（本文引用了 microheart ， ggjucheng的一些资料，在此感谢。charles觉得知识无价，开源共享无价 ）
这一次我们接着分析文件IO校验的相关代码，看看最底层是如何实现这种大数据集的文件校验的，不得不说设计这个系统的程序员是世界上最具有智慧的一群人，面对复杂难解的问题总是可以找到很好的解决方法。
其实对于文件校验这件事情，hadoop为什么重要上一篇文章讲过几个方面，提到的bit rot衰减其实很多人没有直观感受。我就举一个直观的例子以便于普通人感受一下bit rot的影响。一个磁盘，十年前我放500GB的日本爱情动作片在上面，第二天，第三天我再去打开它也还是没问题，高清无码，一年之后我再打开，可能也还是没问题。5年的时候，你可能发现有时候怎么会卡顿，十年之后基本上已经不能够完整读取了。可惜了你的500GB大片。
为什么？因为时间越长，硬件总会经受各种损坏，温度，湿度，外力，甚至自身运行，即使一直不用他，也会发生变化，导致数据损坏，这就是bit rot.
言归正传，看校验
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | /**************************************************************** * Abstract Checksumed FileSystem. * It provide a basic implementation of a Checksumed FileSystem, * which creates a checksum file for each raw file. * It generates & verifies checksums at the client side. * *****************************************************************/ @InterfaceAudience.Public @InterfaceStability.Stable public abstract class ChecksumFileSystem extends FilterFileSystem { private static final byte[] CHECKSUM_VERSION = new byte[] { 'c', 'r', 'c', 0}; private int bytesPerChecksum = 512; private boolean verifyChecksum = true; private boolean writeChecksum = true; } |
这个ChecksumFileSystem 在package org.apache.hadoop.fs中，继承FilterFileSystem，FilterFileSystem继承FileSystem类。那么首先看最上面的父类FileSystem:
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代码很多，其实功能也很清晰简单：我们闭上眼睛想想如果要多文件进行操作，就需要创建文件，创建输出流，接收输入流，对输入流的数据进行校验，有时候还要追加数据到某一个文件，还包括其他一些文件的常规操作。
明白了这些想法，再来看这个类里面的代码，其实就简单了。
根据 microheart 的说法：
Hadoop抽象文件系统的方法分为两部分：
处理文件和目录的相关事务
以下部分来自 写的太好我又没本事分析这么透彻，看半天眼睛都花了。所以引用之。
读写文件数据
FileSystem 接口
fs.FileSystem
FileSystem抽象类主要包含一下几类接口：
打开或创建文件：FileSystem.open(), FileSystem.create(), FileSystem.append()
读取文件流数据：FSDataInputStream.read()
写文件流数据：FSDataOutputStream.write()
关闭文件：FSDataInputStream.close(), FSDataOutputStream.close()
删除文件：FileSystem.delete()
文件重命名：FileSystem.rename()
创建目录：FileSystem.mkdirs()
定位文件流位置：FSDataInputStream.seek()
获取目录/文件属性：FileSystem.getFileStatus(), FileSystem.get*()
设置目录/文件属性：FileSystem.set*()
设置/获取当前目录：FileSystem.getWorkingDirectory(), FileSystem.setWorkingDirectory()
获取具体的文件系统：FileSystem.get(), FileSystem.getLocal()
FileSystem.get()为工厂模式实现，用于创建多种文件系统产品。
FileStatus
Hadoop 通过FileSystem.getFileStatus()可获得文件/目录的属性，这些属性封装在FileStatus中。 FileStatus返回给客户端关于文件的元数据信息，包含路径，长度、修改时间、访问时间等基本信息和分布式文件系统特有的副本数。
// Interface that represents the client side information for a file.
public class FileStatus implements Writable, Comparable {
private Path path;
private long length;
private boolean isdir;
private short block_replication;
private long blocksize;
private long modification_time;
private long access_time;
private FsPermission permission;
private String owner;
private String group;
...
