HDFS3源码分析之Client写流程(一)

(Updated: )
云存储
hdfs, 写入, 分布式, 文件系统

HDFS读流程之后, 继续阅读源码的写入流程, 大部分情况, 写入要比读取要复杂许多的(因为有错误恢复和追加写), 所以需要细心记录梳理

同样, 写入部分的源码也分Client, Namenode和Datanode三个部分来看, 先看看整体和Client的部分.

PS: 最后会做个串联全部写的Slide, 经过”总-分-总”的流程之后, 才能真正的把HDFS的写流程弄清楚

0x00. 整体流程

阅读写源码前, 也需要先清楚读开始提到的几个基本概念, 会经常用到, 这里不再复述, 之后讲技术内容, 尽量都会先提供一个自己参考/重画的概览图(总结), 先有个总体的了解, 再说具体(代码)细节.

同样先给一个我重画之后的写整体流程图,如下所示: (附原高清图地址, 有问题欢迎随时联系更新)

hdfs-write

其中客户端核心在create() 和write() 两个API调用中, 大体步骤如下:

  1. 新写一个文件, 先调用create() 方法底层去给NN发一个RPC请求, NN收到请求后会在FS的目录树对应路径添加一个空的新文件, 然后记在editLog, 创建完成后返回FSDataOutputStream , 它调用DFSOutputStream 写数据
  2. 有了输出流对象之后, 核心就是调用write()方法, 在①中只是单纯创建空文件, 这里再开始申请新的数据块, 以及传输管道, 成功后会返回这个块的所有DN节点信息.
  3. 通过传输管道把要写入的数据切分为一个个packet(约64K)大小发送, 然后在多个DN节点之间依次顺序传输, 然后逆序返回ACK确认写成功, 最后客户端接收到正常ACK, 表示当前packet发送成功
    • 如果DN接收完文件所有packet, 则会向NN汇报当前block信息
    • 如果写满了一个block, client会接着再申请一个新的block, 直到所有数据传输完成
  4. 最后关闭流的时候, 送complete()-rpc 给NN提交文件的所有block, 确认DN已都完成块汇报后, NN确认当前文件写完成.

0x01. 代码例子

接着来看常见的写数据的Client-API使用代码:

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FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ip:port"), new Configuration());
// 1.创建路径空文件,返回输出流
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/test/writeFile"));

/* 2. 执行写入操作. */
outputStream.write(new byte[4609]); // 4608是默认输出流内部buffer大小

// 也可用封装的API,直接写字符串更易用,底下调用write(int ch)
outputStream.writeBytes("Test write data");

// 3. 关闭流完成文件
outputStream.close();

可以看到, 类似读取流程, 从Client-API 层面来看是很简单的, 细节和对应发送的RPC都隐藏在封装下面. 接着看看

0x02. 写入准备

A. 整体流程

沿着刚才的大流程, 我们分几个部分一个个来说, 先来看看第一步的fs.create(path)的整体流程. 核心就是发RPC获得新文件初始化两个对象, 比较简单:

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B. 代码细节

备注: 为方便阅读, 所有方法抛出的IO异常都被默认略去, 所有日志打印/Trace都被省略, 低关联调用简化, 参数值均为HDFS3默认官方参数

FileSystem是我们程序的入口, 它有许多create() 方法的重载, 只传入一个Path 对象, 实际已经带了一系列的默认参数, 实际调用如下:

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/* 注意: 
 * HDFS许多参数默认值可能是代码早些时候固定的, 它采用更新配置文件的默认值的方式
 * 使程序优先读配置文件的默认值, 从而达到更新配置的效果, 所以参数默认值以配置文件为准
 */
public abstract FSDataOutputStream create(Path f, FsPermission permission, // 文件权限
                                          boolean overwrite, // 默认true (覆盖写)
                                          int bufferSize, // 内部缓存区大小, 默认4096字节
                                          short replication, // 代码默认1, 配置文件默认3
                                          long blockSize, // 代码32MB, 配置默认128MB
                                          Progressable progress); // 默认null

