作者：Gu Ruinan - 互联网大数据团队- Zhao Yongxiang

Erasure Coding(简称EC)，是一种纠删码。EC编码能够对部分缺失的数据进行数据恢复，广泛应用于存储与通信领域。在Hadoop3.0版本中，作为一种新的冗余存储的方式引入进来。使用EC编码的方式替代原来的三副本存储，保证数据可靠性的同时可以节约存储。相应地，付出的代价是读取性能的下降，对于访问频率不高的数据，使用EC编码很合适。

vivo目前HDFS集群节点达万台级别，数据规模接近EB级别，并且业务数据规模还在以较高速度持续增长中。在推进压缩算法缓解存储压力的同时，EC编码的推进也是存储降本的一大有力手段。

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一、背景

Reed-Soloman编码(简称：RS码)，是EC里一种经典的编码算法。下面简单介绍一下Reed-Soloman编码过程(不涉及数学原理的详细解析)。

假设我们的输入数据以D1，D2，...D5的向量来表示，矩阵B为编码矩阵，进行编码后得到D和C组成的矩阵，其中D为数据块(data block)，C为校验块(parity block)。我们的数据写入都需要经过编码后才能进行存储。

假设我们抹除掉了D1，D4，C2。

我们能通过编码矩阵得到一个用于恢复的矩阵，将这个矩阵与剩余块相乘，可得到原来完整的输入数据，再次进行编码后可恢复C2。

二、存储布局的改变

EC编码对HDFS的应用，使数据块存储的结构发生了改变。

在传统三副本的策略中，一个文件被划分为不同的块(block)进行存储，一个数据块对应三个副本(replication)，每个副本存储的内容完全一致，数据的存储时连续的，这种布局称为连续块存储布局(Contigous Block Layout)。

在EC策略中，一个文件被划分为不同的块组(Block Group)进行存储，一个块组内划分为多个内部块(Internal Block)，其中，内部块又分为数据块(Data Block)和校验块(Parity Block)。数据块存储文件的数据，校验块存储由数据块生成的校验内容。一个块组内，可容忍的块丢失数量与校验块数量相同，如果丢失块的数量大于校验块数量，则数据不可被恢复。

在块组中，数据并不像三副本策略一样连续存储在一个块中，而是将连续的数据拆分为多个Cell，分散存储在不同的内部块中，形成一个个条带(Stripe)。这种布局称为条带存储布局(Striped Block Layout)。

我们集群目前采用EC策略RS6-3-1024k，其中6表示块组中数据块数量，3表示块组中校验块数量，1024k表示Cell大小。

三副本是HDFS默认的冗余存储方式，优点是当有机器宕机，数据丢失时，不会影响用户的读取，补块的方式也仅仅是副本的复制，简单高效。缺点也很明显，存储的冗余度高，三副本的存储冗余度达到200%。

EC编码通过编码的存储方式，来进行冗余存储。优点是存储的冗余度低(具体的冗余度取决于不同的存储策略)，可靠性高。缺点是写入需要编码，造成性能的下降(大概3-4倍)，补块时间长(校验块越多，补块时间越长)，读取时如果遇到DN宕机，也需要额外的资源与时间进行解码恢复。

三、HDFS EC 码应用实践

3.1 兼容性问题

3.1.1 服务端

早在2020年，EC已经在vivo的HDFS集群中投入使用。EC是Hadoop3.0后推出的新特性，要想正常使用，服务端和客户端都需要升级到3.0或以上版本。

由于离线集群规模庞大，升级的调研和实施需要耗费比较长的时间。因此，我们临时搭建了一套基于3.1版本的冷备专用集群，使用EC来存储冷备数据，如下图：

冷备集群使用3.1版本的Yarn，可以同时访问热数据与冷数据，3.1版本的HDFS专门用来存储EC编码的冷数据。

由于新增冷备集群的方案增加了集群运维的成本，架构也不够优雅，只是暂时的解决办法。在2021年，我们离线集群完成了HDFS从2.6到3.1的全面升级，正式支持EC编码，在2022年，我们完成绝大部分冷备集群的数据到离线集群的迁移，增量数据全部写到离线集群中。

3.1.2 客户端

我们没有对Client2.x客户端访问EC文件做兼容性的开发，更多是通过推动用户升级客户端来访问EC文件，例如Spark2任务切换至Spark3任务。该方案增加了用户迁移的成本，但同时也减少了HDFS侧的开发成本，用户任务逐步往Spark3迁移也更符合未来的规划。

3.2 EC 异步转换

由于EC编码会带来对文件读写性能的下降，对EC编码的定位主要应用在冷数据的存储，业务并不直接写EC数据，而是采用后台转储的方式，把三副本数据转储成EC数据。对不同业务而言，对"冷"的标准都不一致，不能用统一的标准来衡量数据的冷热。在推广EC编码的过程中，平台并不用统一的标准来"强制"把用户数据转为EC，是否转为EC的最终决定权在用户。我们向用户提供分区访问频率的数据作为参考，帮助用户来了解不同分区路径的访问频次，让用户更好地选择哪些分区转为EC编码。用户可以通过大数据开发者平台(Big data developer platform)设置x天前的数据转为EC存储，后台程序会将相应分区通过Hadoop distcp，将三副本写入到已设置EC策略的目录中，再用新目录替换掉原目录，其中目录名称不变，保证了元数据一致，用户无需修改代码。

