HDFS源码分析数据块校验之DataBlockScanner

 DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程。它为所有的块池管理块扫描。针对每个块池，一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建，其运行在一个单独的线程中，为该块池扫描、校验数据块。当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，该类中的blockPoolScannerMap将会更新。

        我们先看下DataBlockScanner的成员变量，如下：

 

// 所属数据节点DataNode实例
private final DataNode datanode;
// 所属存储FsDatasetSpi实例
private final FsDatasetSpi<? extends FsVolumeSpi> dataset;
// 配置信息Configuration实例
private final Configuration conf;

// 线程休眠周期，5s
static final int SLEEP_PERIOD_MS = 5 * 1000;

/**
 * Map to find the BlockPoolScanner for a given block pool id. This is updated
 * when a BPOfferService becomes alive or dies.
 * 存储块池ID到对应BlockPoolScanner实例的映射。
 * 当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，blockPoolScannerMap将会随之更新。
 */
private final TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner> blockPoolScannerMap =
  new TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner>();

// 数据块扫描线程
Thread blockScannerThread = null;

        首先是由构造函数确定的三个成员变量：所属数据节点DataNode实例datanode、所属存储FsDatasetSpi实例dataset、配置信息Configuration实例conf，对应构造函数如下：

 

 

// 构造函数
DataBlockScanner(DataNode datanode,
    FsDatasetSpi<? extends FsVolumeSpi> dataset,
    Configuration conf) {
  this.datanode = datanode;
  this.dataset = dataset;
  this.conf = conf;
}

        然后设定了一个静态变量，5s的线程休眠周期，即SLEEP_PERIOD_MS，另外两个重要的成员变量是：

 

       1、TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner> blockPoolScannerMap

             存储块池ID到对应BlockPoolScanner实例的映射。当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，blockPoolScannerMap将会随之更新。

        2、Thread blockScannerThread

              数据块扫描线程。

        既然DataBlockScanner实现了Runnable接口，那么它肯定是作为一个线程在DataNode节点上运行的，我们看下DataNode是如何对其进行构造及启动的，代码如下：

 

 /**
  * See {@link DataBlockScanner}
  */
 private synchronized void initDataBlockScanner(Configuration conf) {

// 如果blockScanner不为null，直接返回
if (blockScanner != null) {
     return;
   }

// 数据块校验功能无法开启的原因
   String reason = null;
   assert data != null;

   // 如果参数dfs.datanode.scan.period.hours未配置，或者配置为0，说明数据块校验功能已关闭
   if (conf.getInt(DFS_DATANODE_SCAN_PERIOD_HOURS_KEY,
                   DFS_DATANODE_SCAN_PERIOD_HOURS_DEFAULT) < 0) {
     reason = "verification is turned off by configuration";

   // SimulatedFSDataset不支持数据块校验
   } else if ("SimulatedFSDataset".equals(data.getClass().getSimpleName())) {
     reason = "verifcation is not supported by SimulatedFSDataset";
   }

   // 如果数据块校验功能无法开启的原因为null，构造DataBlockScanner实例，并调用其start()方法启动该线程
   if (reason == null) {
     blockScanner = new DataBlockScanner(this, data, conf);
     blockScanner.start();
   } else {

     // 否则在日志文件中记录周期性数据块校验扫描无法启用的原因
     LOG.info("Periodic Block Verification scan disabled because " + reason);
   }
 }

        首先，如果blockScanner不为null，直接返回，说明之前已经初始化并启动了，然后，确定数据块校验功能无法开启的原因reason：

 

        1、如果参数dfs.datanode.scan.period.hours未配置，或者配置为0，说明数据块校验功能已关闭；

        2、SimulatedFSDataset不支持数据块校验；

        如果数据块校验功能无法开启的原因为null，构造DataBlockScanner实例，并调用其start()方法启动该线程，否则在日志文件中记录周期性数据块校验扫描无法启用的原因。

        DataBlockScanner线程启动的start()方法如下：

 

public void start() {

/ 基于DataBlockScanner实例创建一个线程blockScannerThread
  blockScannerThread = new Thread(this);
  // 将线程blockScannerThread设置为后台线程
  blockScannerThread.setDaemon(true);
  // 启动线程blockScannerThread
  blockScannerThread.start();
}

        实际上它是基于DataBlockScanner实例创建一个线程blockScannerThread，将线程blockScannerThread设置为后台线程，然后启动线程blockScannerThread。

 

        DataBlockScanner线程已创建，并启动，那么我们看下它是如何工作的，接下来看下它的run()方法，代码如下：

 

  // 线程核心run()方法
  @Override
  public void run() {

    // 当前块池ID，默认为空
    String currentBpId = "";

    // 第一次运行标志，默认当然应该为true
    boolean firstRun = true;

    // 如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前线程没有被中断
    while (datanode.shouldRun && !Thread.interrupted()) {
      //Sleep everytime except in the first iteration.