  // 然后它的实现我们一般用DistributedFileSystem, 它具体实现如下
  @Override
  public FSDataOutputStream create(final Path f, params...) {
    Path absF = fixRelativePart(f);
      
    // 这里用了一个LinkResolver对象处理可能的软链,并做一个通用封装和重试
    return new FileSystemLinkResolver<FSDataOutputStream>() {
      @Override
      public FSDataOutputStream doCall(final Path p) {
        // 核心在这通过DFSClient.create传入入参们,返回输出流 (详见后)
        final DFSOutputStream dfsos = dfs.create(params...);
        return dfs.createWrappedOutputStream(dfsos, statistics); // 返回HdfsDataOutputStream
      }
      @Override
      public FSDataOutputStream next(final FileSystem fs, final Path p) {
        return fs.create(params...);
      }}.resolve(this, absF);
  }

// 对应上面的dfs.create, 这里仍做了层封装
public DFSOutputStream create(params..., // 之前介绍过的参数
                              InetSocketAddress[] favoredNodes, // NN首选节点列表,默认空
                              String ecPolicyName) { // EC策略设置,默认空
    final FsPermission masked = applyUMask(permission);
    // 1.这里跳转的创建的底层调用
    final DFSOutputStream result = DFSOutputStream.newStreamForCreate(this, allParams...);
    
    // 2.这里开始注册获得文件的租约(拥有者)
    beginFileLease(result.getFileId(), result); // inodeId -> stream
    return result;
  }

static DFSOutputStream newStreamForCreate(DFSClient dfsClient, params...) {
  try {
      HdfsFileStatus stat = null;
      
      // create时,仅当抛出retry异常才重试,最多9次
      boolean shouldRetry = true;
      int retryCount = CREATE_RETRY_COUNT; // 默认10
      while (shouldRetry) {
        shouldRetry = false;
        try {
          // (关键)调ClientProtocol发RPC给NN, 成功则跳出循环返回申请文件の状态信息
          stat = dfsClient.namenode.create(params..);
          break;
        } catch (RemoteException re) {
          IOException e = re.unwrapRemoteException(exceptions...);
          if (e instanceof RetryStartFileException) {
            if (retryCount > 0) {
              shouldRetry = true;
              retryCount--;
            } else {
              throwExcp("Too many retries because of encryption zone operations", e);
            }} else throw e; // 非retryStart(短时间)异常直接抛出不重试.
        }}}
      final DFSOutputStream out;
      /* 分是否使用EC特性, 初始化两个对象:
       * 1.输出流 2.DataStreamer
       */
      if(stat.getErasureCodingPolicy() != null) {
        // EC下创建List<StripedDataStreamer>特性是:
        // 会选一个发速最快的streamer与NN发RPC, 然后通知其他的streamer结果
        out = new DFSStripedOutputStream(params...); // EC专用输出流
      } else {
        // 默认无EC,会通过params创建DataStreamer, 然后初始化Packet
        out = new DFSOutputStream(params...);
      }
    
      // 带sync锁启动streamer线程, 不过这里为何要加锁? (何时关闭?)
      out.getStreamer().start();
      return out;
    }
  }

/* 细节补充:
 * 在初始化DFSOutputStream的时候会初始一个重要对象 -- Packet(传输载体)
 * Packet由 "header + checkSums + data" 三个模块组成
 * 备注默认值: packetSizeMax = 65536B = 64K, chunkDataSize = 512B, checkSumSize = 4B
 * 注意: 不同版本packet的成员个数 & 计算方式略有区别, 但整体差不多 (下面是V3.1.2的)
 *       可通过设置日志级别为DEBUG, 输出当前的几个数值(别猜)
 */
protected void computePacketChunkSize(int psize, int csize) {
    // 则 bodySize = 65536 - ((4+2) + (9+9+2+5+2)) = 65503 (字节)
    final int bodySize = psize - (PKT_LENGTHS_LEN + MAX_PROTO_SIZE); // 27B详见protobuf计算方式
    // chunkSize = 512 + 4 = 516 byte (也就是说上传1个512字节的文件, 实际占516字节)
    final int chunkSize = csize + getChecksumSize();
    // Packet内可容纳校验块(校验和+数据)个数 = 65503 / 516 = 126 (个)
    chunksPerPacket = Math.max(bodySize / chunkSize, 1);
    // 理论packet64K,实际大小 = 516 * 126 = 65016 (63.5K)
    packetSize = chunkSize * chunksPerPacket;
  }

