tair存储系统在淘宝的大规模应用实践
淘宝技术架构分享
，HSF 使用的时候需要单独的下载一个hsf.sar 文件放置到jboss 的
；弊端也很明显：增加了环境的复杂度，需要往jboss 下扔sar
设计的主要原因。HSF 工作原理如下图：
HSF SAR 文件到Jboss 的Deploy 目录。
大型分布式的基础支撑。使开发人员无需过多的关注应用是集中式的，还是分布式的，可以更加专注于应用的业务需求的实现，这些纯技术
的需求都由HSF 来解决。
（2）HSF 的系统架构
I. HSF 交互场景图
客户端（消费端）从配置中心获取服务端地址列表—>和服务端建立连接开始远程调用—>服务端更新通过notify（类似B2B 的naplio）
系统通知客户端。服务端和客户端都有对应的监控中心，实时监控服务状态。客户端，配置中心，服务端，notify，之间的通信都是通过TB Remotion
API 去搞定的。
II. TB Remoting 架构图
底层基于分布式框架Mina，主要的代码都是通过
B2B 的Dubbo 也是基于这个NIO 框架的。Mina
商品，付款，确认，退款，评价，社区互动等。
产品：淘宝对产品定义和B2B 有差别，淘宝的业务拆分较细，服务化做的较成熟，所以前台应用对应的业务非常纯粹，如Detail 系统可
能就一个detail 页面，无数据库连接，所有数据来自底层的各种服务化中心，功能专一逻辑清晰纯粹，不过也正因为这样，淘宝的一个产品
淘宝前端应用
HSF接口
UIC IC SC TC
PC
Forest 推送给“淘宝前端应用”
淘宝共享服务
淘宝开源KV结构数据存储系统Tair技术分析
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
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。
Tair的使用
怎么用.基本概念
9. C client 与Java client的数据格式
Java key/value encode的类型/压缩标记
二者的兼容使用
怎么用.接口
1. 基本功能
get put invalid /delelte
效果如何.问题改进
3. hitratio很低？
访问的数据是否都是存在的？
evictCount很大，quota用光？
4. quota尚有余量，evictCount还是出现？
内部处理策略（发生概率小）
五．常见问题
常见问题
1. 启动就失败？
版本及配置确认
2.
3.
自己area内的数据可以一次清空吗？
value是复合结构（rdb）
想用
2. 申请
应用场景：决定适合的存储引擎 数据量：quota配置以及集群容量规划的参考依据 访问量/增长量：集群规模规划的参考依据
3ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 配置
client 版本 configserver address list group name area(namespace)
Tair的使用
核心系统研发 – 存储 – 那岩
目录
一．client端看Tair的使用
二．想用？
三．怎么用？
四．效果如何？
五．常见问题
client端看Tair的使用
Tair init() :
configserver_address_list group_name
Master
Slave
阿里巴巴的10款开源项目
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数据库的介绍和描述
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 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——精选推荐
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。
tair内部结构
根据总体介绍文档，tair是一个分布式的key-value存储系统，并且支持不同存储引擎的体系结构，但系统同时只能用一种存储引擎。
整个系统主要包括了config_server模块，dat a_server 模块，storage模块以及其他公用的模块等。
