xplly'Blog

切换主题

一、概述 ​

在Tair出现之前的很长一段时间里，像redis、memcache这些知名NoSql数据库是不支持分布式的，在这样的背景下，由淘宝网自主开发并在2010.6开源的一个高性能、高扩展、高可靠分布式缓存，类似map的key/value结构，在淘宝、天猫等各个应用中广泛应用。

Tair官网 gitee地址 github wiki地址

特性 Tair实现了集群部署，特性都是一些集群的特性，容错、解决单点故障、跨机房管理、多集群管理、支持副本等。Tair的特性有： • Namespace • Expire • Prefix • List，zset，hash，set • LocalCache • FlowControl 抽象存储层，内部采用MDB、RDB、LDB三中存储引擎满足了各种存储需求。 MDB是内存型，K/V结构，底层是memcache ，由于是内存型性能最高但是不支持持久化。 RDB底层是redis引擎，支持List、Set、Zset、Map、String等多种数据结构，性能略低于MDB。 LDB是持久化型引擎，底层是google的levelDB，K/V结构，性能最低，但是可靠性最高。 应用场景 由于Tair底层的MDB、RDB、LDB三种引擎支持，既能作为缓存使用又可以作为持久化存储数据库，命令除了put、get、delete以及批量接口外，还有一些附加的实用功能比如version支持、原子计数器、item支持，可以用于实现分布式锁，队列等。

1.1 相关概念 ​

  • configID：一个Tair集群的唯一标识
  • namespace：应用的一个内存或者持久化存储区域，0到65535之间的一个数字
  • quta：配额，对应了每个 namespace 储存区的大小限制，超过配额后将使用LRU（最少使用）策略淘汰
  • expireTime：数据的过期时间。当超过过期时间之后，数据将对应用不可见，不同的存储引擎有不同的策略清理掉过期的数据
  • prefix：前缀处理，保证了拥有相同前缀的key根据哈希算法后，分散在同一个dataserver上，提高了处理速度。

1.2 version支持 ​

​ 在Tair的put接口中，有一个version参数，这个参数是为了解决并发更新同一个数据而设置的。很多情况下，更新数据是先get，修改get回来的数据，然后put回系统。如果有多个客户端get到同一份数据，都对其修改并保存，那么先保存的修改就会被后到达的修改覆盖，从而导致数据丢失问题。 ​ 比如，缓存中有一个value值为 “a,b,c”，A和B同时get到这个value。A执行操作，在后面添加一个d，value为 “a,b,c,d”。B执行操作添加一个e，value为”a,b,c,e”。如果不加控制，无论A和B谁先更新成功，它的更新都可能会被后到的更新覆盖。

version使用方式

​ get接口返回的是DataEntry对象，该对象中包含get到的数据的版本号，可以通过getVersion()接口获得该版本号。在put时，将该版本号作为put的参数即可。 如果不考虑版本问题，则可设置version参数为0，系统将强行覆盖数据，即使版本不一致。

如果返回version不一致，怎么办？

​ 如果更新所基于的version和系统中当前的版本不一致，则服务器会返回ResultCode.VERERROR。 这时你可以选择重新get数据，然后在新版本的数据上修改；或者设置version为0重新请求，以达到强制更新的效果。

1.3 Tair使用规范 ​

key和value不能设置太大，否则耗时大，服务qps（每秒查询率）低，影响性能 key不要使用相同的值作为前缀，否则数据都会落到一个dataserver上，增加该数据节点的压力 批量请求的key个数不要太大，否则也会影响性能 超时时间也不要设置太大或者太小，设置太小容易超时，设置太大容易阻塞，建议使用默认值 Tair虽然支持list，set，map等复杂数据结构，但是支持不是很好，元素个数不易过多

二、使用示例 ​

2.1 入门Demo ​

依赖

xml
 <dependency>
     <groupId>com.taobao.tair</groupId>
     <artifactId>tair-client</artifactId>
     <version>2.3.5</version>
 </dependency>
 <dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.59</version>
 </dependency>