      // 如果不是第一次运行，线程休眠5s
      if (!firstRun) {
        try {
          Thread.sleep(SLEEP_PERIOD_MS);
        } catch (InterruptedException ex) {
          // Interrupt itself again to set the interrupt status

          // 如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后跳过，继续下一轮循环
          blockScannerThread.interrupt();
          continue;
        }
      } else {
        // 第一次运行时先将firstRun标志设置为false
        firstRun = false;
      }

      // 获取下一个块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner
      BlockPoolSliceScanner bpScanner = getNextBPScanner(currentBpId);

      // 如果bpScanner为null，跳过，继续下一轮循环
      if (bpScanner == null) {
        // Possible if thread is interrupted
        continue;
      }

      // 设置当前块池ID，即currentBpId，从块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner中获取
      currentBpId = bpScanner.getBlockPoolId();

      // If BPOfferService for this pool is not alive, don't process it
      // 如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，不对它进行处理，调用removeBlockPool()方法从blockPoolScannerMap中移除数据，
      // 并关闭对应BlockPoolSliceScanner，然后跳过，执行下一轮循环
      if (!datanode.isBPServiceAlive(currentBpId)) {
        LOG.warn("Block Pool " + currentBpId + " is not alive");
        // Remove in case BP service died abruptly without proper shutdown
        removeBlockPool(currentBpId);
        continue;
      }

      // 调用块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，
      // 扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验
      bpScanner.scanBlockPoolSlice();
    }

    // Call shutdown for each allocated BlockPoolSliceScanner.
    // 退出循环后，遍历blockPoolScannerMap中的每个BlockPoolSliceScanner实例bpss，
    // 挨个调用对应shutdown()方法，停止块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner
    for (BlockPoolSliceScanner bpss: blockPoolScannerMap.values()) {
      bpss.shutdown();
    }
  }

        run()方法逻辑比较清晰，大体如下：

 

        1、首先初始化当前块池ID，即currentBpId，默认为空，再确定第一次运行标志firstRun，默认当然应该为true；

        2、接下来进入一个while循环，循环的条件是如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前线程没有被中断：

               2.1、处理第一次运行标志位firstRun：

                         2.1.1、如果不是第一次运行，线程休眠5s：即firstRun为false，这时如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后跳过，继续下一轮循环；

                         2.1.2、第一次运行时先将firstRun标志设置为false；

               2.2、获取下一个块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，通过调用getNextBPScanner()方法，传入当前块池ID，即currentBpId来实现，首次循环，currentBpId为空，后续会传入之前处理的值，下面会对其进行更新；

               2.3、如果bpScanner为null，跳过，继续下一轮循环；

               2.4、设置当前块池ID，即currentBpId，从块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner中获取；

               2.5、如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，不对它进行处理，调用removeBlockPool()方法从blockPoolScannerMap中移除数据，并关闭对应BlockPoolSliceScanner，然后跳过，执行下一轮循环；

               2.6、调用块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验；

        3、退出循环后，遍历blockPoolScannerMap中的每个BlockPoolSliceScanner实例bpss，挨个调用对应shutdown()方法，停止块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner。

        我们接下来看下比较重要的getNextBPScanner()方法，代码如下：

 

/**
 * Find next block pool id to scan. There should be only one current
 * verification log file. Find which block pool contains the current
 * verification log file and that is used as the starting block pool id. If no
 * current files are found start with first block-pool in the blockPoolSet.
 * However, if more than one current files are found, the one with latest
 * modification time is used to find the next block pool id.
 * 寻找下一个块池ID以进行scan。
 * 此时应该只有一个当前验证日志文件。
 */
private BlockPoolSliceScanner getNextBPScanner(String currentBpId) {

