Netflix作为一家以数据为驱导的公司，对这些挑战并不陌生，多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列数据的存储架构问题。...从简单的开始 观看记录的第一版原生云存储架构使用Cassandra的理由如下： Cassandra对时间序列数据建模提供了很好的支持，其中每行都有动态的列数。 观看记录数据的读写速度比约为9：1。...由于Cassandra的写入效率非常高，因此Cassandra非常适合频繁写入操作的工作。 根据CAP定理，团队更倾向于最终的一致性。Cassandra支持通过调整一致性进行权衡。...由于对CompressedVH的更新很少，因此手动和不频繁的全面压缩足以减少SSTables的数量。在不频繁更新期间检查数据的一致性。这样做消除了读修复以及全列维修的需要。...为了使常见用例（压缩观看记录小于可配置阈值）被快速读取，将元数据与同一行中的观看记录组合以消除元数据查找流程，如图2所示。 读流程 通过关键字CustomerId首次读取元数据行。
图-12中，当客户端向数据库节点发送写入请求时，客户端都不知道另一个客户端，因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义， 我们说支持写入并发，也就意味着它们的顺序不确定。...即使无法确定写请求的“自然顺序”，我们也能强制任意排序。如为每个写请求附加一个时间戳，然后选择最新即最大的时间戳，丢弃较早时间戳的写入。...LWW实现了最终收敛目标，但以牺牲持久性为代价：若同一K有多个并发写，即使它们都给客户端通知成功（因为完成了写入w个副本），但最好也只有一个写入能存活，其他的将被静默丢弃。...一些场景如缓存系统，覆盖写是能接受的。若覆盖、丢失数据不可接受，则LWW不是好选择。 要确保LWW安全的唯一方法：只写入一次，然后视为不可变，避免对同一K进行并发更新。...如Cassandra推荐使用UUID作为K，这样每个写操作提供一个唯一K。 Happens-before关系和并发“此前发生”的关系和并发 如何判断两个操作是否并发？
1 分区与复制 分区一般和复制搭配使用，即每个分区的多个节点都有副本。这意味着，某条记录属于特定的分区，而同样内容会存储在不同的节点上，以提高系统容错性。 一个节点可能存储多个分区。...若K是时间戳，则分区对应于一个时间范围，如每天一个分区。 测量数据从传感器写入DB时，所有写入操作都集中在同一分区（即当天的分区），导致该分区在写入时处于高负载，而其他分区始终空闲。...为避免该问题，需要使用时间戳之外的内容作为K的第一项。 可考虑每个时间戳前添加传感器名称，这样首先按传感器名称，再按时间进行分区。假设多个传感器同时运行，则写入负载最终会均匀分布在多个节点。...而Couchbase或Voldemort干脆直接不支持K的范围查询。 Cassandra在两种分区策略之间采取折中。 Cassandra的表可使用由多个列组成的复合主键。...此时，hash策略不起任何作用，因为两个相同ID的hash值仍相同。 如今，大多数据系统仍无法自动消除这种高度偏斜的负载，只能通过应用层来减少倾斜。
metric: 度量，相当于关系型数据库中的table。 data point: 数据点，相当于关系型数据库中的row。 timestamp：时间戳，代表数据点产生的时间。...一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。timestamp加上所有的tags可以认为是table的primary key。...这些磁盘上的文件不会被修改。 3.随着磁盘上积累的文件越来越多，会定时的进行合并操作，消除冗余数据，减少文件数量。...p4-Hbase LSM tree结构介绍（注1） 可以看到LSM tree核心思想就是通过内存写和后续磁盘的顺序写入获得更高的写入性能，避免了随机写入。...partition key中的timestamp是3周对齐的，也就是说21天的时序数据会在一个clustering key下。3周的毫秒数是18亿正好小于Cassandra每行列数20亿的限制。
通过IgniteRDD整合这两种技术整合后带来若干明显的好处：通过避免大规模的数据移动，且基于内存读取数据，可以实现真正的大规模的性能提升。...从结果上来说，即使在普通的较小的数据集上，Spark 查询也可能花费几分钟的时间，因为需要进行全表扫描。如果使用 Ignite，Spark 用户可以配置主索引和二级索引，这样可以带来上千倍的性能提升。...，不是任何 NoSQL 产品都适合和 Ignite 整合进而提高能力，就目前来讲，Ignite 在不一样的功能场景对 NoSQL 提供了支持，包括对 HDFS 的支持，也包括与 Cassandra 的原生集成...Spark 能够直接或者经过各类链接器读取 Hive、Hbase、Cassandra 中的数据，而后建立对应的 RDD，写入也是同理，这个能力是 Ignite 所不具有的；原生持久化：Spark 不具有原生的持久化能力...SparkSpark Streaming 是基于 Spark 的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，即以时间为单位切分数据流，每一个切片内的数据对应一个 RDD，进而能够采用