测试使用

java
package com.itheima;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.taobao.tair.DataEntry;
import com.taobao.tair.Result;
import com.taobao.tair.impl.DefaultTairManager;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestTair {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> configList = new ArrayList<String>();
        configList.add("192.168.31.97:5198");//ConfigServer的ip和端口
        DefaultTairManager tairManager = new DefaultTairManager();
        tairManager.setConfigServerList(configList);
        tairManager.setGroupName("group_test");//和配置中的组名称保持一致
        tairManager.init();

        ResultCode putResult = tairManager.put(1, "name", "itcast");
        System.out.println(JSON.toJSONString(putResult));
        //{"code":0,"message":"success","success":true}
        
        Result<DataEntry> getResult = tairManager.get(1, "name");
        System.out.println(JSON.toJSONString(getResult));	
        //{"rc":{"code":0,"message":"success","success":true},"success":true,"value":{"createDate":0,"expriedDate":0,"key":"name","locked":false,"modifyDate":1585119311,"value":"itcast","version":1}}
        
        System.out.println(getResult.getValue());
		//value: key: name, value: itcast, version: 1 cdate: 1970-01-01 08:00:00 mdate: 2020-03-25 02:55:11 edate: NEVER
        
		System.out.println(getResult.getValue().getValue());
		//itcast
    }
}

三、核心知识 ​

3.1 主要方法 ​

put ​

put重载了三个方法，namespace是存储空间，0到65535之间，key和value都会序列化，version是版本号，expireTime是失效时间，单位为秒

java
ResultCode put(int namespace, Serializable key, Serializable value)
ResultCode put(int namespace, Serializable key, Serializable value, int version)
ResultCode put(int namespace, Serializable key, Serializable value, int version, int expireTime)

get ​

get接口用于获取单个数据，要获取的数据由namespace和key指定。 当数据存在时，返回成功，数据存放在DataEntry对象中； 当数据不存在时，返回成功，ResultCode为ResultCode.DATANOTEXSITS，value为null。

java
Result<DataEntry> get(int namespace, Serializable key)

mget ​

mget接口用于批量获取数据，要获取的数据由namespace和keys 集合指定。 数据存放在DataEntry对象中病放到List中返回

java
Result<List<DataEntry>> mget(int namespace, List<? extends Object> keys)

delete ​

根据namespace和key删除指定缓存

java
ResultCode delete(int namespace, Serializable key)

mdelete ​

根据namespace和 keys 批量删除

java
ResultCode mdelete(int namespace, List<? extends Object> keys)

getStat ​

得到统计信息

java
Map<String,String> getStat(int qtype, String groupName, long serverId)

incr/decr ​

namespace：计数器所在的namespace，key：缓存的key，value：本次增加 或者 减少值，defaultValue： 当计数器不存在时的初始化值 ，expireTime：过期时间，单位为秒

java
Result<Integer> incr(int namespace, Serializable key, int value,
								int defaultValue, int expireTime)
Result<Integer> decr(int namespace, Serializable key, int value,
							int defaultValue, int expireTime)

setCount ​

将key对应的计数设置成count，忽略key原来是否存在以及是否是计数类型。因为Tair中计数的数据有特别标志，所以不能直接使用put设置计数值。

java
ResultCode setCount(int namespace, Serializable key, int count)
ResultCode setCount(int namespace, Serializable key, int count, int version, int expireTime)

lock/unlock ​

在并发情况下可以通过lock和unlock来实现分布式锁

java
ResultCode lock(int namespace, Serializable key)
ResultCode unlock(int namespace, Serializable key)

invalid/minvalid ​

删除缓存

java
ResultCode invalid(int namespace, Serializable key)
ResultCode minvalid(int namespace, List<? extends Object> keys)

