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我正在研究 Cassandra,我知道它是一个没有主从的对等数据库。
每个读/写都由一个协调器节点促进,然后协调器节点使用复制策略和 Snitch 将读/写请求转发到特定节点。
我的问题是关于此方法的性能问题。
最佳答案
1) 偶尔会有一个额外的跃点,但您的驱动程序很可能有一个 TokenAware 策略来选择协调器,该策略将选择协调器作为给定分区的副本。
2) 写入被缓冲,并且根据您的一致性级别,您将不会收到写入的确认,直到它被多个节点接受。例如,对于一致性级别 1,您将在单个节点接受写入后立即收到 ACK。其他节点将有写入排队并交付,但您不会收到有关它们的任何信息。如果其中一个写入失败/无法交付,将在协调器上存储一个提示,以便在副本重新联机时交付。显然,可以保存的提示数量是有限制的,因此在长时间停机后您应该运行修复。
在一致性级别较高的情况下,在 CL 中的节点数量已接受写入之前,客户端不会收到确认。
3) 性能应与写入总数成比例。如果集群可以维持每秒 10k 的净写入但 RF = 2。您很可能每秒只能进行 5k 写入,因为每次写入实际上是 2。无论您的一致性级别如何,这都会发生,因为即使您发送了这些写入不等待他们的确认。
4) 真的没有办法绕过协调。 token 感知策略将选择一个好的协调器,这基本上是你能做的最好的。如果您手动尝试写入每个副本,您的写入仍会被接收请求的每个节点复制,因此您将得到 N 个协调事件而不是一个协调事件。这也很可能是一个坏主意,因为我假设您有更好的C* 节点之间的网络比从客户端到 c* 节点的网络。
关于database - 协调器节点及其对性能的影响,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26899632/
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