}
FileStatus实现了Writable接口，因此FileStatus对象可序列化后在网络上传输。 FileStatus几乎包含了文件/目录的所有属性，这样设计的好处可以减少在分布式系统中进行网络传输的次数。
FSDataInputStream/FSDataOutputStream
Hadoop基于流机制进行文件读写。通过FileSystem.open()可创建FSDataInputStream；通过FileSystem.create()/append()可创建FSDataOutputStream。
FSDataInputStream实现了Seekable接口和PositionedReadable接口 FSDataInputStream是装饰器模式的典型运用，实现Seekable接口和PositionedReadable接口借助其装饰的InputStream对象。
public class FSDataInputStream extends DataInputStream implements Seekable, PositionedReadable, Closeable, HasFileDescriptor { public FSDataInputStream(InputStream in) throws IOException { super(in); if( !(in instanceof Seekable) || !(in instanceof PositionedReadable) ) { throw new IllegalArgumentException( "In is not an instance of Seekable or PositionedReadable"); } } public synchronized void seek(long desired) throws IOException { ((Seekable)in).seek(desired); } public void readFully(long position, byte[] buffer) throws IOException { ((PositionedReadable)in).readFully(position, buffer, 0, buffer.length); } ...} Seekable接口提供了在流中进行随机存取的方法，可在流中随机定位位置，然后读取输入流。 seekToNewSource()重新选择一个副本。
public interface Seekable { // Seek to the given offset from the start of the file. void seek(long pos) throws IOException; // Return the current offset from the start of the file long getPos() throws IOException; // Seeks a different copy of the data. Returns true if found a new source, false otherwise. boolean seekToNewSource(long targetPos) throws IOException; } PositionedReadable接口提供了从输入流中某个位置读取数据的方法，这些方法读取数据后并不改变流的当前位置。 read()和readFully()方法都是线程安全的，区别在于：前者试图读取指定长度的数据，后者读取制定长度的数据，直到读满缓冲区或者流结束。
public interface PositionedReadable { public int read(long position, byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException; public void readFully(long position, byte[] buffer, int offset, int length) throws IOException; public void readFully(long position, byte[] buffer) throws IOException;} FSInputStream抽象类继承InputStream，并实现PositionedReadable接口。FSInputStream拥有多个子类，具体的文件系统实现相应的输入流。
FSDataOutputStream继承DataOutputStream，Hadoop文件系统不支持随机写，因而没有实现Seekable接口。 FSDataOutputStream实现了Syncable接口，Syncable.sync()将流中的数据同步至设备中。
public class FSDataOutputStream extends DataOutputStream implements Syncable {...} Hadoop 具体文件系统
Hadoop提供大量具体的文件系统实现，以满足用户访问各种数据需求。 这些文件系统直接或者间接的继承org.apache.hadoop.fs.FileSystem。
其中FilterFileSystem类似于java.io.FilterInputStream，用于在已有的文件系统之上提供新的功能，同样是包装器设计模式的运用。 ChecksumFileSystem用于在原始文件系统之上提供校验功能。
继承关系为：
FileSystem <-- FilterFileSystem <-- ChecksumFileSystem <-- LocalFileSystem <-- ChecksumDistributeFileSystem
其他的不多说，着重分析一下checksum的运行原理吧。
ChecksumFileSystem
ChecksumFileSystem继承FilterFileSystem，基于CRC-32提供对文件系统的数据校验。 与其他文件系统一样，ChecksumFileSystem需要提供处理文件/目录相关事务和文件读写服务。
文件/目录相关事务
这部分逻辑主要保持数据文件和CRC-32校验信息文件的一致性，如数据文件重命名，则校验文件也需要重命名。 如果数据文件为：foo.txt，则校验文件为：.foo.txt.crc
以ChecksumFileSystem.delete()方法删除文件文件为例。若文件为目录则递归删除(recursive=true)；若为普通文件，则删除对应的校验文件(若存在)。
public boolean delete(Path f, boolean recursive) throws IOException{ FileStatus fstatus = null; try { fstatus = fs.getFileStatus(f); } catch(FileNotFoundException e) { return false; } if(fstatus.isDir()) { return fs.delete(f, recursive); } else { Path checkFile = getChecksumFile(f); if (fs.exists(checkFile)) { fs.delete(checkFile, true); } return fs.delete(f, true); }} 读文件
Hadoop读文件时，需要从数据文件和校验文件中分别读出内容，并根据校验信息对读入的数据文件内容进行校验，以判断文件的完整性。 注：若校验事变，ChecksumFileSystem无法确定是数据文件出错还是校验文件出错。