3.2 架构组件 ​

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

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 ​

common 目录提供基础数据结构和组件

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。

packets ​

packets目录提供了通信协议中各种数据包的实现。基础库主要包括tbsys和tbnet,其中tbsys是主要的数据结构和文件操作的实现，包括排它锁和读写锁实现，对线程的包装，以及配置文件读写和分析等。tbnet是主要实现了单线程的网络读写数据流，采用了epoll的模式。

plugin ​

tair 还内置了一个插件容器，可以支持热插拔插件。插件由 config server 配置，config server 会将插件配置同步给各个数据节点，数据节点会负责加载/卸载相应的插件。

插件分为 request 和 response 两类，可以分别在 request 和 response 时执行相应的操作，比如在 put 前检查用户的 quota 信息等。插件容器也让 tair 在功能方便具有更好的灵活性。

四、安装 ​

4.1 常规安装 ​

安装相关依赖库

sh
# yum：是yellowdog updater modified 的缩写，Linux中的包管理工具


<NolebasePageProperties />




#gcc：一开始称为GNU C Compiler，也就是一个C编译器，后来因为这个项目里集成了更多其他不同语言的编译器，所以就不再只是C编译器，而称为GNU编译器套件（GCC，GNU Compiler Collection），表示一堆编译器的合集
# gcc-c++则是GCC编译器合集里的C++编译器。
#make是gcc的编译器,m4:是一个宏处理器.将输入拷贝到输出,用来引用文件,执行命令,整数运算,文本操作,循环等.既可以作为编译器的 前端,也可以单独作为一个宏处理器.
# libtool：是一个通用库支持脚本，作用是在编译大型软件的过程中解决了库的依赖问题；将繁重的库依赖关系的维护工作承担下来，提供统一的接口，隐藏了不同平台间库的名称的差异等。安装libtool会自动安装所依赖的automake和autoconfig， autoconf:是用来生成自动配置软件源代码脚本（configure）的工具.configure脚本能独立于autoconf运行, automake:会根据源码中的Makefile.am来自动生成Makefile.in文件，Makefile.am中定义了宏和目标，运行automake命令会生成Makefile文件，然后使用make命令编译代码。
# boost-devel zlib-devel openssl-devel libcurl-devel：都是编译时所依赖的库。
yum install -y gcc gcc-c++ make m4 libtool boost-devel zlib-devel openssl-devel libcurl-devel

下载源码

sh
# 由于Tair依赖tbsys和tbnet库，需要安装这两个库，而这两库需要编译tb-common-utils安装
# 安装git：
[root@test ~]# yum install -y git

# 从码云上下载tb-common-utils源码:
[root@test ~]# git clone https://gitee.com/abc0317/tb-common-utils.git
[root@test ~]# cd tb-common-utils/
[root@test tb-common-utils]# ll
    total 16
    -rwxrwxrwx. 1 root root  820 Mar 20 09:28 build.sh
    -rw-r--r--. 1 root root   79 Mar 20 09:28 README.md
    drwxr-xr-x. 5 root root 4096 Mar 20 09:34 tbnet
    drwxr-xr-x. 5 root root 4096 Mar 20 09:33 tbsys
# 赋予执行权限
[root@test tb-common-utils]# chmod u+x build.sh
# 指定TBLIB_ROOT环境变量 TBLIB_ROOT为需要安装的目录。
[root@test tb-common-utils]# export TBLIB_ROOT=/root/tairlib

# 进入源码目录, 执行build.sh进行安装
[root@test tb-common-utils]# sh build.sh



# 从码云上下载Tair源码:
[root@test tb-common-utils]#cd ~
[root@test ~]# git clone https://gitee.com/mirrors/Tair.git

编译安装

sh
[root@test ~]# cd Tair
# 编译依赖
[root@test Tair]# ./bootstrap.sh
# 检测和生成 Makefile (默认安装位置是 ~/tair_bin, 修改使用 --prefix=目标目录)
[root@test Tair]# ./configure
# 编译和安装到目标目录
[root@test Tair]# make -j && make install

