主頁 > 資料庫 > Cassandra Vnodes在Cassandra 2.0-4.0中的演進

Cassandra Vnodes在Cassandra 2.0-4.0中的演進

2020-09-11 11:49:24 資料庫

Vnodes簡短歷史

 

Vnodes又叫Virtual Nodes,是Cassandra在1.2版本里引入的功能,已經在生產環境中使用了近8年了,從2.0版本開始,因為默認配置里num_tokens一般會設成256,所以如果你沒有修改過默認引數,那很有可能你一直都在使用這個功能,

 

當初引入vnodes主要是為了改善增加節點時的靈活性,在pre-1.2時代(也就是沒有vnodes功能的時候),每次集群擴容都必須要讓節點數翻倍,比如3個節點擴容到6個節點,下次需要擴容的時候再增加到12個節點,這是因為每個節點都只擁有一個token范圍,增加新節點的時候就是把每個token范圍一分為二,讓每個新節點都負責一半的token范圍,但是,如果要保證整個集群的token范圍是均勻分布的,每次新增加的節點數需要跟已有的節點數一致,這樣每次翻倍的擴容方式顯然對運維和資源計劃造成了很大的挑戰,

有了vnodes以后,默認情況下每個物理節點會負責256個token范圍,增加一個新的節點只需要從每個已有節點的256個token范圍中取出若干個,合起來湊成256個新token范圍分配給新來的節點就好了,整個集群的token范圍分布還是均勻的,

 

Vnodes功能在1.2版推出以后,受到了廣大生產環境Cassandra運維人員的歡迎,所以在2.0版里,vnodes功能被默認啟用,而且這個num_tokens引數默認的被配置成了256,

 

Vnodes帶來的問題

 

可是,隨著越來越多的Cassandra集群開始在生產環境里使用vnodes,它的一些不盡如人意的地方逐漸開始體現出來,


最大的一個問題,體現在運行nodetool repair的時候:因為repair是按照節點的token范圍來安排一個個的小任務,以進行副本之間的比較和修復作業;一個節點擁有的token范圍的數量越多,這樣的小任務就越多;當一個節點擁有了256個token范圍,并且存盤了幾百GB資料的時候,每個keyspace的repair小任務加起來所花的時間動輒就會達到幾小時甚至數天;生產環境中一般會有幾個keyspace,再加上nodetool repair -pr需要10天之內在所有的節點上都運行一輪,這會對運維帶來比較大的困難,


另外,當一個節點擁有了256個token范圍時,增加新節點的bootstrap程序也會帶來多得多的SSTable數量,需要消耗大量的CPU才能把這些大量的小SSTable消化掉,


比較棘手的是,這些問題并不是簡單的在配置中降低num_tokens取值就可以解決的,把num_tokens設定成一個更小的值比如16,當然會大大改善repair和bootstrap,但是這樣面臨著兩個主要的挑戰:

  1. Cassandra 1.2原有的vnodes演算法設計一般假設每個節點會有數百個token范圍,使用的是隨機重新分配的演算法,token范圍數量多的時候沒問題,但是token范圍數量降低到十幾個的時候,很容易出現資料不均勻分配的情況(如下圖所示),而且節點增加的越多,這種不均勻的現象會越嚴重;
  2. 一個資料中心的vnodes數量在資料中心初始化的時候就確定了,將來想要改的話,只能啟用新的資料中心遷移資料,
Datacenter: us-east-1
=====================
Status=Up/Down
|/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving
--  Address        Load   	  Tokens   	Owns (effective)  Host ID                               Rack
UN  172.1*.3*.1*   1.55 TiB    16       	4.1%          	f683ab0e-a687-400f-80fb-28f7b4471ffc  b
UN  172.1*.3*.1**  1.05 TiB    16       	2.9%          	2097cd01-4161-44a9-a944-d5445e8c5e02  c
UN  172.1*.3*.2*   720.26 GiB  16       	3.0%  	        e6593e3a-bb1c-499c-a99b-73781cfcd076  c
UN  172.1*.3*.2*   1.3 TiB     16       	4.0%          	99670a7c-a55f-4a43-8e4b-a3cccc71f08f  a
UN  172.1*.3*.1**  961.67 GiB  16       	3.2%          	a4bb1648-3582-4f05-a1e6-3125e9c3c46c  b
UN  172.1*.3*.1**  1.29 TiB    16       	4.4%          	890e98d3-d88d-4d8c-89b4-7e9444bb69be  a
UN  172.1*.3*.2*   1.42 TiB    16       	4.0%          	3f2817da-9dc5-4122-8977-5d3d93669b4e  c
UN  172.1*.3*.1**  710.53 GiB  16       	4.9%       	72405162-f121-46d4-a220-a1fd2db868e8  b
UN  172.1*.3*.3*   2.38 TiB    16       	7.1%          	f15c768c-0175-4646-bc68-7b20a74d7f0d  b
UN  172.1*.3*.1**  2.68 TiB    16       	7.3%          	2f444803-7787-474a-9ed9-8555147023d3  c
UN  172.1*.3*.1**  1.59 TiB    16       	5.2%          	bd838966-23e2-44b2-986c-729ede679604  c
UN  172.1*.3*.5*   808.48 GiB  16       	4.3%          	1fe83c82-1fb2-4570-9aae-7805370f24b0  b

 

新版本是怎樣解決問題的

 

針對上面提到的第一個挑戰,Cassandra 3.0里啟用了新的token分配演算法,并且增加了一個新的引數allocate_tokens_for_keyspace,這個貪心演算法雖然不能完全避免token范圍熱點的情況出現,但是它的最大好處是,在集群中繼續增加節點的話,token范圍的熱點會越來越少,資料分配會越來越均勻,


Cassandra 4.0在此基礎之上又做了更多的改進,3.0里的引數allocate_tokens_for_keyspace將被allocate_tokens_for_local_replication_factor取代,這樣配置的作業更加簡單,因為不再需要在初始化一個資料中心的時候提供一個keyspace的名字,


有了這樣演算法的加持,社區也逐漸開始建議所有用戶在新建資料庫的時候,把num_tokens引數直接改成一個比256小得多的取值,最新的討論可以看這個JIRA和這個郵件串列的討論,社區現在達成的共識是在4.0版本中把默認的num_tokens設定成16,并且默認啟用新的token分配演算法,如果4.0 release測驗程序不再發現新的問題,在4.0正式版發布以后,所有運行新版本的集群將會是每節點擁有16個token范圍,以兼顧運維操作的高效,和資料分配的均勻,

 

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/5502.html

標籤:NoSQL

上一篇:軟體架構師都做些什么

下一篇:【趙強老師】Oracle資料庫的記憶體結構

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more