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删了HDFS又能怎样？记一次删库不跑路事件

由 只谈情不闲聊 提交于 2020-08-15 17:28:32

一、事发背景

​ 上个月的某一天，由于集群空间不足，公司有一位技术经理级别的大数据leader在通过跳板机在某个线上集群执行手动清理命令，疯狂地执行hadoop fs -rmr -skipTrash /user/hive/warehouse/xxxxx，突然，不知道是编辑器的问题还是换行问题，命令被截断，命令变成了hadoop fs -rmr -skipTrash /user/hive/warehouse，悲剧此刻开始发生！?

​ /user/hive/warehouse目录下存储了所有hive表的数据，关联公司多个业务线，一旦丢失，意味着巨大的损失。由于加了-skipTrash参数，意味着删除的数据不会放入回收站而是直接删除，这个参数不加的话很容易挽回，回收站里直接找，可惜逃不了墨菲定律，最担心的事还是发生了。

​ 领导解决不了的事，只有小弟上，看我接下来怎样四两拨千斤。

二、应急措施

运维跟这位大数据经理第一时间找到我，当时说误删了 /user/hive/warehouse目录。当时我也是一震惊，完了完了！凭我仅有的直觉，立马停掉了HDFS集群！后面证明是很明智的选择。

直观的方案

  1. 通过快照恢复？hdfs快照从来没用过，也没创建过快照，所以此路不通
  2. 通过回收站恢复？删除时加了-skipTrash参数，不会放回收站，此路也不通
  3. 删库跑路成为一代传奇人物？嗯，还不错

三、分析过程

想要恢复数据，首先要理解hdfs删除文件的过程，各个文件系统的删除逻辑都不一样，理解了hdfs的删除过程，才知道上面那一条hadoop fs -rmr xxxx究竟干了什么，究竟还有没有救，怎么去救等等问题。

  • hdfs文件删除过程

    下面是hdfs删除路径的方法，源码路径org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.delete()

      boolean delete(String src, boolean recursive, boolean logRetryCache)
      throws IOException {
    waitForLoadingFSImage();
    BlocksMapUpdateInfo toRemovedBlocks = null;
    writeLock();
    boolean ret = false;
    try {
      checkOperation(OperationCategory.WRITE);
      checkNameNodeSafeMode("Cannot delete " + src);
      toRemovedBlocks = FSDirDeleteOp.delete(        // @1
          this, src, recursive, logRetryCache);
      ret = toRemovedBlocks != null;
    } catch (AccessControlException e) {
      logAuditEvent(false, "delete", src);
      throw e;
    } finally {
      writeUnlock();
    }
    getEditLog().logSync();
    if (toRemovedBlocks != null) {
      removeBlocks(toRemovedBlocks);   // @2
    }
    logAuditEvent(true, "delete", src);
    return ret;
  }

    代码@1里面做了三件比较重要的事

    ①从NameNode维护的的目录树里面删除路径，这也是为什么执行删除操作之后就无法再通过hadoop fs -ls xxx或其它api方式再查看到路径的根本原因

    ②找出被删路径关联的block信息，每个文件包含多个block块，分布在各个DataNode,此时并未真正物理删除DataNode上物理磁盘上的block块

    ③记录删除日志到editlog（这一步也很重要，甚至是后面恢复数据的关键）

    代码@2把将要删除的block信息添加到org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager里面维护的InvalidateBlocks对象中，InvalidateBlocks专门用于保存等待删除的数据块副本

    以上步骤并未涉及真正的物理删除的操作

    BlockManager

    BlockManager管理了hdfs block的生命周期并且维护在Hadoop集群中的块相关的信息，包括快的上报、复制、删除、监控、标记等等一系列功能。

    BlockManager中有个方法invalidateWorkForOneNode()专门用于定时删除InvalidateBlocks中存储的待删除的快，此方法会在NameNode启动时在BlockManager的内部线程类ReplicationMonitor定时轮循把要删除的块放入DatanodeDescriptor中的逻辑，方法的调用路径如下：

    org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode#initialize(Configuration conf) 
 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode#startCommonServices(Configuration conf)
  org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem#startCommonServices(Configuration conf, HAContext haContext)
   org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager#activate(Configuration conf)
    org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager.ReplicationMonitor#run()
     org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager#computeDatanodeWork()
      org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager#computeDatanodeWorkcomputeInvalidateWork(int nodesToProcess)
       org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager#invalidateWorkForOneNode(DatanodeInfo dn)
        org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.InvalidateBlocks#invalidateWork(final DatanodeDescriptor dn)

