当内卷风波及代码领域,看Alluxio将会采取怎样的块分配策略

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{"value":"![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/22a94ab9a2a245b1801aba62752ede09_image.png)\n本期分享主题:**《Alluxio块分配策略详解》**\n\n全文主要围绕3个部分进行介绍:【策略详解概述】、【块分配策略介绍】、【代码层面解读】\n\n话不多说,直接上干货↓\n\n## 策略详解概述\nAlluxio 的 Worker 负责存储用户的数据资源,并且数据会以 Block 形式存储在 Worker 的存储目录(tiered storage)中,而存储目录可以有 MEM/SSD/HDD 等多个不同的 level,同一 level 又可以由多个目录组成,那么当用户通过 Alluxio 读写数据的时候,Alluxio 又是如何决定要把一个 Block 放在哪一个目录中呢?本文就从代码角度来分析一下 Block 存储目录的选取流程。\n\n## 块分配策略介绍\nAlluxio 使用块分配策略(Block Allocation Policies) 来定义如何在多个存储目录(同一层或不同层)中分配 Block。\n\n## 目前 Alluxio 的块分配策略主要有 3 种:\n01. alluxio.worker.block.allocator.GreedyAllocator\n\n从顶层到底层,将 Block 分配到第一个能够容纳 Block 的存储目录中。\n\n02. alluxio.worker.block.allocator.MaxFreeAllocator\n\n将Block分配到剩余可用空间最大的存储目录中。\n\n03. alluxio.worker.block.allocator.RoundRobinAllocator\n\n从顶层到底层,循环将 Block 放入每一个存储目录中。\n\n默认使用的策略是 MaxFreeAllocator ,这可以通过 property alluxio.worker.allocator.class 来更改。\n![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/593a5de7de434830b81349478b8b2f00_image.png)\n\n# # 代码层面解读 #\n## allocateSpace\n代码层面负责给 Block 分配存储目录的函数是 allocateSpace。\n\n当读写数据时,如果需要在 Worker 中存储数据, 会按照 Block Allocation Policies 来为 Block 请求一个存储目录来保存数据,allocateSpace 首先会尝试在传入参数 options 中指定的位置 (默认是 level0) 中寻找,如果指定位置没有找到合适的空间,则会尝试在所有的存储目录中寻找。\n\n```\nprivate StorageDirView allocateSpace(long sessionId, AllocateOptions options)\n throws WorkerOutOfSpaceException, IOException {\n while (true) {\n if (options.isForceLocation()) {\n //...\n } else {\n //...\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView, false);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n BlockStoreLocation.anyTier(), allocatorView, false);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n }\n //...\n}\n```\n\n可以看到,上文讲述的 allocateSpace 所选取的存储目录是通过动态计算所得到的,但是在某些时候,也需要数据可以写入指定的存储目录或者 level,所以 allocateSpace 也支持通过 evict Block 来让某一个存储目录腾出足够的空间以容纳新的数据(这里后文会详细介绍)。\n\n```\nprivate StorageDirView allocateSpace(long sessionId, AllocateOptions options) {\n StorageDirView dirView;\n//...\n while (true) {\n if (options.isForceLocation()) {\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView, true);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n freeSpace(sessionId, options.getSize(), options.getSize(), options.getLocation());\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView.refreshView(), true); \n //...\n }\n }\n //...\n } else {\n //...\n }\n return dirView;\n }\n }\n```\n\n从allocateSpace 中具体寻找合适存储目录的类就是 Allocator 接口的几个实现类,也就是上一章节中提出的几个块分配策略: GreedyAllocator/MaxFreeAllocator/RoundRobinAllocator\n\n## Allocator\n```\npublic interface Allocator {\n\n //...