UCBerkeley研发的Tachyon(超光子['tækiːˌɒn]，名字要不要这么太嚣张啊：)是一款为各种集群并发计算框架提供内存数据管理的平台，也可以说是一种内存式的文件系统吧。如下图，它就处于这样一个层次：在现有存储系统如HDFS之上，在Spark，MapReduce，Impala等各种计算框架之下。
为什么要有这么一个框架呢？MapReduce就不说了，但像Spark这种内存计算框架，为什么还需要再加一层内存管理的文件系统？因为像Spark这种，框架其实只提供了强大的内存计算能力，但未提供存储能力。那么默认让Spark自己直接在内存管理数据还不够吗？下面就看一下现有的几个问题。
问题1：不同任务或框架间交换数据慢
不同任务或不同计算框架间的数据共享情况在所难免，例如Spark的分属不同Stage的两个任务，或Spark与MapReduce框架的数据交互。在这种情况下，一般就需要通过磁盘来完成数据交换，而这通常是效率很低的。
而引入Tachyon中间层后，数据交换实际上也是在内存中进行的。
问题2：执行引擎和存储引擎是同一进程
这就是前面提到过的，让Spark自己来管理内存会出现的问题。默认情况下，Spark的任务执行和数据本身都在一个进程内。当执行出现问题时就会导致整个进程崩溃，并丢失进程内的所有数据。
而Tachyon这一层的引入，就相当于将存储引擎从Spark中抽离出来，从而每个任务进程只负责执行。进程的崩溃不会丢失数据，因为数据都在Tachyon里面了。
问题3：数据被重复加载和GC
不同的Spark任务可能会访问同样的数据，例如两个任务都要访问HDFS中的某些Block，像下图中的Block1和3。这样就没办法了，每个任务都要自己去磁盘加载数据到内存中。而Tachyon不仅只保存一份数据，而且它还使用堆外内存，避免GC开销。
Tachyon如何容错？
前面我们已经看到了Tachyon如何进一步提升Spark的性能的，包括避免数据落地到磁盘，共享数据以及堆外内存避免GC等。但Tachyon本身又是如何容错的呢？不落地DFS中数据不是照样会丢失吗？而且Tachyon只在内存中保存一份数据拷贝。有一种形象的说法是：Tachyon将lineage从Spark中下移到了自己。既然手握lineage，就有办法了。跟Spark类似，它利用lineage信息(lineage-based recovery)和异步记录的checkpoint来恢复数据 (与Spark类似，都是基于RDD不可变性以及粗粒度操作才能完成的，不同点是Tachyon管理的可以是跨框架的lineage而不限于RDD和Spark的转换？)，所以Tachyon放心大胆地积极(aggressively)使用内存。
其次，Tachyon本身的master通过ZooKeeper集群管理，down机时会自动选举出新的leader，并且worker会自动连接到新的leader上。
现在Tachyon版本还只是0.5，资料也比较少。关于其异步checkpointing的图算法也找到什么资料，还没有搞懂。但看起来还挺有意思的，持续关注吧。
参考资料
1 Tachyon-A Reliable Memory Centric Storage for Big Data Analytics
2 Tachyon-Reliable File Sharing at Memory-Speed Across Cluster Frameworks