  String nextBpId = null;

  // 如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前blockScannerThread线程没有被中断
  while (datanode.shouldRun && !blockScannerThread.isInterrupted()) {

    // 等待初始化
    waitForInit();

    synchronized (this) {

    // 当blockPoolScannerMap大小大于0，即存在BlockPoolSliceScanner实例时，做以下处理：
      if (getBlockPoolSetSize() > 0) {
        // Find nextBpId by the minimum of the last scan time
        // lastScanTime用于记录上次浏览时间
        long lastScanTime = 0;

        // 遍历blockPoolScannerMap集合，取出每个块池ID，即bpid
        for (String bpid : blockPoolScannerMap.keySet()) {

        // 根据块池ID，即bpid，取出其对应BlockPoolSliceScanner实例的上次浏览时间t
          final long t = getBPScanner(bpid).getLastScanTime();

          // 如果t不为0，且如果块池ID为null，或者t小于lastScanTime，则将t赋值给lastScanTime，bpid赋值给nextBpId
          // 也就是计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId
          if (t != 0L) {
            if (bpid == null || t < lastScanTime) {
              lastScanTime =  t;
              nextBpId = bpid;
            }
          }
        }

        // nextBpId can still be null if no current log is found,
        // find nextBpId sequentially.

        // 如果对应块池ID，即nextBpId为null，则取比上次处理的块池currentBpId高的key作为nextBpId，
        // 如果还不能取出的话，那么取第一个块池ID，作为nextBpId
        if (nextBpId == null) {
          nextBpId = blockPoolScannerMap.higherKey(currentBpId);
          if (nextBpId == null) {
            nextBpId = blockPoolScannerMap.firstKey();
          }
        }

        // 如果nextBpId不为空，那么从blockPoolScannerMap中获取其对应BlockPoolSliceScanner实例返回
        if (nextBpId != null) {
          return getBPScanner(nextBpId);
        }
      }
    }

    // 记录warn日志，No block pool is up, going to wait，然后等待
    LOG.warn("No block pool is up, going to wait");

    try {
    // 线程休眠5s
      Thread.sleep(5000);
    } catch (InterruptedException ex) {
      LOG.warn("Received exception: " + ex);
      blockScannerThread.interrupt();
      return null;
    }
  }
  return null;
}

        它的主要作用就是寻找下一个块池ID以进行scan，其存在一个整体的while循环，循环的条件为如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前blockScannerThread线程没有被中断，循环内做以下处理：

 

        1、调用waitForInit()方法等待初始化；

        2、当前对象上使用synchronized进行同步，当blockPoolScannerMap大小大于0，即存在BlockPoolSliceScanner实例时，做以下处理：

               2.1、设定lastScanTime用于记录上次浏览时间，默认值为0；

               2.2、遍历blockPoolScannerMap集合，取出每个块池ID，即bpid，计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId：

                        2.2.1、根据块池ID，即bpid，取出其对应BlockPoolSliceScanner实例的上次浏览时间t；

                        2.2.2、如果t不为0，且如果块池ID为null，或者t小于lastScanTime，则将t赋值给lastScanTime，bpid赋值给nextBpId，也就是计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId；

               2.3、如果对应块池ID，即nextBpId为null，则取比上次处理的块池currentBpId高的key作为nextBpId，如果还不能取出的话，那么取第一个块池ID，作为nextBpId；

               2.4、如果nextBpId不为空，那么从blockPoolScannerMap中获取其对应BlockPoolSliceScanner实例返回；

        3、如果blockPoolScannerMap大小等于0，或者上述2找不到的话，记录warn日志，No block pool is up, going to wait，然后等待5s后继续下一轮循环；

        最后，实在找不到就返回null。

        可见，getNextBPScanner()方法优先选取最早处理过的块池，找不到的话再按照之前处理过的块池ID增长的顺序，找下一个块池ID，按照块池ID大小顺序到尾部的话，再折回取第一个。

        其中等待初始化的waitForInit()方法比较简单，代码如下：

 

 // Wait for at least one block pool to be up
 private void waitForInit() {

// 如果BlockPoolSliceScanner的个数小于数据节点所有BpOS个数，或者BlockPoolSliceScanner的个数小于1，一直等待
// BpOS你可以理解为DataNode上每个块池或命名空间对应的一个实例，它处理该命名空间到对应活跃或备份状态NameNode的心跳。
   while ((getBlockPoolSetSize() < datanode.getAllBpOs().length)
       || (getBlockPoolSetSize() < 1)) {
     try {

