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HBase 源码阅读(一)

1. HMaster main方法

在上文中Macos M1 IDEA本地调试 HBase 2.2.2,我们使用HMaster的主函数 使用"start"作为入参,启动了HMaster进程

这里我们再深入了解下HMaster的运行机理

  public static void main(String [] args) {
    LOG.info("STARTING service " + HMaster.class.getSimpleName());
    VersionInfo.logVersion();
    new HMasterCommandLine(HMaster.class).doMain(args);

  }

这里构建了HMasterCommandLine 一个新的对象, 调用了HMasterCommandLine的doMain方法

public class HMasterCommandLine extends ServerCommandLine 

HMasterCommandLine 继承 ServerCommandLine方法,用于处理命令行参数,并启动相应的服务

ServerCommandLine 类中的doMain方法,HMaster main方法中的doMain(args)通过这个内容进行切分

public void doMain(String args[]) {
  try {
    int ret = ToolRunner.run(HBaseConfiguration.create(), this, args);
    if (ret != 0) {
      System.exit(ret);
    }
  } catch (Exception e) {
    LOG.error("Failed to run", e);
    System.exit(-1);
  }
}

这里会通过ToolRunner.run调用 HMasterCommandLine的run方法(因为是HMasterCommandLine继承了这个类,这里的this 指的就是HMasterCommandLine 类的内容)

这里还会载入HBase的配置文件

HBaseConfiguration.create()

这里就会创建一个HMasterCommandLine实例,并调用它的run方法

 new HMasterCommandLine(HMaster.class).doMain(args);

一个常见的模式是通过反射调用传递的类(在这里是HMaster.class)的构造器,并在构造器完成后调用相应的run()start()方法。由于HMasterCommandLine是带有HMaster类信息的,所以doMain最终会创建一个HMaster实例,这就会调用HMaster的构造函数。

2. HMasterCommandLine的run 方法

载入Options 信息

判断需要创建多少master进程,多少RegionServers进程

最后判断用户输入的命令行数据,这里会调用HMasterCommandLine的startMaster 方法

    if ("start".equals(command)) {
      System.out.println("调用启动函数");
      return startMaster();
    } else if ("stop".equals(command)) {
      return stopMaster();
    } else if ("clear".equals(command)) {
      return (ZNodeClearer.clear(getConf()) ? 0 : 1);
    } else {
      usage("Invalid command: " + command);
      return 1;
    }

3. HMasterCommandLine的startMaster方法

获取配置文件

这里我们设置的是在一台JVM下同时启动master和regionserver,否则只会在本JVM上创建一个Master进程

由于是Mini 集群 这里也会相应的创建一个MiniZookeeperCluster对象

同时当 master 关闭时,需要关闭 zk 集群。
运行一个子类,在退出时关闭 zk 集群。

// 这一行代码,就会调用HMaster的构造方法
        LocalHBaseCluster cluster = new LocalHBaseCluster(conf, mastersCount, regionServersCount,
          LocalHMaster.class, HRegionServer.class);


        ((LocalHMaster)cluster.getMaster(0)).setZKCluster(zooKeeperCluster);
        cluster.startup();
        waitOnMasterThreads(cluster);

这里在本地创建了HBaseCluster内容,设置了master数目,Regionserver数目,LocalHMaster类(继承了HMaster),在后面设置了Mini Zookeeper 的 对象,此时,如果关闭cluster,也会同时关闭zooKeeperCluster

LocalHBaseCluster 的构造方法中,它会根据传入的 LocalHMaster.classHRegionServer.class 创建相应的 HMasterHRegionServer 实例(即调用他们的构造器)

最后执行

cluster.startup();

由JVMClusterUtil 启动各自的线程(即HMaster的run方法)

  public void startup() throws IOException {
    JVMClusterUtil.startup(this.masterThreads, this.regionThreads);
  }

4. HMaster

public class HMaster extends HRegionServer implements MasterServices

HMaster 继承HRegionServer类,实现了MasterServices 接口

HRegionServer为客户端提供一组 HRegions。它与HMaster 进行检查。单个 HBase 部署中有许多 HRegionServer

而MasterServices 为 HMaster 提供的精选服务子集。仅供内部使用。传递给Managers,Services and Chores,因此在测试时可以传递非完整的 HMaster。