其中config_server是做为元数据管理的服务器，代码主要在config_server目录中，主要管理数据的分布和复制，以及迁移；data_server是数据存储的节点，代码在data_server目录，主要和不同存储引擎交互，管理数据的操作；storage是实现了不同存储引擎，代码在st orage目录，主要是根据存储引擎接口，实现了两种存储引擎。
config_server¶config_server模块主要包括config_server目录。
实现了从配置文件中load进节点的信息，然后根据配置的数据分布的桶的数量和需要建立的数据的备份数，建立一张数据的分布表。
该表其实是一个数组，元素为数据存储的节点的信息，长度为桶数乘以数据的备份数。
比如，现在有1023个桶，备份数是3，那就是一个长度为1023 * 3数组。
其中前1023个数组元素就是数据要存储的主节点信息，数组下标就是相应的桶号。
后面1023*2个元素就是数据存储的备份节点信息。
这样就是说一个主节点对应了两个备份节点，比如在前1023个元素中，有一个下标为2的元素，说明该桶号是2，该元素就是桶2的主桶所在的节点信息，那么1023*1+2和1023*2+2，这两个下标所对应的元素就是桶2的备份桶所在节点信息。
同时，为了负载均衡，主桶会尽量均匀分布到所有节点上。
备份桶分布可以根据不同策略分布，主要是根据不同的数据中心，或者不同位置的来分布。
不同位置主要指主桶和备份桶不能在同一节点上（当然这里可能在同一的物理机器上）。
不同的数据中心主要指必须有一份数据是在异地的数据中心，这个主要为了容灾的需要，当一个机房停电或者失火等，系统仍能继续服务。
你刚才在淘宝上买了一件东西【技术普及贴】
你发现快要过年了，于是想给你的女朋友买一件毛衣，你打开了。
这时你的浏览器首先查询DNS服务器，将转换成ip地址。
不过首先你会发现，你在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的ip地址很可能是不一样的，这首先涉及到负载均衡的第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个(这和后文的CDN 不一样)。
你通过这个入口成功的访问了的实际的入口ip地址。
这时你产生了一个PV，即Page View，页面访问。
每日每个网站的总PV量是形容一个网站规模的重要指标。
淘宝网全网在平日(非促销期间)的PV大概是16-25亿之间。
同时作为一个独立的用户，你这次访问淘宝网的所有页面，均算作一个UV（Unique Visitor用户访问）。
最近臭名昭著的的日PV量最高峰在10亿左右，而UV量却远小于淘宝网十余倍，这其中的原因我相信大家都会知道。
因为同一时刻访问的人数过于巨大，所以即便是生成淘宝首页页面的服务器，也不可能仅有一台。
仅用于生成首页的服务器就可能有成百上千台，那么你的一次访问时生成页面给你看的任务便会被分配给其中一台服务器完成。
这个过程要保证公正、公平、平均(暨这成百上千台服务器每台负担的用户数要差不多)，这一很复杂的过程是由几个系统配合完成，其中最关键的便是LVS，Linux Virtual Server，世界上最流行的负载均衡系统之一，正是由目前在淘宝网供职的章文嵩博士开发的。
经过一系列复杂的逻辑运算和数据处理，用于这次给你看的淘宝网首页的HTML内容便生成成功了。
对web前端稍微有点常识的童鞋都应该知道，下一步浏览器会去加载页面中用到的css、js、图片等样式、脚本和资源文件。
但是可能相对较少的同学才会知道，你的浏览器在同一个域名下并发加载的资源数量是有限制的，例如ie6-7是两个，ie8是6个，chrome各版本不大一样，一般是4-6个。
淘宝Tair开源分析实践
现 ，尽 管 有 人 评 论 说 相 对 于 Ｇｏ ｇｅ ｏ ｌ和Ａｍａ ｏ 的 Ｈ ｓ值 按总行数取模 的结果 （ ｚｎ ａｈ 一行也 就是Ｈ ｓ ａｈ
的一个 桶 ）。第二列称 为主 节点 ，后面 的列 称
但我们认 为从实践的角度来说 ，Ｔ ｉ ａ 的方 案还是 为辅节点 。如下表所 示。 ｒ
用 主备方 式的话 ，就无法 与ＤａａＳ ｒｅ部署 在 和数据 中心 ，充分 体现了Ｔ ｉ的分布性 。 ｔ ｅｖ ｒ ａｒ
２ １ ２ １０７ ０１ ０
ｍＴ ｃ ｎ ｌｇ 技 ｈ ｏｏ ｙ Ｉ 术 ｅ
