Alluxio 客户端源码分析
Alluxio是码智一个用于云分析和人工智能的开源数据编排技术,作为分布式文件系统,软件采用与HDFS相似的云源主从架构。系统中包含一个或多个Master节点存储集群元数据信息,码智以及Worker节点管理缓存的软件数据块。本文将深入分析Alluxio客户端的云源实现。
创建客户端逻辑在类alluxio.client.file.FileSystem中,码智简单示例代码如下。软件
客户端初始化包括调用FileSystem.Context.create创建客户端对象的上下文,在此过程中需要初始化客户端以创建与Master和Worker连接的连接池。若启用了配置alluxio.user.metrics.collection.enabled,将启动后台守护线程定时与Master节点进行心跳传输监控指标信息。同时,客户端初始化时还会创建负责重新初始化的后台线程,定期从Master拉取配置文件的哈希值,若Master节点配置发生变化,则重新初始化客户端,期间阻塞所有请求直到重新初始化完成。
创建具有缓存功能的客户端在客户端初始化后,调用FileSystem.Factory.create进行客户端创建。客户端实现分为BaseFileSystem、MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem三种,其中MetadataCachingBaseFileSystem和LocalCacheFileSystem对BaseFileSystem进行封装,提供元数据和数据缓存功能。BaseFileSystem的调用主要分为三大类:纯元数据操作、读取文件操作和写入文件操作。针对元数据操作,直接调用对应GRPC接口(例如listStatus)。接下来,将介绍客户端如何与Master节点进行通信以及读取和写入的流程。
客户端需要先通过MasterInquireClient接口获取主节点地址,当前有三种实现:PollingMasterInquireClient、SingleMasterInquireClient和ZkMasterInquireClient。其中,PollingMasterInquireClient是类似猫影视源码针对嵌入式日志模式下选择主节点的实现类,SingleMasterInquireClient用于选择单节点Master节点,ZkMasterInquireClient用于Zookeeper模式下的主节点选择。因为Alluxio中只有主节点启动GRPC服务,其他节点连接客户端会断开,PollingMasterInquireClient会依次轮询所有主节点,直到找到可以连接的节点。之后,客户端记录该主节点,如果无法连接主节点,则重新调用PollingMasterInquireClient过程以连接新的主节点。
数据读取流程始于BaseFileSystem.openFile函数,首先通过getStatus向Master节点获取文件元数据,然后检查文件是否为目录或未写入完成等条件,若出现异常则抛出异常。寻找合适的Worker节点根据getStatus获取的文件信息中包含所有块的信息,通过偏移量计算当前所需读取的块编号,并寻找最接近客户端并持有该块的Worker节点,从该节点读取数据。判断最接近客户端的Worker逻辑位于BlockLocationUtils.nearest,考虑使用domain socket进行短路读取时的Worker节点地址一致性。根据配置项alluxio.worker.data.server.domain.socket.address,判断每个Worker使用的domain socket路径是否一致。如果没有使用域名socket信息寻找到最近的Worker节点,则根据配置项alluxio.user.ufs.block.read.location.policy选择一个Worker节点进行读取。若客户端和数据块在同一节点上,则通过短路读取直接从本地文件系统读取数据,否则通过与Worker节点建立GRPC通信读取文件。
如果无法通过短路读取数据,客户端会回退到使用GRPC连接与选中的Worker节点通信。首先判断是否可以通过domain socket连接Worker节点,优先选择使用domain socket方式。创建基于GRPC的块输入流代码位于BlockInStream.createGrpcBlockInStream。通过GRPC进行连接时,每次读取一个chunk大小并缓存chunk,减少RPC调用次数提高性能,chunk大小由配置alluxio.user.network.reader.chunk.size.bytes决定。
读取数据块完成后或出现异常终止,Worker节点会自动释放针对该块的写入锁。读取异常处理策略是记录失败的Worker节点,尝试从其他Worker节点读取,直到达到重试次数上限或没有可用的源码时代广州地址Worker节点。
若无法通过本地Worker节点读取数据,则客户端尝试发起异步缓存请求。若启用了配置alluxio.user.file.passive.cache.enabled且存在本地Worker节点,则向本地Worker节点发起异步缓存请求,否则向负责读取该块数据的Worker节点发起请求。
