从Tachyon的官网得知，Tachyon是一个高性能、高容错、基于内存的开源分布式存储系统，并具有类Java的文件API、插件式的底层文件系统、兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征。Tachyon能够为集群框架（如Spark、MapReduce等）提供内存级速度的跨集群文件共享服务。Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代（Lineage）信息，因此速度很快，官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍。目前，很多公司（如Pivotal、EMC、红帽等）已经在使用Tachyon，并且来自20个组织或公司（如雅虎、英特、红帽等）的60多个贡献者都在为其贡献代码。Tachyon是于UC Berkeley数据分析栈(BDAS)的存储层，它还是Fedroa操作系统自带应用。
Tachyon具有的重要特征如下：
- 类Java的文件API: Tachyon的原生API同Java的文件类非常相似，并提供了InputStream和OutputStream接口，还支持内存映射IO；
- 兼容MapReduce和Spark：Tachyon实现了Hadoop的FileSystem接口，因此，MapReduce和Spark无需做任何修改就可以使用Tachyon；
- 插件式的底层文件系统：Tachyon基于Hadoop并从底层重建了Hadoop平台。Tachyon具有一个通用、方便于接入不同底层文件系统的接口。目前支持的文件系统包括HDFS、S3、GlusterFS、单节点本地文件系统等，对其他文件系统的支持将很快实现。
- 支持本地原始表：Tachyon提供了对多列数据的本地支持，且提供了选择项，以决定是否将Hot列放入内存以节省空间；
- 浏览文件系统的Web界面：用户能够通过Web界面浏览文件系统，尤其在Debug模式下，管理员还能够查看每个文件的详细信息，如文件位置、检查点（Checkpoint）路径等；
- 支持命令行交互:用户能够使用命令“./bin/tachyon tfs”同Tachyon进行交互，如往文件系统中复制数据以及从文件系统往外复制数据；
- 高容错性：Tachyon具有良好的容错机制，Master和Worker都有自己的容错方式。Master使用ZooKeeper进行容错，Master中保存的元数据使用Journal进行容错，Master还对各个Worker的状态进行监控，发现Worker失效时会自动重启对应的Worker。对于具体的文件数据，Tachyon使用世代关系进行容错。
Tachyon采用了Master-Worker模式，运行中的Tachyon系统由一个Master和多个Worker构成。Tachyon Master管理全部文件的元数据信息，同时也负责监控各个Tachyon Worker的状态。为了高效地对文件进行管理，Tachyon文件在内存中按块组织。文件和块信息保存在Master端，每个Worker以块为单位进行存储和管理。Tachyon的架构如下图所示：
Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab，由该实验室的计算机在读博士李浩源初创，并基于Apache License 2.0开源协议发布，代码托管在GitHub，其当前最新版本为0.6.1。去年10份，李浩源在接受InfoQ采访时曾表示：
长期来讲，他们对待Tachyon会像对待Apache Mesos和Apache Spark一样，Tachyon也会进入Apache软件基金会，这里欢迎更多的开发者加入。
近日，从华尔街日报消息得知，Tachyon获得了硅谷风投A16Z的750万美元A轮投资。AMPLab的项目还包括与Hadoop相似、启用了内存分布数据集的开源集群计算环境Spark、类似于基于键/值存储的SQL查询语言PIQL、基于分布式系统的机器学习系统MLBase、多核和大型SMP系统的操作系统Akaros、低延迟计算集群调度系统Sparrow等。此外，Tachyon官网还提供了相关文档，如用户文档、开发者文档等。更多关于Tachyon的信息，读者可以登录其官网或其GitHub提供的Wiki页面查看。