Alluxio是云原生的数据编排平台，通过解耦计算和存储层，在中间产生了一个数据编排层，负责对上层计算应用隐藏底层的时间细节。Alluxio提供了统一的存储命名空间，在中间层提供了缓存和其他数据管理功能。在下图可以看到有Spark、Hive、Map reduce这一类传统的Hadoop大数据计算应用、Presto 这种OLAP类型的数据分析，还有像Tensorflow、Pytorch这样的AI应用。存储层比较丰富，包括各种各样的存储。

下面是Alluxio用户列表，这些公司都公开展示了Alluxio的使用场景。通过粗略分类，看到非常多的行业，包括互联网、金融、电子商务、娱乐、电信等。感兴趣的同学可以关注公众号，上面有相关文章的汇总。

02. Alluxio数据挂载

这部分将首先回顾Alluxio如何通过数据挂载实现统一编排层；之后讨论Alluxio如何和底层存储保持一致；介绍元数据和数据同步功能；Alluxio的时间原理和优化；最后对不同场景的推荐配置给出建议。

1. Alluxio统一的数据命名空间

首先介绍数据挂载这个功能。Alluxio通过把底层存储挂载到Alluxio层上，实现了统一的数据命名空间。

上图的例子中Alluxio挂载了HDFS和对象存储。Alluxio的文件系统树就是由左右两棵树合成，形成了一个虚拟文件系统的文件系统树。它可以支持非常多的底层存储系统，统一把它们称作Under File System。称为Under是因为它们都处于Alluxio的抽象层下。Alluxio支持各种各样不同的底层存储系统，比如不同版本的HDFS，支持NFS, Ceph, Amazon S3, Google Cloud之类不同的对象存储。除此之外还支持非常多其他类型的对象存储，比如微软Azure、阿里、华为、腾讯，也包括国内其他供应商，如七牛对象存储。左下图中的例子是在自己的电脑上运行Alluxio，可以挂载不同的存储，比如挂载HDFS，另外还可以挂载不同版本的HDFS，挂载对象存储，挂载网盘。

2. Alluxio挂载点

Alluxio的统一命名空间，实际就是把挂载合成了一个Alluxio的虚拟层。Alluxio的挂载点可以粗略分成两种：

（1）根挂载点

（2）嵌套挂载点

根挂载点直接挂在根节点上，组成了Alluxio的根节点。如果没有根节点，无法产生，继续形成下面的结构。所以要求在配置文件里面定义根挂载点，系统启动的时候就进行挂载，不挂载就没有办法启动。

嵌套挂载点比较灵活，可以通过指令进行挂载。通过这个命令行，发出通知，做挂载的操作。同样地，可以挂载，也可以卸载，就是把Mount换成Unmount。嵌套挂载点是嵌套在目录的下面，可以挂在某个部分下面，不一定挂载在根节点下面。这里有个要求，即两个嵌套点的树不能互相覆盖，这样带来的好处是比较灵活。如果根挂载点将来需要更换，为了避免需要改配置和重启服务，可以使用一个dummy的根挂载点，比如就挂载在本地路径下面，不使用它，且不在它下面创建任何文件，它存在的唯一目的就是可以启动Alluxio服务。然后在此基础上，把所有要管理的存储，都以嵌套挂载点的方式挂载上去。之后如果要改变，就直接卸载更换为其它挂载点，这样就很灵活。所有挂载和挂载操作，都会记录在日志里，重启系统，并重启服务之后，无需再手动操作。

3. Alluxio策略化数据管理

挂载操作有一个进阶版操作，目前只包含在商业版本里面。所做的事情就是让用户可以把两个存储挂载到同一个路径下，可以互相覆盖。同时通过配置读写策略，定义读写文件到哪个存储里，并给出操作的先后顺序。同时Alluxio有一个迁移策略，让文件可以自动在Alluxio的管理下，在多个存储之间进行迁移。例如，把HDFS和对象存储同时挂载到同一路径下，上层用户只能看到这样一棵树，但是实际上背后有两个不同的存储。通过配置，让Alluxio把HDFS的数据，根据一些规则，定期迁移进S3，例如规定将超过七天的数据，认定是不常用到的冷数据之后，把它从HDFS的集群拿出来，迁移到S3，节省HDFS的存储空间。

