卡桑德拉寫入吞吐量和可擴展性

Question

這聽起來像一個愚蠢的問題，但我仍然希望有人/專家接聽/證實了這一點。

可以說我有一個3節點集羣卡桑德拉。可以說我有一個數據庫和一個表。對於這個單獨的表可以說我得到了3個節點cassandra的1K寫/秒的吞吐量。如果明天我在這張表上的寫入負載增加/縮放到10K或20K，我能通過增加10倍或20倍的簇大小來處理這種寫入負載嗎？

我卡桑德拉的理解說，這是可能的（如Cassandra是讀寫可擴展），但希望專家確認。

Answer 1

是，卡桑德拉具有線性擴展很好的教程。

可擴展性是線性的，如下圖所示。每個客戶端系統每秒生成約17500個寫入請求，並且在擴大流量時沒有瓶頸。每個客戶端運行200個線程來在集羣中生成流量。

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來源：https://medium.com/netflix-techblog/benchmarking-cassandra-scalability-on-aws-over-a-million-writes-per-second-39f45f066c9e

Answer 2

Datastax指出：

什麼是Apache的卡桑德拉的好處網絡連接TS？

大規模擴展的環形架構：基於最佳迪納摩亞馬遜和谷歌的BigTable，Cassandra的對等網絡架構克服了主從設計的限制，並允許高可用性和大規模可擴展性的。

線性度性能：添加到卡桑德拉集羣（在線全部完成）節點增加數據庫的吞吐量在一個可預見的，線性的方式進行讀取和寫入操作。

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所以答案是YES ，這是可能的。添加新節點並重新分配令牌可能需要一些時間。但它會隨着您更改節點數量而擴展。

如果您需要更多的信息來了解它是如何將規模，檢查下面這個鏈接：

1. Benchmarking Cassandra Scalability on AWS
2. Adding nodes to Cassandra
3. Adding, replacing, moving and removing nodes

Answer 3

是的，它是如此，但與單一的評論。您應該考慮複製因子（RF）和一致性級別（CL），因爲它們也會影響縮放行爲。例如，如果您最初擁有RF = 3的10個節點，並且在RF = 3的情況下將節點數增加到20，則寫入吞吐量將呈線性增長。
但是，如果您想增加讀取吞吐量，則需要增加RF。隨着RF的增加，您必須降低寫入一致性級別以提高寫入吞吐量。總之，使用相同的RF和CL參數不能以線性方式增加讀寫吞吐量。

Answer 4

是 - 但只有當你的數據是否正確建模 - 尤其是需要你的數據被你的分區鍵之間平均分配（因爲它們映射到特定的副本節點）以避免熱點。鑑於此，卡桑德拉會水平放大。

cassandra中的「表」分佈在羣集中的所有節點中。每個節點負責一系列令牌，這些令牌是主鍵的分區鍵部分的散列。

現在，如果您將節點數加倍（例如 - 現有令牌範圍分爲兩半，並在引導新節點時分配）。所以每個節點只能處理一半的初始請求。如果您之後將每個節點的請求翻倍爲與之前大致相同的負載。

對於讀取密集型請求 - 選擇較高的複製因子有助於您在一段時間內處理陳舊的數據（例如，讀取和寫入的低一致性級別）。

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