数据写入流程首先向Master节点发送CreateFile请求,Master验证请求合法性并返回新文件的基本信息。根据不同的写入类型,进行不同操作。如果是THROUGH或CACHE_THROUGH等需要直接写入底层文件系统的写入类型,则选择一个Worker节点处理写入到UFS的数据。对于MUST_CACHE、CACHE_THROUGH、ASYNC_THROUGH等需要缓存数据到Worker节点上的写入类型,则打开另一个流负责将每个写入的块缓存到不同的Worker上。写入worker缓存块流程类似于读取流程,若写入的Worker与客户端在同一个主机上,则使用短路写直接将块数据写入Worker本地,无需通过网络发送到Worker上。数据完成写入后,客户端向Master节点发送completeFile请求,表示文件已写入完成。
写入失败时,取消当前流以及所有使用过的输出流,删除所有缓存的块和底层存储中的数据,与读取流程不同,写入失败后不进行重试。
零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题,通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象,用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream,提供将所有内容转移到OutputStream的方法,避免数据拷贝,优化内容直接写入OutputStream的过程。
总结,阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构,明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。
文华财经软件指标公式赢顺云指标公式启航DK捕猎者智能量化系统指标源码
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腾讯AI开放平台的接口调用指南
腾讯AI开放平台提供大量免费的人工智能云服务,只需用QQ号登录。主要分为自然语言处理、计算机视觉和智能语音三大类。我从简单的自然语言处理开始学习。
腾讯AI开放平台的自然语言处理API说明链接如下:<a href="ai.qq.com/doc/nlpbase.s...
学习使用方法,新建PHP文件,复制链接中的源代码,运行在Eclipse中,即可测试。结果示例:“腾讯AI开放平台”被成功分词为:腾讯,AI,开放,平台。
以下解释PHP代码主要逻辑:
代码中,第1、4行为测试应用的key和ID,第5行为请求时间戳,第6行生成随机数,第7行输入句子,第8行计算签名值。
签名值计算在getRegSign函数中:
对键值对进行升序排序,然后连接成字符串,使用urlencode编码文本值,最后计算MD5哈希值并转为大写。
调用doHttpPost发送请求,fields参数为key=value&key=value格式,得到结果。
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JAVA数字化智慧工地管理系统源码 支撑多端展示(PC端、手机端、平板端、大屏端)
智慧工地管理系统,是运用互联网+技术,整合物联网、大数据等元素,构建云端平台,实现场景化的多端展示,包括PC端、手机端、平板端和大屏端。系统的核心在于收集和管理人员、安全、环境、质量等关键数据,形成端云结合的管理架构。
开发这款系统主要依赖Java语言,借助微服务架构和Spring Cloud后端框架,Idea作为开发工具。前端采用Vue框架,数据库选用的是MySQL。同时,为了适应移动端需求,采用了UniApp技术。
系统的核心功能强大,如数据大屏显示涵盖首页、视频监控、机械设备、环境监测、安全管理等多个模块。首页显示关键信息,如劳务信息、实时报警、工程进度等,还有隐患和施工阶段的详细划分。视频监控系统提供设备位置、监控设备等多个维度的可视化管理。
此外,扬尘监测系统通过自动监测,协助工地管理者实现精细化管理,有效控制扬尘污染,提升城市空气质量。建设目标包括全天候监控、全流程安全监督和全方位智能分析,旨在提升工地管理的效率和精确度。
解决方案则是通过计算机技术与物联网等现代科技的融合,提供实时、全面的工地监控和管理,弥补传统方法的不足,实现项目管理的智能化,包括工程进度的实时反馈、施工现场的实时掌控,以及企业内部协同工作的高效化。
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5、LaunchPad
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6、Gitee
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9、百度效率云
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