发布人：南京大学PASA大数据实验室顾荣
1. Tachyon是什么
Tachyon（/'tæki:ˌɒn/ 意为超光速粒子）是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab，由该实验室的李浩源童鞋初创。2012年12月，Tachyon发布了第一个版本0.1.0。到2014年12月，Tachyon的最新发布版版本为0.5.0，并且正在开发0.6.0版本。目前(2014年12月)，已有50多家公司开始使用Tachyon，超过20家公司（如 Intel， Yahoo， Pivotal， Redhat，Baidu等）为Tachyon的开发进行了贡献，在GitHub上Tachyon的贡献者也已上升到55人。南京大学PASALab从早期就开始和Tachyon Community一起从事着该项目的建设和开发工作。
从软件栈的层次来看，Tachyon是位于现有大数据计算框架和大数据存储系统之间的独立的一层。它利用底层文件系统作为备份，对于上层应用来说，Tachyon就是一个分布式文件系统。
其最初出现是为了解决如下问题：
大数据分析流水线中数据共享通过基于磁盘文件系统（HDFS等）性能比较缓慢；
大数据计算引擎的处理进程（Spark的Executor，MapReduce的Child JVM等）崩溃出错后，缓存的数据也会全部丢失；
基于内存的系统存储数据冗余，对象太多会导致Java GC时间过长；
另外，如下图所示，Tachyon属于伯克利大数据分析软件栈（Berkeley Data Analytics Stack）中的存储层软件。
2. 如何使用Tachyon
受益于Tachyon良好的设计和兼用性，用户可以很方便地将现有的利用HDFS进行存储的程序移植至Tachyon，只需要简单的两步：添加配置项，修改文件路径。
2.1 对于MapReduce程序
添加配置项<”fs.tachyon.impl”, ” tachyon.hadoop.TFS”>，可以在core-site.xml文件中添加，也可以在程序中使用Configuration.set()方法添加。将原有的”hdfs://ip:port/path”路径更改为”tachyon://ip:port/path”。
需要注意的是，由于Hadoop默认不依赖于Tachyon，还要将Tachyon的jar包添加至$HADOOP_CLASSPATH中。
2.2 对于Spark程序
同样地，添加配置项<”fs.tachyon.impl”, ” tachyon.hadoop.TFS”>。将原有的”hdfs://ip:port/path”路径更改为”tachyon://ip:port/path”。
额外地，添加配置项<”spark.tachyonStore.url”, “tachyon://ip:port/”>后，能够使用”rdd.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)”语句将RDD缓存至Tachyon中以减少Java GC的开销。
2.3 其他使用方式
为了方便用户使用，Tachyon还提供了命令行工具，能够对Tachyon进行简单的交互
tachyon tfs cat|ls|mkdir|rm|copyFromLocal|…
此外，Tachyon也有自己的一套API，使用该API能够很灵活地访问Tachyon文件系统，并充分利用Tachyon的各个特性以获得最佳性能。
TachyonFS.createFile|delete|mkdir|rename|…
TachyonFile.getInStream|getOutStream|getPath|…
3. Tachyon基本工作原理
这里对Tachyon的基本工作原理进行概述性的介绍，包括Tachyon的整体架构、文件组织、读写类型、Tachyon的容错机制和心跳机制等。更新详细的介绍以及Tachyon的其他功能，我会在之后的博客中结合源码分析给出。
3.1 整体架构
Tachyon整体架构如下左图所示，采用了Master-Worker模式，运行中的Tachyon系统由一个Master和多个Worker构成。Tachyon Master支持ZooKeeper进行容错，用于管理全部文件的元数据信息，同时也负责监控各个Tachyon Worker的状态。每个Tachyon Worker启动一个守护进程，管理本地的Ramdisk，Ramdisk中存储了具体的文件数据。这里也可以看出，Ramdisk就是Tachyon“以内存为中心”的内存部分。
在右图中，添加了Tachyon Client和Under File System（UFS，底层文件系统）部分来说明具体的工作方式。UFS对于Tachyon来说是一个备份，内存中的文件丢失后能够从UFS中恢复。所有上层应用都通过Tachyon Client对Tachyon进行操作，Client对Master进行文件的元数据操作，通过Worker访问内存中的文件数据，若文件不在内存中，Client还能够访问UFS。
3.2 文件组织和读写类型
为了高效地对文件进行管理，Tachyon文件在内存中按块（Block）组织。文件和块信息保存在Master端，每个Worker以块为单位进行存储和管理，一个块可以同时被缓存在不同Worker的内存中。在UFS中，以文件形式对Tachyon文件进行备份。
由于Tachyon文件存储位置的多样性（内存，UFS），Tachyon API提供了多种文件读写类型以处理不同情况。
读类型： CACHE – 读取数据并缓存在本地内存
NO_CACHE – 读取数据但不缓存在本地内存
写类型： MUST_CACHE – 只写本地内存，空间不足时报ERROR
TRY_CACHE – 只写本地内存，空间不足时报WARNING
THROUGH – 只写UFS
CACHE_THROUGH – 同时写本地内存和UFS（TRY_CACHE + THROUGH）
ASYNC_THROUGH– 先写本地内存，异步备份到UFS
3.3 容错机制
作为分布式文件系统，Tachyon具有良好的容错机制，Master和Worker都有自己的容错方式。
从之前的系统架构图中也可看出，Master支持使用ZooKeeper进行容错。同时，Master中保存的元数据使用Journal进行容错，具体包括Editlog——记录所有对元数据的操作，以及Image——持久化元数据信息。此外，Master还对各个Worker的状态进行监控，发现Worker失效时会自动重启对应的Worker。
对于具体的文件数据，使用血统关系（Lineage）进行容错。文件元数据中记录了文件之间的依赖关系，当文件丢失时，能够根据依赖关系进行重计算来恢复文件数据。
3.4 心跳机制
在Tachyon中，心跳（HeartBeat）用于两个方面：Master, Worker, Client之间的定期通信；Master, Worker自身的定期状态自检。具体地：
- Client向Master发送心跳信号：表示Client仍处于连接中，Client释放连接后重新连接会获得新的UserId
- Client向Worker发送心跳信号：表示Client仍处于连接中，释放连接后Worker会回收该Client的用户空间
- Worker自检，同时向Master发送心跳信号：Worker将自己的存储空间信息更新给Master（容量，移除的块信息），同时清理超时的用户，回收用户空间
- Master自检：检查所有Worker的状态，若有Worker失效，会统计丢失的文件并尝试重启该Worker