一个简单的算法，分布式系统的性能瞬间被提升10倍以上

一、概要

这篇文章，给大家聊聊分布式文件系统HDFS在大量客户端并发写数据时，如何进行性能优化?

二、背景引入

先引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写Hadoop HDFS上的一个文件，这个事儿能成吗?

明显不可以接受啊，因为HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么。

所以HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。

也就是说，同一时间只能有一个客户端获取NameNode上面一个文件的契约，然后才可以写入数据。

此时如果其他客户端尝试获取文件契约的时候，就获取不到，只能干等着。

通过这个机制，可以保证同一时间只有一个客户端在写一个文件。

在获取到了文件契约之后，在写文件的过程期间，那个客户端需要开启一个线程，不停的发送请求给NameNode进行文件续约，告诉NameNode：

• NameNode大哥，我还在写文件啊，你给我一直保留那个契约好吗?

而NameNode内部有一个专门的后台线程，负责监控各个契约的续约时间。

如果某个契约很长时间没续约了，此时就自动过期掉这个契约，让别的客户端来写。

说了这么多，老规矩，给大家来一张图，直观的感受一下整个过程。

这个机制的优化对性能的提升是相当有帮助的，因为正常来说，过期的契约肯定还是占少数，所以压根儿不用每次都遍历所有的契约来检查是否过期。

我们只需要检查续约时间最旧的那几个契约就可以了，如果一个契约过期了，那么就删掉那个契约，然后再检查第二旧的契约好了。以此类推。

通过这个TreeSet排序 + 优先检查最旧契约的机制，有效的将大规模集群下的契约监控机制的性能提升至少10倍以上，这种思想是非常值得我们学习和借鉴的。

给大家稍微引申一下，在Spring Cloud微服务架构中，Eureka作为注册中心其实也有续约检查的机制，跟Hadoop是类似的。

但是在Eureka中就没有实现类似的续约优化机制，而是暴力的每一轮都遍历所有的服务实例的续约时间。

如果你面对的是一个大规模部署的微服务系统呢，情况就不妙了!

部署了几十万台机器的大规模系统，有几十万个服务实例的续约信息驻留在Eureka的内存中，难道每隔几秒钟都要遍历几十万个服务实例的续约信息吗?

最后给大家提一句，优秀的开源项目，蕴含着很多优秀的设计思想。多看各种优秀开源项目的源码，是短时间内快速、大幅度提升一个人的技术功底和技术水平的方式，大家不妨尝试一下。

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