現在、大規模なデータ処理ソリューションとして Apache Cassandra 1.2 の使用を評価しています。私たちのアプリケーションは読み取り集中型であり、可能な限り最速の応答時間をユーザーに提供するために、すべてのデータをメモリ内に保持するように Apache Cassandra を構成したいと考えています。
すべての列ファミリでストレージ オプション キャッシュを rows_only に設定し、各 Cassandra ノードにデータ部分を保持するのに十分なメモリを与えるだけで十分ですか? または、Cassandra の他の可能性はありますか?
読み取りパフォーマンスのチューニングは、書き込みよりもはるかに複雑です。私の経験に基づいて、考慮できる要素がいくつかあります。一部の観点はメモリに関連していませんが、読み取りパフォーマンスの向上にも役立ちます。
1.行キャッシュ: ディスク ヒットを回避しますが、行が頻繁に更新されない場合にのみ有効にします。オフヒープ行キャッシュを有効にして、JVM ヒープの使用量を減らすこともできます。
2.キー キャッシュ: デフォルトで有効になっています。無効にする必要はありません。行キャッシュがヒットしない場合のディスク検索を回避します。
3. memtable フラッシュの頻度を減らします: memtable_total_space_in_mb、commitlog_total_space_in_mb、flush_largest_memtables_at を調整します。
4. LeveledCompactionStrategyの使用: 複数のSSTableにまたがる行の分散を回避します。
DataStax は、オンライン アプリケーションのパフォーマンスを向上させる取り組みの一環として、Apache Cassandra ベースの NoSQL データベースの最新バージョンにインメモリ コンピューティング機能を追加しました。
参照 ：
http://www.datastax.com/2014/02/welcome-to-datastax-enterprise-4-0-and-opscenter-4-1