一、Tachyon介绍
Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，就像Spark和 MapReduce那样。通过利用信息继承，内存侵入，Tachyon获得了高性能。Tachyon工作集文件缓存在内存中，并且让不同的Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件”。因此，Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过访问磁盘来获得的次数。
二、Tachyon的体系结构
Tachyon以常见的Master/worker的方式组织集群，由Master节点负责管理维护文件系统MetaData，文件数据维护在Worker节点的内存中。
在容错性方面，主要的技术要点包括：
底层支持Plugable的文件系统如HDFS用于用户指定文件的持久化
使用Journal机制持久化文件系统的Metadata
使用Zookeeper构建Master的HA
没有使用replica复制内存数据，而是采用和Spark RDD类似的Lineage的思想用于灾难恢复
三、Tachyon工作过程
1．初始化文件系统
创建和清空Master/worker所需的工作目录，对Master节点来说这些目录包括底层持久化文件系统上的Data/worker/Journal目录，实际上这里的Worker目录是由Worker节点使用的（用于存放一些零时的持久化文件，丢失Meta信息的数据块等），但是放在Master节点来创建，本质上是为了简化创建逻辑（因为放在HDFS上，只创建一次）对worker节点来说所需的目录就是本地Ramdisk目录，此外，在master的Journal文件夹中，会创建一个特定前缀的空文件用于标志文件系统格式化完毕。
2．Tachyon Master的启动
首先当然是要读取Master相关配置参数，目前都是通过-D参数传给Java的，理想的是通过配置文件来做。目前这些参数，一部分是在Env文件里设置变量，再通过-D参数设置，也有的直接写死在-D参数中的，也有启动脚本中默认未配置，在MasterConf代码里使用了默认值的通过读取特定的format文件判断文件系统是否格式化。
在内存中重建文件系统信息，Tachyon的文件系统信息依靠Journal日志保存，Journal包括两部分，一是meta信息在某个时刻的快照Image，二是增量Log。Tachyon Master启动时首先从快照Image文件中读取文件系统meta信息，包括各种数据节点（文件/目录/Raw表/Checkpoint/依赖关系等）信息，而后再从继续EditLog（可能多个）中读取增量操作记录，EditLog的内容基本对应于Tachyon文件系统Client的一些相关操作，包括文件的添加，删除，重命名，数据块的添加等等。
需要注意的是，这里的Log记录不包括实际的文件内容数据，只是meta信息，所以如果Cache中的文件内容丢失，如果没有持久化，也没有绑定相关lineage信息，那么对应的文件的具体内容也就丢失了。文件系统信息恢复完毕以后，在Tachyon Master正式启动服务之前，Tachyon Master会先把当前的Meta Data写出为新的快照Image。在启用zookeepeer的情况下，standby的Master会定期将Editlog合并并创建Standby的Image，如果没有Standby的Master则只有在启动过程中，才通过上述步骤合并到新的Image中。这里多个Master并发操作Image的editlog，没有Lock或者互斥的机制，不知道会不会存在竞争冲突，数据stale或丢失的问题。
3．文件存储
Tachyon存放在RamDisk上的文件以Block（默认为1G）为单位划分，Master为每个Block分配一个BlockID，Worker直接以BlockID作为实际的文件名在Ramdisk上存储对应Block的数据。
4．数据读写
Tachyon的文件读写，尽可能的通过JavaNIO API将文件直接映射到内存中，做为数据流进行读写操作，目的在于避免在Java Heap中使用大量的内存，由此减小GC的开销，提升响应速度。
读写过程中，所有涉及到Meta相关信息的，都需要通过调用TachyonMaster经由Thrift暴露的ServerAPI来执行，Tachyon的文件读操作支持本地和远程两种模式，从Client API的角度来说对用户是透明的。
读文件的实现，其流程基本就是先从Master处获取对应文件Offset位置对应的Block的ID而后连接本地Worker取得相应ID对应的文件名，如果文件存在，Client端代码会通知Worker锁定对应的Block，而后Client端代码直接映射相关文件为RandomAccessFile直接进行读操作，并不经由Worker代理读取实际的数据。
如果本地没有Worker，或者文件在本地worker上不存在，Client代码再进一步通过Master的API获取相关Block所对应的Worker，而后通过Worker暴露的DataServer接口读取对应Block的内容，在DataServer内部，同样延续锁定对应Block，映射文件的流程读取并将数据返回给Client。另外，基于读数据的时候使用的TachyonFile的API接口，如果使用的是FileStream的接口，当远程Worker也没有对应文件Block时，RemoteBlockInStream还会尝试从底层持久化文件系统层（如果存在对应的文件的话）去读取数据，而ReadByteBuffer接口则没有对应的流程。
Tachyon目前只支持本地写操作，写操作按写入位置可以分为Cache(写到Tachyon内存文件系统中)和Through(写到底层持久化文件系统中)。具体的类型是以上几种情况的合法的组合，如单cache，cache +through等。还有一个Async模式：异步写到底层持久化文件系统中，这个大概是为了优化那些数据需要持久化，但是又对性Latency等有要求的场合。
本文出自 “tachyon” 博客，请务必保留此出处http://ucloud.blog.51cto.com/3869454/1563944
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