データ量の継続的な増加と読み取りおよび書き込み操作の高速化に伴い、データベースのパフォーマンス要件はますます高くなっています。この問題に対処するために、データベース メーカーは過去数十年にわたり新しい技術を開発し続けてきましたが、その 1 つがキャッシュ技術です。 Scylla は高性能分散 NoSQL データベースであり、優れたデータの読み取りおよび書き込みパフォーマンスを備えているだけでなく、高度なキャッシュ テクノロジを使用して全体的なパフォーマンスと安定性を向上させています。今日は、Scylla キャッシュ テクノロジーがどのように機能し、どのように実装されているかを見てみましょう。
Scylla キャッシュ テクノロジの仕組み
Scylla は、Apache Cassandra に基づく分散型 NoSQL データベースであり、多数のサーバーにデータを分散することでスケーラビリティを実現します。データベースのパフォーマンスを向上させるために、Scylla は Cassandra に基づくさまざまなキャッシュ テクノロジを使用します。 Scylla のキャッシュ テクノロジには主に次のタイプがあります。
- 2 次レベル キャッシュ:
複数の Scylla ノード間でデータを共有しながら、各ノードはキャッシュ プール (キャッシュ プール) を維持することもできます。 ) 最もよく使用されるデータをローカルに保存します。このように、データをクエリする場合、データはまずローカル キャッシュ プールで検索され、見つかった場合はユーザーに直接返され、見つからない場合はクエリ リクエストが他のノードに送信されます。このキャッシュ メカニズムにより、ネットワーク送信のオーバーヘッドとクエリの遅延を効果的に削減できます。
- ブルーム フィルター:
ブルーム フィルターは、要素がセット内にあるかどうかを迅速に判断できる、シンプルで便利なデータ構造です。 Scylla はブルーム フィルター テクノロジを使用してデータ クエリを高速化します。ユーザーがクエリ リクエストを送信すると、Scylla はデータがブルーム フィルターに存在するかどうかをすぐに確認できます。存在する場合は結果をすぐに返すことができ、存在しない場合は詳細なクエリ操作が実行されます。ブルーム フィルター テクノロジーにより、クエリ速度が大幅に向上し、クエリの待ち時間が短縮されます。
- ローカル ディスク キャッシュ:
ローカル キャッシュ プールとブルーム フィルターの使用に加えて、Scylla はローカル ディスク キャッシュを使用して最もよく使用されるデータを保存することもできます。この方法では、ノードの起動時にデータを自動的にロードし、ノードに障害が発生した場合に自動的にバックアップ ノードに切り替えることができるため、データの信頼性と高可用性が確保されます。
- 圧縮キャッシュ:
Scylla は、圧縮キャッシュ テクノロジを使用して、データベース ストレージが占有するスペースを削減することもできます。圧縮キャッシュでは、Scylla は頻繁に使用されるデータ ブロックを圧縮して保存し、圧縮されたデータをキャッシュに保存します。これにより、ディスク容量の使用量が大幅に削減され、データの読み取り速度が向上します。
Scylla キャッシュ テクノロジの実装方法
Scylla のキャッシュ テクノロジは、Scylla の関連パラメータを構成することで実装できます。以下に、一般的な構成パラメータを示します。
- cache_size_in_mb:
各ノードのローカル キャッシュ プールに割り当てられるメモリ サイズを MB 単位で指定します。このパラメータのデフォルト値は 256 MB で、ノードのハードウェア構成に基づいて適切に調整できます。
- bloom_filter_fp_chance:
ブルーム フィルター テクノロジーの誤検知率のしきい値を指定します。このパラメータのデフォルト値は 0.01 で、通常は変更する必要はありません。
- disk_cache_size_in_mb:
各ノードがローカル ディスク上で保持するキャッシュ サイズを MB 単位で指定します。このパラメータのデフォルト値は 4096 MB ですが、ノードのハードディスク容量が小さい場合は、このパラメータを適切に調整できます。
- compression:
キャッシュ内でデータ圧縮テクノロジを使用するかどうかを指定します。このパラメータが true に設定されている場合、ノードは圧縮アルゴリズムを使用して、頻繁に使用されるデータ ブロックを圧縮しようとします。このパラメータのデフォルト値は false です。
概要
Scylla キャッシュ テクノロジは、Scylla のパフォーマンスと安定性を向上させる重要な手段の 1 つであり、複数のノード間でデータを共有し、さまざまなキャッシュ テクノロジを使用してデータ クエリとストレージを最適化します。 Scylla データベースのパフォーマンスと可用性を大幅に向上させることができます。 Scylla キャッシュ テクノロジの動作原理と実装を理解して習得することで、Scylla をより適切に使用して、さまざまなデータ ストレージのニーズに対応し、実際のアプリケーション シナリオでの作業効率を向上させることができます。
以上がScylla キャッシュ テクノロジーについて学ぶの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