读数据流程与ChecksumFSInputChecker和其父类FSInputChecker相关。 FSInputChecker的成员变量包含数据缓冲区、校验和缓冲区和读取位置等变量。
abstract public class FSInputChecker extends FSInputStream { protected Path file; // The file name from which data is read from private Checksum sum; private boolean verifyChecksum = true; private byte[] buf; // 数据缓冲区 private byte[] checksum; // 校验和缓冲区 private int pos; private int count; private int numOfRetries; // 出错重试次数 private long chunkPos = 0; // cached file position ...} ChecksumFSInputChecker构造方法对基类FSInputChecker的成员进行初始化，基于CRC-32校验，校验和大小为4字节。 对校验文件首先要进行版本校验，即文件头部是否匹配魔数"crc\0"
public ChecksumFSInputChecker(ChecksumFileSystem fs, Path file, int bufferSize) throws IOException { super( file, fs.getFileStatus(file).getReplication() ); ... try { ... if (!Arrays.equals(version, CHECKSUM_VERSION)) throw new IOException("Not a checksum file: "+sumFile); this.bytesPerSum = sums.readInt(); set(fs.verifyChecksum, new PureJavaCrc32(), bytesPerSum, 4); } catch (...) { // ignore set(fs.verifyChecksum, null, 1, 0); }} FSInputChecker.read()循环调用read1()方法直到读取len个字节或者没有数据可读，返回读取的字节数。
public synchronized int read(byte[] b, int off, int len) throws IOException { ... // 参数校验 int n = 0; for (;;) { int nread = read1(b, off + n, len - n); if (nread <= 0) return (n == 0) ? nread : n; n += nread; if (n >= len) return n; }} FSInputChecker.read1()方法为了提高效率，减少内存复制的次数，若当前FSInputChecker.buf没有数据可读且要读取的len字节数大于或等于数据块大小(buf.length，默认512字节)，则通过readchecksumChunk()方法将数据直接读取目标数组中，而不需经过FSInputChecker.buf的中转。 若buf没有数据可读且读取的len字节数小于数据块大小，则通过fill()方法从数据流中一次读取一个数据块。
private int read1(byte b[], int off, int len) throws IOException { int avail = count-pos; if( avail <= 0 ) { if(len>=buf.length) { int nread = readChecksumChunk(b, off, len); // read a chunk to user buffer directly; avoid one copy return nread; } else { fill(); // read a chunk into the local buffer if( count <= 0 ) { return -1; } else { avail = count; } } } // copy content of the local buffer to the user buffer int cnt = (avail < len) ? avail : len; System.arraycopy(buf, pos, b, off, cnt); pos += cnt; return cnt; } FSInputChecker.readChecksumChunk()方法通常需要对读取的字节序列进行校验(默认为true)，若校验不通过，可选择新的副本进行重读，如果进行了retriesLeft次重读仍然不能校验通过，则抛出异常。 readChunk()方法是一个抽象方法，FSInputChecker的子类实现它，以定义实际读取数据的逻辑。
private int readChecksumChunk(byte b[], int off, int len) throws IOException { // invalidate buffer count = pos = 0; int read = 0; boolean retry = true; int retriesLeft = numOfRetries; do { retriesLeft--; try { read = readChunk(chunkPos, b, off, len, checksum); if( read > 0 ) { if( needChecksum() ) { sum.update(b, off, read); verifySum(chunkPos); } chunkPos += read; } retry = false; } catch (ChecksumException ce) { if (retriesLeft == 0) { throw ce; } if (seekToNewSource(chunkPos)) { // 重试一个新的数据副本 seek(chunkPos); } else { throw ce; } } } while (retry); return read;} ChecksumFileSystem.ChecksumFSInputChecker实现了readChunk()的逻辑。 readChunk()它读取数据块和校验数据和，不进行两者的校验。 getChecksumFilePos()方法定位到校验和文件中pos位置对应块的边界，以便读取一个数据块对应的完整校验和。
// ChecksumFSInputChecker.readChunk()protected int readChunk(long pos, byte[] buf, int offset, int len, byte[] checksum) throws IOException { boolean eof = false; if(needChecksum()) { try { long checksumPos = getChecksumFilePos(pos); if(checksumPos != sums.getPos()) { sums.seek(checksumPos); } sums.readFully(checksum); } catch (EOFException e) { eof = true; } len = bytesPerSum; } if(pos != datas.getPos()) { datas.seek(pos); } int nread = readFully(datas, buf, offset, len); if( eof && nread > 0) { throw new ChecksumException("Checksum error: "+file+" at "+pos, pos); } return nread;} 写文件