配置 基于MDB内存引擎，采用最小化配置方式，1个ConfigServer，1个DataServer搭建Tair集群

由于MDB 引擎默认使用共享内存，所以需要查看并设置系统的tmpfs的大小，tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的虚拟文件系统。

sh
# df命令用于显示目前在Linux系统上的文件系统的磁盘使用情况统计
[root@test Tair]# df -h

/dev/shm 目录位于 linux 系统的内存中，而不在磁盘里，所以它的效率非常高，这里我们将大小设置1G，

修改**/etc/fstab** 的这行，如果没有就在末尾加一行

tmpfs /dev/shm tmpfs defaults 0 0

改为

tmpfs /dev/shm tmpfs defaults,size=1G 0 0

改完之后，执行mount使其生效

mount -o remount /dev/shm

生效后再使用df -h 查看

shell
[root@test Tair]# df -h

切换到Tair安装目录，拷贝默认配置文件准备修改

shell
[root@test ~]# cd /root/tair_bin/etc
[root@test etc]# mv configserver.conf.default configserver.conf
[root@test etc]# mv group.conf.default group.conf
[root@test etc]# mv dataserver.conf.default dataserver.conf

该机器ip是 192.168.31.97 configserver.conf

makefile
# tair 2.3 --- configserver config
#
[public]
# 主备 ConfigServer 的地址和端口号，第一行为主，第二行为备，目前采用最简单集群只配置一个ConfigServer
#config_server=192.168.1.1:5198
#config_server=192.168.1.2:5198
config_server=192.168.31.97:5198






[configserver]
# ConfigServer 的工作端口号，和上面的配置以及 dataserver.conf 里的要一致
port=5198
# 日志文件位置
log_file=logs/config.log
# pid 存储的文件位置
pid_file=logs/config.pid
# 默认日志级别
log_level=warn
# group.conf 文件的位置
group_file=etc/group.conf
# 运行时状态持久化文件的位置
data_dir=data/data
# 使用的网卡设备名设置为你自己当前网络接口的名称，默认为eth0
dev_name=eth0

group.conf

makefile
#group name
# 集群分组的名字，tair 支持一组 ConfigServer 管理多个集群 (不建议，避免流量瓶颈在 ConfigServer 上)
#[group_1]
[group_test]






# data move is 1 means when some data serve down, the migrating will be start.
# default value is 0
# 是否允许数据迁移，双份数据情况下，要设置为 1 (内部逻辑判断是双份的话，内部也会强制置为1)
_data_move=0
#_min_data_server_count: when data servers left in a group less than this value, config server will stop serve for this group
#default value is copy count.
# 过载保护的参数，当可用的 DataServer 节点少于这个数字时，ConfigServer 不再自动检测宕机并重建路由表(避免逐台击穿而雪崩)
_min_data_server_count=1
#_plugIns_list=libStaticPlugIn.so
# 建表算法的选择和一些参数，一般默认即可
_build_strategy=1 #1 normal 2 rack
_build_diff_ratio=0.6 #how much difference is allowd between different rack
# diff_ratio =  |data_sever_count_in_rack1 - data_server_count_in_rack2| / max (data_sever_count_in_rack1, data_server_count_in_rack2)
# diff_ration must less than _build_diff_ratio
_pos_mask=65535  # 65535 is 0xffff  this will be used to gernerate rack info. 64 bit serverId & _pos_mask is the rack info,
# 数据的备份数，注意集群一旦初始化，不能修改这个值
_copy_count=1
# 虚拟节点的个数，当集群机器数量很多时，可以调整这个值
# 注意一旦集群初始化完毕，这个值不能修改
_bucket_number=1023
# accept ds strategy. 1 means accept ds automatically
# 该文件的修改会触发 ConfigServer 自动 reload，下面的参数控制是否自动加入本文件新增的 DataServer 节点到集群
# _min_data_server_count 参数也会影响，如果节点总数小于 _min_data_server_count，也不会自动加入
_accept_strategy=1
# 是否允许 failover 机制
# 这个机制工作在 LDB 引擎模式的集群下，当 _min_data_server_count 参数大于集群机器数(阻止自动剔除宕机机器)时，
# 如果该参数为1，宕机的第一个节点会进入 failover 模式，此时备机接管读写请求，同时记录恢复日志，当宕机节点恢复时，
# 自动进入 recovery 模式，根据恢复日志补全数据。注意此时第二台如果宕机，不会自动处理，所以第一台一旦宕机收到告警，
# 请尽快人为干预处理。  **failover 机制想正常工作，需要 dataserver.conf 的 do_dup_depot 为 1 才可以**
_allow_failover_server=0

