在当前计算机发展趋势下，单台服务器的存储能力、计算性能越来越强悍。目前在datanode节点，可支持挂载更多的磁盘，为了避免出现慢磁盘而影响整个datanode服务的性能，考虑对每个磁盘的IO事件监测统计，发现有慢磁盘时就在datanode选盘的过程中，排除这个慢磁盘，以此提升服务的稳定性。下图是磁盘监测统计、慢磁盘过滤的架构：

        DataNode 磁盘的IO操作被统计收集到DataNodeVolumeMetrics中，DataNodeDiskMetrics会启动一个周期性线程来获取每个IO类型的耗时均值，通过探测异常的方法获取到超过阈值的磁盘，在异常磁盘的列表中再选出TOP N 放入slowDiskToExclude中，后续执行chooseVolume时，就会过滤slowDiskToExclude中磁盘。

下面讲解下write操作的统计：

            new 一个ProfilingFileIoEvents： isEnabled 由dfs.datanode.fileio.profiling.sampling.percentage 决定，>0 就启用IoEvent收集
            sampleRangerMax：决定了抽样概率 ---- 随机值 < (int) ((double) fileIOSamplingPercentage / 100 * Integer.MAX_VALUE)

           
            
            beforeFileIo:   这里注意随机值   ThreadLocalRandom.current().nextInt()   包含了负数，应该替换为（HDFS-17471）  ThreadLocalRandom.current().nextInt(Integer.MAX_VALUE)

           
            
            afterFileIo: 根据OP类型存入指标数据
           

这里切入下DataNodeVolumeMetrics.addWriteIoLatency

向writeIoRate<MutableRate> 添加延时数据 latency

MutableRate: 执行add添加数据
1、intervalStat<SampleStat> 执行add 加入数据
2、设置最小最大值
3、设置状态为已改变

DataNodeVolumeMetrics.getWriteIoMean 就是获取intervalStat的均值：

下面是各种IO事件对应的OP类型：