tair存储系统在淘宝的大规模应用实践

淘宝开源KV结构数据存储系统Tair技术分析作者: 日期:淘宝开源KV结构数据存储系统Tair技术分析-电子商务论文淘宝开源KV结构数据存储系统Tair技术分析文/刘磊摘要：Tair是淘宝开源的KV数据存取系统，也是成功的NoSql型数据库产品，具有咼性能、分布式、可扩展、咼可靠的特点，已在淘宝、天猫有成熟的大规模应用。

本文从Tair的系统架构、存储引擎、接口API等方面进行浅析，详细介绍了Tair的技术结构和接口API，对于选用Tair系统有一定的参考意义。

关键词：Tair；存储引擎；接口API1、系统架构理论上，一个Tair系统可以由4个模块构成，包括3个必选模块：ConfigServer （配置服务器）、DataServer （数据服务器）、Client （客户端），一个可选模块：In valid Server （维护服务器）。

实践中，一个典型Tair集群包含两台ConfigServer 及多台DataServer。

两台ConfigServer 互为主备关系，并通过维护和DataServer之间的心跳，获知集群中存活可用的存储服务器，构建数据在集群中的分布信息（对照表）。

多台DataServer则负责数据的实际存取，并按照ConfigServer的指示完成数据的复制和迁移工作。

Client在启动的时候，首先从ConfigServer获取数据分布信息，根据数据分布信息，再和相应的DataServer交互完成用户的请求。

In valid Server主要负责对等集群的删除和隐藏操作，保证对等集群的数据一致。

一个Tair系统典型架构如图1所示：从架构上看，ConfigServer的角色与传统应用系统的中心节点作用类似，整个集群服务依赖于ConfigServer 的正常工作。

但Tair的优点是，它的Con figServer是非常轻量级的，当正在工作的配置服务器宕机时，另外一台会在秒级别时间内自动接管；即使出现两台配置服务器同时宕机的最恶劣情况，只要数据服务器没有新的变化，Tair依然服务正常。

hbase+hive应⽤场景⼀.Hive应⽤场景本⽂主要讲述使⽤ Hive 的实践，业务不是关键，简要介绍业务场景，本次的任务是对搜索⽇志数据进⾏统计分析。

集团搜索刚上线不久，⽇志量并不⼤。

这些⽇志分布在 5 台前端机，按⼩时保存，并以⼩时为周期定时将上⼀⼩时产⽣的数据同步到⽇志分析机，统计数据要求按⼩时更新。

这些统计项，包括关键词搜索量 pv ，类别访问量，每秒访问量 tps 等等。

基于 Hive ，我们将这些数据按天为单位建表，每天⼀个表，后台脚本根据时间戳将每⼩时同步过来的 5 台前端机的⽇志数据合并成⼀个⽇志⽂件，导⼊ Hive 系统，每⼩时同步的⽇志数据被追加到当天数据表中，导⼊完成后，当天各项统计项将被重新计算并输出统计结果。

以上需求若直接基于 hadoop 开发，需要⾃⾏管理数据，针对多个统计需求开发不同的 map/reduce 运算任务，对合并、排序等多项操作进⾏定制，并检测任务运⾏状态，⼯作量并不⼩。

但使⽤ Hive ，从导⼊到分析、排序、去重、结果输出，这些操作都可以运⽤ hql 语句来解决，⼀条语句经过处理被解析成⼏个任务来运⾏，即使是关键词访问量增量这种需要同时访问多天数据的较为复杂的需求也能通过表关联这样的语句⾃动完成，节省了⼤量⼯作量。

⼆.hbase应⽤场景1、爬⾍⽹站URL的写⼊。

2、淘宝在2011年之前所有的后端持久化存储基本上都是在mysql上进⾏的(不排除少量oracle/bdb/tair/mongdb等)，mysql由于开源，并且⽣态系统良好，本⾝拥有分库分表等多种解决⽅案，因此很长⼀段时间内都满⾜淘宝⼤量业务的需求。

