Rumah Java javaTutorial Ketahui tentang teknologi caching Cassandra

Ketahui tentang teknologi caching Cassandra

Jun 20, 2023 am 08:25 AM
cache teknologi cassandra

Cassandra ialah pangkalan data NoSQL teragih berprestasi tinggi yang digunakan secara meluas dalam pengurusan data berskala besar. Teknologi caching Cassandra adalah salah satu kunci kepada prestasi tingginya. Artikel ini akan memperkenalkan prinsip asas, jenis cache dan kaedah pengoptimuman teknologi caching Cassandra.

1. Prinsip teknologi caching Cassandra

Cassandra’s cache ialah teknologi yang menyimpan data yang kerap diakses dalam ingatan untuk meningkatkan prestasi bacaan. Terdapat dua jenis cache utama dalam Cassandra: cache kunci dan cache baris.

1. Cache kunci

Cache utama ialah mekanisme caching untuk mengurus fail data SSTables (Jadual Rentetan Diisih). SSTable ialah format fail untuk menyimpan data dalam Cassandra Setiap fail SSTable mengandungi data baris dalam julat tertentu. Cassandra menggunakan penapis Bloom untuk menentukan sama ada SSTable mengandungi baris yang diperlukan. Penapis Bloom dalam Cassandra ialah struktur data yang cekap yang boleh menentukan dengan cepat sama ada sesuatu elemen berada dalam set.

Caching kunci dalam Cassandra mengurangkan bilangan fail SSTable yang dimuatkan daripada cakera dengan menyimpan cache penapis Bloom dan indeks SSTable dalam memori. Apabila fail SSTable dicache dalam ingatan, Cassandra boleh mengakses data di dalamnya dengan cepat, dengan itu mempercepatkan bacaan data. Dalam strategi caching Cassandra, caching kunci ialah jenis cache keutamaan yang lebih rendah.

2. Cache baris

Cache caching baris kerap mengakses data baris ke dalam memori untuk mempercepatkan bacaan. Tidak seperti caching kunci, caching baris tidak menggunakan penapis Bloom. Apabila data dicache dalam ingatan, Cassandra boleh membaca datanya dengan cepat, dengan itu mengurangkan kependaman baca dan meningkatkan prestasi bacaan.

Cache baris ialah jenis cache yang lebih biasa digunakan kerana ia boleh mempercepatkan operasi pertanyaan biasa. Walau bagaimanapun, perlu diambil perhatian bahawa oleh kerana cache baris menggunakan lebih banyak ruang memori, penggunaan memori perlu dinilai dan dirancang sepenuhnya semasa menyimpan data.

2. Jenis cache Cassandra

Cassandra cache biasanya dibahagikan kepada dua jenis: cache tempatan dan cache jauh.

1. Cache setempat

Cache tempatan merujuk kepada cache yang berjalan pada setiap nod Cassandra. Memandangkan setiap nod menyimpan data yang sama, apabila data pada nod dicache dalam cache tempatan, nod lain juga boleh mendapatkan data cache daripada nod tersebut, dengan itu meningkatkan prestasi bacaan keseluruhan kluster.

2. Cache jauh

Cache jauh merujuk kepada cache yang dikongsi antara berbilang nod Cassandra. Caching jauh secara amnya dilaksanakan menggunakan sistem caching teragih seperti Redis atau Memcached. Apabila nod perlu menyimpan beberapa data, ia menyimpan data dalam cache jauh. Nod lain juga boleh mendapatkan data cache daripada cache jauh, dengan itu meningkatkan prestasi bacaan merentas kluster.

3. Kaedah pengoptimuman cache Cassandra

Untuk meningkatkan lagi prestasi bacaan Cassandra, kami juga boleh menggunakan beberapa kaedah pengoptimuman, termasuk:

1 saiz yang sesuai

Meningkatkan saiz cache yang sewajarnya boleh meningkatkan kelajuan membaca data yang diakses dengan lebih kerap.

2. Gunakan strategi caching dengan sewajarnya

Cassandra menyediakan pelbagai strategi caching, termasuk Auto, KeysOnly, RowsOnly dan All. Untuk senario perniagaan yang berbeza, anda boleh meningkatkan prestasi bacaan dengan menetapkan strategi caching dengan betul.

3. Gunakan cache setempat

Menggunakan cache setempat boleh mengurangkan penghantaran data antara nod, dengan itu meningkatkan prestasi bacaan.

4. Tetapkan kadar positif palsu penapis Bloom dengan betul

Kadar positif palsu penapis Bloom merujuk kepada kebarangkalian menilai bahawa unsur tiada dalam set. Semakin rendah kadar positif palsu, semakin sedikit fail SSTables dimuatkan dari cakera, sekali gus meningkatkan prestasi bacaan.

Ringkasan

Teknologi cache Cassandra ialah cara penting untuk meningkatkan prestasi bacaan. Artikel ini memperkenalkan prinsip teknologi caching Cassandra, jenis cache dan kaedah pengoptimuman. Dalam aplikasi sebenar, tetapan cache dan pengoptimuman perlu dilakukan mengikut senario perniagaan tertentu untuk memaksimumkan prestasi bacaan Cassandra.