这是HDFS3.1.2的Packet完整结构的图 (基于低版图修改, 低版个数和数值略有差别) :

hdfsPacket01

附一下Packet的几个核心成员的默认值和含义:

名称 数值 (默认) 含义
psize 65536B (64K) packetSizeMax的意思. 理论上可达65536B (64K)
csize 512B 每个chunk数据域的大小
checkSumSize 4B 每个chunk校验域的大小
chunkSize 516B 一个完整的chunk的大小 ( 数据域+ 校验域)
PKT_LENGTHS_LEN 6B PacketLength和HeaderLength之和 –> 4 + 2
MAX_PROTO_SIZE 27B packet头中走protobuf序列化的最大占用(详见后文)
bodySize 65503B 一个packet的数据域部分最大值 (也称packet data)
chunksPerPacket 126 每个packet可以承载多少个校验块(低版127个)
packetSize 65016 这是当前实际传输时每个packet的大小, 约63.5K

经过上面的层层追溯, 从顶层FileSystem.create 到最后发送RPC请求, 以及初始化DataStreamer 这个后续传输数据的关键对象的脉络就很清楚了, 包括也能看出新版本HDFS在写文件的时候, 会根据是否开启EC, 进行不同的初始化操作.

上面是写入的准备工作, 获得了一个空的文件, 初始化了两个关键对象, 接下来看看写入的核心write() 方法.

0x03. 写入数据

写入过程比较复杂, 简单可以抽象成 “发送packet –> 响应packet” , 然后拆分为几个大步骤, 拆分为几个模块去讲, 整体结构如图: (基于书中原图修改, 修正了一些错误)

hdfsClientWrite02

1. 创建Packet

Packet是Client和DN间数据传输的最小单位, 它可以按是否携带数据域分为两类:

  1. 普通数据包
  2. 特别功能包 (包括心跳包和空尾包)

先来看看普通数据包, 的数据结构和序列化部分有些变化, 所以基于之前的图重新画了一个新版本, 不然是对不上的

hdfsPacket01

这里补充一下Packet头里经过PB序列化的字段含义: (每个字段的真实长度在PB中是类型长度+1)

名称 类型 长度 含义
offsetInBlock long 8 packet 在 block 中的偏移量
seqNo long 8 packet的编号，在同一个block中唯一
lastPacketInBlock bool 1 是否为一个block 的最后一个packet
dataLen int 4 记录chunk data的实际总长度 (dataPosition-dataStart)
syncBlock bool 1 强制刷盘(写穿), 调用POSIX的O_SYNC标志

数据从IO流到Packet的过程需要清楚, 假设我们要写1025个字节的一个文件, 它至少需要占据3个chunk, 那么过程如下:

  1. 首先packet头变长占据最多33字节, 那么实际写数据(checksum+data)是从33B的偏移开始, 比如写了一个4B的checkSum1
  2. 然后紧接着写chunk data1, 它从(33 + 126 * 4) = 537的偏移开始写, 写满512B
  3. 同样的方式写入第二个chunk, 现在还剩下1字节没有写入, 它占据第三个chunk, 把packet头中的lastPacketInBlock设置为true, 再写了1B的偏移量之后, 剩下511B的空余会补0么? (待确定)
  4. (补充) 虽然数据写完了, 但此时显然packet没有写满, 那从checkSum3到chunkData1之间还有一段未被使用过的缓冲区, 那么在发送Packet之前做的空缺检查(gap)会把chunkData整体前移,让checkSum3和chunkData1最终相邻(详见后文)

再来看看心跳包, 这里高低版本结构有所不同:

