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在 the documentation它指出 Azure 表存储分区的最低速度为 500 次操作/秒。
如果我的数据分区正确,每个分区上的并行操作是否不会相互影响?
例如,如果我必须在分区 A 上执行昂贵的全表扫描(最多 500 个实体/秒),分区 B 上发生的任何操作的性能是否会受到影响?
存储帐户的操作限制为每秒 5000 次。这是否本质上意味着我最多可以使用 10 个分区,然后它们才会开始影响彼此的性能?
最佳答案
作为一般规则,您希望尽可能避免表扫描。它们是非常昂贵的操作(特别是如果您有很多分区)。从表压力的角度来看,并没有那么严重,但它们的总延迟非常高(如下所述)。也就是说,有时根本无法避免它。
我们更新了存储架构并提高了一系列目标限制。
每个存储帐户现在为 20k IOPS/秒。每个分区现在为 2k/秒
分区的交互方式有点微妙,取决于它们的使用方式(并随着时间的推移而变化)。
Azure 存储有两个阶段 - 一组服务器处理范围,另一组设置实际存储(即 3 个副本)。当表处于冷状态时,所有分区都可以由一台服务器提供服务。当分区承受持续压力时,系统将开始自动将工作负载(即分片)分散到其他服务器。分片是在分区边界上创建的。
对于低/中压力,您可能不会达到分片的阈值或仅达到最低分片次数。此外,访问模式也会产生一些影响(如果您仅附加,分片将无济于事)。跨所有模式的随机访问将是迄今为止最好的扩展。当系统重新平衡时,您将收到503响应几秒钟,然后操作将恢复正常。
如果进行表扫描,实际上会多次往返表。当查询到达分区末尾时,将返回响应,其中包含找到的任何数据(如果不满足条件,则不返回任何数据)和继续 token 。然后一次又一次地重新提交查询(并使用 token 返回),直到到达表的底部。这是由 SDK 抽象出来的,但如果您直接进行 REST 调用,您就会看到它。
从表性能的角度来看,扫描只会影响当前正在扫描的分区。
为了加速命中多个分区的广泛查询,您实际上可以将其分解为多个并行访问(例如每个分区一个线程),然后在客户端中合并。实际上,这取决于您返回的数据量、表有多大等等。
关于performance - Azure 表存储分区单独性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14963586/
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