# 下面是 DataServer 节点列表，注释 data center A/B 并不是集群组的概念
# 集群组的配置是当前这个文件所有内容，复制整个内容追加到本文件尾部，可以添加一个集群组
# 注意一个节点不能出现在两个集群组里！配置文件不做该校验。
# data center A
#_server_list=192.168.1.1:5191
#_server_list=192.168.1.2:5191
#_server_list=192.168.1.3:5191
#_server_list=192.168.1.4:5191
_server_list=192.168.31.97:5191






# data center B
#_server_list=192.168.2.1:5191
#_server_list=192.168.2.2:5191
#_server_list=192.168.2.3:5191
#_server_list=192.168.2.4:5191

#quota info
# 配额信息
# 当引擎是 MDB 时，控制每个 Namespace 的内存配额，单位是字节
# Tair 支持 0~65535 的 Namespace 范围，每个 Namespace 内部的 key 命名空间隔离
# 代码中出现的 area 是 Namespace 的同义词
_areaCapacity_list=0,1124000;

dataserver.conf

makefile
#
#  tair 2.3 --- tairserver config
#
[public]
# 主备 ConfigServer 的地址
#config_server=192.168.1.1:5198
#config_server=192.168.1.2:5198
config_server=192.168.31.97:5198





[tairserver]
#
#storage_engine:
#
# mdb
# ldb
#
# 使用的引擎，支持 MDB 和 LDB
storage_engine=mdb
local_mode=0
#
#mdb_type:
# mdb
# mdb_shm
#
# 如果引擎是 MDB，这里选择使用普通内存还是共享内存
mdb_type=mdb_shm

# shm file prefix, located in /dev/shm/, the leading '/' is must
# MDB 实例的命名前缀，一般在单机部署多个节点时需要修改
mdb_shm_path=/mdb_shm_inst
# (1<<mdb_inst_shift) would be the instance count
# MDB 引擎的实例个数，多个实例减少锁竞争但是会增加元数据而浪费内存
#mdb_inst_shift=3
mdb_inst_shift=0





# (1<<mdb_hash_bucket_shift) would be the overall bucket count of hashtable
# (1<<mdb_hash_bucket_shift) * 8 bytes memory would be allocated as hashtable
# MDB 实例内部 hash 表的 bucket 数，24~27均可(取决于实例大小)
mdb_hash_bucket_shift=24
# milliseconds, time of one round of the checking in mdb lasts before having a break
mdb_check_granularity=15
# increase this factor when the check thread of mdb incurs heavy load
# cpu load would be around 1/(1+mdb_check_granularity_factor)
mdb_check_granularity_factor=10

#tairserver listen port
port=5191

supported_admin=0
# 工作时的 IO 线程数和 Worker 线程数
#process_thread_num=12
process_thread_num=4