5. HMaster Constructor

HMaster Constructor,过程

  1. 初始化本地HRegionServer

  2. 启动 ActiveMasterManager

    在Master变为Active状态后,剩余的初始化步骤在finishActiveMasterInitialization(MonitoredTask) 方法下进行

初始化本地HRegionServer 是通过 super(conf)执行的

  public HMaster(final Configuration conf)
      throws IOException, KeeperException {
    // 初始化本地HRegionServer
    super(conf);

6. HRegionServer.java类 继承了HasThread 类

HasThread类

包含线程并将常用线程方法委托给该实例的抽象类。此类的目的是解决 Sun JVM 错误 #6915621,其中 JDK 内部的某些内容使用 Thread.currentThread() 作为监视器锁。这会产生类似 HBASE-4367、HBASE-4101 等死锁

7. 这里有一个经常出现的类 TraceUtil

这个包装类提供了以简化的方式访问 htrace 4+ 功能的函数。

具体可以参考

https://www.cnblogs.com/itsoku123/p/11377738.html

初始化了HBaseHTraceConfiguration的一个对象

8. 回到HRegionServer的 Constructor

初始化了一些HRegionServer的参数

创建Rpc服务

      rpcServices = createRpcServices();

调用

getUseThisHostnameInstead(conf)

HMaster 应该重写此方法来加载 master 的特定配置

构建ServerName

构建

rpcControllerFactory
rpcRetryingCallerFactory

如果安全性zookeeper, 安全hadoop等 需要登录

      // login the zookeeper client principal (if using security)
      ZKUtil.loginClient(this.conf, HConstants.ZK_CLIENT_KEYTAB_FILE,
          HConstants.ZK_CLIENT_KERBEROS_PRINCIPAL, hostName);
      // login the server principal (if using secure Hadoop)
      login(userProvider, hostName);
      // init superusers and add the server principal (if using security)
      // or process owner as default super user.
      Superusers.initialize(conf);
      regionServerAccounting = new RegionServerAccounting(conf);

检测Master是否带表,如果不带表,说明是一个新的Master,不需要实例化块缓存和 mob 文件缓存

initializeFileSystem()

# 如果系统运行在Windows上, 则进行一个windows特殊化设置
setupWindows(getConfiguration(), getConfigurationManager());

下面是关于一部分启动Zookeeper 的内容

9. HRegionServer initializeFileSystem()函数

这里Constructor 使用这个函数构建了HBase底层的文件存储层

private void initializeFileSystem() throws IOException {
// 获取此 RS(HRegionServer) 使用的 fs 实例。我们是否在 hbase 中使用校验和验证?如果 hbase
// 启用了校验和验证,则自动关闭 hdfs 校验和验证。

boolean useHBaseChecksum = conf.getBoolean(HConstants.HBASE_CHECKSUM_VERIFICATION, true);

FSUtils.setFsDefault(this.conf, FSUtils.getWALRootDir(this.conf));
this.walFs = new HFileSystem(this.conf, useHBaseChecksum);
this.walRootDir = FSUtils.getWALRootDir(this.conf);

// 这里的fs.defaultFS时通过hbase-site.xml设置的
// 设置“fs.defaultFS”以匹配 hbase.rootdir 上的文件系统,否则
// 底层 hadoop hdfs 访问器将与错误的文件系统相冲突
// (除非全部设置为默认值)。
FSUtils.setFsDefault(this.conf,FSUtils.getRootDir(this.conf));
this.fs = new HFileSystem(this.conf,useHBaseChecksum);
this.rootDir = FSUtils.getRootDir(this.conf);
this.tableDescriptors = getFsTableDescriptors();
}

获取了HDFS底层存储的HBase 表结构

this.tableDescriptors = getFsTableDescriptors();

10. 回到HMaster的构建器中

此时,HMaster的第一个步骤已经完成, 下一步是要启动 ActiveMasterManager

在HMaster的Constructor中,并没有找到finishActiveMasterInitialization的入口,我们直接找到HMaster.java文件中finishActiveMasterInitialization函数,往上找该方法的调用

finishActiveMasterInitialization先是被 startActiveMasterManage方法调用, startActiveMasterManage又被run()方法调用,

在Java中,run()方法并不会在构造函数之后自动执行。通常情况下,run()方法是与Thread类或实现Runnable接口的类关联的。

关于Runnable 类的介绍

Java并发编程(二):Thread与Runnable的底层原理

11. HMaster的run方法

判断是否在本地测试时启动一个完整的HBase集群

此时,通过Threads类,启动了一个线程

调用了startActiveMasterManager 函数

最后执行了

 super.run();