\n StorageDirView allocateBlockWithView(long sessionId, long blockSize, BlockStoreLocation location,\n BlockMetadataView view, boolean skipReview);\n}\n```\n\nAllocator 接口中的 allocateBlockWithView 主要负责寻找合适的存储目录,需要关注的参数主要有 3 个:\n\n✓ blockSize: 想要分配多大的空间\n\n✓ location: 想要在哪分配空间\n\n✓ skipReview: 是否跳过 Review\n\n以默认的 alluxio.worker.block.allocator.MaxFreeAllocator#MaxFreeAllocator 为例,可以看到如果想要在所有的位置寻找存储目录,那么它就逐个检查所有存储目录, 并返回最大的那个:\n\n```\nprivate StorageDirView allocateBlock(long sessionId, long blockSize,\n BlockStoreLocation location, boolean skipReview) {\n\n if (location.equals(BlockStoreLocation.anyTier())) {\n for (StorageTierView tierView : mMetadataView.getTierViews()) {\n candidateDirView = getCandidateDirInTier(tierView, blockSize, BlockStoreLocation.ANY_MEDIUM);\n if (candidateDirView != null) { // Review\n if (skipReview || mReviewer.acceptAllocation(candidateDirView)) {\n break;\n }\n }\n }\n } \n //...\n return candidateDirView;\n }\n\nprivate StorageDirView getCandidateDirInTier(StorageTierView tierView,\n long blockSize, String mediumType) {\n StorageDirView candidateDirView = null;\n long maxFreeBytes = blockSize - 1;\n for (StorageDirView dirView : tierView.getDirViews()) {\n if ((mediumType.equals(BlockStoreLocation.ANY_MEDIUM)\n || dirView.getMediumType().equals(mediumType))\n && dirView.getAvailableBytes() > maxFreeBytes) {\n maxFreeBytes = dirView.getAvailableBytes();\n candidateDirView = dirView;\n }\n }\n return candidateDirView;\n }\n```\n\n从代码中可以看到,当找到 candidateDirView 后, 还需要经过一个 Review 的流程, 才能最终决定返回哪个存储目录,那么 Review 的流程又有什么用呢?\n\n## Block Allocation Review Policies\nReview 是对块分配策略的一种补充,它给块分配策略带来了一些额外的限制(例如SoftLimit/HardLimit)以及一定随机性。目前 Alluxio 有两 Review 策略:\n\n01 alluxio.worker.block.reviewer.AcceptingReviewer\n\n直接通过所有 Review,相当于没有进行 Review\n\n02 alluxio.worker.block.reviewer.ProbabilisticBufferReviewer\n\n会根据当前的可用空间剩余大小来 Reviewer 之前的分配结果\n\n## 以默认的 ProbabilisticBufferReviewer 来看:\n\n```\npublic class ProbabilisticBufferReviewer implements Reviewer {\n //...\n double getProbability(StorageDirView dirView) {\n //...\n if (availableBytes > mSoftLimitBytes) {\n return 1.0;\n }\n if (availableBytes <= mHardLimitBytes) {\n return 0.0;\n }\n \n double x = capacityBytes - availableBytes;\n double k = 1.0 / (mHardLimitBytes - mSoftLimitBytes); // If HardLimit = SoftLimit, then we would have returned in the previous if-else\n double b = (capacityBytes - mHardLimitBytes + 0.0) / (mSoftLimitBytes - mHardLimitBytes);\n double y = k * x + b;\n return y;\n }\n}\n```\n\nProbabilisticBufferReviewer\n\n- 如果当前的存储目录剩余空间小于 mHardLimitBytes ,那么就会直接返回 0,表示未通过 review ;\n\n- 如果当前的存储目录剩余空间大于 mSoftLimitBytes ,那么就会直接返回 1,表示通过 review ;\n\n- 如果剩余空间大小介于 mHardLimitBytes 与 mSoftLimitBytes 之间,那么就会返回(0, 1) 之间的一个值。\n\n## freeSpace\n上文中提到 allocateSpace 支持通过 evict Block 来让某一个存储目录腾出足够的空间以容纳新的数据。那么当进行 evict 的时候,又是如何决定该 evict 哪一个 Block 呢?\n\n**evict Block 是通过 freeSpace 完成的,如果空间不足,在 freeSpace 中会逐个淘汰 Block,直到腾出了足够的空间。