    BlockManager维护了InvalidateBlocks，存放了待删除的 block，BlockManager在NameNode启动时会单独启动一个线程，定时把要删除的块信息放入InvalidateBlocks中，每次会从InvalidateBlocks队列中为每个DataNode取出blockInvalidateLimit（由配置项dfs.block.invalidate.limit，默认1000）个块逻辑在BlockManager.computeInvalidateWork()方法里会把要删除的块信息放入DatanodeDescriptor中的invalidateBlocks数组，DatanodeManager再通过DataNode与NameNode心跳时，构建删除块的指令集，NameNode再把指令下发给DataNode，心跳由DatanodeProtocol调用，方法的调用路径如下：

    org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.DatanodeProtocol#sendHeartbeat()
 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer#sendHeartbeat()
  org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem#handleHeartbeat()
   org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.DatanodeManager#handleHeartbeat()

    DatanodeManager.handleHeartbeat()中构建删除的指令给DataNode，待NameNode发送，的代码如下：

      /** Handle heartbeat from datanodes. */
  public DatanodeCommand[] handleHeartbeat(形参略){
         // ....其余代码逻辑略
       //check block invalidation
        Block[] blks = nodeinfo.getInvalidateBlocks(blockInvalidateLimit);
        if (blks != null) {
          cmds.add(new BlockCommand(DatanodeProtocol.DNA_INVALIDATE,
              blockPoolId, blks));
          }
    	  // ....其余代码逻辑略
           return new DatanodeCommand[0];
      }

    定时轮循+limit 1000个块删除的特性决定了hdfs删除数据并不会立即真正的执行物理删除，并且一次删除的数量也有限，所以上面的应急措施中立即停止HDFS集群是最明智的选择，虽然有的数据在轮循中已被删除，所以事发后停止HDFS集群越早，被删的数据越少，损失越小！

    EditLog

    恢复数据的另一个关键是EditLog，EditLog记录了hdfs操作的每一条日志记录，包括当然包括删除，我们所熟知的文件操作类型只有增、删、改，但是在HDFS的领域里，远远不止这些操作，我们看看EditLog操作类型的枚举类org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogOpCodes

    在这里插入图片描述

总计40多种操作类型！打破了人们印象中文件只有增删改读的几种操作，有木有突破你的想象？

EditLog长啥样呢？在hadoop的配置参数dfs.namenode.name.dir可以找到路径

在这里插入图片描述

这里EditLog文件是序列化后的二进制文件不能直接查看，hdfs自带了解析的命令，可以解析成xml明文格式，我们解析一个看看

hdfs oev -i edits_0000000000035854978-0000000000035906741 -o edits.xml

查看文件

在这里插入图片描述

对hdfs的每一个操作都会记录一串RECORD，RECORD里面不同的操作包含的字段属性也不同，但是所有操作都具备的属性是OPCODE，对应上面的枚举类org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogOpCodes中40多种操作

hdfs元数据的加载

hdfs启动时，NameNode会加载Fsimage，Fsimage记录了hdfs现有的全量的路径信息，启动过程中仅仅加载Fsimage？这句话不完全正确！启动的同时，还会加载未被合并成fsimage的EditLog。关于fsimage具体细节这里不展开。举个栗子：

假设Hadoop 3分钟checkpoint一次生成Fsimage文件，EditLog 1分钟生成一个文件，下面是依次生成的文件：

fsimage_1
editlog_1
editlog_2
editlog_3
fsimage_2
editlog_4
editlog_5

当NameNode启动时，会加载后缀时间戳最大的那个fsimage文件和它后面产生的editlog文件，也就是会加载fsimage_2、editlog_4、editlog_5进NameNode内存。假设我们执行hadoop fs -rmr xxx命令的操作记录在了editlog_5上面，那么，重启NameNode后，我们查看hdfs无法再查看到xxx路径，如果我们把fsimage_2删掉，NameNode则会加载fsimage_1、editlog_1、editlog_2，此时的元数据里面xxx还未被删除，如果此时DataNode未物理删除block，则数据可以恢复，但是editlog_4、editlog_5对应的hdfs操作会丢失。有没有更好的方法呢？