03. Alluxio底层存储一致性

在把底层存储挂载到Alluxio的统一命名空间上之后，如何保持Alluxio和底层存储的一致性？我们在这一部分进行分析。

Alluxio和底层存储的一致性，要从Alluxio命名空间中文件的来源说起，文件的操作分为两类：

一类是写，上层应用通过Alluxio创建一个文件，通过Alluxio写入UFS；

一类是读，上层应用通过Alluxio读一个文件，当发现自己没有这个文件的时候，Alluxio从UFS进行加载。

一致性可以分为两个部分：

（1）Alluxio UFS元数据的一致性

（2）Alluxio UFS数据的一致性

下面先看写数据的一致性：

1. Alluxio写文件流程

首先Alluxio写文件的流程可以把它抽象成两步：

第一步是客户端到Alluxio；

第二步是Alluxio到UFS。

其中的每一步都可以抽象成下面的三个步骤：

（1）创建文件

（2）写数据

（3）提交文件

同样Alluxio到存储系统也可以同样地抽象提取。

客户端和Alluxio之间，主要流程分三步：

（1）客户端向发请求创建一个文件；

（2）找到Alluxio Worker写具体对应的数据；

（3）在写完数据之后，提交这个文件。

同样Alluxio到存储系统也抽象成三步。不同存储系统的抽象和具备的一致性，都不同，此处进行抽象只是为了便于理解。比如要求强一致性保证，但是很多对象存储，给的一致性保证会弱很多，比如写进去之后不能马上读到这个数据。在这里，不考虑这种本身的不一致性的问题。假设Alluxio向存储提交了之后，就能保证存储端的文件就是需要的样子。

Alluxio为了满足不同的需求，设计了几种不同的写策略，下面逐一分析写策略的流程以及带来的数据一致性保证。

2. Must-Catch写模式

首先是常用的MUST_CACHE模式。在这种模式下，只会写Alluxio缓存不写UFS。这个模式分为三步：

首先客户端会向Alluxio 发出创建文件请求，创建的文件只是一个空文件，作为一个占位；

之后Alluxio Worker实现具体数据的写操作，具体数据会被分割成多个数据块，作为Block存在于Alluxio Storage里面。

在缓存写之后，客户端对Master做提交文件的请求，告诉Master写了这些数据块，写到Worker，然后更新对应的元数据，也知道了这些数据块和Worker所对应的位置。

在这样的流程之后，Alluxio不会向UFS创建这个文件，也不会写这个文件，所以Alluxio和UFS之间的元数据和数据都不一致。

3. Through写模式

THROUGH的写模式有所不同，这里同样的 createfile() 发出一个请求，然后找Worker写数据。Worker会做三件事：

（1）创建文件

（2）写文件

（3）提交文件

在第二步结束后，客户端会向Alluxio 提交这个文件。因为Alluxio 的提交是发生在文件写完了之后，所以，Alluxio和UFS此时的元数据是一致的。因为没有数据缓存，所以也不存在数据一致性的问题。

Alluxio的缓存是在需要读之后才会产生，而这种THROUGH模式是比较适合用来写已知不再会被Alluxio读取的数据。所以在这种情况下，元数据是一致的，也不存在数据不一致的问题。

4. CACHE_THROUGH写模式

下面的CACHE_THROUGH模式就是前面两种模式的结合。

唯一的不同点是在第二步，写缓存的同时又写了UFS。在这两个都成功之后，第二步才会成功，之后客户端才会做提交操作。同样的道理，因为Alluxio在UFS更新之后才更新，所以两者的元数据和数据都是一致的。

5. ASYNC_THROUGH写模式

最后是ASYNC_THROUGH异步写模式，和前面的模式唯一的区别是第二步中的UFS写变成了异步，放在了第四步。

在Alluxio写缓存之后，首先创建了文件之后，在第二步写了Alluxio缓存；在第二步缓存写完之后，Worker就向客户端返回成功；然后由客户端向Master提交文件。注意在这个时候，Worker还没有去UFS创建这个文件，也没有向UFS写文件。在Alluxio向客户端返回请求成功之后，在之后的某个时间，由Job Service把这个文件创建到UFS里面，并且持久化。

需要注意：在异步的模式下，持久化由于某些原因失败了，比如Alluxio成功之后，突然有人直接向里面创建了一个同名的文件，在第四步的时候，由于缓存和之间产生了不一致，导致这个文件无法创建、无法写入。这个时候，Alluxio会有不一致的问题，此时需要人工介入来解决这个冲突。

