कैसंड्रा इन-मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन

Question

वर्तमान में हम बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग समाधान के रूप में अपाचे कैसंद्रा 1.2 के उपयोग का मूल्यांकन करते हैं। चूंकि हमारा आवेदन पढ़ने-केंद्रित है और उपयोगकर्ताओं को सबसे तेज़ संभव प्रतिक्रिया समय प्रदान करने के लिए हम सभी डेटा इन-मेमोरी रखने के लिए अपाचे कैसंद्रा को कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं।

क्या सभी कॉलम परिवारों पर स्टोरेज विकल्प कैशिंग को पंक्तियों को कैश करने के लिए पर्याप्त है और प्रत्येक कैसंद्रा नोड को पर्याप्त डेटा को अपने डेटा हिस्से को रखने के लिए पर्याप्त है? या कैसंद्रा के लिए अन्य संभावनाएं हैं?

Answer 1

प्रदर्शन ट्यूनिंग पढ़ें लिखने से बहुत जटिल है। मेरे अनुभवों पर आधार, कुछ कारक हैं जिन्हें आप ध्यान में रख सकते हैं। कुछ बिंदु दृश्य स्मृति से संबंधित नहीं हैं, लेकिन वे पढ़ने के प्रदर्शन में सुधार करने में भी मदद करते हैं।

1. पंक्ति कैश: डिस्क हिट से बचने के लिए, लेकिन पंक्तियों अक्सर अद्यतन नहीं कर रहे हैं, तभी आप उसे सक्षम करें। आप JVM ढेर उपयोग को कम करने के लिए ऑफ-हेप पंक्ति कैश को भी सक्षम कर सकते हैं।

2. कुंजी कैश: डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम करें, इसे अक्षम करने की कोई आवश्यकता नहीं है। जब पंक्ति कैश नहीं मारा जाता है तो यह डिस्क खोज से बचता है। LeveledCompactionStrategy का उपयोग memtable_total_space_in_mb, commitlog_total_space_in_mb समायोजित, flush_largest_memtables_at

4. :

3. memtable फ्लश की आवृत्ति कम एक पंक्ति कई SSTables भर में फैले से बचें।

Answer 2

डेटास्टैक्स ने ऑनलाइन एप्लिकेशन के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए ड्राइव के हिस्से के रूप में अपने अपाचे कैसंद्रा-आधारित नोएसक्यूएल डेटाबेस के नवीनतम संस्करण में एक मेमोरी कंप्यूटिंग सुविधा जोड़ा है।

संदर्भ:

http://www.datastax.com/2014/02/welcome-to-datastax-enterprise-4-0-and-opscenter-4-1