但是由于业务的多样化发展，有越来越多的业务系统的需求开始发⽣了变化。

⼀般来说有以下⼏类变化：数据量变得越来越多，事实上现在淘宝⼏乎任何⼀个与⽤户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每⽇系统调⽤次数从亿到百亿都有，且历史数据不能轻易删除。

这需要有⼀个海量分布式⽂件系统，能对TB级甚⾄PB级别的数据提供在线服务数据量的增长很快且不⼀定能准确预计，⼤多数应⽤系统从上线起在⼀段时间内数据量都呈很快的上升趋势，因此从成本的⾓度考虑对系统⽔平扩展能⼒有⽐较强烈的需求，且不希望存在单点制约只需要简单的kv读取，没有复杂的join等需求。

阿里巴巴的10款开源项目一、框架react-web：Readt Web是为那些使用React Native兼容的API构建的Web应用而提供的一个框架。

React Web的目的及意义非常明确: 让React Native代码跑在Web上让一套代码运行在各个移动终端，对前端及业务来说，这是开发效率中一个质的提升。

Jstrom：JStorm是参考storm的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。

经过4年发展，阿里巴巴JStorm 集群已经成为世界上最大的集群之一，基于JStorm的应用数量超过1000个。

数据显示，JStorm集群每天处理的消息数量达到1.5PB。

在2015年，JStorm正式成为Apache Storm里的子项目。

JStorm将在Apache Storm里孵化，孵化成功后会成为Apache Storm主干。

Apache基金会官方表示，非常高兴JStorm能够成为Apache Storm社区的一员。

Dubbo：高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。

Dubbo is a distributed, high performance RPC framework enpowering applications with service import/export capabilities.Kissy：KISSY 是一款跨终端、模块化、高性能、使用简单的JavaScript 框架。