6. 读文件流程

前文介绍以上四种不同的写模式以及一致性保证，现在来看Alluxio的读文件流程。读文件也可以粗略分成两种：冷读和热读。

简单来说，冷读情况下Alluxio不知道这个文件，需要从加载元数据和数据。热读的时候，缓存命中，不需要加载元数据和数据。

① 冷读文件

在冷读流程里，客户端向Alluxio请求元数据，此时Master还没有这个元数据，所以会向UFS发出一个请求，并从UFS加载这个元数据，这也称之为元数据同步。

在客户端具体读数据的时候，客户端找到Worker，Worker此时还没有缓存，于是Worker会向UFS做缓存的加载，这就是常说的缓存冷读。在做完这两个步骤之后，缓存是和元数据一致的。

② 热读文件

在热读的情况下，元数据可以在缓存里面找到，数据可以在Worker里面找到；此时不会有对UFS的读请求。

在缓存命中的时候，如何保证缓存与和是一致的？这里包括元数据的一致和数据的一致。这个简单的来说，就是通过Alluxio的元数据和数据的同步机制，也就是下一部分的内容。

04. Alluxio和UFS元数据和数据同步

1. 检查Alluxio元数据/数据一致性

首先考虑这个问题：在什么时候需要检查Alluxio的元数据和数据的一致性？

首先在写数据的时候需要检查。如果这个文件在已经存在了，作为缓存，除了放弃这个操作之外，也没有其他的选项。因为不能在用户不知情的情况下，覆盖掉用户在里面的数据。

在读数据的时候，同样需要考虑如果文件在里面已经更新了，那缓存也需要对应进行更新，需要UFS考虑里面的文件是否发生了变化。

2. 保证Alluxio元数据/数据一致性

元数据和数据的一致性分成两步来逐个讨论。首先讨论如何保证Alluxio元数据和一致。Alluxio通过两种方式来保证：

① 通过基于时间的假设

第一种是通过基于时间的假设，在里面的文件，在一段时间内它是不变的。判断方法是在每一次文件源信息、元数据请求的时候，检查Alluxio的元数据是否足够新。

这个判断分成了两个不同的部分：

（1）在每一次请求的时候

（2）检查这个元数据是否足够新

这种元数据的同步机制是惰性的，只有在请求的时候才会进行检查。这样设计的理念是尽量避免访问慢的操作、昂贵的操作。这样的事情越少越好、越懒越好。如果Alluxio所知的文件信息足够新，就假设Alluxio和UFS是一致的。如果不够新，就放弃这个假设再做一次同步；同时更新Alluxio里面的元数据。

② 基于通知

另外一个思路就是抛弃基于时间的假设，基于通知，依赖文件更改的告知。这个不是假设，是一个确定的信息。如果没有通知文件有变化，就确定Alluxio和现在的文件是一致的。

其次是如何保证Alluxio和UFS的数据保持一致。思路也非常简单：保持数据的一致，只需要确定元数据及是否一致。这里做出的假设是：如果UFS的数据，文件内容有所改变，那这个改变一定会反映在文件的元数据上。要么是文件的长度改变，要么是这个文件的Hash，也就是哈希值会发生改变。通过观察这个Alluxio和的元数据，可以发现这些变化点。

如果基于这个假设，Alluxio的元数据和UFS保持一致时缓存和UFS也会一致。如果观察元数据发现内容有变化，那么就更新元数据并抛弃已有缓存。在下一次读的时候，重新加载缓存。如果发现文件的内容没有变化，只做必要的元数据更新，不抛弃数据缓存。

3. 数据同步机制

Alluxio提供两种同步机制，这里先介绍时间戳机制，再介绍基于消息的同步机制。

① 基于元数据时间戳的同步机制

下面先看一下第一种机制，基于元数据时间戳的同步机制。

时间戳主要是通过配置项alluxio.user.file.metadata.sync.interval，通常称之为sync.interval或者interval。比较同步数据上次同步的时间戳和配置项。配置项中有几种不同的配置方式：

（1）配置为-1，就只在第一次加载的时候进行同步，之后就永远不再和这个底层存储去做同步了；

（2）配置为0，每一次访问的时候，都会进行同步，抛弃所有知识，不做任何假设。

（3）比较常用的一种是用户指定一个配置值，做一个假设，如果上一次同步的时间还没有超出这个时间，就假设原信息是新的。这个假设是基于对这个文件的了解，比如：知道文件的来源，知道文件由哪些业务流程产生的。在此基础上，可以做一个合理的推断：只需每隔这样一段时间去检查的就足够。如何进行配置，请看下图。