与文件/目录元数据信息的维护和读文件相比，写文件相对起来比较复杂，ChecksumFileSystem需要维护字节流上的数据读写和基于块的校验和关系。 一般而言，每{io.bytes.per.checksum}(默认512)个数据字节对应一个单独的校验和，CRC-32校验和的输出为4个字节。因此校验数据所带来的存储开销小于1%。
ChecksumFSOutputSummer继承FSOutputSummer，在基本的具体文件系统的输出流上，添加数据文件和校验文件流的输出。 继承关系：OutputStream <-- FSOutputSummer <-- ChecksumFSOutputSummer
FSOutputSummer是一个生成校验和的通用输出流，包含4个成员变量。
abstract public class FSOutputSummer extends OutputStream { private Checksum sum; // data checksum 计算校验和 private byte buf[]; // internal buffer for storing data before it is checksumed 输出数据缓冲区 private byte checksum[]; // internal buffer for storing checksum 校验和缓冲区 private int count; // The number of valid bytes in the buffer. 已使用空间计数 ...} FSOutputSummer逻辑非常清晰，根据提供的字节数组，每{io.bytes.per.checksum}求出一个校验和，并根据子类所实现的writeChunk()方法写出到响应的输出流中，在ChecksumFSOutputSummer中，则分别写入文件数据流和校验文件数据流。
// ChecksumFileSystem.CheckSumFSOutputSummer private static class ChecksumFSOutputSummer extends FSOutputSummer { private FSDataOutputStream datas; private FSDataOutputStream sums; ... @Override protected void writeChunk(byte[] b, int offset, int len, byte[] checksum) throws IOException { datas.write(b, offset, len); sums.write(checksum); }} FSOutputSummer.write()方法循环调用write1()方法进行校验和计算和数据流输出。当buf的count数等于buf.length，则将数据和校验和输出到对应的流中。
public synchronized void write(byte b[], int off, int len) throws IOException { ... //参数校验 for (int n=0;n =buf.length) { final int length = buf.length; sum.update(b, off, length); writeChecksumChunk(b, off, length, false); return length; } // copy user data to local buffer int bytesToCopy = buf.length-count; bytesToCopy = (len write1()方法是用了一个实用的技巧，若当前缓冲区的写入字节数为0(count=0)且需要写入的字节数据长度大于或等于块(buf.length)的长度，则直接进行校验和计算，避免将数据拷贝到缓冲区，然后再计算校验和，减少内存拷贝的次数。 write1()方法尽可能的写入多的数据，但一次最多写入一个块。
ChecksumFileSystem.CheckSumFSOutputSummer提供了构造FSOutputSummer所需要的参数。 校验和采用PureJavaCrc32，校验和长度4字节，缓冲大小为512字节(默认)。
public ChecksumFSOutputSummer(ChecksumFileSystem fs, Path file, boolean overwrite, int bufferSize, short replication, long blockSize, Progressable progress) throws IOException { super(new PureJavaCrc32(), fs.getBytesPerSum(), 4); int bytesPerSum = fs.getBytesPerSum(); this.datas = fs.getRawFileSystem().create(file, overwrite, bufferSize, replication, blockSize, progress); int sumBufferSize = fs.getSumBufferSize(bytesPerSum, bufferSize); this.sums = fs.getRawFileSystem().create(fs.getChecksumFile(file), true, sumBufferSize, replication, blockSize); sums.write(CHECKSUM_VERSION, 0, CHECKSUM_VERSION.length); sums.writeInt(bytesPerSum);} 构造ChecksumFSOutputSummer时，就往校验和文件流中写入魔数CHECKSUM_VERSION("crc\0")和校验块长度。 FSOutputSummer抽象了大部分和数据分块、计算校验和的相关功能，ChecksumFSOutputSummer在此基础上提供了具体的文件流输出。
由此可见，hadoop对于文件校验有一套精心的设计，文件系统和文件读写都会避免错误的产生。虽然额外的校验可能会导致性能的占用，但是一些公司经过摸索也找出了解决方案：
据 ： hdfs都是存储大文件的，默认每512字节就做一个crc校验，客户端在读写文件都要做这个校验，这个对hdfs的性能消耗是比较大的，crc最开始是采用jni调用，但是jni调用都要做上下文切换，加上每512字节就做一次crc校验，所以导致jvm切换很频繁，后来修改为pure java的crc校验，性能还提高了下，如果是几百兆就做一个crc校验，那么jni调用导致的上下文切换少些，那么jni就还有优势，但是在hadoop这个应用场景明显不合适。 后来淘宝的针对hadoop的crc场景，定制了jvm，将crc指令优化为调用硬件指令，性能测试报告证明提高了hdfs性能的20%-30%。
到此，文件校验分析就结束了。接下来我会接着介绍压缩编码解码方面的原理。
Charles 于2015-12-22 Phnom Penh
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