除了完备的工具集合如DOM、Event、Ajax、Anim 等，它还提供了经典的面向对象、动态加载、性能优化解决方案。

作为一款全终端支持的JavaScript 框架，KISSY 为移动终端做了大量适配和优化，使用户的程序在全终端均能流畅运行。

Dexposed：Dexposed是面向Android应用开发的一个强大的非侵入式的运行时AOP框架。

Tair数据库介绍与描述1. 引言Tair数据库是一种高性能、高可用、分布式的内存数据库，由阿里巴巴集团自主研发。

它以其出色的性能和可靠性，在大规模互联网应用中得到了广泛应用。

本文将对Tair数据库进行全面详细的介绍和描述，包括其特点、架构、功能以及优势。

2. 特点Tair数据库具有以下几个重要特点：2.1 高性能Tair数据库采用了多种高效的技术手段来提升性能。

首先，它使用了内存作为主要存储介质，大大提高了数据访问速度。

其次，Tair采用了分布式架构，可以通过横向扩展来增加服务器节点数量，从而提升系统的整体处理能力。

此外，Tair还支持多种数据结构和算法优化，如哈希算法、位图索引等，进一步提升了查询和计算效率。

2.2 高可用Tair数据库通过数据冗余备份和故障转移等机制来保证数据的高可用性。

它将数据分布在多个节点上，并实时备份数据到其他节点上，一旦某个节点发生故障，系统可以自动切换到备用节点，保证数据的连续性和可靠性。

此外，Tair还支持主从复制和多活架构，可以在不同地域之间实现数据的异地备份和容灾。

2.3 分布式架构Tair数据库采用了分布式架构，将数据分散存储在多个节点上。

这种架构可以通过增加节点数量来提高系统的整体处理能力，同时也提供了更好的负载均衡和容错能力。

Tair使用一致性哈希算法来进行数据分片和路由，确保数据在各个节点之间的均匀分布，并且能够快速定位到具体的节点。

3. 架构Tair数据库采用了主从复制和多活架构，在整体上分为三层：客户端、中间件和存储层。

3.1 客户端客户端是与用户直接交互的部分，它提供了一系列API供用户调用。

这些API包括数据读写、事务管理、索引操作等功能。

客户端可以通过网络连接到中间件，并发送请求给中间件执行。

3.2 中间件中间件是Tair数据库的核心组件，它负责接收客户端请求，并将其转发给存储层进行处理。

中间件还负责数据的分片和路由，将数据按照一致性哈希算法分配到不同的存储节点上。

tair 方法
Tair是一种开源的分布式缓存系统，它提供了高可用、高性能的缓存服务，主要用于提高系统的性能和稳定性。

以下是使用Tair的常见方法：
1. 数据存储：Tair提供了多种存储引擎，如MDB、FDB等，可以根据实际需求选择合适的存储引擎。

使用Tair可以缓存常用的数据和热点数据，减
少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度和吞吐量。

2. 数据同步：Tair支持多级缓存同步，可以将数据同步到多个节点或多个机房，保证数据的一致性和可靠性。

通过数据同步，可以在多个节点之间分担负载，提高系统的可用性和容错性。

3. 数据过期：Tair支持设置数据的过期时间，过期后数据会自动删除或失效。

通过设置合理的过期时间，可以避免缓存雪崩和热点问题，保证系统的稳定性和可靠性。

4. 数据备份：Tair支持配置数据的备份数，可以设置备份数为3，则每个数据都会写在不同的3台机器上。

这样可以增强数据的安全性，避免单点故障和数据丢失。

5. 数据压缩：Tair支持对数据进行压缩存储，可以减少存储空间和提高数据的加载速度。

通过数据压缩，可以降低缓存的容量和带宽消耗，提高系统的性能和效率。

6. 数据监控：Tair提供了丰富的监控工具和日志记录功能，可以实时监控缓存系统的运行状态和数据访问情况。

通过数据监控，可以及时发现和解决潜在的问题，保证系统的正常运行。

总之，使用Tair可以提高系统的性能和稳定性，减少对数据库的访问次数和带宽消耗，降低系统的成本和维护成本。

tair数据库的介绍和描述Tair数据库，全名为Tair(淘宝内部实时存储系统)，是阿里巴巴集团自主研发的一款高性能、可伸缩的分布式实时存储系统。

作为阿里巴巴内部存储系统的核心组件之一，Tair数据库被广泛应用于阿里巴巴旗下的电商平台以及其他金融、物流和云计算等领域。

Tair数据库以提供高性能、高可用性、高扩展性和高一致性为目标，通过将数据进行切片和分布式存储，实现了分布式读写能力，同时提供了自动数据缓存、事务支持、复制机制和数据一致性保证。

Tair数据库具备高性能的特点。

它在读写性能上有着很强的表现，能够支持高并发的读写请求，满足用户在大规模电商平台上的实时存储需求。

Tair数据库采用了数据切片和分布式存储的方式，将数据分散存储在多个节点上，并通过一致性哈希算法进行数据的路由和查找，从而提高了数据的访问效率。

Tair数据库具备高可用性的特点。

在构建Tair数据库的分布式存储系统时，阿里巴巴采用了主从复制机制，即每一个数据切片都会备份到多个节点上，当节点出现故障时，其他节点可以接管工作，保证整个系统的可用性。

