我一直在使用cassandra-stress工具来评估我的cassandra集群已有一段时间了 .
我的问题是我无法理解为我的特定用例生成的结果 .
我的架构看起来像这样：
CREATE TABLE Table_test(
ID uuid,
Time timestamp,
Value double,
Date timestamp,
PRIMARY KEY ((ID,Date), Time)
) WITH COMPACT STORAGE;
我已在自定义yaml文件中解析此信息并使用参数 n=10000 ， threads=100 ，其余为默认选项（ cl=one ， mode=native cql3 等） . Cassandra集群是一个3节点的CentOS VM设置 .
自定义yaml文件的一些细节如下：
insert:
partitions: fixed(100)
select: fixed(1)/2
batchtype: UNLOGGED
columnspecs:
-name: Time
size: fixed(1000)
-name: ID
size: uniform(1..100)
-name: Date
size: uniform(1..10)
-name: Value
size: uniform(-100..100)
我到目前为止的观察如下：
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使用
n=10000和时间：fixed(1000)，插入的行数为1000万 . （10000 * 1000 = 10000000） -
行键/分区的数量是
10000(i.e n)，其中一次取100个分区（这意味着100 * 1000 = 100000个键值对），其中一次处理50000个键值对 . （这是因为select: fixed(1)/2~50％）
输出消息也确认相同：
使用[100..100]分区和[50000..50000]行（分区中总行数为[100000..100000]）生成批次
对于具有上述相同配置的连续运行，我得到的结果如下：
Run Total_ops Op_rate Partition_rate Row_Rate Time
1 56 19 1885 943246 3.0
2 46 46 4648 2325498 1.0
3 27 30 2982 1489870 0.9
4 59 19 1932 966034 3.1
5 100 17 1730 865182 5.8
现在我需要了解的内容如下：
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这些指标中的哪一个是吞吐量，即每秒插入的记录数？是Row_rate，Op_rate还是Partition_rate？如果它是Row_rate，我可以在这里安全地得出结论，我能够每秒插入近100万条记录吗？关于Op_rate和Partition_rate在这种情况下意味着什么的任何想法？
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为什么Total_ops在每次运行中变化如此剧烈？线程数是否与此变化有关？我在这里可以得出什么关于我的Cassandra设置稳定性的结论？
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如何确定每个线程的批量大小？在我的例子中，批量大小是50000吗？
提前致谢 .
1 回答
行速率是您已插入数据库的CQL行数 . 对于您的表，CQL行是一个像
(ID uuid, Time timestamp, Value double, Date timestamp)这样的元组 .分区率是C *必须构建的分区数 . 分区是在Cassandra中保存和排序数据的数据结构，具有相同分区键的数据最终位于同一节点上 . 此分区速率等于在时间窗口中插入的分区键中的唯一值的数量 . 对于您的表，这将是
(ID,Date)的唯一值Op Rate是必须完成的实际CQL操作的数量 . 从您的设置中，它运行未记录的批次以插入数据 . 每个插入包含大约100个分区（ID和日期的唯一组合），这就是OP Rate * 100~ =分区率的原因
总OP应包括所有操作，读写 . 因此，如果您有任何读取操作，那么也将包括在内 .
我建议您更改批量大小以匹配您的工作负载，或根据您的实际数据库使用情况将其保持为1 . 这应该提供更现实的方案 . 此外，运行时间远远超过100次操作非常重要，以便真正了解系统的功能 . 当数据集的大小增加超过机器中的RAM量时，会出现一些最大的困难 .