**\n\n```\npublic synchronized void freeSpace(long sessionId, long minContiguousBytes,\n long minAvailableBytes, BlockStoreLocation location) {\n Iterator<Long> evictionCandidates = mBlockIterator.getIterator(location, BlockOrder.NATURAL);\n while (true) {\n //...\n if (contiguousSpaceFound && availableBytesFound) {\n break;\n }\n\n if (!evictionCandidates.hasNext()) {\n break;\n }\n long blockToDelete = evictionCandidates.next();\n if (evictorView.isBlockEvictable(blockToDelete)) { // 有一些 block 是不会被 evict 的\n try {\n BlockMeta blockMeta = mMetaManager.getBlockMeta(blockToDelete);\n removeBlockFileAndMeta(blockMeta);\n //...\n }\n //...\n }\n```\n\n**当然, 有一些 block 不会被 evict :**\n\n```\npublic boolean isBlockEvictable(long blockId) {\n boolean pinned = isBlockPinned(blockId);\n boolean locked = isBlockLocked(blockId);\n boolean marked = isBlockMarked(blockId);\n boolean isEvictable = !pinned && !locked && !marked;\n if (!isEvictable) {\n LOG.debug(\"Block not evictable: {}. Pinned: {}, Locked: {}, Marked: {}\", blockId, pinned,\n locked, marked);\n }\n\n return isEvictable;\n }\n```\n\n**evict 的规则目前有 2 种:**\n\n01 alluxio.worker.block.annotator.LRUAnnotator\n\nLRU 规则, 即首先会被淘汰的是最久未被访问的\n\n02 alluxio.worker.block.annotator.LRFUAnnotator\n\n能够以LRFU 与 LRU 的规则结合, 也可以通过参数让该规则接近 LRFU 或者 LRU\n\n默认使用的策略是 LRUAnnotator ,这可以通过 property alluxio.worker.block.annotator.class 来更改。\n\n**以默认的 LRUAnnotator 来看:**\n\n```\npublic class LRUAnnotator implements BlockAnnotator<LRUAnnotator.LRUSortedField> {\n private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(LRUAnnotator.class);\n\n private AtomicLong mLRUClock;\n\n @Override\n public BlockSortedField updateSortedField(long blockId, LRUSortedField oldValue) {\n long clockValue = mLRUClock.incrementAndGet();\n return new LRUSortedField(clockValue);\n }\n\n /**\n * Sorted-field for LRU.\n */\n protected class LRUSortedField implements BlockSortedField {\n private Long mClockValue;\n\n private LRUSortedField(long clockValue) {\n mClockValue = clockValue;\n }\n\n @Override\n public int compareTo(BlockSortedField o) {\n Preconditions.checkState(o instanceof LRUSortedField);\n return mClockValue.compareTo(((LRUSortedField) o).mClockValue);\n }\n //...\n}\n```\n\n可以看到 LRUAnnotator 内部通过一个单调递增的 AtomicLong 来标识每个 Block 的访问顺序, AtomicLong 越大,代表越先被访问。","render":"<p><img src=\"https://dev-media.amazoncloud.cn/22a94ab9a2a245b1801aba62752ede09_image.png\" alt=\"image.png\" /><br />\n本期分享主题:<strong>《Alluxio块分配策略详解》</strong></p>\n<p>全文主要围绕3个部分进行介绍:【策略详解概述】、【块分配策略介绍】、【代码层面解读】</p>\n<p>话不多说,直接上干货↓</p>\n<h2><a id=\"_7\"></a>策略详解概述</h2>\n<p>Alluxio 的 Worker 负责存储用户的数据资源,并且数据会以 Block 形式存储在 Worker 的存储目录(tiered storage)中,而存储目录可以有 MEM/SSD/HDD 等多个不同的 level,同一 level 又可以由多个目录组成,那么当用户通过 Alluxio 读写数据的时候,Alluxio 又是如何决定要把一个 Block 放在哪一个目录中呢?本文就从代码角度来分析一下 Block 存储目录的选取流程。