#io_thread_num=12
io_thread_num=4





# 双份数据时，往副本写数据的 IO 线程数，只能是 1
dup_io_thread_num=1
#
#mdb size in MB
#
# MDB 引擎使用的存储数据的内存池总大小 这里 slab_mem_size控制MDB内存池的总大小，mdb_inst_shift 控制实例的个数，每个实例的大小是 slab_mem_size/(1 << mdb_inst_shift) MB，注意这里一个实例必须大于512MB且小于64GB
#slab_mem_size=4096
slab_mem_size=512





log_file=logs/server.log
pid_file=logs/server.pid

is_namespace_load=1
is_flowcontrol_load=1
tair_admin_file = etc/admin.conf

# 是否在put操作遍历 hash 表冲突链时，顺带删除已经 expired 的数据
# 会导致 put 的时延增大一点点，但是有利于控制过期数据很多的场景下内存增幅
put_remove_expired=0
# set same number means to disable the memory merge, like 5-5
mem_merge_hour_range=5-5
# 1ms copy 300 items
mem_merge_move_count=300

log_level=warn
dev_name=eth0
ulog_dir=data/ulog
ulog_file_number=3
ulog_file_size=64
check_expired_hour_range=2-4
check_slab_hour_range=5-7
dup_sync=1
dup_timeout=500

# 是否使用 LDB 集群间的数据自动同步
do_rsync=0

rsync_io_thread_num=1
rsync_task_thread_num=4

rsync_listen=1
# 0 mean old version
# 1 mean new version
# 这里只能是 1
rsync_version=1
# 同步的详细配置地址，也可以使用 file:// 来指定本地磁盘的配置位置
rsync_config_service=http://localhost:8080/hangzhou/group_1
rsync_config_update_interval=60

# much resemble json format
# one local cluster config and one or multi remote cluster config.
# {local:[master_cs_addr,slave_cs_addr,group_name,timeout_ms,queue_limit],remote:[...],remote:[...]}
# rsync_conf={local:[10.0.0.1:5198,10.0.0.2:5198,group_local,2000,1000],remote:[10.0.1.1:5198,10.0.1.2:5198,group_remote,2000,800]}
# if same data can be updated in local and remote cluster, then we need care modify time to
# reserve latest update when do rsync to each other.
rsync_mtime_care=0
# rsync data directory(retry_log/fail_log..)
rsync_data_dir=./data/remote
# max log file size to record failed rsync data, rotate to a new file when over the limit
rsync_fail_log_size=30000000
# when doing retry,  size limit of retry log's memory use
rsync_retry_log_mem_size=100000000

# depot duplicate update when one server down
# failover 机制的 DataServer 开关，见 group.conf 相关说明
do_dup_depot=0
dup_depot_dir=./data/dupdepot

# 默认的流控配置，total 为整机限制
[flow_control]
# default flow control setting
default_net_upper = 30000000
default_net_lower = 15000000
default_ops_upper = 30000
default_ops_lower = 20000
default_total_net_upper = 75000000
default_total_net_lower = 65000000
default_total_ops_upper = 50000
default_total_ops_lower = 40000