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui tentang teknologi caching Cassandra. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kertas Stable Diffusion 3 akhirnya telah dikeluarkan, dan butiran seni bina didedahkan Adakah ia akan membantu untuk menghasilkan semula Sora? Kertas Stable Diffusion 3 akhirnya telah dikeluarkan, dan butiran seni bina didedahkan Adakah ia akan membantu untuk menghasilkan semula Sora? Mar 06, 2024 pm 05:34 PM

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Bagaimana untuk melihat dan menyegarkan cache dns dalam Linux Bagaimana untuk melihat dan menyegarkan cache dns dalam Linux Mar 07, 2024 am 08:43 AM

DNS (DomainNameSystem) ialah sistem yang digunakan di Internet untuk menukar nama domain kepada alamat IP yang sepadan. Dalam sistem Linux, cache DNS ialah mekanisme yang menyimpan hubungan pemetaan antara nama domain dan alamat IP secara tempatan, yang boleh meningkatkan kelajuan resolusi nama domain dan mengurangkan beban pada pelayan DNS. Caching DNS membolehkan sistem mendapatkan semula alamat IP dengan pantas apabila kemudiannya mengakses nama domain yang sama tanpa perlu mengeluarkan permintaan pertanyaan kepada pelayan DNS setiap kali, dengan itu meningkatkan prestasi dan kecekapan rangkaian. Artikel ini akan membincangkan dengan anda cara melihat dan memuat semula cache DNS pada Linux, serta butiran yang berkaitan dan kod sampel. Kepentingan Caching DNS Dalam sistem Linux, cache DNS memainkan peranan penting. kewujudannya

DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Semakan! Gabungan model mendalam (LLM/model asas/pembelajaran bersekutu/penalaan halus, dsb.) Semakan! Gabungan model mendalam (LLM/model asas/pembelajaran bersekutu/penalaan halus, dsb.) Apr 18, 2024 pm 09:43 PM

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.

Penggunaan Lanjutan PHP APCu: Membuka Kunci Kuasa Tersembunyi Penggunaan Lanjutan PHP APCu: Membuka Kunci Kuasa Tersembunyi Mar 01, 2024 pm 09:10 PM

PHPAPCu (penggantian cache php) ialah cache opcode dan modul cache data yang mempercepatkan aplikasi PHP. Memahami ciri lanjutannya adalah penting untuk menggunakan potensi penuhnya. 1. Operasi kelompok: APCu menyediakan kaedah operasi kelompok yang boleh memproses sebilangan besar pasangan nilai kunci pada masa yang sama. Ini berguna untuk pembersihan atau kemas kini cache berskala besar. //Dapatkan kunci cache dalam kelompok $values=apcu_fetch(["key1","key2","key3"]); //Kosongkan kekunci cache dalam kelompok apcu_delete(["key1","key2","key3"]) ;2 .Tetapkan masa tamat tempoh cache: APCu membenarkan anda menetapkan masa tamat tempoh untuk item cache supaya ia tamat tempoh secara automatik selepas masa yang ditetapkan.

Hubungan antara CPU, memori dan cache dijelaskan secara terperinci! Hubungan antara CPU, memori dan cache dijelaskan secara terperinci! Mar 07, 2024 am 08:30 AM

Terdapat interaksi rapat antara CPU (unit pemprosesan pusat), memori (memori akses rawak), dan cache, yang bersama-sama membentuk komponen kritikal sistem komputer. Penyelarasan antara mereka memastikan operasi normal dan prestasi komputer yang cekap. Sebagai otak komputer, CPU bertanggungjawab untuk melaksanakan pelbagai arahan dan pemprosesan data, memori digunakan untuk menyimpan data dan program sementara, menyediakan kelajuan akses baca dan tulis yang cepat dan cache memainkan peranan penampan, mempercepatkan akses data; kelajuan dan peningkatan CPU komputer ialah komponen teras komputer dan bertanggungjawab untuk melaksanakan pelbagai arahan, operasi aritmetik dan operasi logik. Ia dipanggil "otak" komputer dan memainkan peranan penting dalam memproses data dan melaksanakan tugas. Memori adalah peranti storan penting dalam komputer.

Bagaimana untuk menyimpan fail video dari cache penyemak imbas ke setempat Bagaimana untuk menyimpan fail video dari cache penyemak imbas ke setempat Feb 23, 2024 pm 06:45 PM

Cara Mengeksport Video Cache Penyemak Imbas Dengan perkembangan pesat Internet, video telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan dalam kehidupan seharian orang ramai. Semasa menyemak imbas web, kami sering menemui kandungan video yang ingin kami simpan atau kongsi, tetapi kadangkala kami tidak dapat mencari sumber fail video kerana ia mungkin hanya wujud dalam cache penyemak imbas. Jadi, bagaimanakah anda mengeksport video daripada cache penyemak imbas anda? Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada beberapa kaedah biasa. Pertama, kita perlu menjelaskan konsep, iaitu cache pelayar. Cache penyemak imbas digunakan oleh penyemak imbas untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

See all articles