以下是本人研究源代码成果, 此文僅献给我和我的小伙伴们，不足之处，欢迎斧正————————————————-致谢道格等人！
注： hadoop版本0.20.2,有童鞋表示看代码头晕，所以本文采用纯文字描述，哥还特意为你们把字体调调颜色噢 ^ o ^
大家都知道，hadoop是最优秀的大数据处理框架之一，而本文研究的DFSClient是 hadoop内部实现中，较为核心的部分
DFSClient，顾名思义，分布式文件系统的客户端
hadoop的客户端包括：shell命令，java接口，pig 等。。
DFSClient在分布式文件系统中扮演的角色：
现实场景如下：我的数据文件分散存储在集群中的很多台机器上，现在我需要获取它，以使用shell命令操作为例
我输入获取数据的指令后，DFSClient通过RPC机制和NameNode（集群中的主机器）通信并获得文件的元数据信息（数据的存放位置，校验和，等等一些关键的信息），然后DFSClient再与DataNode通信（集群中的其它机器）通过数据I/O流来获取到我要的文件信息，
它在分布式文件系统内部实现中起到双方通信的作用，是用户与文件系统通信的桥梁，由此可见，掌握它，驾驭它，显得尤为迫切！
首先一起讨论下关于DFSClient的体系结构：
它位于org.apache.hadoop.hdfs包下：体系图如下
DFSClient
|——-LeaseChecker implements Runnable
|——-DNAddrPair
|——-BlockReader extends FSInputChecker (
FSInputChecker
extends FSInputStream )
|——-DFSInputStream
|——-DFSDataInputStream
extends DataInputStream
implements Seekable(支持流中随机存储), PositionedReadable(定位读取)
|——-DFSOutputStream extends FSOutputSummer implements Syncable (FSOutputSummer extends OutputStream)
|——–Packet
|——–DataStreamer extends Daemon （extends Thread）
|——–ResponseProcessor extends Thread
LeaseChecker介绍：实现了Runnable接口
在HDFS中可能有多个客户端在同一时刻进行文件的写入操作，有时会出现多个客户端并发的写入一个文件的情况，所以采取一些措施来控制并发写入情况的发送，一般情况下会采用互斥锁的方法来进行控制，使得每一时刻只有一个获得锁的客户端才能执行，写入操作。但是互斥锁的机制在分布式系统中会有很多问题
问题一：每次执行写入时，客户端都需要向NameNode申请互斥锁，从而造成网络开销的增大
问题二：当某个客户端获得锁之后和NameNode失去了联系，此时会造成互斥锁无法释放，使得其他的客户端的操作会被终止
解决方案：HDFS使用Lease租约来解决互斥锁的问题
过程：当DFSClient需要对一个文件执行写入操作时，他首先需要向NameNode申请一个租约（有时间限制），在时间期限内客户端可以 对租约所管理的文件执行写入。一个文件只能被一个租约锁管理，所以只能有一个客户端对文件执行写入操作，在租约的有效时间 内，DFSClient客户端会一直持有写文件的权限，而不需要再向NameNode询问是否有写文件的权限。当客户端一直工作时，它会在 租约过期后向NameNode申请续约，入股在租约的有效期间内，客户端发生了异常，和NameNode失去了联系，当租约期满后， NameNode会发现发生异常的客户端，此时NameNode会将新的租约赋给其它正常的客户端，当发生异常的客户端已经写入了一部 分数据时，HDFS为了分辨出这些无用的数据，会在客户端每次写入数据时增加版本号信息，异常的客户端的写入的数据的版本号 会很低，从而可以被安全删除掉。
LeaseChecker作用： 在DFSClient中有个LeaseChecker线程，该线程会周期性的检查租约是否过期，在租约快过期的时候会对租约进行续约,此外，在namenode包中有个LeaseManager租约管理器，该管理器会不断的检查它所管理的lease是否过期，如果lease已经过期，会将其删除
DNAddrPair介绍：封装了定位到的DataNode信息和DataNode所对应的IP信息
FSInputChecker 介绍：
抽象类FSInputChecker继承自FSInputStream,加入了HDFS所需要的校验功能，
hadoop会生成与原生文件所对应的校验和文件，并在读写文件的时候对文件进行校验，
以确保数据的准确性
BlockReader介绍：BlockReader 继承自 FSInputChecker 继承自 FSInputStream，校验功能是在readChecksumChunk方法中实现，而readChecksumChunk私有方法是被read1私有方法内部调用，而且所有的read方法的都是通过间接地调用read1方法来实现对数据进行读取并做校验和验证的
DFSInputStream介绍：继承自FSInputStream，该类会创建到DataNode的Socket连接，然后使用Socket来读取DataNode上的数据信息
DFSDataInputStream介绍：继承自DataInputStream，DFSDataInputStream的功能都依靠包装的DFSInputStream来完成
DFSOutputStream介绍：继承自DFSOutputStream
Packet介绍：
数据包，
DFSOutputStream的内部类，
DFSClient是通过一个个Packet来向DataNode写入数据的，
一个Packet由多个数据chunk组成，每个chunk对应着一个校验和，当写入足够的chunk之后，packet会被添加到dataQueue中
DataStreamer 介绍：
DataStreamer是真正写入数据的进程，
在发送Packet之前，它会首先从Namenode中获得一个blockid和Block的位置信息，
然后它会循环地从dataQueue中取得一个Packet,然后将该Packet真正写入到与DataNode所建立的socket中，
当将属于一个Block的所有Packet都发送给DataNode,并且返回了与每个Packet所对应的响应信息之后，
DataStream 会关闭当前的数据Block
ResponseProcessor 介绍：响应处理器ResponseProcessor
