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DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程。它为所有的块池管理块扫描。针对每个块池，一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建，其运行在一个单独的线程中，为该块池扫描、校验数据块。当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，该类中的blockPoolScannerMap将会更新。
我们先看下DataBlockScanner的成员变量，如下：
// 所属数据节点DataNode实例
private final DataNode datanode;
// 所属存储FsDatasetSpi实例
private final FsDatasetSpi<? extends FsVolumeSpi> dataset;
// 配置信息Configuration实例
private final Configuration conf;
// 线程休眠周期，5s
static final int SLEEP_PERIOD_MS = 5 * 1000;
/**
* Map to find the BlockPoolScanner for a given block pool id. This is updated
* when a BPOfferService becomes alive or dies.
* 存储块池ID到对应BlockPoolScanner实例的映射。
* 当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，blockPoolScannerMap将会随之更新。
*/
private final TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner> blockPoolScannerMap =
new TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner>();
// 数据块扫描线程
Thread blockScannerThread = null; 首先是由构造函数确定的三个成员变量：所属数据节点DataNode实例datanode、所属存储FsDatasetSpi实例dataset、配置信息Configuration实例conf，对应构造函数如下：
// 构造函数
DataBlockScanner(DataNode datanode,
FsDatasetSpi<? extends FsVolumeSpi> dataset,
Configuration conf) {
this.datanode = datanode;
this.dataset = dataset;
this.conf = conf;
} 然后设定了一个静态变量，5s的线程休眠周期，即SLEEP_PERIOD_MS，另外两个重要的成员变量是：
1、TreeMap<String, BlockPoolSliceScanner> blockPoolScannerMap
存储块池ID到对应BlockPoolScanner实例的映射。当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态，blockPoolScannerMap将会随之更新。
2、Thread blockScannerThread
数据块扫描线程。
既然DataBlockScanner实现了Runnable接口，那么它肯定是作为一个线程在DataNode节点上运行的，我们看下DataNode是如何对其进行构造及启动的，代码如下：
/**
* See {@link DataBlockScanner}
*/
private synchronized void initDataBlockScanner(Configuration conf) {
// 如果blockScanner不为null，直接返回
if (blockScanner != null) {
return;
}
// 数据块校验功能无法开启的原因
String reason = null;
assert data != null;
// 如果参数dfs.datanode.scan.period.hours未配置，或者配置为0，说明数据块校验功能已关闭
if (conf.getInt(DFS_DATANODE_SCAN_PERIOD_HOURS_KEY,
DFS_DATANODE_SCAN_PERIOD_HOURS_DEFAULT) < 0) {
reason = "verification is turned off by configuration";
// SimulatedFSDataset不支持数据块校验
} else if ("SimulatedFSDataset".equals(data.getClass().getSimpleName())) {
reason = "verifcation is not supported by SimulatedFSDataset";
}
// 如果数据块校验功能无法开启的原因为null，构造DataBlockScanner实例，并调用其start()方法启动该线程
if (reason == null) {
blockScanner = new DataBlockScanner(this, data, conf);
blockScanner.start();
} else {
// 否则在日志文件中记录周期性数据块校验扫描无法启用的原因
LOG.info("Periodic Block Verification scan disabled because " + reason);
}
} 首先，如果blockScanner不为null，直接返回，说明之前已经初始化并启动了，然后，确定数据块校验功能无法开启的原因reason：
1、如果参数dfs.datanode.scan.period.hours未配置，或者配置为0，说明数据块校验功能已关闭；
2、SimulatedFSDataset不支持数据块校验；
如果数据块校验功能无法开启的原因为null，构造DataBlockScanner实例，并调用其start()方法启动该线程，否则在日志文件中记录周期性数据块校验扫描无法启用的原因。
DataBlockScanner线程启动的start()方法如下：
public void start() {
// 基于DataBlockScanner实例创建一个线程blockScannerThread
blockScannerThread = new Thread(this);
// 将线程blockScannerThread设置为后台线程
blockScannerThread.setDaemon(true);
// 启动线程blockScannerThread
blockScannerThread.start();
} 实际上它是基于DataBlockScanner实例创建一个线程blockScannerThread，将线程blockScannerThread设置为后台线程，然后启动线程blockScannerThread。
DataBlockScanner线程已创建，并启动，那么我们看下它是如何工作的，接下来看下它的run()方法，代码如下：
// 线程核心run()方法
@Override
public void run() {
// 当前块池ID，默认为空
String currentBpId = "";
// 第一次运行标志，默认当然应该为true
boolean firstRun = true;
// 如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前线程没有被中断
while (datanode.shouldRun && !Thread.interrupted()) {
//Sleep everytime except in the first iteration.