查询模块以相同的查询类型产生相同的查询任务，以各数据库自己的格式进行查询，并统计查询消耗的时间，来测试查询性能。...每条数据采集记录包含3个标签字段，2个数据字段，1个时间戳字段。...每条记录只能包含一个metric，因此需要对温度（整型）和 湿度（浮点）分别写入一条记录。每条记录包含设备的三个标签，一个metric的名字和值，以及时间戳。...每条数据采集记录包含3个标签字段，2个数据字段，1个时间戳字段。...每条记录包含六个数据字段，分别为时间戳（毫秒），温度（整型），湿度（浮点），设备编号（整型）、设备分组编号（整型）、设备名称（字符型）。主键为（设备分组编号、设备编号、设备名称，时间戳）。
如果传入的行与之前收到的行完全匹配（与之前的时间戳和日志文本都匹配），传入的行将被视为完全重复并被忽略。 如果传入的行与前一行的时间戳相同，但内容不同，则接受该日志行。...当向持久存储刷新时，该块将根据其租户、标签和内容进行哈希处理，这意味着具有相同数据副本的多个 ingesters 实例不会将相同的数据两次写入备份存储中，但如果对其中一个副本的写入失败，则会在备份存储中创建多个不同的块对象...为了解决这个问题，查询器在内部对具有相同纳秒时间戳、标签集和日志信息的数据进行重复数据删除。...一个哈希 key，对所有的读和写都是必需的。 一个范围 key，写入时需要，读取时可以省略，可以通过前缀或范围进行查询。...如果没有 ingesters 返回数据，查询器会从后端存储加载数据，并对其运行查询。 查询器对所有收到的数据进行迭代和重复计算，通过 HTTP 连接返回最后一组数据。 写入路径 ?
所以您需要定期重建索引以执行垃圾回收，但如何安排时间和组织重建呢？如果您每次更改时都重建全部，您将大大增加物理写入量；这称为写入放大。...另一方面，如果从不重建则会在查询时额外过滤掉大量陈旧信息，形成“读取放大”。 这是Cassandra多年来一直在研究解决的问题空间。...图中x轴和y轴均为对数缩放，显示线程数加倍可以使构建时间减半。 更重要的是，JVector的非阻塞并发对混合搜索和更新的更实际的工作负载也有益处。...这是一个关于RAG的最纯粹的应用，它使用向量搜索为大语言模型提供适当的文档，以回答用户的问题。...我认为，通过为Astra DB构建向量搜索，我们能够发挥Cassandra的优势，为生成式AI应用开发者提供一流的用户体验。
图1：单表数据模型 写操作流 当一位会员开始播放视频时，一条观看记录会以一个新列的方式插入。当会员暂停或停止观看视频流时，观看记录会做更新。在Cassandra中，对单一列值的写操作是快速和高效的。...为优化读操作延迟，我们考虑以增加写路径上的工作为代价，在Cassandra存储前增加了一个内存中的分片缓存层（即EVCache）。...出于简化的考虑，在打包中没有考虑加锁，由Cassandra负责处理非常罕见的重复写问题（即以最后写入的数据为准）。 ?...各个分块使用标识CustomerId$Version$ChunkNumber并行写入到不同的行中。在成功写入分块数据后，元数据会写入一个标识为CustomerId的单独行中。...为加快对通常情况（即经压缩的观看数据规模小于预定的阈值）的处理，我们将元数据与观看数据合并为一行，消除查找元数据的开销，如图2所示。
营销公司的案例对我们调试SSTables并不重要，但是对我们在部署Cassandra时如何设置某些属性非常重要，它能够告诉我们为什么我们需要深入到SSTable层级去了解数据。...之所以这样选择，是因为我们认为99%的数据读取访问需求能够被缓存在系统内存的最近的SSTable满足(通常同一天内读取请求总是在写入请求完成之后的很短的时间内发生的)。...它可以帮助显示特定的SSTable的很多有用的信息，比如最小时间戳、最大时间戳、可清理的tombstones(tombstone用于表明已删除的列)、关于tombstone的细节信息等。...由于Alex Dejanovski在Last Pickle网站的博客描述了TWCS -它是如何工作，你应该什么时候使用它，在最小时间戳和最大时间戳一致时，我们可以很容易的把我们从SSTables中获取的元数据用到...针对这个问题，比较好的解决方案是使用LeveledCompactionStrategy，它以层级的方式存储数据可以以较少的SSTables读取在更多的使用场景中提供更好的性能表现。
