【前言】
在测试过程中，发现了一个问题，记录相关的分析过程、内部原理与优化。
【问题与分析】
在测试过程中，发现一个问题：单个dn在配置一块磁盘，存储900w 的block的情况下，重启dn后等待2个多小时才正常提供服务。
结合《DN整体架构与启动流程》中介绍的DN启动流程与实际的日志，很快就发现了耗时很长的地方：从磁盘加载block到内存中耗时非常长。
初略的阅读了相关流程的源码，整个流程无外乎就是遍历每个BP下finalized和rbw中的block文件，然后构造出对应的对象存放到ReplicaMap中，感觉理论上应该不至于这么慢。
本着怀疑的心态，将相关逻辑流程的代码抽出来执行了下，还真是花了这么长的时间。再仔细分析下整个代码，终于发现了问题的所在，有问题的代码如下：
循环对目录下的所有文件进行遍历，如果是block文件，则查找block文件对应的meta文件，并从meta文件命中获取block的时间戳。
而查找meta文件时，又是一次循环遍历，这样的一个双循环直接导致了整个加载block的动作非常耗时。
实际测试将第二层循环查找block对应meta文件的逻辑删除，整个遍历的速度还是非常快的（只遍历block文件，900w文件耗时将近500s）。
注：贴出的代码的版本为2.8.5，在新的版本中，这个逻辑已经进行了优化，list目录下的文件后先进行一次排序，由于block文件和对应meta文件具有相同的前缀，这样查找meta文件获取时间戳的耗时几乎就没有了（详细可以查看最新版本的代码）。
【优化】
上面的测试场景是DN只配置一个磁盘的情况，那么如果配置多块磁盘，将block分散存储到不同的磁盘目录上，这样启动加载block的速度是否会提升呢？
答案是显而易见的，实际测试下来，单个DN配置9块磁盘，同样数量（900w）的block，DN启动加载block的耗时为300s，较之前的2个多小时有了大幅的提升。
在阅读相关代码后，确认DN在启动时，针对每个目录都启动一个线程进行block的扫描加载，起到了加速的效果。
同时，在阅读代码的时候，还发现了另外一个逻辑：在扫描目录加载block之前，会先读取一个缓存文件，如果加载成功，则不再扫描目录加载block。也就是说这个文件缓存了所有block的信息，因此成功加载这个文件等同于扫描目录加载block的逻辑。
那么这个文件是什么时候生成的呢？
又是一番代码的走读，找到了对应的位置：dn在响应shutdown（停止dn）的rpc请求时，会将内存中记录的block信息持久化到这个文件中，启动时优先读取该文件，如果成功，则不进行后续的扫描加载逻辑。
进一步说明就是，采用下面的命令停止dn时，实际上是给dn发送了rpc请求，dn收到请求后会将block信息写入到文件中，然后进程退出。
代码语言：javascript复制hdfs dfsadmin -shutdownDatanode <datanode_host:ipc_port>而采用下面的命令，本质上是以"kill -9"的方式停止dn，dn内部的回调函数中没有特殊的逻辑处理。
代码语言：javascript复制hadoop-daemon.sh stop datanode既然原理都已经清楚了，那就不妨直接测试下：
- dn配置1块磁盘，900w的block，采用shutdown的方式停止后，dn启动加载block耗时81s。
- dn配置9块磁盘，900w的block，采用shutdown的方式停止后，dn启动加载block耗时77s
由此可见，采用shutdown的方式停止dn是更优的方式。但是有一个问题需要注意，dn启动加载这个文件之前会进行判断，如果这个文件的最后修改时间与当前时间相差5分钟以上，dn会认为该文件已经失效，转而重新进入扫描目录加载block的逻辑。
在当前版本（2.8.5）的代码中，5分钟为硬编码写死，没有任何地方可以配置，而在最新版本中，该时间是可以进行配置的。从社区的讨论来看，也是更倾向于鼓励使用该缓存文件，从而减少dn启动的预热时间。
【总结】
当数据量到达一定程度后，任何小的优化，效果都可能是巨大的。