至此，DFSClient讨论完毕
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DFSClient构造器群：
public DFSClient(Configuration conf) throws IOException {
this(NameNode.getAddress(conf), conf);
}
public DFSClient(InetSocketAddress nameNodeAddr, Configuration conf
) throws IOException {
this(nameNodeAddr, conf, null);
}
public DFSClient(InetSocketAddress nameNodeAddr, Configuration conf,
FileSystem.Statistics stats)
throws IOException {
this(nameNodeAddr, null, conf, stats);
DFSClient为用户提供了简单，一致的标准访问接口下面，但其内部实现较为复杂，本人陪同大家一起一起去探索这个神奇的国度
我们需要构建一个DFSClient对象：
DFSClient提供了4种形式的构造器，构造方法的主要任务有两个：
a,读入配置项并初始化一些成员变量
b,建立和名字节点的IPC连接
详细过程分析：a过程被初始化对象如下：
1,配置对象configuration，
2,
收集文件系统统计信息的对象,
3,
socket连接的过期时间，
4,
写入的数据包的大小
5,
通过socket向dataNode写入数据的超期时间
6,
创建socket连接的工厂类
7, 用户组信息
8, 最大块获取失败次数
9,客户端的名称(
如果该任务是Map-reduces任务，则使用任务ID作为客户端名称)
9, 默认的块大小(64M),默认的块副本数
构造器代码如下：
* Create a new DFSClient connected to the given nameNodeAddr or rpcNamenode.
* Exactly one of nameNodeAddr or rpcNamenode must be null.
DFSClient(InetSocketAddress nameNodeAddr, ClientProtocol rpcNamenode,
Configuration conf, FileSystem.Statistics stats)
throws IOException {
this.conf = conf;
this.stats = stats;
this.socketTimeout = conf.getInt(“dfs.socket.timeout”,
HdfsConstants.READ_TIMEOUT);
this.datanodeWriteTimeout = conf.getInt(“dfs.datanode.socket.write.timeout”,
HdfsConstants.WRITE_TIMEOUT);
this.socketFactory = NetUtils.getSocketFactory(conf, ClientProtocol.class);
// dfs.write.packet.size is an internal config variable
this.writePacketSize = conf.getInt(“dfs.write.packet.size”, 64*1024);
this.maxBlockAcquireFailures = getMaxBlockAcquireFailures(conf);
this.ugi = UnixUserGroupInformation.login(conf, true);
} catch (LoginException e) {
throw (IOException)(new IOException().initCause(e));
String taskId = conf.get(“mapred.task.id”);
if (taskId != null) {
//如果是MapReduce任务，则客户端名称为任务Id号,否则取随机号
this.clientName = “DFSClient_” + taskId;
this.clientName = “DFSClient_” + r.nextInt();
defaultBlockSize = conf.getLong(“dfs.block.size”, DEFAULT_BLOCK_SIZE);
defaultReplication = (short) conf.getInt(“dfs.replication”, 3);
if (nameNodeAddr != null && rpcNamenode == null) {
this.rpcNamenode = createRPCNamenode(nameNodeAddr, conf, ugi);
//非常关键的一步
通过RetryProxy的create方法来创建NameNode的RPC客户端ClientProtocol
this.namenode =
createNamenode
(this.rpcNamenode);
} else if (nameNodeAddr == null && rpcNamenode != null) {
//This case is used for testing.
this.namenode = this.rpcNamenode = rpcNamenode;
throw new IllegalArgumentException(
“Expecting exactly one of nameNodeAddr and rpcNamenode being null: “
+ “nameNodeAddr=” + nameNodeAddr + “, rpcNamenode=” + rpcNamenode);
b过程 ：
通过调用私有方法
createNamenode建立与名字节点的连接，方法内部通过RetryProxy的create方法来创建NameNode的RPC客户端ClientProtocol
至此，DFSClient初始化完成
注：对于文件系统，本文的讨论中一直区分两种情况，namenode的远程方法不在本文讨论范围内
a,文件和目录相关事务（都使用远程接口客户端namenode，调用其同名远程方法）
b,数据块读写
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