[ldb]
#### ldb manager config
## data dir prefix, db path will be data/ldbxx, "xx" means db instance index.
## so if ldb_db_instance_count = 2, then leveldb will init in
## /data/ldb1/ldb/, /data/ldb2/ldb/. We can mount each disk to
## data/ldb1, data/ldb2, so we can init each instance on each disk.
data_dir=data/ldb
## leveldb instance count, buckets will be well-distributed to instances
ldb_db_instance_count=1
## whether load backup version when startup.
## backup version may be created to maintain some db data of specifid version.
ldb_load_backup_version=0
## whether support version strategy.
## if yes, put will do get operation to update existed items's meta info(version .etc),
## get unexist item is expensive for leveldb. set 0 to disable if nobody even care version stuff.
ldb_db_version_care=1
## time range to compact for gc, 1-1 means do no compaction at all
ldb_compact_gc_range = 3-6
## backgroud task check compact interval (s)
ldb_check_compact_interval = 120
## use cache count, 0 means NOT use cache,`ldb_use_cache_count should NOT be larger
## than `ldb_db_instance_count, and better to be a factor of `ldb_db_instance_count.
## each cache mdb's config depends on mdb's config item(mdb_type, slab_mem_size, etc)
ldb_use_cache_count=1
## cache stat can't report configserver, record stat locally, stat file size.
## file will be rotate when file size is over this.
ldb_cache_stat_file_size=20971520
## migrate item batch size one time (1M)
ldb_migrate_batch_size = 3145728
## migrate item batch count.
## real batch migrate items depends on the smaller size/count
ldb_migrate_batch_count = 5000
## comparator_type bitcmp by default
# ldb_comparator_type=numeric
## numeric comparator: special compare method for user_key sorting in order to reducing compact
## parameters for numeric compare. format: [meta][prefix][delimiter][number][suffix]
## skip meta size in compare
# ldb_userkey_skip_meta_size=2
## delimiter between prefix and number
# ldb_userkey_num_delimiter=:
####
## use blommfilter
ldb_use_bloomfilter=1
## use mmap to speed up random acess file(sstable),may cost much memory
ldb_use_mmap_random_access=0
## how many highest levels to limit compaction
ldb_limit_compact_level_count=0
## limit compaction ratio: allow doing one compaction every ldb_limit_compact_interval
## 0 means limit all compaction
ldb_limit_compact_count_interval=0
## limit compaction time interval
## 0 means limit all compaction
ldb_limit_compact_time_interval=0
## limit compaction time range, start == end means doing limit the whole day.
ldb_limit_compact_time_range=6-1
## limit delete obsolete files when finishing one compaction
ldb_limit_delete_obsolete_file_interval=5
## whether trigger compaction by seek
ldb_do_seek_compaction=0
## whether split mmt when compaction with user-define logic(bucket range, eg)
ldb_do_split_mmt_compaction=0

## do specify compact
## time range 24 hours
ldb_specify_compact_time_range=0-6
ldb_specify_compact_max_threshold=10000
## score threshold default = 1
ldb_specify_compact_score_threshold=1

#### following config effects on FastDump ####
## when ldb_db_instance_count > 1, bucket will be sharded to instance base on config strategy.
## current supported:
##  hash : just do integer hash to bucket number then module to instance, instance's balance may be
##         not perfect in small buckets set. same bucket will be sharded to same instance
##         all the time, so data will be reused even if buckets owned by server changed(maybe cluster has changed),
##  map  : handle to get better balance among all instances. same bucket may be sharded to different instance based
##         on different buckets set(data will be migrated among instances).
ldb_bucket_index_to_instance_strategy=map
## bucket index can be updated. this is useful if the cluster wouldn't change once started
## even server down/up accidently.
ldb_bucket_index_can_update=1
## strategy map will save bucket index statistics into file, this is the file's directory
ldb_bucket_index_file_dir=./data/bindex
## memory usage for memtable sharded by bucket when batch-put(especially for FastDump)
ldb_max_mem_usage_for_memtable=3221225472
####

#### leveldb config (Warning: you should know what you're doing.)
## one leveldb instance max open files(actually table_cache_ capacity, consider as working set, see `ldb_table_cache_size)
ldb_max_open_files=65535
## whether return fail when occure fail when init/load db, and
## if true, read data when compactiong will verify checksum
ldb_paranoid_check=0
## memtable size
ldb_write_buffer_size=67108864
## sstable size
ldb_target_file_size=8388608
## max file size in each level. level-n (n > 0): (n - 1) * 10 * ldb_base_level_size
ldb_base_level_size=134217728
## sstable's block size
# ldb_block_size=4096
## sstable cache size (override `ldb_max_open_files)
ldb_table_cache_size=1073741824
##block cache size
ldb_block_cache_size=16777216
## arena used by memtable, arena block size
#ldb_arenablock_size=4096
## key is prefix-compressed period in block,
## this is period length(how many keys will be prefix-compressed period)
# ldb_block_restart_interval=16
## specifid compression method (snappy only now)
# ldb_compression=1
## compact when sstables count in level-0 is over this trigger
ldb_l0_compaction_trigger=1
## whether limit write with l0's filecount, if false
ldb_l0_limit_write_with_count=0
## write will slow down when sstables count in level-0 is over this trigger
## or sstables' filesize in level-0 is over trigger * ldb_write_buffer_size if ldb_l0_limit_write_with_count=0
ldb_l0_slowdown_write_trigger=32
## write will stop(wait until trigger down)
ldb_l0_stop_write_trigger=64
## when write memtable, max level to below maybe
ldb_max_memcompact_level=3
## read verify checksum
ldb_read_verify_checksums=0
## write sync log. (one write will sync log once, expensive)
ldb_write_sync=0
## bits per key when use bloom filter
#ldb_bloomfilter_bits_per_key=10
## filter data base logarithm. filterbasesize=1<<ldb_filter_base_logarithm
#ldb_filter_base_logarithm=12