低版本1/2里是使用Packet 类的无参构造方法表示心跳包, HDFS3中改为Packet类专供DN的BlockReceiver使用, 而客户端写数据专用DFSPacket 类, 它没有packet body, 只有packet header, 并通过seqNo (-1)来标识自己为一个心跳包, 比较简单. (文中如无特殊说明, packet都是指的DFSPacket)

上面看完了前置所需的知识, 了解了packet的构造, 下面结合代码来看看实际的调用过程:

之前我们通过create() 方法创建了一个新的空文件, 以及DFSOutputStream 这个输出流对象, 紧接着就是用它输出流去调用write() 方法了(继承自FSOutputSummer), 它将一定大小的数据(比如1025B)写入输出流一个缓冲区中, 然后按上面的packet格式切分为多个数据包

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  // 1.调用FSOutputSummer的write(), 这里有些细节可先略过, 之后再看
  @Override
  public synchronized void write(byte b[], int off, int len) {
    // 循环调用write1(),每次写入一个chunk(包括校验域+数据域)直到结束.↓
    for (int n=0;n<len;n+=write1(b, off+n, len-n)) {} 
  }

  // 2. 两种情况, 当前数据长满足4608B,和不足时 (比如写4608/4609字节,恰好进入第一种情况1次)
  private int write1(byte b[], int off, int len) {
    // count是全局的buf中有效字节数, buf是上面说的输出流内部缓存区(默认取9 * chunkDataSize = 4608)
    // 内部buffer为空且用户buffer >= 内部buffer, 此时直接把用户buffer发送给IO流
    if(count==0 && len>=buf.length) {
      final int length = buf.length;
      writeChecksumChunks(b, off, length); // 直接写chunk
      return length;
    }
    
    // 否则, 大部分情况, 复制用户数据到本地buffer
    int bytesToCopy = buf.length-count;
    bytesToCopy = (len<bytesToCopy) ? len : bytesToCopy;
    System.arraycopy(b, off, buf, count, bytesToCopy);
    count += bytesToCopy;
    if (count == buf.length) {
      // local buffer is full
      flushBuffer(); // 整个内部buffer写chunk
    } 
    return bytesToCopy;
  }

// 3. 不管是哪种情况,最终都是先拆分512B计算N次校验和,然后调用writeChunk()写入
  @Override
  protected synchronized void writeChunk(byte[] b, int offset, int len,
                                         byte[] checksum, int ckoff, int cklen) {
    writeChunkPrepare(len, ckoff, cklen); // 校验 & 初始化一个packet对象

    currentPacket.writeChecksum(checksum, ckoff, cklen);
    currentPacket.writeData(b, offset, len);
    currentPacket.incNumChunks(); // 当前chunk数+1
    getStreamer().incBytesCurBlock(len); // 当前block大小+512/剩余

    // 仅当已写入到最大chunk数(126),也就是63.5K,或写满完整block大小(128M)时
    // 才会把当前Packet放入队中,写很小的文件不会入dataQueue(链队)
    if (currentPacket.getNumChunks() == currentPacket.getMaxChunks() ||
        getStreamer().getBytesCurBlock() == blockSize) {
        // enqueueCurrentPacketFull()是以下三组合
        enqueueCurrentPacket(); // dataStreamer.waitAndQueuePacket() 然后置空packet复用
        adjustChunkBoundary(); // 追加写
        endBlock(); // 若恰好写满128M,则把最后一个packet置空,作为标识, 最后重置
    }
  }

到这里, 正常写流程的第一大步就差不多完成了, 接下来看更核心的发送过程, 发送过程重点讲DataStreamer的run()方法

2. 发送Packet

A. 整体结构

因为小于63.5K的数据不足发车要求, 这里假设写入128K的文件, 它应该占据三个packet, 但是只有前两个packet会入队发车, 最后一个在末班车才发.