</p>\n<h2><a id=\"_10\"></a>块分配策略介绍</h2>\n<p>Alluxio 使用块分配策略(Block Allocation Policies) 来定义如何在多个存储目录(同一层或不同层)中分配 Block。</p>\n<h2><a id=\"_Alluxio__3__13\"></a>目前 Alluxio 的块分配策略主要有 3 种:</h2>\n<ol>\n<li>alluxio.worker.block.allocator.GreedyAllocator</li>\n</ol>\n<p>从顶层到底层,将 Block 分配到第一个能够容纳 Block 的存储目录中。</p>\n<ol start=\"2\">\n<li>alluxio.worker.block.allocator.MaxFreeAllocator</li>\n</ol>\n<p>将Block分配到剩余可用空间最大的存储目录中。</p>\n<ol start=\"3\">\n<li>alluxio.worker.block.allocator.RoundRobinAllocator</li>\n</ol>\n<p>从顶层到底层,循环将 Block 放入每一个存储目录中。</p>\n<p>默认使用的策略是 MaxFreeAllocator ,这可以通过 property alluxio.worker.allocator.class 来更改。<br />\n<img src=\"https://dev-media.amazoncloud.cn/593a5de7de434830b81349478b8b2f00_image.png\" alt=\"image.png\" /></p>\n<h1><a id=\"__29\"></a># 代码层面解读</h1>\n<h2><a id=\"allocateSpace_30\"></a>allocateSpace</h2>\n<p>代码层面负责给 Block 分配存储目录的函数是 allocateSpace。</p>\n<p>当读写数据时,如果需要在 Worker 中存储数据, 会按照 Block Allocation Policies 来为 Block 请求一个存储目录来保存数据,allocateSpace 首先会尝试在传入参数 options 中指定的位置 (默认是 level0) 中寻找,如果指定位置没有找到合适的空间,则会尝试在所有的存储目录中寻找。</p>\n<pre><code class=\"lang-\">private StorageDirView allocateSpace(long sessionId, AllocateOptions options)\n throws WorkerOutOfSpaceException, IOException {\n while (true) {\n if (options.isForceLocation()) {\n //...\n } else {\n //...\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView, false);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n BlockStoreLocation.anyTier(), allocatorView, false);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n }\n //...\n}\n</code></pre>\n<p>可以看到,上文讲述的 allocateSpace 所选取的存储目录是通过动态计算所得到的,但是在某些时候,也需要数据可以写入指定的存储目录或者 level,所以 allocateSpace 也支持通过 evict Block 来让某一个存储目录腾出足够的空间以容纳新的数据(这里后文会详细介绍)。</p>\n<pre><code class=\"lang-\">private StorageDirView allocateSpace(long sessionId, AllocateOptions options) {\n StorageDirView dirView;\n//...\n while (true) {\n if (options.isForceLocation()) {\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView, true);\n if (dirView != null) {\n return dirView;\n }\n freeSpace(sessionId, options.getSize(), options.getSize(), options.getLocation());\n dirView = mAllocator.allocateBlockWithView(sessionId, options.getSize(),\n options.getLocation(), allocatorView.refreshView(), true); \n //...\n }\n }\n //...\n } else {\n //...\n }\n return dirView;\n }\n }\n</code></pre>\n<p>从allocateSpace 中具体寻找合适存储目录的类就是 Allocator 接口的几个实现类,也就是上一章节中提出的几个块分配策略: GreedyAllocator/MaxFreeAllocator/RoundRobinAllocator</p>\n<h2><a id=\"Allocator_88\"></a>Allocator</h2>\n<pre><code class=\"lang-\">public interface Allocator {\n\n //...