[extras]
######## RT-related ########
#rt_oplist=1,2
# Threashold of latency beyond which would let the request be dumped out.
rt_threshold=8000
# Enable RT Module at startup
rt_auto_enable=0
# How many requests would be subject to RT Module
rt_percent=100
# Interval to reset the latency statistics, by seconds
rt_reset_interval=10

######## HotKey-related ########
hotk_oplist=2
# Sample count
hotk_sample_max=50000
# Reap count
hotk_reap_max=32
# Whether to send client feedback response
hotk_need_feedback=0
# Whether to dump out packets, caches or hot keys
hotk_need_dump=0
# Whether to just Do Hot one round
hotk_one_shot=0
# Whether having hot key depends on: sigma >= (average * hotk_hot_factor)
hotk_hot_factor=0.8

在CentOS 7下，安装目录下的 tair.sh 启动脚本有一行代码（55行）需要修改

makefile
tmpfs_size=`df -m |grep tmpfs | awk '{print $2}'`
#这行改成下面这一行
tmpfs_size=`df -m |grep /dev/shm | awk '{print $2}'`

启动Tair实例

shell
# 需要跟参数
[root@test tair_bin]# ./tair.sh
usage: ./tair.sh {start_cs|stop_cs|start_ds|stop_ds|start_iv|stop_iv|start_px|start_px [SERVER_COUNT]|clean|log_debug2warn|log_warn2debug}
# start_ds启动数据节点
[root@test tair_bin]# ./tair.sh start_ds
mdb engine. tmpfs_size: 1024  safety_size: 524  slab_mem_size: 512
[root@test tair_bin]# ps -ef | grep tair
root      1983     1  1 08:51 pts/0    00:00:00 ./sbin/tair_server -f ./etc/dataserver.conf
root      2011  1626  0 08:51 pts/0    00:00:00 grep --color=auto tair
# start_ds启动config配置节点
[root@test tair_bin]# ./tair.sh start_cs
[root@test tair_bin]# ps -ef | grep tair
root      1983     1  1 08:51 pts/0    00:00:05 ./sbin/tair_server -f ./etc/dataserver.conf
root      2018     1  0 08:58 pts/0    00:00:00 ./sbin/tair_cfg_svr -f ./etc/configserver.conf
root      2034  1626  0 08:58 pts/0    00:00:00 grep --color=auto tair

使用自带客户端测试读写

shell
[root@test tair_bin]# ./sbin/tairclient -c 192.168.31.97:5198 -g group_test
TAIR> put name itheima
put: success
TAIR> get name
KEY: name, LEN: 7
 raw data: itheima, \69\74\68\65\69\6D\61
TAIR> remove name
remove: success.
TAIR> get name
get failed: data not exists.

停止tair服务

shell
# 停止数据节点
[root@test tair_bin]# ./tair.sh stop_ds
# 停止配置节点
[root@test tair_bin]# ./tair.sh stop_cs
[root@test tair_bin]# ps -ef | grep tair
root      2061  1626  0 09:02 pts/0    00:00:00 grep --color=auto tair