目錄
- 一、寫在前面
- 二、原始的檔案上傳方案
- 三、HDFS對大檔案上傳的性能優化
- （1）Chunk緩沖機制
- （2）Packet資料包機制
- （3）記憶體隊列異步發送機制
- 四、總結
一、寫在前面
上一篇文章，我們聊了一下Hadoop中的NameNode裡的edits log寫機制。
主要分析了edits log寫入磁盤和網絡的時候，是如何通過分段加鎖以及雙緩沖的機制，大幅度提升了多線程并發寫edits log的吞吐量，進而支援高并發的通路。
如果沒看那篇文章的同學，可以回看一下：放幾十億資料的系統還能抗每秒上萬并發，牛不牛？
這篇文章，我們來看看，Hadoop的HDFS分布式檔案系統的檔案上傳的性能優化。
首先，我們還是通過一張圖來回顧一下檔案上傳的大概的原理。
由上圖所示，檔案上傳的原理，其實說出來也簡單。
比如有個TB級的大檔案，太大了，HDFS用戶端會給拆成很多block，一個block就是128MB。
這個HDFS用戶端你可以了解為是雲盤系統、日志采集系統之類的東西。
比如有人上傳一個1TB的大檔案到網盤，或者是上傳個1TB的大日志檔案。
然後，HDFS用戶端把一個一個的block上傳到第一個DataNode
第一個DataNode會把這個block複制一份，做一個副本發送給第二個DataNode。
第二個DataNode發送一個block副本到第三個DataNode。
是以你會發現，一個block有3個副本，分布在三台機器上。任何一台機器當機，資料是不會丢失的。
最後，一個TB級大檔案就被拆散成了N多個MB級的小檔案存放在很多台機器上了，這不就是分布式存儲麼？
二、原始的檔案上傳方案
今天要讨論的問題，就是那個HDFS用戶端上傳TB級大檔案的時候，到底是怎麼上傳呢？
我們先來考慮一下，如果用一個比較原始的方式來上傳，應該怎麼做？
大概能想到的是下面這個圖裡的樣子。
很多java的初學者，估計都知道這樣來上傳檔案，其實無非就是不停的從本地磁盤檔案用輸入流讀取資料，讀到一點，就立馬通過網絡的輸出流寫到DataNode裡去。
上面這種流程圖的代碼，估計剛畢業的同學都可以立馬寫出來。因為對檔案的輸入流最多就是個FileInputStream。
而對DataNode的輸出流，最多就是個Socket傳回的OutputStream。
然後中間找一個小的記憶體byte[]數組，進行流對拷就行了，從本地檔案讀一點資料，就給DataNode發一點資料。
但是如果你要這麼弄，那性能真是極其的低下了，網絡通信講究的是适當頻率，每次batch批量發送，你得讀一大批資料，通過網絡通信發一批資料。
不能說讀一點點資料，就立馬來一次網絡通信，就發出去這一點點的資料。
如果按照上面這種原始的方式，絕對會導緻網絡通信效率極其低下，大檔案上傳性能很差。
為什麼這麼說呢？
相當于你可能剛讀出來幾百個位元組的資料，立馬就寫網絡，卡頓個比如幾百毫秒。
然後再讀下一批幾百個位元組的資料，再寫網絡卡頓個幾百毫秒，這個性能很差，在工業級的大規模分布式系統中，是無法容忍的。
三、HDFS對大檔案上傳的性能優化
好，看完了原始的檔案上傳，那麼我們來看看，Hadoop中的大檔案上傳是如何優化性能的呢？一起來看看下面那張圖。
首先你需要自己建立一個針對本地TB級磁盤檔案的輸入流。
然後讀到資料之後立馬寫入HDFS提供的FSDataOutputStream輸出流。
這個FSDataOutputStream輸出流在幹啥？
大家覺得他會天真的立馬把資料通過網絡傳輸寫給DataNode嗎？
答案當然是否定的了！這麼幹的話，不就跟之前的那種方式一樣了！
1. Chunk緩沖機制
首先，資料會被寫入一個chunk緩沖數組，這個chunk是一個512位元組大小的資料片段，你可以這麼來了解。
然後這個緩沖數組可以容納多個chunk大小的資料在裡面緩沖。
光是這個緩沖，首先就可以讓用戶端快速的寫入資料了，不至于說幾百位元組就要進行一次網絡傳輸，想一想，是不是這樣？
2. Packet資料包機制
接着，當chunk緩沖數組都寫滿了之後，就會把這個chunk緩沖數組進行一下chunk切割，切割為一個一個的chunk，一個chunk是一個資料片段。
然後多個chunk會直接一次性寫入另外一個記憶體緩沖資料結構，就是Packet資料包。
一個Packet資料包，設計為可以容納127個chunk，大小大緻為64mb。是以說大量的chunk會不斷的寫入Packet資料包的記憶體緩沖中。
通過這個Packet資料包機制的設計，又可以在記憶體中容納大量的資料，進一步避免了頻繁的網絡傳輸影響性能。
3. 記憶體隊列異步發送機制
當一個Packet被塞滿了chunk之後，就會将這個Packet放入一個記憶體隊列來進行排隊。
然後有一個DataStreamer線程會不斷的擷取隊列中的Packet資料包，通過網絡傳輸直接寫一個Packet資料包給DataNode。
如果一個Block預設是128mb的話，那麼一個Block預設會對應兩個Packet資料包，每個Packet資料包是64MB。
也就是說，傳送兩個Packet資料包給DataNode之後，就會發一個通知說，一個Block的資料都傳輸完畢。
這樣DataNode就知道自己收到一個Block了，裡面包含了人家發送過來的兩個Packet資料包。
四、總結
OK，大家看完了上面的那個圖以及Hadoop采取的大檔案上傳機制，是不是感覺設計的很巧妙？
說白了，工業級的大規模分布式系統，都不會采取特别簡單的代碼和模式，那樣性能很低下。
這裡都有大量的并發優化、網絡IO優化、記憶體優化、磁盤讀寫優化的架構設計、生産方案在裡面。
是以大家觀察上面那個圖，HDFS用戶端可以快速的将tb級大檔案的資料讀出來，然後快速的交給HDFS的輸出流寫入記憶體。
基于記憶體裡的chunk緩沖機制、packet資料包機制、記憶體隊列異步發送機制。絕對不會有任何網絡傳輸的卡頓，導緻大檔案的上傳速度變慢。
反而通過上述幾種機制，可以上百倍的提升一個TB級大檔案的上傳性能。
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