facilities to participate in the quorum protocol.
JournalNodeHttpServer	封装有HTTP服务。由Journal服务启动
JournalNodeRpcServer	JN上的RPC实现类

RPC

上面在代码中提到了RPC，QJM的RPC主要就一个协议类：QuorumJournalManager与多个JournalNode通信的协议QJournalProtocol。那么RPC的通信两方的实体类各自是哪个呢？client（QuorumJournalManager）是QJournalProtocolTranslatorPB。server端(JournalNode)是JournalNodeRpcServer。

org.apache.hadoop.ha

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha

过程分析

ActiveNN启动过程

NN进入Active NN时，会运行ActiveState.enterState()，调用步骤例如以下，后面的一系列过程能够參考StandbyNN切换成Active的过程

NameNode(Configuration conf, NamenodeRole role)

ActiveState.enterState()

NameNode.startActiveServices()

FSNamesystem.startActiveServices()

EditLog格式化

Actice NN 上的FSImage初始化完毕后。须要格式化EditLog。

FSNamesystem. loadFSImage()

FSImage.format()

FSEditLog. formatNonFileJournals ()

QuorumJournalManager.format(NamespaceInfo nsInfo)

相对于Paxos 算法，format操作是比較特殊的。要求全部的JN返回都成功时才行，由于它相当于是做了个初始化的工作。

而在后面更新数据的过程中，仅仅要大多数success response就觉得这次写成功了。

Automatic Failover过程

共两个ZKFC，分别执行在两个NN上，同一时候ZookeeprService维持有Active NN的锁。Active NN上的ZKFC会监控该NN的状态并管理HA状态，一旦Actice NN失效的时候，ZKFC会从Zookeeper Service上释放Active NN锁。

Standby NN上的ZKFC也会监控该NN的状态，并尝试从Zookeeper Service上获取Active NN的锁。当Active NN失去该锁的时候。StandbyNN上的ZKFC会接管该锁，并将 Standby NN的状态切换成Active NN。

1.监控NN状态

调用过程：

ZKFailoverCtroller.run()

ZKFailoverCtroller. doRun()

ZKFailoverController.initHM()

HealthMonitor.start();

MonitorDaemon.start()

MonitorDaemon.run();

分析MonitorDaemon.run()

public void run() {
  while (shouldRun) {
    try {
      //等待HAServiceProtocol可用
      loopUntilConnected();
      //监控服务状态。并进行对应处理
      doHealthChecks();
    } catch (InterruptedException ie) {
      Preconditions.checkState(!shouldRun,
          "Interrupted but still supposed to run");
    }
  }
}

doHealthChecks()经过一系列的调用后，会调用NameNode.monitorHealth()，用于监控NameNode可用状态。

当NN没有资源可用时，抛出异常。

2. 监控到服务不可用时

上面提到，当服务不可用的时候，会抛出异常。

监測到异常State.SERVICE_UNHEALTHY时

HealthMonitor.doHealthChecks()

enterState(State.SERVICE_UNHEALTHY);

监測到异常 State.SERVICE_NOT_RESPONDING)时

HealthMonitor.doHealthChecks()

enterState(State. SERVICE_HEALTHY);

在enterState()里面，会经过一系列回调函数

HealthMonitor.enterState()

HealthCallbacks. enteredState();

ZKFailoverController.recheckElectability()

ActiveStandbyElector. quitElection(true);

ActiveStandbyElector. tryDeleteOwnBreadCrumbNode()

之后，Active NN上的ZKFC会失去ZookeeperService上的Active NN锁。而Standby NN上的ZKFC一直在尝试获取该锁。此时。Standby NN上的ZKFC就获得了该锁，当Standby NN上的ZKFC获取Active NN锁的时候。会将NN切换成Actice。

Standby切换成Actice过程

參考：http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=205

函数调用过程

NameNode.setStateInternal(final HAContext context, final HAState s)//状态转换

ActiveState. enterState()