此外，Tair数据库还支持数据的持久化存储，将数据写入磁盘，以防止数据丢失。

Tair数据库具备高扩展性的特点。

Tair数据库采用了分布式存储的架构，可以支持线性的扩展，即随着业务的增长，可以动态地添加新的节点，从而增加存储容量和吞吐量。

同时，Tair数据库还支持数据的自动切片和负载均衡，保证数据在多个节点上的平衡分布，确保整个系统的稳定性和可扩展性。

Tair数据库具备高一致性的特点。

在多个节点之间进行数据复制时，Tair数据库采用了基于Paxos算法的一致性协议，保证了数据的强一致性。

当进行写操作时，Tair数据库会进行数据同步和复制，只有在多个节点上的数据一致后，才会返回写操作的成功标识，这样可以保证数据的完整性和一致性。

除了以上的特点之外，Tair数据库还提供了丰富的功能和API接口，支持事务操作、数据缓存、数据回滚、数据备份和恢复等功能，满足了不同业务场景的需求。

Tair简介tair 是淘宝⾃⼰开发的⼀个分布式 key/value 存储引擎. tair 分为持久化和⾮持久化两种使⽤⽅式. ⾮持久化的 tair可以看成是⼀个分布式缓存. 持久化的 tair 将数据存放于磁盘中. 为了解决磁盘损坏导致数据丢失, tair 可以配置数据的备份数⽬,tair ⾃动将⼀份数据的不同备份放到不同的主机上, 当有主机发⽣异常, ⽆法正常提供服务的时候, 其于的备份会继续提供服务.tair 的总体结构tair 作为⼀个分布式系统, 是由⼀个中⼼控制节点和⼀系列的服务节点组成. 我们称中⼼控制节点为config server.服务节点是data server. config server 负责管理所有的data server, 维护data server的状态信息.data server 对外提供各种数据服务, 并以⼼跳的形式将⾃⾝状况汇报给config server. config server是控制点,⽽且是单点, ⽬前采⽤⼀主⼀备的形式来保证其可靠性. 所有的 data server 地位都是等价的.tair 的负载均衡算法是什么tair 的分布采⽤的是⼀致性哈希算法, 对于所有的key, 分到Q个桶中, 桶是负载均衡和数据迁移的基本单位. config server根据⼀定的策略把每个桶指派到不同的data server上. 因为数据按照key做hash算法, 所以可以认为每个桶中的数据基本是平衡的.保证了桶分布的均衡性, 就保证了数据分布的均衡性.增加或者减少data server的时候会发⽣什么当有某台data server故障不可⽤的时候, config server会发现这个情况, configserver负责重新计算⼀张新的桶在data server上的分布表, 将原来由故障机器服务的桶的访问重新指派到其它的data server中.这个时候, 可能会发⽣数据的迁移. ⽐如原来由data server A负责的桶, 在新表中需要由 B负责. ⽽B上并没有该桶的数据,那么就将数据迁移到B上来. 同时config server会发现哪些桶的备份数⽬减少了, 然后根据负载情况在负载较低的dataserver上增加这些桶的备份. 当系统增加data server的时候, config server根据负载, 协调data server将他们控制的部分桶迁移到新的data server上. 迁移完成后调整路由. 当然, 系统中可能出现减少了某些dataserver 同时增加另外的⼀些data server. 处理原理同上. 每次路由的变更, configserver都会将新的配置信息推给data server. 在客户端访问data server的时候, 会发送客户端缓存的路由表的版本号.如果data server发现客户端的版本号过旧, 则会通知客户端去config server取⼀次新的路由表.如果客户端访问某台dataserver 发⽣了不可达的情况(该 data server可能宕机了), 客户端会主动去config server取新的路由表.发⽣迁移的时候data server如何对外提供服务当迁移发⽣的时候, 我们举个例⼦, 假设data server A 要把桶 3,4,5 迁移给data server B. 因为迁移完成前,客户端的路由表没有变化, 客户端对 3, 4, 5 的访问请求都会路由到A. 现在假设 3还没迁移, 4正在迁移中, 5已经迁移完成.那么如果是对3的访问, 则没什么特别, 跟以前⼀样. 如果是对5的访问, 则A会把该请求转发给B,并且将B的返回结果返回给客户,如果是对4的访问, 在A处理, 同时如果是对4的修改操作, 会记录修改log.当桶4迁移完成的时候, 还要把log发送到B,在B上应⽤这些log. 最终A B上对于桶4来说, 数据完全⼀致才是真正的迁移完成. 当然, 如果是因为某dataserver宕机⽽引发的迁移, 客户端会收到⼀张中间临时状态的分配表. 这张表中, 把宕机的data server所负责的桶临时指派给有其备份data server来处理. 这个时候, 服务是可⽤的, 但是负载可能不均衡. 当迁移完成之后,才能重新达到⼀个新的负载均衡的状态.桶在data server上分布时候的策略程序提供了两种⽣成分配表的策略, ⼀种叫做负载均衡优先, ⼀种叫做位置安全优先: 我们先看负载优先策略. 当采⽤负载优先策略的时候,config server会尽量的把桶均匀的分布到各个data server上. 所谓尽量是指在不违背下⾯的原则的条件下尽量负载均衡. 1每个桶必须有COPY_COUNT份数据 2 ⼀个桶的各份数据不能在同⼀台主机上; 位置安全优先原则是说, 在不违背上⾯两个原则的条件下,还要满⾜位置安全条件, 然后再考虑负载均衡. 