\n StorageDirView allocateBlockWithView(long sessionId, long blockSize, BlockStoreLocation location,\n BlockMetadataView view, boolean skipReview);\n}\n</code></pre>\n<p>Allocator 接口中的 allocateBlockWithView 主要负责寻找合适的存储目录,需要关注的参数主要有 3 个:</p>\n<p>✓ blockSize: 想要分配多大的空间</p>\n<p>✓ location: 想要在哪分配空间</p>\n<p>✓ skipReview: 是否跳过 Review</p>\n<p>以默认的 alluxio.worker.block.allocator.MaxFreeAllocator#MaxFreeAllocator 为例,可以看到如果想要在所有的位置寻找存储目录,那么它就逐个检查所有存储目录, 并返回最大的那个:</p>\n<pre><code class=\"lang-\">private StorageDirView allocateBlock(long sessionId, long blockSize,\n BlockStoreLocation location, boolean skipReview) {\n\n if (location.equals(BlockStoreLocation.anyTier())) {\n for (StorageTierView tierView : mMetadataView.getTierViews()) {\n candidateDirView = getCandidateDirInTier(tierView, blockSize, BlockStoreLocation.ANY_MEDIUM);\n if (candidateDirView != null) { // Review\n if (skipReview || mReviewer.acceptAllocation(candidateDirView)) {\n break;\n }\n }\n }\n } \n //...\n return candidateDirView;\n }\n\nprivate StorageDirView getCandidateDirInTier(StorageTierView tierView,\n long blockSize, String mediumType) {\n StorageDirView candidateDirView = null;\n long maxFreeBytes = blockSize - 1;\n for (StorageDirView dirView : tierView.getDirViews()) {\n if ((mediumType.equals(BlockStoreLocation.ANY_MEDIUM)\n || dirView.getMediumType().equals(mediumType))\n &amp;&amp; dirView.getAvailableBytes() &gt; maxFreeBytes) {\n maxFreeBytes = dirView.getAvailableBytes();\n candidateDirView = dirView;\n }\n }\n return candidateDirView;\n }\n</code></pre>\n<p>从代码中可以看到,当找到 candidateDirView 后, 还需要经过一个 Review 的流程, 才能最终决定返回哪个存储目录,那么 Review 的流程又有什么用呢?</p>\n<h2><a id=\"Block_Allocation_Review_Policies_144\"></a>Block Allocation Review Policies</h2>\n<p>Review 是对块分配策略的一种补充,它给块分配策略带来了一些额外的限制(例如SoftLimit/HardLimit)以及一定随机性。目前 Alluxio 有两 Review 策略:</p>\n<p>01 alluxio.worker.block.reviewer.AcceptingReviewer</p>\n<p>直接通过所有 Review,相当于没有进行 Review</p>\n<p>02 alluxio.worker.block.reviewer.ProbabilisticBufferReviewer</p>\n<p>会根据当前的可用空间剩余大小来 Reviewer 之前的分配结果</p>\n<h2><a id=\"_ProbabilisticBufferReviewer__155\"></a>以默认的 ProbabilisticBufferReviewer 来看:</h2>\n<pre><code class=\"lang-\">public class ProbabilisticBufferReviewer implements Reviewer {\n //...\n double getProbability(StorageDirView dirView) {\n //...\n if (availableBytes &gt; mSoftLimitBytes) {\n return 1.0;\n }\n if (availableBytes &lt;= mHardLimitBytes) {\n return 0.0;\n }\n \n double x = capacityBytes - availableBytes;\n double k = 1.0 / (mHardLimitBytes - mSoftLimitBytes); // If HardLimit = SoftLimit, then we would have returned in the previous if-else\n double b = (capacityBytes - mHardLimitBytes + 0.0) / (mSoftLimitBytes - mHardLimitBytes);\n double y = k * x + b;\n return y;\n }\n}\n</code></pre>\n<p>ProbabilisticBufferReviewer</p>\n<ul>\n<li>\n<p>如果当前的存储目录剩余空间小于 mHardLimitBytes ,那么就会直接返回 0,表示未通过 review ;</p>\n</li>\n<li>\n<p>如果当前的存储目录剩余空间大于 mSoftLimitBytes ,那么就会直接返回 1,表示通过 review ;</p>\n</li>\n<li>\n<p>如果剩余空间大小介于 mHardLimitBytes 与 mSoftLimitBytes 之间,那么就会返回(0, 1) 之间的一个值。