接下来就该看看一个StandbyNN由Standby变成Active时，须要运行哪些操作：

1) fencing原来Active NN的写。

2) recover in-progress logs。

原来Active NN写EditLog过程中发生了主从切换，那么处在不同JournalNode上的EditLog的数据可能不一致。须要把不同JournalNode上的EditLog同步一致，而且finalized。（这个过程类似于HDFS append中的recover lease的过程）

3) startLogSegment。让切换成Active的NN拥有写日志功能。

1. fencing原来Active NN的写

基于QJM的HA不须要处理fencing问题。

这是怎么做到的呢？解决问题靠的是epoch number，这个和Paxos算法中选主（master election）所做的工作类似。QJM和JN均保存有一个唯一的epoch number，仅仅有拥有这个epoch number的NameNode才干够往Journal Node写数据。

系统初始化、或者Standby NameNode切换成Active Namenode时，都会运行QourumJournalManager.recoverUnfinalizedSegments()。在生成新的epochnumber后QourumJournalManager会通过RPC将该epochnumber发送给各个JournalNode。

一系列的“擦屁股”的操作结束之后。当原来的Active NameNode想写日志时。由于epoch number没法匹配journal node的epoch number。这样写操作被拒绝。

当Active 和Standby NN 发生主从切换时，原来的StandbyNN须要运行：

NameNode.setStateInternal(final HAContext context, final HAState s)//状态转换

ActiveState. enterState()

NameNode.startActiveServices()

FSNamesystem.startActiveServices()

FSEditLog.recoverUnclosedStreams()

JournalSet.recoverUnfinalizedSegments()

QourumJournalManager.recoverUnfinalizedSegment()

这个过程说白了就是给原来的ActiveNN擦屁股。也能够算作是Standby要接管qjournal写权利的開始。这里面就出现了我们所说的brain-split的问题。Standby NN怎么保证原来的Active NN已经不再往qjournal上写数据了。看看QourumJournalManager.recoverUnfinalizedSegment()的实现过程：

// Fence any previous writers, and obtain a unique epoch number for write-access to the journal nodes.Returns:the new, unique epoch number
public void recoverUnfinalizedSegments() throws IOException {
    Preconditions.checkState(!isActiveWriter, "already active writer");
    LOG.info("Starting recovery process for unclosed journal segments...");
    //这句话攻克了brain-split问题。也就是fencing writer
    Map<AsyncLogger, NewEpochResponseProto> resps = createNewUniqueEpoch();
    LOG.info("Successfully started new epoch " + loggers.getEpoch());
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("newEpoch(" + loggers.getEpoch() + ") responses:
" +
        QuorumCall.mapToString(resps));
    }
    //找出最后一块edit log segment，由于仅仅有最后一块有可能是不完整的。

    long mostRecentSegmentTxId = Long.MIN_VALUE;
    for (NewEpochResponseProto r : resps.values()) {
      if (r.hasLastSegmentTxId()) {
        mostRecentSegmentTxId = Math.max(mostRecentSegmentTxId,
            r.getLastSegmentTxId());
      }
    }
    // On a completely fresh system, none of the journals have any
    // segments, so there's nothing to recover.
    if (mostRecentSegmentTxId != Long.MIN_VALUE) {
      //把不完整的log segment恢复完整
      recoverUnclosedSegment(mostRecentSegmentTxId);
    }
    isActiveWriter = true;
  }

Epoch攻克了我们所说的问题。StandbyNN向每一个JournalNode发送getJournalState RPC请求。JN返回自己的lastPromisedEpoch。

QuorumJournalManager收到大多数JN返回的lastPromisedEpoch，在当中选择最大的一个，然后加1作为当前QJM的epoch，同一时候通过发送newEpoch RPC把这个新的epoch写到qjournal上。由于在这之后每次QuorumJournalManager在向qjournal运行写相关操作（startLogSegment(),logEdits(), finalizedLogSegment()等）的时候。都要把自己的epoch作为參数传递过去。写相关操作到达每一个JournalNode端会比較假设传过来的epoch假设小于JournalNode端存储的lastPromisedEpoch，那么这次写相关操作会被拒绝。假设大多数JournalNode都拒绝了这次写相关操作，这次操作就失败了。回到我们眼下的逻辑中，在主从切换时。原来的Standby NN把epoch+1了之后，原来的Active NN的epoch就肯定比这个小了。那么假设它再向qjournal写日志就会被拒绝。