// 如果不是第一次运行，线程休眠5s
if (!firstRun) {
try {
Thread.sleep(SLEEP_PERIOD_MS);
} catch (InterruptedException ex) {
// Interrupt itself again to set the interrupt status
// 如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后跳过，继续下一轮循环
blockScannerThread.interrupt();
continue;
}
} else {
// 第一次运行时先将firstRun标志设置为false
firstRun = false;
}
// 获取下一个块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner
BlockPoolSliceScanner bpScanner = getNextBPScanner(currentBpId);
// 如果bpScanner为null，跳过，继续下一轮循环
if (bpScanner == null) {
// Possible if thread is interrupted
continue;
}
// 设置当前块池ID，即currentBpId，从块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner中获取
currentBpId = bpScanner.getBlockPoolId();
// If BPOfferService for this pool is not alive, don't process it
// 如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，不对它进行处理，调用removeBlockPool()方法从blockPoolScannerMap中移除数据，
// 并关闭对应BlockPoolSliceScanner，然后跳过，执行下一轮循环
if (!datanode.isBPServiceAlive(currentBpId)) {
LOG.warn("Block Pool " + currentBpId + " is not alive");
// Remove in case BP service died abruptly without proper shutdown
removeBlockPool(currentBpId);
continue;
}
// 调用块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，
// 扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验
bpScanner.scanBlockPoolSlice();
}
// Call shutdown for each allocated BlockPoolSliceScanner.
// 退出循环后，遍历blockPoolScannerMap中的每个BlockPoolSliceScanner实例bpss，
// 挨个调用对应shutdown()方法，停止块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner
for (BlockPoolSliceScanner bpss: blockPoolScannerMap.values()) {
bpss.shutdown();
}
} run()方法逻辑比较清晰，大体如下：
1、首先初始化当前块池ID，即currentBpId，默认为空，再确定第一次运行标志firstRun，默认当然应该为true；
2、接下来进入一个while循环，循环的条件是如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前线程没有被中断：
2.1、处理第一次运行标志位firstRun：
2.1.1、如果不是第一次运行，线程休眠5s：即firstRun为false，这时如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后跳过，继续下一轮循环；
2.1.2、第一次运行时先将firstRun标志设置为false；
2.2、获取下一个块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，通过调用getNextBPScanner()方法，传入当前块池ID，即currentBpId来实现，首次循环，currentBpId为空，后续会传入之前处理的值，下面会对其进行更新；
2.3、如果bpScanner为null，跳过，继续下一轮循环；
2.4、设置当前块池ID，即currentBpId，从块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner中获取；
2.5、如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，不对它进行处理，调用removeBlockPool()方法从blockPoolScannerMap中移除数据，并关闭对应BlockPoolSliceScanner，然后跳过，执行下一轮循环；
2.6、调用块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验；
3、退出循环后，遍历blockPoolScannerMap中的每个BlockPoolSliceScanner实例bpss，挨个调用对应shutdown()方法，停止块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner。
我们接下来看下比较重要的getNextBPScanner()方法，代码如下：
/**
* Find next block pool id to scan. There should be only one current
* verification log file. Find which block pool contains the current
* verification log file and that is used as the starting block pool id. If no
* current files are found start with first block-pool in the blockPoolSet.
* However, if more than one current files are found, the one with latest
* modification time is used to find the next block pool id.