这 种 方 式有 一 个 小 问题 是 ， 因为对 照 表 制 管 理 、 数据 导 出管 理 、服 务 器 配 置 表 管理 。
～
Ｃ ｉｎ要 发 起 数 据 读 写 请 求 时 ，根 据 Ｋｅ 的 ｌ ｔ ｅ ｙ Ｈ ｓ按 行 数 取 模 定 位 到 某 一 行 ， 也 就 找 到 了 负 ａｈ
ｊ
ＴＡ Ｉ Ｒ
图１ Ｔ ｉ ａ 集群 架构 ｒ
责这个 Ｋｅ 的节点 列表 ，进 而执行 数据 存取 操 ｙ
作 。当新节 点加入 或有节 点长期 故障需 要涉及
数据 重分布 时 ，将 数据进 行迁移 后修 改对照表 中对应 位置 的Ｉ 即可 。总之 ，对照表 确 定后 ， Ｐ 数据的分布也就确定了。 Ｔ ｉ 计这 张对 照表 还有 容 灾的 考虑 。在 ａｒ 设
tair与redis比较总结
tair与redis比较总结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。
通常情况下，一个集群中包含2台configserver及多台dataServer。
两台configserver互为主备并通过维护和dataserver之间的心跳获知集群中存活可用的dataserver，构建数据在集群中的分布信息（对照表）。
dataserver负责数据的存储，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，从configserver 获取数据分布信息，根据数据分布信息和相应的dataserver 交互完成用户的请求。
invalidserver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。
从架构上看，configserver的角色类似于传统应用系统的中心节点，整个集群服务依赖于configserver的正常工作。
但实际上相对来说，tair的configserver是非常轻量级的，当正在工作的服务器宕机的时候另外一台会在秒级别时间内自动接管。
而且，如果出现两台服务器同时宕机的最恶劣情况，只要应用服务器没有新的变化，tair依然服务正常。
而有了configserver这个中心节点，带来的好处就是应用在使用的时候只需要配置configserver的地址（现在可以直接配置Diamond key），而不需要知道内部节点的情况。
1.1.1 ConfigServer的功能1) 通过维护和dataserver心跳来获知集群中存活节点的信息2) 根据存活节点的信息来构建数据在集群中的分布表。
3) 提供数据分布表的查询服务。
4) 调度dataserver之间的数据迁移、复制。
1.1.2 DataServer的功能1) 提供存储引擎2) 接受client 的put/get/remove等操作3) 执行数据迁移，复制等4) 插件：在接受请求的时候处理一些自定义功能5) 访问统计1.1.3 InvalidServer的功能1) 接收来自client的invalid/hide等请求后，对属于同一组的集群（双机房独立集群部署方式）做delete/hide操作，保证同一组集群的一致。
Tair的原理与应用(全)
应用案例-• 秒杀/捉猫猫/抢红包
• 瞬时访问量大
• 天猫实时推荐
• 数据量大，允许丢失 • 20000 read / 20000 write
• 计数器
• 读写比相当
谢谢！
rdb_context
redisClient
redisDB
redisDB
…
redisDB
rdb概述
• 支持Redis所有数据结构
• 设置限制
– 内存quota
• logiclock
– lazy 清理db数据
rdb概述
• 轻量化
– 去除aof/vm
– 精简数据结构
• Restful协议
• 持久化
– 使用ldb作为rdb的持久化（TODO）
Log Log
④ L0
3
9
L0
3
9 L1 0 9 24 40
L1
0
9
24 40
ldb概述 .配置使用
• 多实例配置使用，充分利用IO
• 内嵌mdb作为KV级别cache
• 配置灵活化，参数调优
– 适合大数据量的参数配置 （mmt/sst size，mmap限制，
etc.）
– 特定排序算法 （字节，数字，etc.）
• 主动限制compact
– 限制写入放大
– 禁掉seek触发的compact
• 优化compact锁粒度
– 减弱数据量增长对读写的性能影响
• 大数据量导入FastDump
