一、Tachyon系统的简介
Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以在集群里以访问内存的速度来访问存在tachyon里的文件。把 Tachyon是架构在最底层的分布式文件存储和上层的各种计算框架之间的一种中间件。主要职责是将那些不需要落地到DFS里的文件，落地到分布式内存文 件系统中，来达到共享内存，从而提高效率。同时可以减少内存冗余，GC时间等。
图1-tachyon在大数据中的层次关系
Spark平台以分布式内存计算的模式达到更高的计算性能，在最近引起了业界的广泛关注，其开源社区也十分活跃。然而，分布式内存计算的模式也是一柄双刃剑，在提高性能的同时不得不面对分布式数据存储所产生的问题，具体问题主要有以下几个：
1、当两个Spark作业需要共享数据时，必须通过写磁盘操作。比如：作业1要先把生成的数据写入HDFS，然后作业2再从HDFS把数据读出来。在此，磁盘的读写可能造成性能瓶颈。
2、由于Spark会利用自身的JVM对数据进行缓存，当Spark程序崩溃时，JVM进程退出，所缓存数据也随之丢失，因此在工作重启时又需要从HDFS把数据再次读出。
3、当两个Spark作业需操作相同的数据时，每个作业的JVM都需要缓存一份数据，不但造成资源浪费，也极易引发频繁的垃圾收集，造成性能的降低。
Tachyon的提出就是为了解决这些问题：本质上，Tachyon是个分布式的内存文件系统，它在减轻Spark内存压力的同时赋予了Spark内存快 速大量数据读写的能力。Tachyon把存储与数据读写的功能从Spark中分离，使得Spark更专注在计算的本身，以求通过更细的分工达到更高的执行效率。
图2-tachyon的部署
当使用tachyon之后问题得到了解决：
1、当两个Spark作业需要共享数据时，无需再通过写磁盘，而是借助Tachyon进行内存读写，从而提高计算效率。
2、在使用Tachyon对数据进行缓存后，即便在Spark程序崩溃JVM进程退出后，所缓存数据也不会丢失。这样，Spark工作重启时可以直接从Tachyon内存读取数据了。
3、当两个Spark作业需要操作相同的数据时，它们可以直接从Tachyon获取，并不需要各自缓存一份数据，从而降低JVM内存压力，减少垃圾收集发生的频率。
二、Tachyon的架构
Tachyon的架构是传统的Master—slave架构，这里和Hadoop类似，TachyonMaster里WorkflowManager是 Master进程，因为是为了防止单点问题，通过Zookeeper做了HA，可以部署多台Standby Master。Slave是由Worker Daemon和Ramdisk构成。这里个人理解只有Worker Daemon是基于JVM的，Ramdisk是一个off heap memory。Master和Worker直接的通讯协议是Thrift。
图3显示了Tachyon在Spark平台的部署：总得来说，Tachyon有三个主要部件：Master，Client，Worker。在每个Spark Worker节点上，都部署了一个Tachyon Worker，Spark Worker通过Tachyon Worker访问Tachyon进行数据读写。所有的Tachyon都被Tachyon Master管理，Tachyon Master通过Tachyon Worker定时发出的心跳来判断Worker是否已经崩溃以及每个Worker剩余的内存空间量。