（4）这张图展示了不同的配置方式带来什么样的行为。这张图的纵轴是一个RPC完成所需时间。不同的环境、不同测试方式都会得到不一样的结果。主要看相互之间的大小关系。如果把interval设成零，就是每一次都同步，那每一个RPC都会有元数据同步的开销，延迟会比较高；

（5）如果interval设为-1，完全关掉同步，只要文件存在于Alluxio里面，完成第一次加载，之后的每一次，RPC都会有一个低的延迟，因为没有做UFS的操作。

（6）最常用的是设置成一个适中的值，实际上带来这样一个结果，就是如果还在interval之内，RPC能得到快速的返回；如果达到了interval，触发一次同步，那在下一次RPC就会有一个比较高的开销。通过这样的方式，实际上把这个元数据同步的开销，平均到每一次的RPC请求中。这也是为什么大家比较喜欢这种方式，因为取得了一个平衡。

② 同步时间间隔配置

这个时间间隔具体配置有三个，优先级是由低到高，后面的配置可以覆盖前面的配置：

第一种最基础是配置文件/环境变量方式，是最不灵活的方式。因为整个集群里面文件都不同，假设也不同，很难使用同样间隔，所以一般都给一个默认值。

第二种方式是基于路径的设置做配置。比如：通过管理员指令给这个Alluxio的/data_center1路径，添加property也就是sync.interval。意思就是假设来自数据中心这个路径下的所有文件夹下面所有路径，都按照一个小时一次的时间间隔，在超过一个小时之后，才去再进行一次原文件的同步。这样的假设的根源就是：知道来自数据中心的文件，它的更新不是特别频繁，那可以做出这样的一个判断。

第三种方式是直接写在指令里面。ls是大家最常用的命令。比如：对/data/tables下面的文件做ls操作的时候，给予一个大于零的值。意思就是：如果因为不小心误操作或者多做了几次ls，不小心多敲了几次回车或者脚本写错，至少还有一个回旋的余地，不会一下子触发大量元数据同步的操作。

Alluxio还提供一些语法糖指令，比如：loadMetadata指令就是专门为了触发元数据同步。如果加上-F选项，实际上的意思就是把sync.interval设成0，相当于强制进行一次元数据的刷新。ls和metadata这两个指令的区别：ls把文件展示在面前，ls的RPC有网络开销，会把信息发给你，客户端要保存下来，并且展示出来。这个不是每一次都需要，假如只是想要触发一次元数据的同步，只需loadMetadata就可以，返回值只有成功或者失败，可以节约很多网络带宽和的内存开销。

③ 基于消息的同步机制

以上是基于时间的同步机制，下面看一下另外一种思路，就是基于消息同步机制。

首先需要Alluxio 2.0版本以上，以及Hadoop 2.6.1版本以上，因为HDFS底层的inotify机制是在2.6版本加进去的。实际上发生的就是从HDFS的namenode直接读取HDFS有哪些文件发生了变化。实现原理就是维护了一个Alluxio和namenode之间通过HDFS的inotify机制保持了一个信息流。Alluxio定期心跳从这个信息流里面去读，有哪些文件发生了变化，然后根据这个变化的具体的类型，Alluxio决定要不要再去namenode触发一次元数据的同步。

这样的元数据同步是有的放矢，不再是基于时间猜测。每一次同步都是有理有据，知道文件已经改变，称为Active Sync，也是因为在这里化被动为主动，不再被动去猜，而是主动知道了有哪些变化，然后主动去触发同步。但是这个inotify只能告诉告诉我们哪些文件发生了变化以及变化是什么类型，包含的信息很少，具体要做同步还需要一个元数据同步的机制，所以这一步是绕不开的。具体的使用也非常简单，可以通过指令来开启它，也可以关闭，或者查看现在有哪些HDFS路径或挂载点开启了这个功能，这些指令也受Journal日志保护，当开启了Active Sync功能之后，就会被记录在Journal日志里面，在重启集群之后，无需重敲一遍指令。

4. Active Sync性能取舍

Active Sync也不是万能药，它做了一些功能的取舍。每种设计都有它的取舍，因此也有适合和不适合的场景。

Active Sync在确定了文件更改之后，再去做同步操作，它省掉了那些没有变化、无用的同步操作。但是每一个文件的更改，都会触发同步操作。具体文件的更改并不一定是客户端的请求，虽然是主动加载它，但实际上并不一定用到，有可能是多余的操作。