若多个节点被联系，则来自各 replica 的 row 会在内存中作比较，若不一致，则协调者使用含 最新数据的 replica 向 client 返回结果。...那么比较操作过程中只需要传递时间戳就可以,因为要 比较的只是哪个副本数据是最新的。 3....RowKey 作为 name 域的值，value 域则赋 空值，timestamp 域则赋为插入数据的时间戳。...需要注意区分本地删除时间和时间戳，每个 CF 修改 记录都有一个时间戳，这个时间戳可以理解为该 column 的修改时间，是由客户端给定的。...通过配置取样频率，你可以用内存来 换取性能，当 partition summary 包含的数据越多，使用的内存越多。可以通过表定义的 index interval 属性来改变样本频率。
在这篇文章中，我将讨论如何在生产中摄入和存储Jaeger追踪数据，以确保弹性和高可用性，以及为此需要设置的外部服务。...Cassandra 对于生产部署，Jaeger目前提供了对两种存储解决方案的内置支持，这两种解决方案都是非常流行的开源NoSQL数据库：Elasticsearch和Cassandra。...Jaeger采集器和查询服务需要配置所选择的存储解决方案，以便对其进行写入和查询。你可以通过环境变量传递所需的存储类型和数据库端点。...他们有很好的理由[4]： Cassandra是一个键值数据库，因此通过追踪ID检索追踪更高效，但是它不提供与Elasticsearch相同的强大搜索功能。...根据过去的性能实验，我们发现Cassandra的单次写入速度要比Elasticsearch快得多，这可能意味着Cassandra可以维持更高的写入吞吐量。
还是应当自行解决存储问题，而不使用云端——以免达不到50%的毛利。 Uber决定自行构建，更准确的说法是：他们决定通过融合两个很有用的开源组件，拼合出自己的系统。...通过统计，在同一台机器上使用多路复用服务，可以减少30%的机器以节省开支。...在集群的每台机器上都有Mesos代理运行，负责向Mesos的master提供资源，然后master再负责以离散的方式进行分发。...由于使用了持久卷，可以将数据存储在沙盒目录的外部。如果Cassandra出错，在持久卷中仍保留有数据，可以提供给刚才崩溃重启的任务使用。 这里使用了动态预留的方式，以确保在重启失败的任务时资源可用。...我们希望每个节点的启动时间达到30秒， 在Cassandra上不能并发启动多个节点。 通常，每个Mesos节点会分配2TB的磁盘空间与128GB的RAM。
一、调用链引入的背景： 项目微服务化，由集中式向分布式演进后，整个调用关系变得复杂 服务由大规模集群构成，各个应用之间相当独立，可能由不同团队、不同语言实现 问题： 无法准确知道整体系统性能及运行情况...OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。...OpenTracing关键术语： Span：表示调用链路的基本单元，使用 spanId 作为唯一标识；每个服务的每次调用都对应一个 Span，在其中记录服务名称、时间等基本信息； Trace：表示一个调用链路...，由若干 Span 组成，使用 traceId 作为唯一标识，对应一次完整的服务请求； Tags ：每个span可以有多个键值对（key:value）形式的Tags，Tags是没有时间戳的，支持简单的对...Collector： collector从agent收集traces信息，并通过处理管道处理他们，再写入后端存储 Date Store： 可以支持 Cassandra和ElasticSearch Query
我们使用的每个 ID 都是用雪花算法生成的，按时间顺序排序。我们根据消息的发送通道以及桶（一个静态时间窗口）进行消息分区。...我们还花了大量时间对 JVM 的垃圾收集器和堆设置进行调优，因为 GC 暂停会导致显著的延迟尖峰。 改进架构 消息集群并不是我们唯一的 Cassandra 数据库。...对于新数据，我们开始执行双重写入，即同时写入 Cassandra 和 ScyllaDB。与此同时，我们还开始准备 ScyllaDB 的 Spark 迁移器。...如果能够这么快的迁移数据，我们就可以抛开我们基于时间的复杂方法，一次性地切换所有内容。 我们启动它并让它保持运行，以每秒 320 万条消息的速度迁移。几天后，我们看到迁移已达 100%。...通过向两个数据库发送一小部分读数请求并比较结果，我们完成了自动数据验证，一切看起来都很好。在全生产流量的情况下，集群依然运行良好，而 Cassandra 却遇到了越来越频繁的延迟问题。
