在 HDFS 中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的固态硬盘）上。
当我们往 HDFS 上写入新的数据块，DataNode 将会使用 volume 选择策略来为这个块选择存储的地方。通过参数 dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy 来设置，这个参数目前支持两种磁盘选择策略。
- round-robin
- available space
dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy 参数的默认值是 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy。这两种磁盘选择策略都是对 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.VolumeChoosingPolicy 接口进行实现，VolumeChoosingPolicy 接口其实就定义了一个函数chooseVolume：
该函数函数对指定的副本从 volumes 里面选定满足条件的磁盘。下面对 Hadoop 内置的两种磁盘选择策略进行详细的介绍。
round-robin 磁盘选择策略
从名字就可以看出，这种磁盘选择策略是基于轮询的方式，具体的实现类是 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.RoundRobinVolumeChoosingPolicy。它的实现很简单：
volumes 参数其实就是通过 dfs.datanode.data.dir 配置的目录。blockSize 就是咱们副本的大小。RoundRobinVolumeChoosingPolicy 策略先轮询的方式拿到下一个 volume ，如果这个 volume 的可用空间比需要存放的副本大小要大，则直接返回这个 volume 用于存放数据；如果当前 volume 的可用空间不足以存放副本，则以轮询的方式选择下一个 volume，直到找到可用的 volume，如果遍历完所有的 volumes 还是没有找到可以存放下副本的 volume，则抛出 DiskOutOfSpaceException 异常。
从上面的策略可以看出，这种轮询的方式虽然能够保证所有磁盘都能够被使用，但是如果 HDFS 上的文件存在大量的删除操作，可能会导致磁盘数据的分布不均匀，比如有的磁盘存储得很满了，而有的磁盘可能还有很多存储空间没有得到利用。
available space 磁盘选择策略
可用空间磁盘选择策略是从 Hadoop 2.1.0 开始引入的（详情参见：HDFS-1804）。这种策略优先将数据写入具有***可用空间的磁盘（通过百分比计算的）。在实现上可用空间选择策略内部用到了上面介绍的轮询磁盘选择策略，具体的实现代码在 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy 类中，核心实现如下：
1. volumes磁盘空间比较均衡情况下
public boolean areAllVolumesWithinFreeSpaceThreshold() {
long leastAvailable = Long.MAX_VALUE;
long mostAvailable = 0;
for (AvailableSpaceVolumePair volume : volumes) {
leastAvailable = Math.min(leastAvailable, volume.getAvailable());
mostAvailable = Math.max(mostAvailable, volume.getAvailable());
}
return (mostAvailable - leastAvailable) < balancedSpaceThreshold;
}
意思是首先计算出两个值，一个是所有磁盘中最大可用空间，另外一个值是所有磁盘中最小可用空间，如果这两个值相差小于该配置项指定的阀值时，则就用轮询方式的磁盘选择策略选择磁盘存储数据副本。
dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold
默认值是10737418240，既10G，一般使用默认值就行，以下是该选项的官方解释：
This setting controls how much DN volumes are allowed to differ in terms of bytes of free disk space before they are considered imbalanced. If the free space of all the volumes are within this range of each other, the volumes will be considered balanced and block assignments will be done on a pure round robin basis.
2、volumes 磁盘可用空间相差比较大
那么可用空间策略会将 volumes 配置中的磁盘按照一定的规则分为 highAvailableVolumes 和 lowAvailableVolumes。具体分配规则是先获取 volumes 配置的磁盘中最小可用空间，加上 balancedSpaceThreshold(10G)，然后将磁盘空间大于这个值的 volumes 放到 highAvailableVolumes 里面；小于等于这个值的 volumes 放到 lowAvailableVolumes 里面。
比如我们拥有5个磁盘组成的 volumes，编号和可用空间分别为 1(1G)、2(50G)、3(25G)、4(5G)、5(30G)。按照上面的规则，这些磁盘的最小可用空间为 1G，然后加上 balancedSpaceThreshold，得到 11G，那么磁盘编号为1、4的磁盘将会放到 lowAvailableVolumes 里面，磁盘编号为2，3和5将会放到 highAvailableVolumes 里面。
到现在 volumes 里面的磁盘已经都分到 highAvailableVolumes 和 lowAvailableVolumes 里面了。
2.1、如果当前副本的大小大于 lowAvailableVolumes 里面所有磁盘***的可用空间（mostAvailableAmongLowVolumes，在上面例子中，lowAvailableVolumes 里面***磁盘可用空间为 5G），那么会采用轮询的方式从 highAvailableVolumes 里面获取相关 volumes 来存放副本。
2.2、剩下的情况会以 75%（通过 dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction 参数进行配置，推荐将这个参数设置成 0.5 到 1.0 之间）的概率在 highAvailableVolumes 里面以轮询的方式 volumes 来存放副本；25% 的概率在 lowAvailableVolumes 里面以轮询的方式 volumes 来存放副本。
然而在一个长时间运行的集群中，由于 HDFS 中的大规模文件删除或者通过往 DataNode 中添加新的磁盘仍然会导致同一个 DataNode 中的不同磁盘存储的数据很不均衡。即使你使用的是基于可用空间的策略，卷（volume）不平衡仍可导致较低效率的磁盘I/O。比如所有新增的数据块都会往新增的磁盘上写，在此期间，其他的磁盘会处于空闲状态，这样新的磁盘将会是整个系统的瓶颈。