方案确定

方案一：删掉fsimage_2，从上一次checkpoint的地方也就是fsimage_1恢复，我们集群的实际配置，是一个小时生成一次fsimage文件，也就是说，这种恢复方案会导致近一小时hdfs新增的文件全部丢失，集群日工作流的的量2w左右，这一个小时不知道发生了多少事情，可想而知的后果是恢复之后一堆报错，显然不是最好的方案

方案二：修改editlog_5，把删除xxx那条操作改成其它安全的操作类型，这样重启NameNode后，又可以看到这个路径。good idea！就这么干！

四、灾难重演

为了完整的演示一遍恢复过程，我找了个测试环境重新演示一遍。请勿随意在生产环境演示！！！

  • 删除路径

    bash-4.2$ hadoop fs -ls /tmp/user/hive
Found 1 items
drwxrwxrwx   - hdfs hdfs          0 2020-08-13 15:02 /tmp/user/hive/warehouse
bash-4.2$ hadoop fs -rmr -skipTrash /tmp/user/hive/warehouse 
rmr: DEPRECATED: Please use '-rm -r' instead.
Deleted /tmp/user/hive/warehouse
bash-4.2$ 
bash-4.2$ hadoop fs -ls /tmp/user/hive
bash-4.2$

  • 关闭HDFS集群

  • 解析editlog

    找到删除操作时间点范围内所属的editlog文件，解析

    hdfs oev -i edits_0000000000005827628-0000000000005827630 -o editlog.xml

    查看editlog.xml，执行删除操作的日志已经记录在里面了

    在这里插入图片描述

  • 替换删除操作

    把OP_DELETE操作替换成比较安全的操作，例如：

    <RECORD>
  <OPCODE>OP_SET_OWNER</OPCODE>
  <DATA>
    <TXID>5827629</TXID>
    <SRC>/tmp/user/hive/warehouse</SRC>
    <USERNAME>hadoop</USERNAME>
  </DATA>
</RECORD>

    在这里插入图片描述

    注意：TXID一定要一样！！！

  • 反解析成editlog

# 反解析更改后的xml文件成editlog
hdfs oev -i editlog.xml -o edits_0000000000005827628-0000000000005827630.tmp -p binary
# 重命名掉之前的editlog
mv edits_0000000000005827628-0000000000005827630 edits_0000000000005827628-0000000000005827630.bak
# 替换反解析后的editlog
mv edits_0000000000005827628-0000000000005827630.tmp edits_0000000000005827628-0000000000005827630

  • 拷贝到JournalNodes

    需要把修改后的editlog考本到所有JournalNode节点的本地editlog存放目录，可在dfs.journalnode.edits.dir找到

    scp edits_0000000000005827628-0000000000005827630 xxx001:/hadoop/hdfs/journal/master/current/
scp edits_0000000000005827628-0000000000005827630  xxx002:/hadoop/hdfs/journal/master/current/
scp edits_0000000000005827628-0000000000005827630  xxx003:/hadoop/hdfs/journal/master/current/

  • 启动HDFS

    启动hdfs后，查看被删目录是否已恢复

bash-4.2$ hadoop fs -ls /tmp/user/hive
Found 1 items
drwxrwxrwx   - hadoop hdfs          0 2020-08-13 15:41 /tmp/user/hive/warehouse

被删除的**/tmp/user/hive/warehouse**目录已成功恢复！！

五、经验总结

  1. 从恢复程度来看，会有部分block块已被删除，读取时会报block missed之类的错误，但是已经把损失降到了最低，删除的多少取决于误删后停掉hdfs集群的时间，停的越早，损失越小
  2. 从预防方面，权限必须要控制好，由于线上跳板机权限给的过于随意导致了误操作的产生
  3. hdfs删数据的规范，一定不能加-skipTrash做强制删除，放入回收站，多给自己和公司一些挽回的余地
  4. 这是一次宝贵的经历，头一回感受到处理时的心弦紧绷和成功解决后的兴奋激动，事后奶茶已收到，当事人也保住了饭碗，哈哈
标签
Hadoop
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HDFS
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Warehouse
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