Active Sync和基于时间戳的同步机制，各有利弊。具体选择时需要进行考量，在后面的章节会总结分析哪种场景适合的配置。同时要注意Active Sync只支持HDFS，原因是只有HDFS提供API，其他存储没有机制可以知道有哪些文件发生了变化，所以没有办法来实现。

05. 元数据同步实现与优化

在了解了机制后，现在了解一下元数据同步的实现原理，然后再看元数据同步的优化。

1. 元数据同步原理

目前元数据的同步粗略分为左下角的这几个步骤。左上角我们列出了元数据同步的参与者。包括了RPC线程，就是Master端，来自于RPC的线程池。第2个参与者称作同步线程池（sync thread pool）。第3个参与者称作预取线程池（prefetch thread pool）。这里有一个InodeTree，就是Alluxio里面维护的所有文件的元数据，形成了一个树状的结构。图中的UFS代表着实际的底层存储。所有对UFS的连线都是一个对外部系统的RPC，是比较昂贵的操作。

同步步骤分三步：

① RPC线程向UFS读取文件的元信息。在处理请求ls -R 时，对根节点全量的文件树进行一次ls操作。此时基于时间戳，需要触发元数据同步， RPC线程就会读取文件根节点的信息，检查挂载HDFS://alluxio根节点的信息。如果发现信息有更新，就去InodeTree里面找根节点，则RPC线程对应地更新/创建/删除Alluxio的Inode元信息，并且这个节点进行更新。

② 如果在处理递归的时候，发现下面还有其他目录，整棵树都需要进行一次搜索，此时把递归文件/文件夹提交到同步线程池（sync thread pool）。用广度优先搜索的方式进行遍历，也就是常说的BFS。当提交这个任务后。会去同步线程池，在BFS的过程中，按照一定的顺序遍历这棵树，data -> user -> others -> report …

在这个过程中，主要是做两件事情：

（1）如果发现走到某个节点，需要对进行一次请求，它不会自己做这个请求，而是把这个请求交给预取线程池（prefetch thread pool）。

（2）如果发现下一步要去遍历User -> others -> report …

就把任务提前交给预取线程池，告诉它去读HDFS里面相关的这些路径，这也就是称为预取的原因。在真正处理这个路径之前，就提前告诉它，因为操作会需要很长的时间，保证性能最好的方式就是提前做这个事情；等任务处理到的时候，已经准备好了。这样最高地利用了多线程的并发。

在处理每个节点的时候，确认预取线程池准备好的结果；如果有更新，就更新自己的InodeTree。

③ 预取线程池负责从读取文件或者文件夹信息，把结果交给这个同步线程池，来加速这个具体的同步过程。

2. 性能优化-缓存

在这个时间原理的基础上，进行了一系列的优化。

首先就是做了缓存的优化。主要的设计理念就是因为UFS操作非常贵、非常慢，希望尽可能多的地缓存结果，节省的操作。

缓存优化涉及下面这几种缓存：

（1）缓存了哪些路径不存在，因为确定这个缓存不存在，需要去读取UFS，又需要有一个外部的RPC；

（2）缓存哪些UFS文件最近被读取过，和时间戳相互配合。知道上一次读取的时间戳，就可以根据时间戳确定是否再次读取；

（3）缓存UFS文件的具体信息，预取线程和同步线程用来交换信息的数据结构。在预取完之后把结果放到缓存里，由这个同步线程将结果更新进Alluxio InodeTree。

3. 算法优化-锁优化

在缓存优化之外，基于Alluxio的版本迭代，也做了各种各样的元数据同步优化，其中比较大的就是算法的优化。

在Alluxio2.3版本之前，所有的RPC线程是自己进行元数据的同步。如果递归基于DFS自己遍历这棵树，从头到尾都持有路径的写锁。如果是递归，实际上是写锁锁住了整个子树。在锁住子树的过程中，其他线程就无法读取子树里的内容，并发度低，由于是单线程，做了非常多需要Block时间长的操作。

在Alluxio2.3里面非常大的优化，就是把它改成了多线程并发同步的算法，更多利用线程池操作，DFS改成了BFS。根据需要，读锁升级，而非从头至尾持有写锁。读写锁的好处就是让不同的线程之间有了更高的并发度。这样在同步某一棵子树的过程中，其他线程还有机会可以读到这里面的内容，所以整体的并发会更高。

