?Tair 原理架构与案例分析

1、Tair是什么

Tair 是一个类似于map的key/value结构存储系统(也就是缓存系统),具备标准的特性是:高性能、高扩展、高可靠,也就是传说中的三高产品,支持分布式集群部署。官网说目前支持java和c这两个版本。

具体的是:高速缓存,并且支持内存存储和持久化存储。

2、Tair 集群现状

2000个应用用户;

Cache  服务器

650台

千万级别的qps

20T内存

存储服务器

150台

百万级别的qps

100T

3、一些特性

? Namespace 支持缓存命名空间

? Expire  支持自动缓存和终止缓存

? Prefix   支持缓存前缀

? List,zset,hashmap,set ? LocalCache  支持各种集合缓存

? FlowControl  支持缓存流控制

4、Tari 概述

5、数据分布

6、mdb概述

? 类memcached,page/slab管理内存

? 共享内存,重启数据不丢

? area逻辑管理

– area维度的quota与lru evict控制 – 清理某个area数据

? 数据过期

? 优化内存使用率,均衡slab ? 详细statistics监控

mdb存储

Redis流程(存储)

7、 Rdb流程

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

? 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)

?

8、ldb流程

9、LevelDB流程

10、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.)

新功能

? 嵌入datafilter逻辑 – expiretime

– 异步清理

主动触发compact

– Level-n => Level-n compact,清理垃圾数据 – 高Level compact,加速range合并 (TODO)

? 使用binlog做异步跨集群数据同步

优化

?              ? 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

?

?11、应用案例

案例1

案例2

案例3

案例4

案例5

12、线上案例

? 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

13、总结

Tair 本身是一个非常轻量级的缓存应用。并且支持高并发,是一个性能的缓存框架,比开源的缓存框架要好一些的。

关于Tair另一篇文章是详细的说明Tair

[分享]Tair缓存系统学习 (数据结构存储系统) http://blog.csdn.net/wendeliang06/article/details/20483127

时间: 2024-07-30 20:30:32

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