满足1个packet大小的数据会被封装好, 然后Client依次发给DN, 这里Packet只是数据包的载体, 就像HTTP请求发数据, 除了数据载体本身也需要有一个请求头, 所以在发送Packet之前, 需要一个Sender发送写请求, 得到了所有DN的确认后, 才会开始发数据

这里把每个Packet看做是一节载货车厢, 最后一节是空车厢(空尾包), 它们整体结构就像一辆载货的火车, 画了个简图方便大家理解:

sendPacketST02

注: “火车头“Sender并非是跟着货物(Packets)一起发送, 而是先单独发送, 车厢(packet)再进入铁轨(pipeline), 开始一个个传输(火车头的结构在DN篇说)

B. 发包线程DataStreamer (核心)

核心的代码在DataStreamer这个后台线程类的run()方法中, 线程启动是在create() 调用最后, 也就是说还没开始write()的时候, 它就已经在后台运行了, 核心做两件事:

  • 是唯一可以控制开/关通往DN的通道(pipeline)的线程

  • 负责执行几乎所有正常写入, 以及失败/错误恢复的操作

这里我们主要先看第一个功能, 打开传输通道, 让火车能在铁轨上跑起来, 为了方便阅读, 简化大量无关代码 (包括错误机制):

  1. 线程启动后就一直循环检测是否有需要发送的packet, 没有则等待一段时间
  2. 当有packet需要发送了, 取出来 (或者等待时间超时, 构造心跳packet)
  3. 给NN发请求要block的信息, 并初始化pipeline, 使之变为就绪态 (可以传数据了)
  4. 正式发送则把packet对象从dataQueue出队, 然后进入ackQueue (每个block的最后一个packet会单独延时等待)
  5. 再把packet实际写入pipeline中, 并刷新 (进入DN的操作)
  6. 更新发送信息, 然后跳至1发送下一个packet (如果是最后的packet, 则准备收尾操作)
  7. stream完全关闭或客户端中断, 则进入最后的大收尾操作

如图所示:

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C. 源码分析

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/* 自带有HTrace的追溯过程,全省去先
 * stage表示当前pipeline的状态, 有四种:
 * 1.create: 写入新文件的初始状态 2.append: 追加写的初始状态
 * 3.streaming: 就绪态,表示可以传输数据了 4.close: block写满/关闭
 */
@Override
public void run() {
  long lastPacket = Time.monotonicNow();
  // 只要client/stream没有断开,则一直循环检测(有时延么?)
  while (!streamerClosed && dfsClient.clientRunning) {
    DFSPacket one;
    try {
      synchronized (dataQueue) {
        // 1. 等待, 直到有packet被放入dataQueue, 或者发心跳包
        long now = Time.monotonicNow();
        // 当队空, 且pipeline处于非就绪态(或距上一次发packet时间小于30s),等待一段时间(十几秒?)  
        while ((dataQueue.isEmpty() && (stage != DATA_STREAMING || now - lastPacket < 30))) {
          long timeout = 30 - (now-lastPacket);
          timeout = timeout <= 0 ? 1000 : timeout;
          timeout = (stage == DATA_STREAMING)? timeout : 1000; // 这一步含义?
          // 让线程至少等待1s, 等待超时或其他线程放入数据包后notify()唤醒
          dataQueue.wait(timeout); // 同时会释放锁
          now = Time.monotonicNow();
        }
        
        // 2. 如果队不为空了, 或距上一次发packet时间大于30s
        // 两种情况:1.队仍为空, 发心跳包 2.否则取出要被发送的packet
        if (dataQueue.isEmpty()) {
          one = createHeartbeatPacket(); // 队空则发心跳包
        } else {
          // 如果有DN处于繁忙状态, 则等一会再发数据(0~50s)
          backOffIfNecessary(); 
          one = dataQueue.getFirst(); // 取出队头packet
        }
      }

      // 3. 若pipeline处于初始状态, 则给NN发RPC申请block, 然后初始化
      if (stage == PIPELINE_SETUP_CREATE) {
        // 普通写逻辑
        setPipeline(nextBlockOutputStream());
        initDataStreaming(); // 启动response线程,pipeline状态变为streaming
      } else if (stage == PIPELINE_SETUP_APPEND) {
        // 追加写/恢复逻辑 (追加写篇单独说)
        setupPipelineForAppendOrRecovery();
        initDataStreaming();
      }
      long lastByteOffsetInBlock = one.getLastByteOffsetBlock();

