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目录
1 Failover Controller的角色职责
2 Failover Controller的运行原理
2.1 核心组件依赖
2.2 高可用架构图
3 故障转移机制详解
3.1 正常状态下的工作流程
3.2 故障触发切换流程
4 关键机制与技术挑战
4.1 防止脑裂（Fencing）
4.2 元数据同步
4.3 ZKFC的选举逻辑
5 最佳实践
6 总结
在Hadoop HDFS中，NameNode（NN） 是核心元数据管理节点，其单点故障会导致整个集群不可用。为了解决这一问题，HDFS引入了 Failover Controller（故障转移控制器，简称FC），配合ZooKeeper实现NameNode的自动故障转移（High Availability, HA）。
1 Failover Controller的角色职责
Failover Controller是HDFS HA架构中的关键组件，主要负责：
- 监控NameNode健康状态：通过心跳检测判断Active NN是否存活
- 协调主备切换：在Active NN故障时，自动将Standby NN提升为Active
- 防止脑裂（Split-Brain）：通过ZooKeeper的分布式锁机制确保同一时刻只有一个Active NN
- 状态同步管理：确保Standby NN的元数据与Active NN保持同步（基于QJM或NFS）
2 Failover Controller的运行原理
2.1 核心组件依赖
- ZooKeeper（ZK）：提供分布式协调服务，用于选举和锁管理
- JournalNode（JN）：存储EditLog，确保主备NN元数据一致性（基于QJM方案）
- ZKFC（ZK Failover Controller）：独立进程，运行在每个NameNode节点上，负责具体故障转移逻辑
2.2 高可用架构图
3 故障转移机制详解
3.1 正常状态下的工作流程
- Active NN的ZKFC通过ZooKeeper临时节点持有锁，表示其处于Active状态
- Standby NN的ZKFC持续监听该锁，准备接管
3.2 故障触发切换流程
- 检测故障：ZKFC发现Active NN无响应（心跳超时或进程退出）
- 释放锁：ZooKeeper因Session过期自动删除临时节点
- 隔离原Active：通过SSH或Shell命令强制终止旧Active NN（防止脑裂）
- 提升新Active：Standby NN接管锁并开始服务
4 关键机制与技术挑战
4.1 防止脑裂（Fencing）
- SSH Fencing：通过SSH登录故障节点执行kill -9
- Shell Fencing：调用自定义脚本隔离故障节点（如断电）
- 存储级Fencing：确保旧Active NN无法写入共享存储（QJM/NFS）
4.2 元数据同步
| 方案 | 原理 | 优缺点 |
| QJM | 基于Paxos协议，由JournalNode集群管理EditLog | 高可靠，但需要至少3个JN节点 |
| NFS | 共享NAS存储EditLog | 简单，但存在单点故障风险 |
4.3 ZKFC的选举逻辑
- 依赖ZooKeeper的临时节点（Ephemeral Node）和Watcher机制
- 切换时需满足：
- 原Active NN确认不可用（心跳超时+手动隔离）
- 新Active NN的元数据完全同步
5 最佳实践
- 部署建议
- 至少部署3个JournalNode（QJM方案）
- ZooKeeper集群建议5节点（容忍2节点故障）
- 监控指标
- NameNode进程状态（jps）
- ZooKeeper锁状态
- EditLog同步延迟（HDFS Metrics）
- 调优参数
<property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value>
</property>
<property><name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name><value>5000</value>
</property>6 总结
Failover Controller是HDFS高可用的核心组件，通过ZooKeeper选主+QJM元数据同步+隔离机制实现了NameNode的自动故障转移。理解其原理有助于：
- 快速定位HA集群故障
- 优化切换速度和可靠性
- 避免脑裂导致的数据不一致