由于qjournal不接收比lastPromisedEpoch小的QJM写日志。

看看JN收到newEpoch RPC之后怎么办：JN检查来自QJM的这个epoch和自己存储的lastPromisedEpoch：假设来自writer的epoch小于lastPromisedEpoch，那么说明不同意这个writer向JNs写数据了，抛出异常，writer端收到异常response。那么达不到大多数的successresponse，就不会有写qjournal的权限了。（事实上这个过程就是Paxos算法里面选主的过程）。

2. recover in-progress logs

接着上面的代码。Standby已经通过createNewUniqueEpoch()来fencing原来的Active。这个RPC请求除了会返回epoch。还会返回最后一个logsegment的txid。由于仅仅有最后一个log segment可能须要恢复。

这个recover算法就是Paxos算法的一个实例(instance)，目的是使得分布在不同JN上的log segment的数据达成一致。

接下来就開始recoverUnclosedSegment()恢复算法。

private void recoverUnclosedSegment(long segmentTxId) throws IOException {
    Preconditions.checkArgument(segmentTxId > 0);
    LOG.info("Beginning recovery of unclosed segment starting at txid " +
        segmentTxId);
    // Step 1. Prepare recovery
    //QJM向JNs问segmentTxId相应的segment的长度和finalized/in-progress状况；JNs返回这些信息。（相应Paxos算法的Phase 1a和Phase 1b）
    QuorumCall<AsyncLogger,PrepareRecoveryResponseProto> prepare =
        loggers.prepareRecovery(segmentTxId);
    Map<AsyncLogger, PrepareRecoveryResponseProto> prepareResponses=
        loggers.waitForWriteQuorum(prepare, prepareRecoveryTimeoutMs,
            "prepareRecovery(" + segmentTxId + ")");
    LOG.info("Recovery prepare phase complete. Responses:
" +
        QuorumCall.mapToString(prepareResponses));
    //在每一个JN的返回信息中通过SegmentRecoveryComparator比較。选择当中最好的一个log segment作为后面同步log的标准。

    //怎样选择更好的Log segment后面有详解。

    Entry<AsyncLogger, PrepareRecoveryResponseProto> bestEntry = Collections.max(
        prepareResponses.entrySet(), SegmentRecoveryComparator.INSTANCE);
    AsyncLogger bestLogger = bestEntry.getKey();
    PrepareRecoveryResponseProto bestResponse = bestEntry.getValue();
    // Log the above decision, check invariants.
    if (bestResponse.hasAcceptedInEpoch()) {
      LOG.info("Using already-accepted recovery for segment " +
          "starting at txid " + segmentTxId + ": " +
          bestEntry);
    } else if (bestResponse.hasSegmentState()) {
      LOG.info("Using longest log: " + bestEntry);
    } else {
      //prepareRecovery RPC没有返回不论什么指定txid的segment，原因可能例如以下：
      //有3个JNs: JN1,JN2,JN3。
原来的Active NN 在JN1上開始写segment 101，
      //然后原来Active NN挂了。主从切换，此时segment 101在JN2和JN3上并不存在。
      //newEpoch RPC，由于我们看到了JN1上的segment 101。所以决定recover的是segment 101
      //在prepareRecovery之前，JN1挂了。那么prepareRecovery RPC仅仅能发向JN2和JN3了，RPC返回的结果是没有segment 101
      //这样的情况下是不须要recover的，由于segment 101并没有写成功（没有达到大多数）
      for (PrepareRecoveryResponseProto resp : prepareResponses.values()) {
        assert !resp.hasSegmentState() :
          "One of the loggers had a response, but no best logger " +
          "was found.";
      }
      LOG.info("None of the responders had a log to recover: " +
          QuorumCall.mapToString(prepareResponses));
      return;
    }
 
    SegmentStateProto logToSync = bestResponse.getSegmentState();
    assert segmentTxId == logToSync.getStartTxId();
 