这张图说每个 ModelarDB 节点上都有一个 Spark 节点和 Cassandra，保证数据本地性，其实任意一个使用 Spark-Cassandra-Connector 的客户端都能做到这个。...数据流动：通过 segment 生成器给时间序列数据做个转换，选择合适的模型，生成一堆 segment，然后 cache 在内存里，并把旧的 segment 持久化到 Cassandra 里。...用点视图举例：（段ID, 时间戳, 值），各列下标分别是1，2，3。...首先根据点视图和查询的列名拿到各个列的 index 的拼接，比如我查询的是（时间戳，值），拼接出来就是 23，（值，段ID）= 31。 针对每种组合，手动写这个函数。...也就是写入速度和模型数成正比，候选模型多了会拖慢写入速度，不过作者没提这个事。 个人感觉有损压缩是无法接受的，也没见过实用的数据库是有损的。
只要一个客户端成功完成写操作，所有客户端从数据库中读取数据必须能够看到刚刚写入的值。系统应保障读到的值是最近的、最新的，而不是来自陈旧的缓存或副本。...Zookeeper 通过主节点执行所有写操作，从节点复制修改操作，这样所有节点的更新顺序都和主节点相同，不会出现某个节点的更新顺序与其它节点不同的情况。...下面以朋友圈的举例：夏侯铁柱在朋友圈发表状态“我戒指丢了”夏侯铁柱在同一条状态下评论“我找到啦”诸葛建国在同一条状态下评论“太棒了”远在美国的键盘侠看到“我戒指丢了”“太棒了”，开始喷诸葛建国远在美国的键盘侠看到...比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点 的副本数据不一致，系统就自动修复数据。...写时修复 : 在写入数据，检测数据的不一致时，进行修复。比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。
我们已经对jvmkill进行了补救，以纠正这种情况：jvmkill是使用JVMTI API 在JVM进程中运行的代理。当JVM内存不足或无法产生线程时，jvmkill介入并杀死整个过程。...jvmkill挂接ResourceExhausted JVMTI回调，根据JVM自己对资源耗尽的评估，向患病的JVM发送SIGKILL。...我们通过将JVM暂停GC的时间建模为“债务”来实现此想法。如果JVM花200毫秒的GC时间，它将增加200毫秒的债务计数器。...应用jvmquake之后，如果我们对Cassandra节点运行相同的死亡查询，现在我们看到： 就像以前一样，JVM开始进入GC的死循环，但是这次jvmquake注意到JVM累积了30倍的GC债务（以4：...为了防止写入核心文件会导致磁盘空间不足的情况，Linux对写入的核心文件的大小提供了资源限制（ulimit -c）。默认资源限制为零，因此内核根本不写入任何核心文件。
而且这些列不必与其他行的列匹配(例如，它们可以有不同的列名、数据类型、数量等)。 每行包含一列。它不像关系数据库那样跨所有行。每个列包含一个名称/值对，以及一个时间戳。...Name：KV 对的 K Value：KV 对的 V Timestamp：这提供了插入数据的日期和时间。这可以用来确定数据的最新版本。 一些 DBMSs 扩展了列族概念，以提供额外的功能/存储能力。...Cell Cell 是行、列族和列限定符的组合，它包含一个值和一个时间戳，时间戳表示值的版本。 Timestamp 每个值旁边都有一个时间戳，它是给定版本的值的标识符。...默认情况下，时间戳表示写入数据时在 RegionServer 上的时间，也可以在将数据放入计算单元时指定不同的时间戳值。 Druid（德鲁依） 德鲁依是一个高性能的实时分析数据库。...Cassandra 对跨多个数据中心复制的支持是同类产品中最好的，它为用户提供了更低的延迟，并让您安心地知道可以在区域中断中幸存下来。
在 Cassandra 中，读取比写入更昂贵。写入会附加到提交日志并写入称为内存表的内存结构，最终刷新到磁盘。...由于我们以仲裁一致性级别执行读取和写入，因此对服务热分区的节点的所有查询都会遭受延迟增加，从而导致更广泛的最终用户影响。 集群维护任务也经常造成麻烦。...由于 Cassandra 是 Java 开发的，他们还花费了大量时间调整 JVM 的垃圾收集器和堆设置，因为 GC 暂停会导致显着的延迟峰值。...避免用户态内核态切换 当在 SSTable 中找到一行时，需要通过网络将其发送到客户端。这涉及将数据从用户空间复制到内核空间。ScyllaDB 通过使用 Seastar 的网络堆栈来处理这个问题。...为了跟踪大分区，SycallDB 提供了一个名为 system.large_partitions 的系统表。每次将大分区写入磁盘时（这意味着在将其从内存表中刷新后），都会向该表添加一个条目。
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