此时,调用HRegionServer的run方法

12. HMaster的startActiveMasterManager方法

   // 构建了一个Znode路径,用于表示当前HMaster 作为主节点的Znode,
    // ZNodePaths.joinZNode方法将ZooKeeper中备份主节点目录的路径和当前HMaster的serverName拼接成一个完整的ZNode路径。
    String backupZNode = ZNodePaths.joinZNode(
      zooKeeper.getZNodePaths().backupMasterAddressesZNode, serverName.toString());
    /*
    * Add a ZNode for ourselves in the backup master directory since we
    * may not become the active master. If so, we want the actual active
    * master to know we are backup masters, so that it won't assign
    * regions to us if so configured.
    *
    * If we become the active master later, ActiveMasterManager will delete
    * this node explicitly.  If we crash before then, ZooKeeper will delete
    * this node for us since it is ephemeral.
    */
    LOG.info("Adding backup master ZNode " + backupZNode);
    // 创建一个临时的Znode,setMasterAddress将当前HMaster的信息写入到指定的Znode中
    if (!MasterAddressTracker.setMasterAddress(zooKeeper, backupZNode, serverName, infoPort)) {
      LOG.warn("Failed create of " + backupZNode + " by " + serverName);
    }
    // 设置信息端口
    this.activeMasterManager.setInfoPort(infoPort);
    int timeout = conf.getInt(HConstants.ZK_SESSION_TIMEOUT, HConstants.DEFAULT_ZK_SESSION_TIMEOUT);
    // If we're a backup master, stall until a primary to write this address

    // 判断是否是备份模式,如果是备份模式,则等到又一个active的主节点在Zookeeper中注册
    // 这中等待通过轮训的方式实现,直到activeMasterManager 有一个活动的主节点
    if (conf.getBoolean(HConstants.MASTER_TYPE_BACKUP, HConstants.DEFAULT_MASTER_TYPE_BACKUP)) {
      LOG.debug("HMaster started in backup mode. Stalling until master znode is written.");
      // This will only be a minute or so while the cluster starts up,
      // so don't worry about setting watches on the parent znode
      while (!activeMasterManager.hasActiveMaster()) {
        LOG.debug("Waiting for master address and cluster state znode to be written.");
        Threads.sleep(timeout);
      }
    }
    // 创建任务监控状态
    MonitoredTask status = TaskMonitor.get().createStatus("Master startup");
    status.setDescription("Master startup");
    try {
      // 尝试成为Active 主节点
      if (activeMasterManager.blockUntilBecomingActiveMaster(timeout, status)) {
        finishActiveMasterInitialization(status);
      }
      // 下面就是错误处理

13. HMaster 的 finishActiveMasterInitialzation方法

代码中的介绍,HMaster构建的最主要的部分(295行代码)

成为主 master 后完成 HMaster 的初始化。启动顺序有点复杂但非常重要,除非您知道自己在做什么,否则请不要更改它。

  1. 初始化基于文件系统的组件 - 文件系统管理器、wal 管理器、表描述符等

  2. 发布集群 ID

  3. 这是最复杂的部分 - 初始化服务器管理器、分配管理器和区域服务器跟踪器

    1. 创建服务器管理器

    2. 创建过程执行器,加载过程,但不要启动工作器。我们将在完成 SCP 调度后稍后启动它,以避免为同一服务器调度重复的 SCP

    3. 创建分配管理器并启动它,加载元区域状态,但不要从元区域加载数据

    4. 启动区域服务器跟踪器,构建在线服务器集并找出死机服务器并为它们调度 SCP。在线服务器将通过扫描 zk 来构建,我们还将扫描 wal 目录以找出可能的活动区域服务器,这两组之间的差异就是死服务器

