Scylla 캐싱 기술에 대해 알아보기

데이터 볼륨이 지속적으로 증가하고 읽기 및 쓰기 작업이 가속화됨에 따라 데이터베이스의 성능 요구 사항이 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 제조업체들은 지난 수십 년 동안 지속적으로 새로운 기술을 개발해 왔으며, 그 중 캐싱 기술이 그 중 하나입니다. Scylla는 뛰어난 데이터 읽기 및 쓰기 성능을 제공할 뿐만 아니라 일부 고급 캐싱 기술을 사용하여 전반적인 성능과 안정성을 향상시키는 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스입니다. 오늘은 Scylla 캐싱 기술이 어떻게 작동하고 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다.

Scylla 캐싱 기술 작동 방식

Scylla는 Apache Cassandra 기반의 분산형 NoSQL 데이터베이스로, 다수의 서버에 데이터를 분산하여 확장성을 구현합니다. Scylla는 데이터베이스 성능을 향상시키기 위해 Cassandra 기반의 다양한 캐싱 기술을 사용합니다. Scylla의 캐싱 기술에는 주로 다음 유형이 포함됩니다.

1. 두 번째 수준 캐시:

여러 Scylla 노드 간에 데이터를 공유하는 동안 각 노드는 가장 일반적으로 사용되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 캐시 풀(캐시 풀)을 로컬로 유지 관리할 수도 있습니다. 이런 방식으로 데이터를 질의하면 먼저 로컬 캐시 풀에서 해당 데이터를 검색하고, 발견되면 사용자에게 직접 반환하며, 그렇지 않은 경우에는 다른 노드로 질의 요청을 보냅니다. 이 캐싱 메커니즘은 네트워크 전송 오버헤드와 쿼리 대기 시간을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

2. Bloom 필터:

Bloom 필터는 요소가 집합에 있는지 빠르게 확인할 수 있는 간단하고 유용한 데이터 구조입니다. Scylla는 Bloom Filter 기술을 사용하여 데이터 쿼리 속도를 높입니다. 사용자가 쿼리 요청을 보내면 Scylla는 Bloom Filter에 데이터가 존재하는지 여부를 신속하게 찾을 수 있으며, 그렇지 않으면 자세한 쿼리 작업이 수행됩니다. . Bloom Filter 기술은 쿼리 속도를 크게 높이고 쿼리 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

3. 로컬 디스크 캐시:

로컬 캐시 풀과 블룸 필터를 사용하는 것 외에도 Scylla는 로컬 디스크 캐시를 사용하여 가장 일반적으로 사용되는 데이터를 저장할 수도 있습니다. 이 방식은 노드가 시작될 때 자동으로 데이터를 로드할 수 있고, 노드에 장애가 발생하면 자동으로 백업 노드로 전환할 수 있어 데이터 신뢰성과 고가용성을 보장합니다.

4. 압축 캐시:

Scylla는 압축 캐싱 기술을 사용하여 데이터베이스 저장소가 차지하는 공간을 줄일 수도 있습니다. 압축된 캐시에서는 Scylla가 자주 사용하는 데이터 블록을 압축하여 저장하고, 압축된 데이터를 캐시에 저장합니다. 이렇게 하면 디스크 공간 사용량을 크게 줄이고 데이터 읽기 속도를 높일 수 있습니다.

Scylla 캐싱 기술 구현 방법

Scylla의 캐싱 기술은 Scylla 관련 매개변수를 구성하여 구현할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 구성 매개변수입니다.

1. cache_size_in_mb:

각 노드의 로컬 캐시 풀에 할당된 메모리 크기(MB)를 지정합니다. 이 매개변수의 기본값은 256MB이며 노드의 하드웨어 구성에 따라 적절하게 조정될 수 있습니다.

2. bloom_filter_fp_chance:

블룸 필터 기술의 오탐률 임계값을 지정합니다. 이 매개변수의 기본값은 0.01이며 일반적으로 수정할 필요가 없습니다.

3. disk_cache_size_in_mb:

로컬 디스크의 각 노드가 유지 관리하는 캐시 크기를 MB 단위로 지정합니다. 이 매개변수의 기본값은 4096MB입니다. 노드 하드 디스크 용량이 작은 경우 이 매개변수를 적절하게 조정할 수 있습니다.

4. 압축:

캐시에서 데이터 압축 기술을 사용할지 여부를 지정합니다. 이 매개변수가 true로 설정되면 노드는 압축 알고리즘을 사용하여 자주 사용되는 데이터 블록을 압축하려고 시도합니다. 이 매개변수의 기본값은 false입니다.

요약

Scylla 캐싱 기술은 Scylla의 성능과 안정성을 향상시키는 중요한 수단 중 하나입니다. 여러 노드 간에 데이터를 공유하고 다양한 캐싱 기술을 사용하여 데이터 쿼리 및 저장을 최적화함으로써 Scylla 데이터베이스를 크게 향상시킬 수 있습니다. 성능 및 가용성. Scylla 캐싱 기술의 작동 원리와 구현을 이해하고 숙달함으로써 Scylla를 더 잘 사용하여 다양한 데이터 스토리지 요구 사항을 충족하고 실제 애플리케이션 시나리오에서 작업 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Scylla 캐싱 기술에 대해 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!