大数据处理之如何确保断电不丢数据
问题导读1.HDFS中sync()，hflush()和hsync()的差别是什么？
2.hsync()如何保证断电数据不会丢失？
3.hsync()的实现本质是什么？
4.对于不同机器的hsync()测试，时间不同原因是什么？
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在Hadoop 2.0.2-alpha之前，HDFS在机器断电或意外崩溃的情况下，有可能出现正在写的数据丢失的问题。而发布的CDH4中HDFS在Client端提供了hsync()的方法调用(HDFS-744)，从而保证在机器崩溃或意外断电的情况下，数据不会丢失。这篇文件将围绕这个新的接口对其实现细节进行简单的分析，从而希望找出一种合理使用hsync()的策略，避免重要数据丢失。
HDFS中sync()，hflush()和hsync()的差别在hsync()之前，HDFS就已经提供了sync()和hflush()的调用，单从方法的名称上看，很难分辨这三个方法之间的区别。咱们先从这几个方法之间的差别介绍起。
在HDFS中，调用hflush()会将Client端buffer中的存放数据更新到Datanode端，直到收到所有Datanode的ack响应时结束调用。这样可保证在hflush()调用结束时，所有的Client端都可以读到一致的数据。HDFS中的sync()本质也是调用hflush()。
hsync()则是除了确保会将Client端buffer中的存放数据更新到Datanode端外，还会确保Datanode端的数据更新到物理磁盘上，这样在hsync()调用结束后，即使Datanode所在的机器意外断电，数据并不会因此丢失。而hflush()在机器意外断电的情况下却有可能丢失数据，因为Client端传给Datanode的数据可能存在于Datanode的cache中，并未持久化到磁盘上。下图描述了从Client发起一次写请求后，在HDFS中的数据包传递的流程。
hsync()的实现本质hsync()执行时，实际上会在对应Datanode的机器上产生一个fsync的系统调用，从而将内存中的相关文件的数据更新到磁盘。
Client端执行hsync时，Datanode端会识别到Client发送过来的数据包中的syncBlock_字段为true，从而判定需要将内存中的数据更新到磁盘。此时会在BlockReceiver.java的flushOrSync()中执行如下语句：
((FileOutputStream)cout).getChannel().force(true);
而FileChannel的force(boolean metadata)方法在JDK中，底层为于FileDispatcherImpl.c中调用fsync或fdatasync。metadata为true时执行fsync，为false时执行fdatasync。
Java_sun_nio_ch_FileDispatcherImpl_force0(JNIEnv *env, jobject this,
jobject fdo, jboolean md)
{
jint fd = fdval(env, fdo);
int result = 0;
if (md == JNI_FALSE) {
result = fdatasync(fd);
} else {
result = fsync(fd);
}
return handle(env, result, "Force failed");
}
当Datanode将数据持久化到磁盘上后，会发ack响应给Client端。当收到所有Datanode的ack响应时，hsync()的调用结束。
值得注意的是，fsync或fdatasync本身是一个非常耗时的调用，因为磁盘的读写速度远低于内存的读写速度。在不调用fsync或fdatasync的情况下，数据可能保存在各级cache中。
最开始笔者在测hsync()的读写性能时，发现不同机器上测试结果hsync()耗时差别巨大，有的集群平均调用耗时为4ms，而有的集群平均调用耗时则需25ms。后来在公司各位大神的点拨下才意识到是跟Linux文件系统的机制有关。在这种情况下，只有一探Linux相关部分的源码才能解开心中的疑惑，下面这节就将从更底层的角度来解析与hsync()密切相关的系统调用fsync及fdatasync方法。
fsync和fdatasync的大致实现过程
对ext4格式的文件系统来说，fsync和fdatasync方法的实现代码位于fs/ext4/fsync.c这个文件中。在追加写文件的情况下，fsync和fdatasync的流程几乎一致，因为对HDFS的写操作基本都是追加写，下面我们只讨论追加写文件下的情景。ext4格式的文件系统中布局大致如下：
Group 0 PaddingSuper BlockGroup DescriptorsReserved GDT Blocks DataData Block Bitmapinode Bitmapinode TableData Blocks
1024 bytes1 blockmany blocksmany blocks1 block1 blockmany blockmany more blocks