      // 4. 发送Packet大流程  
      // 4.1 如果当前为空尾包, 则需先等待之前的所有packet都acked
      if (one.isLastPacketInBlock()) {
        synchronized (dataQueue) {
          // 循环等待1s, 直到前面的packet都正常acked
          while (ackQueue.size() != 0)  dataQueue.wait(1000);
        }
        if (shouldStop()) continue; // 这是什么情况?
        // 此时把pipeline置CLOSE态, 如果这之后出错, 错误恢复需特别处理
        stage = PIPELINE_CLOSE;
      }

      // 4.2 普通发送packet
      synchronized (dataQueue) {
        // 将非心跳包从dataQueue移到ackQueue
        if (!one.isHeartbeatPacket()) {
          dataQueue.removeFirst();
          ackQueue.addLast(one);
          dataQueue.notifyAll();
        }
      }

      // 5. 真正写数据到通往DN的stream
      try{
        one.writeTo(blockStream); // 当前packet写到stream中
        blockStream.flush();
      } catch (IOException e) {
        /* 如果在数据包写入pipeline的时候出现异常, 如果已有其他dn被标记异常
         * 则先处理确定的异常DN, 进入pipeline-recovery, 移除异常DN 
         * 如果这之后写数据还是异常, 才会标记第一个DN然后移除.
         */
        errorState.markFirstNodeIfNotMarked();
        throw e;
      }
      lastPacket = Time.monotonicNow(); // 更新时间

      // 6. 更新已发送字节数, 准备收尾
      long tmpBytesSent = one.getLastByteOffsetBlock();
      if (bytesSent < tmpBytesSent) bytesSent = tmpBytesSent;

      // 6.1 如果当前packet是空尾包, 则重置pipeline为初始态
      if (one.isLastPacketInBlock()) {
        synchronized (dataQueue) {
          while (ackQueue.size() != 0) dataQueue.wait(1000); 
        }
       // 关闭response,清空pipeline, 重置状态
        endBlock(); // 如果还有新数据写入, 就会申请一个新的block了
      }
    } catch (Throwable e) {...}}// 异常处理,最终处理等
  closeInternal(); //循环跳出后的最终关闭
}

上面7个步骤中中关键点在于第三步的初始化pipeline , 和第五步的写数据, 而初始化pipeline就像给载物火车旅程进行初始化, 我们得知道火车运输的货物信息(BlockInfo), 要开往的目的地信息(DataNodeList), 以及准备好运输的铁轨 (pipeline), 下面看看初始化的详细过程:

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// block对象是待写入的block
protected LocatedBlock nextBlockOutputStream() {
    LocatedBlock lb;
    DatanodeInfo[] nodes;
    StorageType[] nextStorageTypes;
    String[] nextStorageIDs;
    int count = 3;
    boolean success;
    
    final ExtendedBlock oldBlock = block.getCurrentBlock();
    // 默认最多重试3次申请block,失败抛出异常
    do {
      DatanodeInfo[] excluded = getExcludedNodes(); // 排除已故障的DN
      // 1. 传入上一个block, 从NN要一个新的block
      lb = locateFollowingBlock(excluded.length > 0 ? excluded : null, oldBlock);
      
      // 2. 初始化待写入的block  
      block.setCurrentBlock(lb.getBlock());
      block.setNumBytes(0);
      bytesSent = 0;
      accessToken = lb.getBlockToken();
      nodes = lb.getLocations();
      nextStorageTypes = lb.getStorageTypes();
      nextStorageIDs = lb.getStorageIDs();