    // Sanity check: none of the loggers should be aware of a higher
    // txid than the txid we intend to truncate to
    for (Map.Entry<AsyncLogger, PrepareRecoveryResponseProto> e :
         prepareResponses.entrySet()) {
      AsyncLogger logger = e.getKey();
      PrepareRecoveryResponseProto resp = e.getValue();
 
      if (resp.hasLastCommittedTxId() &&
          resp.getLastCommittedTxId() > logToSync.getEndTxId()) {
        throw new AssertionError("Decided to synchronize log to " + logToSync +
            " but logger " + logger + " had seen txid " +
            resp.getLastCommittedTxId() + " committed");
      }
    }
    //同步log的数据源JN找到后，构造URL用于其它JN读取EditLog（JN端有HTTP server通过servlet形式提供HTTP读）
    URL syncFromUrl = bestLogger.buildURLToFetchLogs(segmentTxId);
    //向JNs发送acceptRecovery RPC请求（相应Paxos算法的Phase 2a）
    //JN收到这个acceptRecovery RPC之后，使自己的log与syncFromUrl同步。并持久化这个logsegment和epoch
    //假设收到大多数的JNs的success response，那么这个同步操作成功。（相应Paxos算法的Phase 2b）
    QuorumCall<AsyncLogger,Void> accept = loggers.acceptRecovery(logToSync, syncFromUrl);
    loggers.waitForWriteQuorum(accept, acceptRecoveryTimeoutMs,
        "acceptRecovery(" + TextFormat.shortDebugString(logToSync) + ")");
    // If one of the loggers above missed the synchronization step above, but
    // we send a finalize() here, that's OK. It validates the log before
    // finalizing. Hence, even if it is not "in sync", it won't incorrectly
    // finalize.
    //EditLog既然已经同步完了。那么就应该正常finalized了。

    QuorumCall<AsyncLogger, Void> finalize =
        loggers.finalizeLogSegment(logToSync.getStartTxId(), logToSync.getEndTxId());
    loggers.waitForWriteQuorum(finalize, finalizeSegmentTimeoutMs,
        String.format("finalizeLogSegment(%s-%s)",
            logToSync.getStartTxId(),
            logToSync.getEndTxId()));
  }

代码中留给我们一个问题，就是什么样的log segment是更好的，在recover的过程中被选为同步源呢。具体的设计能够參考Todd写的<<Quorum-Journal Design>>https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12547598/qjournal-design.pdf 的2.9和2.10。在代码中的实现是SegmentRecoveryComparator类。

简单描写叙述下原理就是：有finalized的不用in-progress的；假设有多个finalized必须length一致。没有finalized的看谁的epoch更大；假设前面的都一样就看谁的最后一个txid更大。

在<<Quorum-Journal Design>>中有详细的样例。我看完这块之后感觉和HDFS append的block recover过程中选择同步源的思路有异曲同工之妙。

经历了上面的QourumJournalManager.recoverUnfinalizedSegment()过程。不完整的logsegment都是完整的了，接下来就是调用EditLogTailer.doTailEdits()。原来Standby NN先去和原来ActiveNN同步EditLog，然后把EditLog运行，这时两台NN内存数据才真正一致。

这里会调用QuorumJournalManager.selectInputStreams()从JNs中读取 EditLog。

并且眼下HDFS中仅仅有finalizededit log才干被Standby NN读取并运行。在Standby NN从JNs读取EditLog时，首先向全部的JN节点发送getEditLogManifest() RPC去读取大于某一txid而且已经finalizededit log segment。收到大多数返回success，则把这些log segment整合成一个RedundantEditLogInputStream，然后Standby NN仅仅要向当中的一台JN读取数据即可了。

至此原来的Standby NN所做的擦屁股的工作就结束了。那么它就正式变成了Active NN，接下来就是正常的记录日志的工作了。

3. startLogSegment

也是初始化QuorumOutputStream的过程。

NameNode.startActiveServices()

FSNamesystem.startActiveServices()

FSEditLog.openForWrite()

FSEditLog.startLogSegmentAndWriteHeaderTxn()