在我们追加写文件时，涉及到修改的有DataBlock BitMap、inode BitMap、inode Table、Data Blocks。但从代码中来看，实际上对文件的追加会被合并成两次写(这里是指逻辑意义上的两次写，实际在从系统Cache刷新到磁盘时，读写操作会被再次合并)，第一次为写DataBlock和DataBlock Bitmap，第二次为写inode BitMap和更新inode BitMap中的inode。ext4为了支持更大的容量，使用了extend tree来实现块映射。在追加文件的情况下，fsync和fdatasync除了更新inode中的extend tree外，还会更新inode中文件大小，块计数这些metadata。对fsync来说，还会修改inode中的文件修改时间、文件访问时间（在mount选项不含noatime的情况下）和inode修改时间。
写障碍和Disk Cache的影响
在了解了fsync()和fdatasync()方法会对文件系统进行的改动后，离找出之前为什么在不同集群上hsync()的调用平均耗时的原因仍还有一段距离。这时我发现了不同的磁盘挂载选项会影响到fsync()和fdatasync()的执行时间，进而确定是写障碍和Disk Cache在搞怪。下面这节就将分析写障碍和Disk Cache对hsync()方法调用耗时的影响。
由于市面上大部分的磁盘都是带Disk Cache的，这导致在不开启写障碍的情况下，机器意外断电可能会对其造成metadata的不一致。对ext4这种journal文件系统来说，journal写入一个事务后，会对metadata进行更新，更新完成后会将该事务标记从未执行修改为完成。举个例子，加入我们要创建并写一个文件，那么在journal中可能会产生三个事务。那么创建并写一个文件的执行流程如下：
在磁盘没有Disk Cache的情况下，即时机器意外断电，那么重启自检时，可通过journal中最后事务的状态来对metadata进行重新执行修复或者废弃该事务。从而保证了metadata的一致性。但在磁盘有Disk Cache的情况下，IO事件会当数据写到Disk Cache中就响应完成。虽然journal按上图的流程进行执行，但是执行完成后这些数据仍可能有部分并未持久化到磁盘上。假如在执行第6个步骤的时候机器意外断电，同时第4个步骤中的数据暂未更新到磁盘，而第1，2，3，5个步骤的数据已经同步到磁盘的话。这时机器重启自检时，由于第5个步骤中journal的执行状态为未完成，会重新执行第6个步骤一次。但第6个步骤对metadata的修改是建立在第4个步骤已经完成的基础之上的，由于第4个步骤并未持久化到磁盘，所以重新执行第6个步骤时会发生异常，造成metadata的错误。
Linux中为了避免这一情况，可以在ext4的mount选项中加barrier=1,data=ordered开启写障碍，来确保数据持久化到磁盘的顺序。在写障碍前的数据会先于写障碍后的数据刷新到磁盘，Linux会在journal的事务写到Disk Cache中后放置一个写障碍。这样journal的事务位于写障碍之前，而对应的metadata的修改数据位于写障碍之后。避免了Disk Cache中合并IO时，对读写操作进行重排序后，由于读写操作执行顺序的改变而造成意外断电后metadata无法修复的情况。
关闭写障碍，即ext4的mount选项为barrier=0时，除了有可能造成在机器断电或异常崩溃重启后metadata错误外，fsync和fdatasync的调用还会在数据更新到Disk Cache时就返回，而非等到数据刷新到磁盘上后才结束调用。因为在不开写障碍的情况下，Linux会将此时的磁盘当做没有Disk Cache的磁盘来处理，当数据只是更新到Disk Cache，就会认为该IO操作已完成，这也正是前文中提到的不同集群上hsync()的平均调用时长差别巨大的原因。所以关闭写障碍的情况下，调用fsync或fdatasync并不能确保数据在机器断电或异常崩溃时不丢失。
Disk Cache的存在可以提高磁盘每秒的吞吐量，通过重排序IO，尽量将IO读写变成顺序读写提高速率，同时减少文件系统碎片。而通过开启写障碍，可避免意外断电情形下metadata异常，同时确保调用fsync或fdatasync时Disk Cache中的数据持久到磁盘。
开启journal的影响
除了写障碍和Disk Cache会影响到hsync()的调用时长外，Datanode上文件系统有没有打开journal也是影响因素之一。关闭journal的情况下可以减少hsync()的调用时长。
在不开启journal的情况下，调用fsync或fdatasync主要是由generic_file_fsync这个方法来实现将数据刷新到磁盘。在追加写文件的情况下，不论是fsync还是fdatasync，在generic_file_fsync这个方法中都会先更新Data Block数据，再更新inode数据。如果执行fsync或fdatasync的文件为新创建的文件，在不开启journal的情况下，还会在更新完文件的inode后，更新该文件的父结点的Data Block和inode。
而开启journal的情况下，调用fsync或fdatasync会先写Data Block，然后提交journal的事务。虽然调用fsync或fdatasync是指定对某个文件进行操作，但在ext4中，整个文件系统只有一个journal文件，提交journal的修改事务时会将整个文件系统的metadata的修改事务一并提交。在文件系统写入操作频繁时，这一步操作会比较耗时。
fsync及fdatasync耗时测试
测试使用的代码如下：代码中以追加的方式向一个已存在的文件写入4k数据，4k刚好为内存页和磁盘块的大小。下面分别以几种模式来测试fsync和fdatasync的耗时。