  4. 如果这是新部署,请安排 InitMetaProcedure 来初始化元数据

  5. 启动必要的服务线程 - 平衡器、目录管理员、执行器服务以及过程执行器等。请注意,必须首先创建平衡器,因为分配管理器在分配区域时可能会使用它。

  6. 等待元数据初始化(如有必要),启动表状态管理器。

  7. 等待足够的区域服务器签入

  8. 让分配管理器从元数据加载数据并构建区域状态

  9. 启动所有其他事情,例如杂务服务等
    请注意,现在我们不会安排特殊程序使元数据在线(除非第一次尚未创建元数据),我们将依靠 SCP 使元数据在线。

13.1 根据Master内容,预先载入内存数据

在初始化文件系统组件之前,会根据master是否带表,初始化MemStoreLAB

这里对应的应该是LSM-Tree里的Memory层

  protected void initializeMemStoreChunkCreator() {
    // 检查是否启用了MemStoreLAB
    if (MemStoreLAB.isEnabled(conf)) {
      // MSLAB is enabled. So initialize MemStoreChunkPool
      // By this time, the MemstoreFlusher is already initialized. We can get the global limits from
      // it.
      // 获取全局MemStore大小吗这是HBase 用来存储到内存中的大小限制,此值用于计算内存块池的大小
      Pair<Long, MemoryType> pair = MemorySizeUtil.getGlobalMemStoreSize(conf);
      long globalMemStoreSize = pair.getFirst();

      // 检查是否使用OffHeap内存,这里的Offheap指的是直接内存,非堆内存,如果启用,内存管理将不同于常规的内存管理
      boolean offheap = this.regionServerAccounting.isOffheap();
      // When off heap memstore in use, take full area for chunk pool.

      // 确定内存池大小的百分比
      // 如果使用OffHeap内存,则内存池大小将设为100%,饿否则,将从配置中获取MemStoreLAB内存池大小的最大百分比(默认0.4
      float poolSizePercentage = offheap? 1.0F:
          conf.getFloat(MemStoreLAB.CHUNK_POOL_MAXSIZE_KEY, MemStoreLAB.POOL_MAX_SIZE_DEFAULT);
      float initialCountPercentage = conf.getFloat(MemStoreLAB.CHUNK_POOL_INITIALSIZE_KEY,
          MemStoreLAB.POOL_INITIAL_SIZE_DEFAULT);

      // 获取内存块儿大小
      int chunkSize = conf.getInt(MemStoreLAB.CHUNK_SIZE_KEY, MemStoreLAB.CHUNK_SIZE_DEFAULT);
      // init the chunkCreator
      //初始化ChunkCreator
      // chunkSize : 每个内存块大小
      // offheap : 是否使用Offheap内存
      // globalMemStoreSize  // 全局MemStore的内存限制
      // poolSizePercentage // 内存池的最大大小百分比
      // initialCountPercentage // 初始内存池的大小把粉笔
      // hMemManager:  // 管理内存回收的管理器

      ChunkCreator.initialize(chunkSize, offheap, globalMemStoreSize, poolSizePercentage,
        initialCountPercentage, this.hMemManager);
    }

13. 2 初始化文件系统组件

    
    this.fileSystemManager = new MasterFileSystem(conf);
    this.walManager = new MasterWalManager(this);

    // enable table descriptors cache
    this.tableDescriptors.setCacheOn();

    // warm-up HTDs cache on master initialization
    if (preLoadTableDescriptors) {
      status.setStatus("Pre-loading table descriptors");
      this.tableDescriptors.getAll();
    }

13.3 发布CLuster ID

发布集群 ID;也在 Master 中设置它。超类 RegionServer 稍后会执行此操作,但
仅在它与 Master 签入后。至少有几个测试在 Master 调用其运行方法之前和 RegionServer 完成 reportForDuty 之前向 Master 询问 clusterId。

预防措施。设置旧的 hbck1 锁定文件,以隔离运行其
hbck1 的旧 hbase1 对抗 hbase2 集群;这可能会造成损害。要跳过此行为,请将
hbase.write.hbck1.lock.file 设置为 false。

    ClusterId clusterId = fileSystemManager.getClusterId();
    status.setStatus("Publishing Cluster ID " + clusterId + " in ZooKeeper");
    ZKClusterId.setClusterId(this.zooKeeper, fileSystemManager.getClusterId());
    this.clusterId = clusterId.toString();

    if (this.conf.getBoolean("hbase.write.hbck1.lock.file", true)) {
      HBaseFsck.checkAndMarkRunningHbck(this.conf,
          HBaseFsck.createLockRetryCounterFactory(this.conf).create());
    }

后面内容比较多,我就不一一列举了,可以通过IDEA点击函数名来进行学习

14 Super.run()启动一个HRegionServer 的run方法


http://www.kler.cn/a/291783.html

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