* 寻找下一个块池ID以进行scan。
* 此时应该只有一个当前验证日志文件。
*/
private BlockPoolSliceScanner getNextBPScanner(String currentBpId) {
String nextBpId = null;
// 如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前blockScannerThread线程没有被中断
while (datanode.shouldRun && !blockScannerThread.isInterrupted()) {
// 等待初始化
waitForInit();
synchronized (this) {
// 当blockPoolScannerMap大小大于0，即存在BlockPoolSliceScanner实例时，做以下处理：
if (getBlockPoolSetSize() > 0) {
// Find nextBpId by the minimum of the last scan time
// lastScanTime用于记录上次浏览时间
long lastScanTime = 0;
// 遍历blockPoolScannerMap集合，取出每个块池ID，即bpid
for (String bpid : blockPoolScannerMap.keySet()) {
// 根据块池ID，即bpid，取出其对应BlockPoolSliceScanner实例的上次浏览时间t
final long t = getBPScanner(bpid).getLastScanTime();
// 如果t不为0，且如果块池ID为null，或者t小于lastScanTime，则将t赋值给lastScanTime，bpid赋值给nextBpId
// 也就是计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId
if (t != 0L) {
if (bpid == null || t < lastScanTime) {
lastScanTime = t;
nextBpId = bpid;
}
}
}
// nextBpId can still be null if no current log is found,
// find nextBpId sequentially.
// 如果对应块池ID，即nextBpId为null，则取比上次处理的块池currentBpId高的key作为nextBpId，
// 如果还不能取出的话，那么取第一个块池ID，作为nextBpId
if (nextBpId == null) {
nextBpId = blockPoolScannerMap.higherKey(currentBpId);
if (nextBpId == null) {
nextBpId = blockPoolScannerMap.firstKey();
}
}
// 如果nextBpId不为空，那么从blockPoolScannerMap中获取其对应BlockPoolSliceScanner实例返回
if (nextBpId != null) {
return getBPScanner(nextBpId);
}
}
}
// 记录warn日志，No block pool is up, going to wait，然后等待
LOG.warn("No block pool is up, going to wait");
try {
// 线程休眠5s
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException ex) {
LOG.warn("Received exception: " + ex);
blockScannerThread.interrupt();
return null;
}
}
return null;
} 它的主要作用就是寻找下一个块池ID以进行scan，其存在一个整体的while循环，循环的条件为如果所属数据节点DataNode实例datanode正常运行，且当前blockScannerThread线程没有被中断，循环内做以下处理：
1、调用waitForInit()方法等待初始化；
2、当前对象上使用synchronized进行同步，当blockPoolScannerMap大小大于0，即存在BlockPoolSliceScanner实例时，做以下处理：
2.1、设定lastScanTime用于记录上次浏览时间，默认值为0；
2.2、遍历blockPoolScannerMap集合，取出每个块池ID，即bpid，计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId：
2.2.1、根据块池ID，即bpid，取出其对应BlockPoolSliceScanner实例的上次浏览时间t；
2.2.2、如果t不为0，且如果块池ID为null，或者t小于lastScanTime，则将t赋值给lastScanTime，bpid赋值给nextBpId，也就是计算最早的上次浏览时间lastScanTime，和对应块池ID，即nextBpId；
2.3、如果对应块池ID，即nextBpId为null，则取比上次处理的块池currentBpId高的key作为nextBpId，如果还不能取出的话，那么取第一个块池ID，作为nextBpId；
2.4、如果nextBpId不为空，那么从blockPoolScannerMap中获取其对应BlockPoolSliceScanner实例返回；
3、如果blockPoolScannerMap大小等于0，或者上述2找不到的话，记录warn日志，No block pool is up, going to wait，然后等待5s后继续下一轮循环；
最后，实在找不到就返回null。
可见，getNextBPScanner()方法优先选取最早处理过的块池，找不到的话再按照之前处理过的块池ID增长的顺序，找下一个块池ID，按照块池ID大小顺序到尾部的话，再折回取第一个。
其中等待初始化的waitForInit()方法比较简单，代码如下：
// Wait for at least one block pool to be up
private void waitForInit() {
// 如果BlockPoolSliceScanner的个数小于数据节点所有BpOS个数，或者BlockPoolSliceScanner的个数小于1，一直等待
// BpOS你可以理解为DataNode上每个块池或命名空间对应的一个实例，它处理该命名空间到对应活跃或备份状态NameNode的心跳。
while ((getBlockPoolSetSize() < datanode.getAllBpOs().length)
|| (getBlockPoolSetSize() < 1)) {
try {
// 线程休眠5s
Thread.sleep(SLEEP_PERIOD_MS);
} catch (InterruptedException e) {
// 如果发生InterruptedException异常，中断blockScannerThread线程，然后返回
blockScannerThread.interrupt();
return;
}
}
} 它本质上是等所有块池都被上报至blockPoolScannerMap集合后，才认为已完成初始化，然后再挑选块池ID，否则线程休眠5s，继续等待。代码注释比较详细，这里不再赘述！
获取到块池ID，并获取到其对应的块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner了，接下来就是调用bpScanner的scanBlockPoolSlice()方法，扫描该块池的数据块，并做数据块校验工作了。这方面的内容，请阅读《HDFS源码分析数据块校验之BlockPoolSliceScanner》一文，这里不再做介绍。
到了这里，各位看官可能有个疑问，选取块池所依赖的blockPoolScannerMap集合中的数据是哪里来的呢？答案就在处理数据节点心跳的BPServiceActor线程中，在完成数据块汇报、处理来自名字节点NameNode的相关命令等操作后，有如下代码被执行：
// Now safe to start scanning the block pool.