#define BLOCK_LEN 1024
static long long microseconds(void) {
struct timeval tv;
long long mst;
gettimeofday(&tv, NULL);
mst = ((long long)tv.tv_sec) * 1000000;
mst += tv.tv_usec;
return mst;
}
int main(void) {
int block = open("./block", O_WRONLY|O_APPEND, 0644);
long long block_start, block_end, fdatasync_time, fsync_time;
char block_buf;
int i = 0;
for(i = 0; i < BLOCK_LEN; i++){
block_buf = i % 50;
}
if (write(block, block_buf, BLOCK_LEN) == -1) {
perror("write");
exit(1);
}
block_start = microseconds();
fdatasync(block);
block_end = microseconds();
fdatasync_time = block_end - block_start;
if (write(block, block_buf, BLOCK_LEN) == -1) {
perror("write");
exit(1);
}
block_start = microseconds();
fsync(block);
block_end = microseconds();
fsync_time = block_end - block_start;
printf("fdatasync spent: %lld, fsync spent: %lld\n",
fdatasync_time,
fsync_time);
close(block);
exit(0);
}
测试准备
[*]文件系统：ext4
[*]操作系统内核：Linux 2.6.18-164.el5
[*]硬盘型号：WDC WD1003FBYX-1 1V02，SCSI接口
[*]通过sdparm–set=WCE /dev/sdx开启Disk Write Cache，sdparm–clear=WCE /dev/sdx关闭Disk Write Cache
[*]通过barrier=1,data=ordered开启写障碍，barrier=0关闭写障碍
[*]通过tune4fs-O has_journal /dev/sdxx开启Journal，tune4fs-O ^has_journal /dev/sdxx关闭Journal
关闭Disk Cache，关闭Journal
类型耗时（微秒）
fdatasync8368
fsync8320
Devicewrqm/sw/swkB/savgrq-szavgqu-szawaitsvctm%util
sdi0.00120.00480.008.001.008.338.33100.00
可以看到，iostat为8ms，对inode、Data Block、inode Bitmap、DataBlock Bitmap的数据更新合并为了一次写操作。
关闭Disk Cache，开启Journal
类型耗时（微秒）
fdatasync33534
fsync33408
Devicewrqm/sw/swkB/savgrq-szavgqu-szawaitsvctm%util
sdi37.0074.00444.0011.951.2216.1513.3299.90
通过使用blktrace跟踪对磁盘块的读写，发现此处写journal会比较耗时，下面的记录为fsync过程中对磁盘发送的写操作，已预处理掉了大部分不重要的信息，可以看到，后面三条记录都是journal的写操作（通过此处kjournald的进程id为3001来识别）。
0,01310.0000000008835AW2855185 + 8 <- (8,129) 2855184
0,0450.0003130013001AW973352281 + 8 <- (8,129) 973352280
0,0410.0003053253001AW973352273 + 8 <- (8,129) 973352272
0,04120.0147803573001AWS973352289 + 8 <- (8,129) 973352288
开启Disk Cache，开启写障碍，开启Journal
类型耗时（微秒）
fdatasync23759
fsync25006
从结果可以看到，Disk Cache的开启可以合并更多IO，从而减少耗时。
值得注意的是，在开启Disk Cache时，iostat的await是按照从内存写完到Disk Cache中来统计耗时，并非是按照写到磁盘上来计时，所以此种情况下iostat的await参数会比较小，并无参考意义。
小结
从这次测试结果可以看到，虽然CDH4提供了hsync()方法，但是若我们对每次写操作都执行hsync()，会严重加剧磁盘的写延迟。通过一些策略，比方说定期执行hsync()或当存在于Cache中的数据达到一定数目时，执行hsync()会是更可行的方案，从而尽量减少机器意外断电所带来的影响。
谢谢楼主分享。
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