我要评论上周末有幸参加了alluxio(之前也叫tachyon)，七牛云和示说网举办的alluxio上海meetup，之前我并没有在真实应用场景中使用过alluxio，对其适用的应用场景一直报怀疑态度。自信聆听其创始人的演讲之后，感觉这个项目还挺有意思，对alluxio简单总结一下：
- dal（数据访问层）
alluxio提供了各种文件访问api，包括兼容hdfs的api，alluxio特有的数据访问api，rest api和fuse api，特别是fuse api，支持posix标准的文件访问接口，让很多单机版的程序（如tensorflow），可以享受大数据和云端的数据存取。不过它并不支持随机的文件写访问，想想也合理，毕竟底层文件存储系统可能是hdfs或者s3；
- 统一数据访问
依然如上图，alluxio底层的存储系统可以是亚马逊的s3，google的存储，阿里云oss，也可以是hdfs，甚至是单机的sas，nfs。让这些文件系统都可以无缝与现有的大数据平台（通过hdfs compatible api），或者单机版软件（通过fuse api）完全兼容。
- 透明的文件缓存抽象
高效访问数据的时候，如何做好文件缓存，其实对应应用程序开发者而言，有时候出于性能的考虑是非常重要的，alluxio提供了透明的缓存方案，让内存（dram），本地快速存储器（ssd），本地慢速存储器（hdd）以及云端存储（hdfs/oss/s3）等，形成一个层次化的缓存机制，让热的数据尽可能接近快速访问设备，这个对于深度学习和其它反复迭代访问数据的模型而言，性能的提升就不言而喻了。
那么alluxio的主要应用场景有哪些呢？
- 基于sas平台单机应用，想无缝扩容，可以考虑用alluxio的fuse api，底层用hdfs或者其它云端存储。
- 基于hdfs的分布式应用，想访问单机或者nfs的设备上的文件，可以考虑用hdfs compatiable api。
- 反复迭代读取远端（比如云端，跨数据中心，跨集群，也可以是超大hdfs集群中加速某个应用的数据访问）数据，可以部署alluxio
alluxio应用场景在传统的小型集群中可能碰不太到，但是越来越多的应用都是混合云的情况，特别是数据和计算分离的场景，异构的数据存储带来的系统耦合，都可以通过alluxio来解耦，不过目前alluxio也有自身的一些问题，多个副本可能同时存在多个alluxio个节点上，造成了事实上的数据缓存浪费，2.0版本中可能会有所更新。
不过最有意思的，来自与alluxio初创成员讲分布式系统设计中的坑，不完全是针对alluxio的，而是开发alluxio类似这种大型分布式系统，肯能碰到的经验和收获，包括netty的资源泄露问题，jvm的问题等等，更多细节可以看看示说网alluxio 2.0 overview分享。
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