FSEditLog.startLogSegment()

JournalSet.startLogSegment()//返回值是QuorumOutputStream

JournalSet.startLogSegment()

QuorumJournalManager.startLogSegment()

QJM向JNs发送startLogSegmentRPC调用，假设收到多数success response则成功。用这个AsynaLogSet构造QuorumOutputStream用于写log。

Active NN更新EditLog过程

1. 初始化QuorumOutputStream

在ActiveState.enterState()阶段已经完毕，參考3.4.3

2. 更新EditLog

通过以下的调用把Log写到QuorumOutputStream的doublebuffer里面。

由QuorumOutputStream实现更新。

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog.logEdit()

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumOutputStream.write()

3. 同步Log

FSEditLog.logEdit()

FSEditLog.logSync()

EditLogOutputStream.flush()

QuorumOutputStream.flushAndSync()

flushAndSync()通过AsyncLoggerSet.sendEdits()调用Journal RPC把相应的日志写到JNs，相同是大多数successresponse即觉得成功。假设大多数返回失败的话，这次logSync操作失败。那么NameNode会abort，由于没法正常写日志了。

client选择ActiceNN

实现类 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

功能帮助Client选择哪个节点是主节点

说明 A FailoverProxyProvider implementation which allows one to configuretwo URIs to connect to during fail-over. The first configured address is triedfirst, and on a fail-over event the other address is tried.

算法1. getActiveNN()

输入：nn1、nn2。

输出：ActiveNN

開始：

1. ActiveNN=null

2. IF isConnective(nn1) andisActive(nn1)THEN

3. ActiveNN=nn1

4. ELSE

5. IF isConnective(nn2) andisActive(nn2)THEN

6. ActiveNN=nn2

7. END IF

8. END ELSE

9. END IF

结束

配置：

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

Standby NN启动时同步Active NN元数据的过程

Active NN启动后，Standby NN能够通过这两个脚本启动

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

第一个脚本用于初始化StandbyNN，其功能例如以下：

[1] 和nn1通信，获取namespace metadata和checkpointedfsimage;

[2] 从JN中获取EditLog

可是脚本会在下列情况下失效：JN没有初始化成功。不能提供EditLog。

Standby NN更新

实现类：org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.StandbyCheckpointer

说明：Threadwhich runs inside the NN when it's in Standby state, periodically waking up totake a checkpoint of the namespace. When it takes a checkpoint, it saves it toits local storage and then uploads it to the remote NameNode.

该类里面封装了线程CheckpointerThread

CheckpointerThread.run()

CheckpointerThread.doWork()

CheckpointerThread.doCheckpoint()//检測是否须要进行更新

当检測到更新的时候，会将EditLog更新下载到本地同一时候进行合并成FSImage，并将最新的FSImage增量更新到Active NN上。

CheckpointerThread.doCheckpoint()//检測是否须要进行更新

TransferFsImage.uploadImageFromStorage( )

activeNNAddress, myNNAddress,namesystem.getFSImage().getStorage(), txid);

參考资料

[1] HDFS High Availability Using the Quorum JournalManager

[2] HDFS 体系结构

[3] Hadoop 2.0 NameNode HA和Federation实践

[4] 基于QJM/Qurom Journal Manager/Paxos的HDFS HA原理及代码分析

[5] Hadoop 2.0中单点故障解决方式总结

[6] Paxos算法

HDFS HA架构以及源代码引导

HA体系架构

相关知识介绍

HA手动模式架构

隔离（Fencing）

自己主动故障切换AutomaticFailover

源代码

Qjournal

Qjournal包

RPC

org.apache.hadoop.ha

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha

过程分析

ActiveNN启动过程

EditLog格式化

Automatic Failover过程

1.监控NN状态

2. 监控到服务不可用时

Standby切换成Actice过程

1. fencing原来Active NN的写

2. recover in-progress logs

3. startLogSegment

Active NN更新EditLog过程

1. 初始化QuorumOutputStream

2. 更新EditLog

3. 同步Log

client选择ActiceNN

Standby NN启动时同步Active NN元数据的过程

Standby NN更新

參考资料