</p>\n</li>\n</ul>\n<h2><a id=\"freeSpace_186\"></a>freeSpace</h2>\n<p>上文中提到 allocateSpace 支持通过 evict Block 来让某一个存储目录腾出足够的空间以容纳新的数据。那么当进行 evict 的时候,又是如何决定该 evict 哪一个 Block 呢?</p>\n<p><strong>evict Block 是通过 freeSpace 完成的,如果空间不足,在 freeSpace 中会逐个淘汰 Block,直到腾出了足够的空间。</strong></p>\n<pre><code class=\"lang-\">public synchronized void freeSpace(long sessionId, long minContiguousBytes,\n long minAvailableBytes, BlockStoreLocation location) {\n Iterator&lt;Long&gt; evictionCandidates = mBlockIterator.getIterator(location, BlockOrder.NATURAL);\n while (true) {\n //...\n if (contiguousSpaceFound &amp;&amp; availableBytesFound) {\n break;\n }\n\n if (!evictionCandidates.hasNext()) {\n break;\n }\n long blockToDelete = evictionCandidates.next();\n if (evictorView.isBlockEvictable(blockToDelete)) { // 有一些 block 是不会被 evict 的\n try {\n BlockMeta blockMeta = mMetaManager.getBlockMeta(blockToDelete);\n removeBlockFileAndMeta(blockMeta);\n //...\n }\n //...\n }\n</code></pre>\n<p><strong>当然, 有一些 block 不会被 evict :</strong></p>\n<pre><code class=\"lang-\">public boolean isBlockEvictable(long blockId) {\n boolean pinned = isBlockPinned(blockId);\n boolean locked = isBlockLocked(blockId);\n boolean marked = isBlockMarked(blockId);\n boolean isEvictable = !pinned &amp;&amp; !locked &amp;&amp; !marked;\n if (!isEvictable) {\n LOG.debug(&quot;Block not evictable: {}. Pinned: {}, Locked: {}, Marked: {}&quot;, blockId, pinned,\n locked, marked);\n }\n\n return isEvictable;\n }\n</code></pre>\n<p><strong>evict 的规则目前有 2 种:</strong></p>\n<p>01 alluxio.worker.block.annotator.LRUAnnotator</p>\n<p>LRU 规则, 即首先会被淘汰的是最久未被访问的</p>\n<p>02 alluxio.worker.block.annotator.LRFUAnnotator</p>\n<p>能够以LRFU 与 LRU 的规则结合, 也可以通过参数让该规则接近 LRFU 或者 LRU</p>\n<p>默认使用的策略是 LRUAnnotator ,这可以通过 property alluxio.worker.block.annotator.class 来更改。</p>\n<p><strong>以默认的 LRUAnnotator 来看:</strong></p>\n<pre><code class=\"lang-\">public class LRUAnnotator implements BlockAnnotator&lt;LRUAnnotator.LRUSortedField&gt; {\n private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(LRUAnnotator.class);\n\n private AtomicLong mLRUClock;\n\n @Override\n public BlockSortedField updateSortedField(long blockId, LRUSortedField oldValue) {\n long clockValue = mLRUClock.incrementAndGet();\n return new LRUSortedField(clockValue);\n }\n\n /**\n * Sorted-field for LRU.\n */\n protected class LRUSortedField implements BlockSortedField {\n private Long mClockValue;\n\n private LRUSortedField(long clockValue) {\n mClockValue = clockValue;\n }\n\n @Override\n public int compareTo(BlockSortedField o) {\n Preconditions.checkState(o instanceof LRUSortedField);\n return mClockValue.compareTo(((LRUSortedField) o).mClockValue);\n }\n //...\n}\n</code></pre>\n<p>可以看到 LRUAnnotator 内部通过一个单调递增的 AtomicLong 来标识每个 Block 的访问顺序, AtomicLong 越大,代表越先被访问。</p>\n"}
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