    // 线程休眠5s
       Thread.sleep(SLEEP_PERIOD_MS);
     } catch (InterruptedException e) {

    // 如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后返回
       blockScannerThread.interrupt();
       return;
     }
   }
 }

        它本质上是等所有块池都被上报至blockPoolScannerMap集合后，才认为已完成初始化，然后再挑选块池ID，否则线程休眠5s，继续等待。代码注释比较详细，这里不再赘述！

 

        获取到块池ID，并获取到其对应的块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner了，接下来就是调用bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，扫描该块池的数据块，并做数据块校验工作了。这方面的内容，请阅读《HDFS源码分析数据块校验之BlockPoolSliceScanner》一文，这里不再做介绍。

        到了这里，各位看官可能有个疑问，选取块池所依赖的blockPoolScannerMap集合中的数据是哪里来的呢？答案就在处理数据节点心跳的BPServiceActor线程中，在完成数据块汇报、处理来自名字节点NameNode的相关命令等操作后，有如下代码被执行：

 

// Now safe to start scanning the block pool.
// If it has already been started, this is a no-op.
// 现在可以安全地扫描块池，如果它已经启动，这是一个空操作。
if (dn.blockScanner != null) {
  dn.blockScanner.addBlockPool(bpos.getBlockPoolId());
}

        很简单，数据节点汇报数据块给名字节点，并执行来自名字节点的相关命令后，就可以通过数据节点DataNode中成员变量blockScanner的addBlockPool()方法，添加块池，代码如下：

 

 

 public synchronized void addBlockPool(String blockPoolId) {

// 如果blockPoolScannerMap集合中存在块池blockPoolId，直接返回
if (blockPoolScannerMap.get(blockPoolId) != null) {
     return;
   }

// 根据块池blockPoolId、数据节点datanode、存储dataset、配置信息conf等构造BlockPoolSliceScanner实例bpScanner
   BlockPoolSliceScanner bpScanner = new BlockPoolSliceScanner(blockPoolId,
       datanode, dataset, conf);

   // 将块池blockPoolId与bpScanner的映射关系存储到blockPoolScannerMap中
   blockPoolScannerMap.put(blockPoolId, bpScanner);

   // 记录日志信息
   LOG.info("Added bpid=" + blockPoolId + " to blockPoolScannerMap, new size="
       + blockPoolScannerMap.size());
 }

        逻辑很简单，首先需要看看blockPoolScannerMap集合中是否存在块池blockPoolId，存在即返回，否则根据块池blockPoolId、数据节点datanode、存储dataset、配置信息conf等构造BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，将块池blockPoolId与bpScanner的映射关系存储到blockPoolScannerMap中，最后记录日志信息。

        我们在上面也提到了如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，那么会调用removeBlockPool()方法，移除对应的块池，代码如下：

 

public synchronized void removeBlockPool(String blockPoolId) {

/ 根据块池blockPoolId，从blockPoolScannerMap中移除数据，并得到对应BlockPoolSliceScanner实例bpss
  BlockPoolSliceScanner bpss = blockPoolScannerMap.remove(blockPoolId);

  // 调用bpss的shutdown()方法，关闭bpss
  if (bpss != null) {
    bpss.shutdown();
  }

  // 记录日志信息
  LOG.info("Removed bpid="+blockPoolId+" from blockPoolScannerMap");
}

        代码很简单，不再赘述。

 

 

        总结

        DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程，它负责管理所有块池的数据块扫描工作。当数据节点DataNode发送心跳给名字节点NameNode进行数据块汇报并执行完返回的命令时，会在DataBlockScanner的内部集合blockPoolScannerMap中注册块池ID与为此新创建的BlockPoolSliceScanner对象的关系，然后DataBlockScanner内部线程blockScannerThread周期性的挑选块池currentBpId，并获取块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，继而调用其scanBlockPoolSlice()方法，扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验。块池选择的主要依据就是优先选择扫描时间最早的，也就是自上次扫描以来最长时间没有进行扫描的，按照这一依据选择不成功的话，则默认按照块池ID递增的顺序循环选取块池。