Cassandra는 대규모 데이터 관리에 널리 사용되는 고성능 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. Cassandra의 캐싱 기술은 고성능의 핵심 중 하나입니다. 이 글에서는 Cassandra 캐싱 기술의 기본 원리, 캐시 유형 및 최적화 방법을 소개합니다.
1. 카산드라 캐싱 기술의 원리
카산드라의 캐시는 자주 접근하는 데이터를 메모리에 저장하여 읽기 성능을 향상시키는 기술입니다. Cassandra에는 키 캐시와 행 캐시라는 두 가지 주요 캐시 유형이 있습니다.
1. 키 캐시
키 캐시는 SSTable(Sorted String Table) 데이터 파일을 관리하기 위한 캐싱 메커니즘입니다. SSTable은 Cassandra에서 데이터를 저장하기 위한 파일 형식입니다. 각 SSTable 파일에는 특정 범위 내의 행 데이터가 포함됩니다. Cassandra는 Bloom 필터를 사용하여 SSTable에 필요한 행이 포함되어 있는지 확인합니다. Cassandra의 Bloom 필터는 요소가 집합에 있는지 빠르게 확인할 수 있는 효율적인 데이터 구조입니다.
Cassandra의 키 캐싱은 Bloom 필터와 SSTable 인덱스를 메모리에 캐싱하여 디스크에서 로드되는 SSTable 파일 수를 줄입니다. SSTable 파일이 메모리에 캐시되면 Cassandra는 해당 파일에 있는 데이터에 빠르게 액세스할 수 있으므로 데이터 읽기 속도가 빨라집니다. 키 캐싱은 Cassandra의 캐싱 전략에서 우선순위가 낮은 캐시 유형입니다.
2. 행 캐시
행 캐시는 자주 액세스하는 행 데이터를 메모리에 캐시하여 읽기 속도를 높입니다. 키 캐싱과 달리 행 캐싱은 Bloom 필터를 사용하지 않습니다. 데이터가 메모리에 캐시되면 Cassandra는 해당 데이터를 빠르게 읽을 수 있으므로 읽기 대기 시간이 줄어들고 읽기 성능이 향상됩니다.
행 캐시는 일반적인 쿼리 작업 속도를 높일 수 있기 때문에 더 일반적으로 사용되는 캐시 유형입니다. 그러나 행 캐시는 더 많은 메모리 공간을 소비하므로 데이터를 캐싱할 때 메모리 사용량을 충분히 평가하고 계획해야 합니다.
2. Cassandra 캐시 유형
Cassandra 캐시는 일반적으로 로컬 캐시와 원격 캐시의 두 가지 유형으로 나뉩니다.
1. 로컬 캐시
로컬 캐시는 각 Cassandra 노드에서 실행되는 캐시를 의미합니다. 각 노드는 동일한 데이터를 저장하므로 한 노드의 데이터가 로컬 캐시에 캐시되면 다른 노드도 해당 노드에서 캐시된 데이터를 얻을 수 있어 전체 클러스터의 읽기 성능이 향상됩니다.
2. 원격 캐시
원격 캐시는 여러 Cassandra 노드 간에 공유되는 캐시를 말합니다. 원격 캐싱은 일반적으로 Redis 또는 Memcached와 같은 분산 캐싱 시스템을 사용하여 구현됩니다. 노드가 일부 데이터를 캐시해야 하는 경우 해당 데이터를 원격 캐시에 저장합니다. 다른 노드도 원격 캐시에서 캐시된 데이터를 얻을 수 있으므로 클러스터 전체의 읽기 성능이 향상됩니다.
3. Cassandra 캐시 최적화 방법
Cassandra의 읽기 성능을 더욱 향상시키기 위해 다음과 같은 몇 가지 최적화 방법을 채택할 수도 있습니다.
1 캐시 크기를 적절히 늘리면 캐시 크기가 증가할 수 있습니다. 액세스 빈도가 높습니다. 데이터 읽기 속도가 빠릅니다.
2. 캐싱 전략을 적절하게 사용하세요
Cassandra는 Auto, KeysOnly, RowsOnly 및 All을 포함한 다양한 캐싱 전략을 제공합니다. 다양한 비즈니스 시나리오의 경우 캐싱 전략을 적절하게 설정하여 읽기 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 로컬 캐시 사용
로컬 캐시를 사용하면 노드 간 데이터 전송을 줄여 읽기 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. 블룸 필터의 오탐률을 올바르게 설정하세요
블룸 필터의 오탐률은 요소가 집합에 없을 확률을 나타냅니다. 거짓 긍정 비율이 낮을수록 디스크에서 로드되는 SSTables 파일 수가 줄어들어 읽기 성능이 향상됩니다.
요약
Cassandra의 캐싱 기술은 읽기 성능을 향상시키는 중요한 수단입니다. 이 기사에서는 Cassandra의 캐싱 기술 원리, 캐시 유형 및 최적화 방법을 소개합니다. 실제 애플리케이션에서는 Cassandra의 읽기 성능을 극대화하기 위해 특정 비즈니스 시나리오에 따라 캐시 설정 및 최적화를 수행해야 합니다.
위 내용은 Cassandra 캐싱 기술에 대해 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Platform IndependenCealLowsProgramStorunannyplatformwithoutModification, whileCross-PlatformDevelopmentRequiressomplatformspecificAdJustments.platformIndence, PreemplifiedByjava, enableStalExecutionButmayPromiseperformance.cross-platformd

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Java에서 플랫폼 별 코드를 작성하는 이유에는 특정 운영 체제 기능에 대한 액세스, 특정 하드웨어와 상호 작용하고 성능 최적화가 포함됩니다. 1) JNA 또는 JNI를 사용하여 Windows 레지스트리에 액세스하십시오. 2) JNI를 통한 Linux 특이 적 하드웨어 드라이버와 상호 작용; 3) 금속을 사용하여 JNI를 통해 MacOS의 게임 성능을 최적화하십시오. 그럼에도 불구하고 플랫폼 별 코드를 작성하면 코드의 이식성에 영향을 미치고 복잡성을 높이며 잠재적으로 성능 오버 헤드 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

Java는 Cloud-Native Applications, Multi-Platform 배포 및 교차 운용성을 통해 플랫폼 독립성을 더욱 향상시킬 것입니다. 1) Cloud Native Applications는 Graalvm 및 Quarkus를 사용하여 시작 속도를 높입니다. 2) Java는 임베디드 장치, 모바일 장치 및 양자 컴퓨터로 확장됩니다. 3) Graalvm을 통해 Java는 Python 및 JavaScript와 같은 언어와 완벽하게 통합되어 언어 교차 수용 가능성을 향상시킵니다.


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