4. 性能优化-调整并行度

第三个优化来自于用户对线程池的配置。

在Alluxio 2.3里面加入了线程池之后，可以通过配置参数调整元数据同步的并行度。之前单线程没有配置可言。调整并行度一般是通过这三个参数。

（1）第一个参数控制了单个RPC请求里面的这个元数据同步，它的BFS并行度调的越高，并行度越高，更快的机会也就越大，同时对这个系统的占用也会越多；

（2）第二个是同步线程池大小；

（3）第三个是预取线程池大小。

两个线城池的大小，建议配置成CPU数的倍数，具体比例以及系统应该配多大，取决于这两个线程所做工作的时间，以及中间的配合方式。所以没有给出统一建议，建议根据具体程序运行的时候，CPU比如可以做一些火焰图、分析延迟以及inodetree更新的延迟，做一个更加合理的配比。默认的配比都是CPU的倍数，如果没有在无数据同步看到非常明显的瓶颈，不需要进行特别细粒度的调节。

06. 对不同场景的推荐配置

最后针对不同的场景具体分析问题，推荐比较好的配置。

1. 场景1

最简单的场景就是：所有的写和读全都经过了Alluxio。无疑Alluxio所有的元数据都是最新，此时无需做元数据同步。可以关闭元数据同步，提升性能。

2. 场景2

第二个场景稍微复杂一些。大部分的操作经过Alluxio，但是不排除还有一些场景，会绕过Alluxio直接改动原来里面的文件。

在这种场景下，为了保证Alluxio和UFS元数据和数据的一致，还是要保留一部分元数据同步的操作。在这里分HDFS和非HDFS进行考虑，主要是因为这些HDFS比别人多一个选项Active Sync。

HDFS的情况下，需要考虑这几个点：如果HDFS更新非常频繁，就是绕过Alluxio的更新非常频繁，或者HDFS的namenode的压力比较大，不建议使用Active Sync，而是使用基于时间的被动同步。使用被动同步的原因是Active Sync是基于Alluxio心跳，去namenode拉取具体有哪些文件发生了改动，每一次拉取都是一次RPC，给namenode施加的压力。同时如果文件发生了改动，Alluxio就又会向namenode发起RPC去同步这些文件。因此希望尽量减少这些操作来降低namenode的压力。

如果基于时间的被动同步，能给予减少元数据同步操作的机会，则使用基于时间的被动同步；反之要使用Active Sync，因为更加主动，时效性更高。如果不会带来性能负担，完全可以去尝试一下。

如果不是HDFS，只能用基于时间的被动同步。

建议尽量节约元数据同步的操作，具体做法考虑每个数据、每个路径更新的频率大概是如何。基于这样的考量，尽量给sync interval设一个比较大的值，尽量减少元数据的触发。

3. 场景3

第三个场景稍微有些不同。大部分或全部更新都不经过Alluxio，而更新又非常频繁。

在这种情况下，使用HDFS而且时效性又非常重要，使用Active Sync是唯一方案。因为如果把sync interval调到一个特别低的值，甚至可能触发比Active Sync更多的同步。如果把它设成零之后，每一次都不会触发同步，会进一步加大同步的操作开销。

如果时效性并不十分重要，建议使用这个基于时间的被动同步。通过节省开销，减少元数据同步的操作，就能提升系统的性能。同样如果不是HDFS，则使用基于时间的被动同步。

以上是三个场景的分析，也是今天分享的全部内容。

07. 答疑

Q：在ASYNC_THROUGH mode当中，因UFS原因导致ASYNC上传始终失败，这种情况怎么优雅地处理，以避免不一致？

A：这个问题非常好，问到了痛点。目前没有一个特别优雅的解决方案。

在异步方式下没有call back，或者hook的自动介入，只能人为介入。Alluxio2.4商业版中加入了一个job service dashboard查看异步任务的状态。如果异步持久化失败了，这个地方可以看到所有失败的异步任务。目前只能通过这个方式观察究竟有哪些东西失败了，然后再人为进行干预。

我们已经注意到job service的问题，打算重新设计整个job service，从几个方向，可扩展Scalability, Fault-tolerance，包括monitoring, failure mode, 恢复等。未来版本里面会做出更好的设计，有很多场景，并加入人工干预模式。通过开放一些接口，可以自动化地读到这些东西，或是可能会增加界面，让用户定义一些方式。

Alluxio到了一个新的阶段，要好好思考，用更加scalable的方案去解决这些问题。这些异步的操作已经提上了议事日程。

Q：和HDFS可以不同路径设置不同的同步时间吗？

A：可以用配置参数的方法去实现。

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