– 数据预排序，按桶分memtable
应用案例-UIC
杭州1
Clients
杭州2
Clients
R W Tair cluster （mdb）
淘宝的Tari
今天我们对外开源了Tair，Tair是由淘宝开发的key/value解决方案，你可以在这里获取更多信息。
Tair在淘宝有着大规模的应用，在你登录淘宝、查看商品详情页面、在淘江湖和好友“捣浆糊”等等时候，后面都在直接或间接的和Tair交互。
Tair是什么Tair是一个分布式的key/value结构数据的解决方案，系统默认支持基于内存和文件的存储引擎，对应于通常我们所说的缓存和持久化存储。
Tair具有良好的架构，使得其在可扩展性、数据安全性方面都有较好的表现:∙基于对照表的灵活、良好的可扩展性∙轻量级的configserver∙抽象的存储引擎层，支持添加新的存储引擎∙自动的复制和迁移，对用户透明∙多机架和多数据中心的支持∙插件容器Tair除了基本的key/value操作外，还提供了一些实用的功能，使得其适用的场景更多：∙数据的version支持∙原子计数器支持∙item支持对照表Tair使用路由表来解决数据的路由问题。
简单的路由表包含两列，一列是hash值（我们通常称其为桶——bucket），一列是负责这个hash 值的节点。
比如：的做法，将现有的节点数翻番。
这种特性在这里的优势可能不是很明显，假设集群有1000台，如果你扩容一定需要再加1000台机器，那这种可扩性对我们来说是不够好的。
假设我们加入了一台新的机器——192.168.10.3，Tair会自动调整对照表，将部分桶交由新的节点负责，比如新的表很可能类似下表：抽象的存储引擎Tair的存储引擎有一个抽象层，只要满足存储引擎需要的接口，便可以很方便的替换Tair底层的存储引擎。
比如你可以很方便的将bdb、tc甚至MySQL作为Tair的存储引擎，而同时使用Tair 的分布方式、同步等特性。
Tair默认包含两个存储引擎：mdb和fdb。
mdb是一个高效的缓存存储引擎，它有着和memcached类似的内存管理方式。
但mdb支持使用share memory，这使得我们在重启Tair数据节点的进程时不会导致数据的丢失，从而使升级对应用来说很平滑，不会导致命中率的波动。
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– 去oplog
3.2.3 FastDump Service
• 两组集群互切换
– 一组online，负责提供对外服务 – 一组offline，接收dump数据 – Offline提供数据容灾备份
• 100台->6台 • 每台TairServer提供 120w tps导入 • 24min
3.3 快照信息存储
交易快照
3.3.1 淘宝交易快照
• 单条数据小，条数多，KV模型
– 适合NoSQL – 需要持久化
• 无覆盖，不能丢
• 持续的增长
– 扩容难题
• 只读取近期数据
– 老数据价值降低
3.3.2 交易快照 on LDB
Tair存储引擎之LDB
• 基于LevelDB定制化开发
– Namespace – 多实例 – Range – Cache – FastDump – BloomFilter
3.2.1 BloomFilter
• 查找不可怕，可怕的是每次都找不到
– 检索大量文件，无效的随机IO
• BloomFilter Patch
– 需要足够大的内存，将BloomFilter放在内存中
3.2.2 FastDump
• 广告，推荐系统，数据仓库
– 定点批量导入 – 老数据无效
• 现有系统，导入时间过长
– 24小时都不够？ – 消耗大量机器资源
3.2.3 FastDump 优化数据结构
• LDB优化
– Kernel调优，最大化SSD性能 – 多实例，每实例一块SSD – 数据源提前排序 – 既能并发，写入又有序
– 跨机房失效远程集群数据
常见问题
• 数据丢失
– 序列化方式 – 配额不够 – 过期
• 响应缓慢，超时
– Server压力大 – Client 机器压力大
– 网络异常
• /index.ph p/CS_RD/tair • Tair答疑 • :9999/
Tair存储系统在淘宝大规模 应用实践
2009-8-22
淘宝-核心系统-存储 叶翔（杨成虎）
1. 初看Tair 2. 原理解析
1. 2. 3. 4.