      // 3. 创建pipeline, 连接DNList中的第一个DN, 成功返回true
      success = createBlockOutputStream(nodes, nextStorageTypes, nextStorageIDs, 0L,false);

      if (!success) {
        // 创建失败发RPC放弃当前block,并把对应DN放入故障DN  
        dfsClient.namenode.abandonBlock(...); 
        block.setCurrentBlock(null);
        final DatanodeInfo badNode = nodes[errorState.getBadNodeIndex()];
        excludedNodes.put(badNode, badNode);
      }
    } while (!success && --count >= 0);

    if (!success) throw new IOException("Unable to create new block.");
    return lb;
  }

// 核心1是新建block
static LocatedBlock addBlock(DatanodeInfo[] excludedNodes, DFSClient dfsClient,
                             String src, ExtendedBlock prevBlock, long fileId,
                             String[] favoredNodes, EnumSet<AddBlockFlag> allocFlags) {
    long sleeptime = 400; //毫秒
    // 循环就做一件事尝试发RPC获取block.失败根据不同情况最多重试5次
    while (true) {
      try {
        return dfsClient.namenode.addBlock(src, dfsClient.clientName, prevBlock,
                                           excludedNodes, fileId, favoredNodes, allocFlags);
      } catch (RemoteException e) {
        // ...不用重试的异常
        // 如果是写入文件的上一个block还没有达到指定副本数, 则等待再重试
           Thread.sleep(sleeptime);
           sleeptime *= 2;
      }} else {throw e;}}}}

// 核心2是创建pipeline, 下面的"s"是Socket对象
boolean createBlockOutputStream(DatanodeInfo[] nodes, StorageType[] nodeStorageTypes,
                                String[] nodeStorageIDs,long newGS, boolean recoveryFlag){
    String firstBadLink = "";
    boolean checkRestart = false;
    
    while (true) {
      boolean result = false;
      DataOutputStream out = null;
      try {
        // 建立到第一个DN的socket连接  
        s = createSocketForPipeline(nodes[0], nodes.length, dfsClient);
        long writeTimeout = 480 + 5 * nodes.length; // 写超时接近8min
        long readTimeout = 60 + 5 * nodes.length; // 读超时1min+

        // 从socket连接中获得I/O流, 然后封装起来
        ...
        // 最后获得一个写数据的输出和一个响应的输入流      
        out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(unbufOut, param)));
        blockReplyStream = new DataInputStream(unbufIn);

        // 通过Sender序列化后发送请求, 携带的参数相当于之前的火车头
        new Sender(out).writeBlock(params....); // 十几个参数(包括checkSum头)

        // 接受写数据块后返回的ack
        BlockOpResponseProto resp = parseFrom(...blockReplyStream);
        Status pipelineStatus = resp.getStatus();
        firstBadLink = resp.getFirstBadLink();

        // 如果有DN在重启, 捕获到OOB
        if (PipelineAck.isRestartOOBStatus(pipelineStatus)) {
          checkRestart = true;
          throw new IOException("A datanode is restarting.");
        }

        // 输出流转到blockStream上, 在run()里flush()
        blockStream = out;
        result = true; // 创建成功
 
        // 清空restartDN列表
      } catch (IOException ie) {...} // 各种异常处理
        // 出现异常的信息会返回给client (包括异常节点信息)
        if (firstBadLink.length() != 0) {
          // 找到当前错误DN在数组中的索引返回  
          for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {
            if (firstBadLink.equals(nodes[i].getXferAddr())) {
              errorState.setBadNodeIndex(i);
              break;
            }
          }
        } else {
          errorState.setBadNodeIndex(0);
        }
        // 重新初始化restartNode
        result = false;
      } finally { closeSocketAndStreamWhenFail();}
      return result;
}}

至此, 客户端核心的写入数据的过程差不多说了, 因为客户端是用户使用最多的组件, 所以它的代码细节需要仔细阅读, 有笔误可及时联系更正.

篇幅原因, Client剩下的接收响应ACK的response线程, 以及写入收尾关闭流的过程就拆分到第二篇写笔记中.

参考资料:
  1. 官方博客/Wiki (由于很多人引用图没有注明出处, 暂不清楚原始出处)
  2. HDFS3.1.2官方源码
  3. Hadoop 2.X HDFS源码剖析