後端分布式系列：分布式儲存－HDFS 與 GFS 的設計差異

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「後端分布式系列」前面關於 HDFS 的一些文章介紹了它的整體架構和一些關鍵組件的設計實現要點。
我們知道 HDFS 最早是根據 GFS（Google File System）的論文概念性模型來設計實現的。
然後呢，我就去把 GFS 的原始論文找出來仔細看了遍，GFS 的整體架構圖如下：

HDFS 參照了它所以大部分架構設計概念是類似的，比如 HDFS NameNode 相當於 GFS Master，HDFS DataNode 相當於 GFS chunkserver。
但還有些細節不同的地方，所以本文主要分析下不同的地方。

寫入模型

HDFS 在考慮寫入模型時做了一個簡化，就是同一時刻只允許一個寫入者或追加者。
在這個模型下同一個檔案同一個時刻只允許一個用戶端寫入或追加。
而 GFS 則允許同一時刻多個用戶端並發寫入或追加同一檔案。

允許並發寫入帶來了更複雜的一致性問題。
多個用戶端並發寫入時，它們之間的順序是無法保證的，同一個用戶端連續追加成功的多個記錄也可能被打斷。
這意味著一個用戶端在連續寫入檔案資料時，它的資料最終在檔案中的分布可能是不連續的。

所謂一致性就是，對同一個檔案，所有的用戶端看到的資料是一致的，不管它們是從哪個副本讀取的。
如果允許多個用戶端同時寫一個檔案，怎麼保證寫入資料在多個副本間一致？
我們前面講 HDFS 時它只允許一個寫入者按流水線方式寫入多個副本，寫入順序一致，寫入完成後資料將保持最終一致。
而對多個用戶端而言，就必須讓所有同時寫入的用戶端按同一種流水線方式去寫入，才可能保證寫入順序一致。
這個寫入流程我們下一節詳細分析。

寫入流程

GFS 使用租約機制來保障在跨多個副本的資料寫入中保持順序一致性。
GFS Master 將 chunk 租約發放給其中一個副本，這個副本我們就稱為主副本，其他副本稱為次副本。
由主副本來確定一個針對該 chunk 的寫入順序，次副本則遵守這個順序，這樣就保障了全域順序一致性。
chunk 租約機制的設計主要是為了減輕 Master 的負擔，由主副本所在的 chunkserver 來承擔流水線順序的安排。
如，我們詳細描述下這個過程。

1. 用戶端請求 Master 詢問哪個 chunkserver 持有租約以及其他副本的位置。
   如果沒有 chunkserver 持有租約，說明該 chunk 最近沒有寫操作。
   Master 則選擇將租約授權給其中一台 chunkserver。
2. Master 返回用戶端主副本和次副本的位置資訊。
   用戶端緩衝這些資訊以備將來使用。
   用戶端以後不再需要聯絡 Master，除非主副本所在 chunkserver 不可用或返回租約到期了。
3. 用戶端選擇最優的網路順序推送資料，chunkserver 將資料先緩衝在內部的 LRU 緩衝中。
   GFS 中採用資料流和控制流程分離的方法，從而能夠基於網路拓撲結構更好地調度資料流的傳輸。
4. 一旦所有的副本確認收到了資料，用戶端將發送一個寫請求控制命令到主副本。
   由主副本分配連續的序號來確定最終的寫入順序。
5. 主副本轉寄寫請求到所有次副本，次副本按主副本安排的順序執行寫入操作。
6. 次副本寫完後向主副本應答確認操作完成。
7. 最後主副本應答用戶端，若任意副本寫入過程中出現錯誤，將報告給用戶端，由用戶端發起重試。

GFS 和 HDFS 的寫入流程都採用了流水線方式，但 HDFS 沒有分離資料流和控制流程。
HDFS 的資料流水線寫入在網路上的傳輸順序與最終寫入檔案的順序一致。
而 GFS 資料在網路上的傳輸順序與最終寫入檔案的順序可能不一致。
GFS 在支援並發寫入和最佳化網路資料轉送方面做出了最佳的折衷。

總結

GFS 的論文發表於 2003 年，後來大部分的Distributed File System設計實現或多或少都參考了 GFS 的設計思路。
而 HDFS 算是開源Distributed File System中最完整實現了 GFS 論文中的概念性模型。
但 HDFS 依然簡化了 GFS 中關於並發寫的思路，本文就兩者的寫入模型和過程做了一些對比說明，並希望引發一些思考。

參考

[1] Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung. The Google File System
[2] Hadoop Documentation. HDFS Architecture.
[3] Robert Chansler, Hairong Kuang, Sanjay Radia, Konstantin Shvachko, and Suresh Srinivas. The Hadoop Distributed File System
[4] Tom White. Hadoop: The Definitive Guide. O’Reilly Media(2012-05), pp 94-96
[5] Yongjun Zhang. Understanding HDFS Recovery Processes
[6] Hairong?Kuang,?Konstantin?Shvachko,?Nicholas?Sze,?Sanjay?Radia,? Robert?Chansler?, Yahoo!?HDFS?team? Design Specification: Append/Hflush/Read?Design?
[7] HDFSteam. Design Specification: HDFS Append and Truncates

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