后端分布式系列」前面關於 HDFS 的一些文章介紹了它的整體架構和一些關鍵部件的設計實現要點。
我們知道 HDFS 最早是根據 GFS（Google File System）的論文概念模型來設計實現的。
然后呢，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文件同一個時刻只允許一個客戶端寫入或追加。
而 GFS 則允許同一時刻多個客戶端並發寫入或追加同一文件。
允許並發寫入帶來了更復雜的一致性問題。
多個客戶端並發寫入時，它們之間的順序是無法保證的，同一個客戶端連續追加成功的多個記錄也可能被打斷。
這意味着一個客戶端在連續寫入文件數據時，它的數據最終在文件中的分布可能是不連續的。
所謂一致性就是，對同一個文件，所有的客戶端看到的數據是一致的，不管它們是從哪個副本讀取的。
如果允許多個客戶端同時寫一個文件，怎么保證寫入數據在多個副本間一致？
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，寫入完成后數據將保持最終一致。
而對多個客戶端而言，就必須讓所有同時寫入的客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數據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，這樣就保障了全局順序一致性。
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。
如下圖，我們詳細描述下這個過程。
- 客戶端請求 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。 - Master 返回客戶端主副本和次副本的位置信息。
客戶端緩存這些信息以備將來使用。
客戶端以后不再需要聯系 Master，除非主副本所在 chunkserver 不可用或返回租約過期了。 - 客戶端選擇最優的網絡順序推送數據，chunkserver 將數據先緩存在內部的 LRU 緩存中。
GFS 中采用數據流和控制流分離的方法，從而能夠基於網絡拓撲結構更好地調度數據流的傳輸。 - 一旦所有的副本確認收到了數據，客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列號來確定最終的寫入順序。 - 主副本轉發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。
- 次副本寫完后向主副本應答確認操作完成。
- 最后主副本應答客戶端，若任意副本寫入過程中出現錯誤，將報告給客戶端，由客戶端發起重試。
GFS 和 HDFS 的寫入流程都采用了流水線方式，但 HDFS 沒有分離數據流和控制流。
HDFS 的數據流水線寫入在網絡上的傳輸順序與最終寫入文件的順序一致。
而 GFS 數據在網絡上的傳輸順序與最終寫入文件的順序可能不一致。
GFS 在支持並發寫入和優化網絡數據傳輸方面做出了最佳的折衷。
總結
GFS 的論文發表於 2003 年，后來大部分的分布式文件系統設計實現或多或少都參考了 GFS 的設計思路。
而 HDFS 算是開源分布式文件系統中最完整實現了 GFS 論文中的概念模型。
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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