目录
整体架构与模块介绍 ConfigServer DataServer Storage
3. 实施案例分享
1. 产品信息缓存/用户信息缓存 （高并发访问网站） 2. 定制化的改造 （搜索, 广告） 3. 快照信息存储 （电子商务）
• 认清需求，根据业务特点 部署 • 特性的解决方案扩展到通 用方案
开始使用Tair
STEP 1 评估数据模型
• 持久化或者缓存
• 单条大小（key + value） × 总条目 == 数据容 量
– 先尝试压缩 – 空间够用即可，避免浪费
• 读写访问压力，ops
STEP 2 填写申请表
• /chanpin/Lists/Tai r%20namespace/AllItems.aspx
• 46个集群
• 80%的是cache，承载了90%请求 • 百亿级别的记录
双11，双12是平时流量的3～4倍
2. 原理解析
数据路由与节点管理
2.1 模块介绍
• ConfigServer • DataServer • Storage
– 存储接口 – API C++/JAVA/Restful – localcache – 控制节点，路由信息 – 数据处理与管理
• Client 缓存访问量特别多的请求 • 本地缓冲极高的热点 • 拦截掉部分攻击 • 脏数据
– 极短的过期时间 – 级别可配置(PUT GET)
3.2 定制化的改造
LDB针对性优化
LevelDB 1分钟
特性 • KV Database • Bigtable Chrome • Memtable -> SSTable • LSM(log-structuredmerge) 场景 • Key基本有序 • 更新少 • 小数据 • 读取随机（SSD）
• Client
Master
Slave
ConfigServer
Client
heartbeat
A
B
C
D
E
DataServer
2.2 ConfigServer
• 管理数据路由信息
• 主备
• 轻量级，足够简单 • 短时间的故障不会影响服务
2.2.1 对照表
• 数据划分成Bucket
– bucketid = hash(key) % n
Tair Backup Server
DB
3.1.2 用户信息Cache-运维
• 流量恢复前，要预热cache
– 保证命中率
• 分批恢复流量 • 异常发生时，自动切换流量，恢复时需要 人工检查。
其他问题
• 个别Key过热访问
– 活动 – 恶意攻击
• 消息体过大，容易撑满网卡
3.1.3 LocalCache
杭州2
Clients
青岛
Clients
R
W
R
R
Tair Cluster
Invalid Server
Tair Cluster
Tair Cluster
DB
DB
但是，Tair 宕机时，请求还是 会穿透到DB上！
3.1.2 用户信息Cache-需求
• 高性能，且稳定
– 压缩数据可以调高性能 – Tair机器不能宕机
谢谢 Q&A
2.3 DataServer
Request
Request Plugins Response Plugins
Respons
TairServer
Migrate Duplicator
Storage Engine
Mdb
Kdb
Bdb
Ldb
Rdb
2.4 Storage
• MDB
– 共享内存，高性能，Cache系统
• 数据模型对LDB友好，写入性能高
– 无修改，只增加
• 大内存，近期数据在内存中留存一份
– 磁盘只有顺序写
• 数据量大，SSD不合适，SATA
– 降低成本
• 扩容以集群为单位，老集群只读，Merge到更廉价的设 备
Clients
Range[20110101-20120101] Old Tair Cluster Old Tair Cluster Old Tair Cluster Range[20120101-]
• 等待审批结果，1个工作日
STEP 3 查询审批输出
• • • • Namespace configID 日常环境 configID 生产（预发）环境 监控地址
• 注意事项
STEP 4 使用
• /index.ph p/QuickStartWithMcClient • 缓存集群，数据变更使用invalid接口
Tair New Cluster
Merge
总结与未来
总结 • 分布式KV框架 • 支持LDB RDB MDB • Client Java/C++/Restful
未来 • 继续开源，且所有的优化 都开源 • 扩大交流与支持 • • • • • 服务化 流量权限控制完善 插件脚本 兼容memcached协议 ……….
• 每个Bucket 只属于一台Server • 一台Server包含n个Bucket
2.2.1 对照表
2个节点 2个节点扩展到3个节点
2.2.2 对照表的同步
• 客户端缓存 • 版本号机制来同步
Client
version
request
table
request
DataServer
ConfigServer
4. 总结与未来
1. 初看tair
Tair在淘宝的现状
Tair 诞生
1. 请求太慢了，要读IO，那就做个Apache Module，数据放内存里 2. 需要提高命中率，集中存放，弄个简单的 分布式--Tdbm 3. 业务太多了，需要管理机器和资源--Tair
2012年Tair部署规模
• 600台机器
• 访问量相对商品信息大一个数量级
• 可靠性要求高
– 双备份？数据同步代价？成本问题，不能每个机房都2份
– 需要快速恢复
• Tair 宕机给数据库带来巨大压力
杭州1
Clients
杭州2
R
W
Tair Server
Tair Server
Tair Server
Tair Server
Invalid Server
• LDB
– 持久化，Leveldb改造，定制化修改
• RDB
– 数据结构丰富，使用了Redis的数据结构
Client
TairManager ConfigServer DataServers Packet MINA / NETTY TairManagerImpl
Diamond Address, GroupName
TairManagerImpl
R P C Tair
Flow Controller
3. 实施案例分享
Tair在淘宝应用
3.1 产品信息/用户信息缓存商品/用户3.1.1 产品信息Cache需求
• 高性能，且稳定
– 内存，MDB
• 容灾，机房容灾，地域容灾
– 多集群，多地域部署
杭州1
Clients