Tair（4）：Tair原理架构

一个Tair集群主要包括3个必选模块：ConfigServer、Dataserver和Client

通常情况下，一个 Tair 集群中包含2台 Configserver 及多台 DataServer。其中两台 Configserver 互为主备。通过和 Dataserver 之间的心跳检测获取集群中存活可用的 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 进行交互，完成用户的请求。

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。而实际上，Tair 的 Configserver 是非常轻量级的，当正在工作的 Configserver 宕机的时候，另一台会在秒级别时间内自动接管。而且，即使出现两台 ConfigServer 同时宕机的恶劣情况，只要 DataServer 没有新的变化，Tair 依然服务正常。应用在使用时只需要连接 Configserver，而不需要知道内部节点的情况。

table

对照表，存放了桶和dataserver的对应关系，put数据时，会对key进行hash计算，在对桶数量取模，然后根据对照表找到相应的dataserver

0	192.168.0.1
1	192.168.0.2
2	192.168.0.1
3	192.168.0.2
4	192.168.0.1
5	192.168.0.2

假设新增了一个节点——192.168.10.3，当configserver发现新增的节点后，会重新构建对照表。构建依据以下两个原则：

数据在新表中均衡地分布到所有节点上。
尽可能地保持现有的对照关系。

更新之后的对照表如下所示：

0	192.168.0.1
1	192.168.0.2
2	192.168.0.1
3	192.168.0.2
4	192.168.0.3
5	192.168.0.3

Client

提供访问 Tair 集群的API
更新并缓存数据分布表
LocalCache，避免过热的数据访问影响 Tair 集群服务。
流量控制

common

ConfigServer

两台 Configserver 互为主备
通过和 Dataserver 之间的心跳检测来获取集群中存活、可用的 Dataserver 节点信息
根据获取的 Dataserver 节点信息构建数据在集群中的分布表
提供数据分布表的查询服务
调度 Dataserver 之间的数据迁移、复制

DataServer

提供存储引擎
接受 Client 发起的 put/get/remove 等操作
执行数据迁移、复制
访问统计

Storage

Tair的存储分为两种：persistence（持久化）和 cache（非持久化），非持久化Tair看成是分布式缓存，持久化Tair将数据序列化到磁盘，还可以配置备份数量，将一份数据放到不同的主机上，防止数据丢失。

Tair对存储做了一个抽象层，可以很方便的替换 tair 底层的存储引擎，主要有下面三种存储引擎：

mdb

一个高效率的关系型缓存存储数据库，定位于 cache 缓存，类似于 memcache。采用page/slab管理内存。支持 k/v 存取、prefix 操作、expire数据过期，采用共享内存方式，重启数据不丢。阿里内部大都采用此种模式。

图中mempool是申请到的内存池，大小在配置文件dataserver.conf中指定slab_mem_size=4096，默认是4个g，mempool被划分很多slab组，每组slab下又包含了若干page，每个page下又包含了一组chunk，memcache中叫chunk在图中指定item，item是真正存放数据的地方。

rdb

定位于 cache 缓存，采用了 redis 的内存存储结构。支持 k/v, list, hash, set, sortedset 等数据结构。

ldb

ldb，定位于高性能存储，多实例配置使用，充分利用IO，采用了 levelDB 作为引擎，并可选择内嵌mdb作为KV级别cache 加速，这种情况下 cache 与持久化存储的数据一致性由 tair 进行维护。支持 k/v，prefix 等数据结构。

Memtable：内存数据结构，新的数据会首先写入这里。

Log文件：写Memtable前会先写Log文件，Log通过append的方式顺序写入，Log的存在使得机器宕机导致的内存数据丢失得以恢复。

compact：压缩，LevelDB的一个重要特性就是数据的分层，由于数据的分层，越旧的数据处在越大的层级，越新的数据在越小的层级，compaction的过程是产生SSTable的过程，在查询数据的时候，最先读取MemTable里面的数据，然后是L0的SSTable里面，接着是L1， L2直到最大的层级。在分层设计中，越往上层，数据的容量越大，大约Ln是Ln-1层数据的10倍。在各个层级的SSTable文件，只有L0层的数据是有MemTable直接flush到磁盘上，其它层的数据是经过compaction过程进行排序整理产生的。这意味着L0层以上的数据，各个SSTable文件内的数据是有序且不会重叠的。