一、概要

這篇文章，給大家聊聊分布式文件系統HDFS在大量客戶端并發寫數據時，如何進行性能優化?

二、背景引入

先引入一個小的背景，假如多個客戶端同時要并發的寫Hadoop HDFS上的一個文件，這個事兒能成嗎?

明顯不可以接受啊，因為HDFS上的文件是不允許并發寫的，比如并發的追加一些數據什么。

所以HDFS里有一個機制，叫做文件契約機制。

也就是說，同一時間只能有一個客戶端獲取NameNode上面一個文件的契約，然后才可以寫入數據。

此時如果其他客戶端嘗試獲取文件契約的時候，就獲取不到，只能干等著。

通過這個機制，可以保證同一時間只有一個客戶端在寫一個文件。

在獲取到了文件契約之后，在寫文件的過程期間，那個客戶端需要開啟一個線程，不停的發送請求給NameNode進行文件續約，告訴NameNode：

• NameNode大哥，我還在寫文件啊，你給我一直保留那個契約好嗎?

而NameNode內部有一個專門的后臺線程，負責監控各個契約的續約時間。

如果某個契約很長時間沒續約了，此時就自動過期掉這個契約，讓別的客戶端來寫。

說了這么多，老規矩，給大家來一張圖，直觀的感受一下整個過程。

這個機制的優化對性能的提升是相當有幫助的，因為正常來說，過期的契約肯定還是占少數，所以壓根兒不用每次都遍歷所有的契約來檢查是否過期。

我們只需要檢查續約時間最舊的那幾個契約就可以了，如果一個契約過期了，那么就刪掉那個契約，然后再檢查第二舊的契約好了。以此類推。

通過這個TreeSet排序 + 優先檢查最舊契約的機制，有效的將大規模集群下的契約監控機制的性能提升至少10倍以上，這種思想是非常值得我們學習和借鑒的。

給大家稍微引申一下，在Spring Cloud微服務架構中，Eureka作為注冊中心其實也有續約檢查的機制，跟Hadoop是類似的。

但是在Eureka中就沒有實現類似的續約優化機制，而是暴力的每一輪都遍歷所有的服務實例的續約時間。

如果你面對的是一個大規模部署的微服務系統呢，情況就不妙了!

部署了幾十萬臺機器的大規模系統，有幾十萬個服務實例的續約信息駐留在Eureka的內存中，難道每隔幾秒鐘都要遍歷幾十萬個服務實例的續約信息嗎?

最后給大家提一句，優秀的開源項目，蘊含著很多優秀的設計思想。多看各種優秀開源項目的源碼，是短時間內快速、大幅度提升一個人的技術功底和技術水平的方式，大家不妨嘗試一下。

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標題網址：http://www.js-pz168.com/news8/97958.html

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