3.3 Distcp 数据校验

先来介绍一下HDFS两种校验和的方式。

3.3.1 MD5MD5CRC

此方式为HDFS默认的校验方式，这种校验方式会进行两次MD5计算一次CRC计算，从名字就可以反映出来。

• 块级校验和：所有chunk CRC的级联的MD5值。（an MD5 of a concatenation of chunk CRCs）

• 文件级校验和：所有块校验和的级联的MD5值。（the MD5 of the concatenation of all the block checksums）

由定义可知，这种方式对于HDFS分块大小敏感，不同的分块大小块级校验和不一样，导致文件校验和也会不一样。

3.3.2 Composite CRC

Composite CRC一个新的校验和计算方式。

当计算块校验和不是简单地将chunk CRC进行级联（concatenation），而是将chunk CRC进行数学式的组合（mathematically compose），计算文件校验和时对文件所有的chunk CRC进行数学式组合。因此，对于文件校验和，该计算方式对于分块大小并不敏感。 CRC算法相关论文。

在数据进行distcp的过程中，HDFS会进行校验和校验，确保distcp的源数据与新数据一致，但正如前文所说，EC编码会带来存储布局的改变，相同的文件三副本与EC数据存储的块大小，块数量都不一致，这让HDFS默认的MD5MD5CRC的方式变得不再适用。

需要将校验方式改为COMPOSITE CRC。

可通过 dfs.checksum.combine.mode 改变校验和校验的方式（MD5MD5CRC(默认值) or COMPOSITE_CRC)。

即使distcp过程中会进行校验，为了确保万无一失，我们还会对前后的分区目录的校验和校验。(目录校验和计算方式为将目录下文件MD5值排序，再进行MD5计算）为了保证转EC前后文件的一致性，多加一道校验的"工序"是值得的。

3.4 文件损坏与修复

文件损坏与丢块是HDFS EC应用绕不开的一个话题，原因是在Hadoop EC特性新推出的过程中，有若干与文件损坏相关的bug。EC文件损坏的过程主要发生在补块阶段，计算结果的不准确导致了新补的块与原来的块内容不一致。我们在EC推广的过程中，也狠狠地踩过文件损坏的"坑"。如何避免文件损坏，如何对补块的结果进行校验，如何修复损坏文件是三个重要的需要解决的问题。

3.4.1 如何避免文件损坏

通过对社区的调研，我们打了若干的patch来解决文件损坏与丢块的问题。

3.4.2 对补块结果的校验

我们引入了HDFS-15759，Patch提供了一个对EC补块的校验功能，在DN执行补块任务时，对补块结果进行校验。如果校验失败会抛出异常，并且补块任务会进行重试。

3.4.3 EC批量校验工具

我们对开源的EC批量校验工具进行了定制化的改造，工具能够对EC目录进行批量扫描，扫描出目录中的损坏的EC文件，在此感谢Stephen O'Donnell对工具的开源。

原理大致如下，对数据块进行EC编码，通过比对新生成的校验块和原来的校验块，来验证是否存在文件损坏。如果比对通过，则没有文件损坏，如果比对不通过，则存在文件损坏。

工具支持MR，可以分布式执行，此外，也可只对一个条带进行比对，只生成校验块的第一个条带，比对与原校验块第一个条带是否一致，这些都大大提高了批量校验EC文件的效率。

工具地址：

https://github.com/sodonnel/hdfs-ec-validator

3.4.4 修复损坏文件

在我们的集群，绝大部分损坏的文件都是ORC文件，ORC文件发生损坏时，由于其元数据分布的方式，会出现元数据的损坏，ORC无法解析。

假设一个块组内，数据块编号为1~6，校验块编号为7~9，数据块1损坏，我们可以通过读取数据块2~6加上任一一个校验块，得到"完好"的文件，对于ORC文件而言，判断是否完好取决于能否正常解析。

HDFS客户端get文件的时候默认只会读取数据块，我们通过改造HDFS客户端，使我们能够读取块组内指定编号的块，通过各种排列组合，得到一个"完好"的文件，之后将"完好"的文件覆盖掉HDFS上的损坏文件，来达到文件修复的目的。

3.5 机器异构&存储策略

由于EC数据访问频率低，将EC数据存储到大存储的机器上，利用机器异构降低我们的单位存储成本。

在HDFS中，如果文件写入的路径设置了hot存储策略的目录，则会优先把文件存储到disk存储介质当中，如果设置了cold存储策略的目录，则会优先把文件存储到archive存储介质当中。

因此，当我们将大存储机器的盘都设置为Archive，并且将EC目录设置为Cold存储策略，即可将EC数据存放到大存储机器上，使TCO降低，进一步实现存储降本。

四、总结与展望

vivo的HDFS集群已存有几百PB的数据采用EC-RS6-3-1024k策略存储，相比三副本EC-RS6-3-1024k方式能带来50%的存储收益，节省了数百PB的存储空间，为公司带来了巨大的收益。目前我们推荐用户将访问频次较少的数据转为EC，因为EC会带来读取性能的下降，如何减少EC带来的读取性能下降？以及后续细化对用户数据的冷热分层，对越冷的数据采用冗余度越低的EC策略，EC补块速度优化等，都是后续继续大规模推进EC需要解决的重要难题。