javaispopularforsoss-platformdesktopapplicationsduetoits "writeonce、runaynay" philosophy.1)itusesbytecodatiTatrunnanyjvm-adipplatform.2)ライブラリリケンディンガンドジャヴァフククレアティック - ルルクリス

Javaでプラットフォーム固有のコードを作成する理由には、特定のオペレーティングシステム機能へのアクセス、特定のハードウェアとの対話、パフォーマンスの最適化が含まれます。 1)JNAまたはJNIを使用して、Windowsレジストリにアクセスします。 2)JNIを介してLinux固有のハードウェアドライバーと対話します。 3)金属を使用して、JNIを介してMacOSのゲームパフォーマンスを最適化します。それにもかかわらず、プラットフォーム固有のコードを書くことは、コードの移植性に影響を与え、複雑さを高め、パフォーマンスのオーバーヘッドとセキュリティのリスクをもたらす可能性があります。

Javaは、クラウドネイティブアプリケーション、マルチプラットフォームの展開、および言語間の相互運用性を通じて、プラットフォームの独立性をさらに強化します。 1)クラウドネイティブアプリケーションは、GraalvmとQuarkusを使用してスタートアップ速度を向上させます。 2)Javaは、埋め込みデバイス、モバイルデバイス、量子コンピューターに拡張されます。 3)Graalvmを通じて、JavaはPythonやJavaScriptなどの言語とシームレスに統合して、言語間の相互運用性を高めます。

Javaの強力なタイプ化されたシステムは、タイプの安全性、統一タイプの変換、多型を通じてプラットフォームの独立性を保証します。 1)タイプの安全性は、コンパイル時間でタイプチェックを実行して、ランタイムエラーを回避します。 2)統一された型変換ルールは、すべてのプラットフォームで一貫しています。 3)多型とインターフェイスメカニズムにより、コードはさまざまなプラットフォームで一貫して動作します。

JNIはJavaのプラットフォームの独立を破壊します。 1)JNIは特定のプラットフォームにローカルライブラリを必要とします。2)ローカルコードをターゲットプラットフォームにコンパイルおよびリンクする必要があります。3)異なるバージョンのオペレーティングシステムまたはJVMは、異なるローカルライブラリバージョンを必要とする場合があります。

新しいテクノロジーは、両方の脅威をもたらし、Javaのプラットフォームの独立性を高めます。 1)Dockerなどのクラウドコンピューティングとコンテナ化テクノロジーは、Javaのプラットフォームの独立性を強化しますが、さまざまなクラウド環境に適応するために最適化する必要があります。 2)WebAssemblyは、Graalvmを介してJavaコードをコンパイルし、プラットフォームの独立性を拡張しますが、パフォーマンスのために他の言語と競合する必要があります。

JVMの実装が異なると、プラットフォームの独立性が得られますが、パフォーマンスはわずかに異なります。 1。OracleHotspotとOpenJDKJVMは、プラットフォームの独立性で同様に機能しますが、OpenJDKは追加の構成が必要になる場合があります。 2。IBMJ9JVMは、特定のオペレーティングシステムで最適化を実行します。 3. Graalvmは複数の言語をサポートし、追加の構成が必要です。 4。AzulzingJVMには、特定のプラットフォーム調整が必要です。

プラットフォームの独立性により、開発コストが削減され、複数のオペレーティングシステムで同じコードセットを実行することで開発時間を短縮します。具体的には、次のように表示されます。1。開発時間を短縮すると、1セットのコードのみが必要です。 2。メンテナンスコストを削減し、テストプロセスを統合します。 3.展開プロセスを簡素化するための迅速な反復とチームコラボレーション。


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