位置信息的获取是通过 _pos_mask(参见安装部署⽂档中关于配置项的解释) 计算得到.⼀般我们通过控制 _pos_mask 来使得不同的机房具有不同的位置信息. 那么在位置安全优先的时候, 必须被满⾜的条件要增加⼀条,⼀个桶的各份数据不能都位于相同的⼀个位置(不在同⼀个机房). 这⾥有⼀个问题, 假如只有两个机房, 机房1中有100台data server,机房2中只有1台data server. 这个时候, 机房2中data server的压⼒必然会⾮常⼤. 于是这⾥产⽣了⼀个控制参数_build_diff_ratio(参见安装部署⽂档). 当机房差异⽐率⼤于这个配置值时, config server也不再build新表.机房差异⽐率是如何计出来的呢? ⾸先找到机器最多的机房, 不妨设使RA, data server数量是SA. 那么其余的dataserver的数量记做SB. 则机房差异⽐率=|SA – SB|/SA. 因为⼀般我们线上系统配置的COPY_COUNT是3. 在这个情况下,不妨设只有两个机房RA和RB, 那么两个机房什么样的data server数量是均衡的范围呢? 当差异⽐率⼩于0.5的时候是可以做到各台data server负载都完全均衡的.这⾥有⼀点要注意, 假设RA机房有机器6台,RB有机器3台. 那么差异⽐率 =6 – 3 / 6 = 0.5. 这个时候如果进⾏扩容, 在机房A增加⼀台data server, 扩容后的差异⽐率 = 7– 3 / 7 =0.57. 也就是说, 只在机器数多的机房增加data server会扩⼤差异⽐率.如果我们的_build_diff_ratio配置值是0.5. 那么进⾏这种扩容后, config server会拒绝再继续build新表.tair 的⼀致性和可靠性问题分布式系统中的可靠性和⼀致性是⽆法同时保证的, 因为我们必须允许⽹络错误的发⽣. tair 采⽤复制技术来提⾼可靠性,并且为了提⾼效率做了⼀些优化, 事实上在没有错误发⽣的时候, tair 提供的是⼀种强⼀致性.但是在有data server发⽣故障的时候,客户有可能在⼀定时间窗⼝内读不到最新的数据. 甚⾄发⽣最新数据丢失的情况.tair提供的客户端tair 的server端是C++写的, 因为server和客户端之间使⽤socket通信,理论上只要可以实现socket操作的语⾔都可以直接实现成tair客户端. ⽬前实际提供的客户端有java 和 C++.客户端只需要知道config server的位置信息就可以享受tair集群提供的服务了.主要的性能数据待补充1. Tair总述1.1 系统架构⼀个Tair集群主要包括3个必选模块：configserver、dataserver和client，⼀个可选模块：invalidserver。

淘宝技术框架分析报告淘宝作为国首屈一指的大型电子商务，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如确保其的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合银行现有技术框架进展比照分析。

另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术开展向给出个人看法。

淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国的网络由于运营商不同〔分为电信、联通、移动〕，造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。

为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝时，浏览器首先会访问DNS效劳器，通过DNS解析域名，根据用户的IP将访问分配到不同的入口。

如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的〔这里主要指JS、CSS、图片等静态资源〕CDN节点是离用户最近的。

这样就将巨大的访问量分散到全国各地。

另外，面对如此巨大的业务请求，任一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供效劳。

不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。

银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。

LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。

该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。

只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统核，对系统核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。

而银行那么通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。

Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。

但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。

目前解决这个问题通常有三种式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个那么是采用集中式缓存。