// If it has already been started, this is a no-op.
// 现在可以安全地扫描块池，如果它已经启动，这是一个空操作。
if (dn.blockScanner != null) {
dn.blockScanner.addBlockPool(bpos.getBlockPoolId());
} 很简单，数据节点汇报数据块给名字节点，并执行来自名字节点的相关命令后，就可以通过数据节点DataNode中成员变量blockScanner的addBlockPool()方法，添加块池，代码如下：
public synchronized void addBlockPool(String blockPoolId) {
// 如果blockPoolScannerMap集合中存在块池blockPoolId，直接返回
if (blockPoolScannerMap.get(blockPoolId) != null) {
return;
}
// 根据块池blockPoolId、数据节点datanode、存储dataset、配置信息conf等构造BlockPoolSliceScanner实例bpScanner
BlockPoolSliceScanner bpScanner = new BlockPoolSliceScanner(blockPoolId,
datanode, dataset, conf);
// 将块池blockPoolId与bpScanner的映射关系存储到blockPoolScannerMap中
blockPoolScannerMap.put(blockPoolId, bpScanner);
// 记录日志信息
LOG.info("Added bpid=" + blockPoolId + " to blockPoolScannerMap, new size="
+ blockPoolScannerMap.size());
} 逻辑很简单，首先需要看看blockPoolScannerMap集合中是否存在块池blockPoolId，存在即返回，否则根据块池blockPoolId、数据节点datanode、存储dataset、配置信息conf等构造BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，将块池blockPoolId与bpScanner的映射关系存储到blockPoolScannerMap中，最后记录日志信息。
我们在上面也提到了如果当前块池对应的心跳服务BPOfferService不是活跃的，那么会调用removeBlockPool()方法，移除对应的块池，代码如下：
public synchronized void removeBlockPool(String blockPoolId) {
// 根据块池blockPoolId，从blockPoolScannerMap中移除数据，并得到对应BlockPoolSliceScanner实例bpss
BlockPoolSliceScanner bpss = blockPoolScannerMap.remove(blockPoolId);
// 调用bpss的shutdown()方法，关闭bpss
if (bpss != null) {
bpss.shutdown();
}
// 记录日志信息
LOG.info("Removed bpid="+blockPoolId+" from blockPoolScannerMap");
} 代码很简单，不再赘述。
总结
DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台进程，它负责管理所有块池的数据块扫描工作。当数据节点DataNode发送心跳给名字节点NameNode进行数据块汇报并执行完返回的命令时，会在DataBlockScanner的内部集合blockPoolScannerMap中注册块池ID与为此新创建的BlockPoolSliceScanner对象的关系，然后DataBlockScanner内部线程blockScannerThread周期性的挑选块池currentBpId，并获取块池切片扫描器BlockPoolSliceScanner实例bpScanner，继而调用其scanBlockPoolSlice()方法，扫描对应块池里的数据块，进行数据块校验。块池选择的主要依据就是优先选择扫描时间最早的，也就是自上次扫描以来最长时间没有进行扫描的，按照这一依据选择不成功的话，则默认按照块池ID递增的顺序循环选取块池。
HDFS源码分析数据块校验之DataBlockScanner
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原文地址：http://blog.csdn.net/lipeng_bigdata/article/details/51258599
