Cassandra の活⽤事例とパフォーマンス特性 joker1007 (Repro inc. CTO)

self.inspect @joker1007 Ruby/Rails/fluentd/presto/infra ⼤体アーキテクト業 今はkafka とkudu に興味がある

話すこと Repro でのCassandra の活⽤⽬的 Cassandra の選定理由 Cassandra のパフォーマンス特性と設計時の注意 話さないこと 運⽤時の細かな注意点

何のために 端末情報記録 ユーザープロフィール情報 イベント実⾏回数 / user リアルタイムで更新される情報の保持がメイン

何故Cassandra を選択したか 書き込み回数が⾮常に多い かつ読み込み時に100 万件単位で取得しJOIN する必要がある 組み合わせる対象として、数⼗⽇分の⾏動ログを含む。 書き込みがスケールし、当時からセグメンテーションに利⽤していたpresto と連携が 可能で、読み込みもある程度分散できるデータストアが必要。 → Cassandra を採⽤。

Cassandra のパフォーマンス特性

書き込みの概要 Client Client R2 R2 R3 R3 1 1 2 3 4 4 5 6 7 8 9 10 11 12 R1 R1 Write response Chosen node Coordinator node https://docs.datastax.com/ja/cassandra- jajp/3.0/cassandra/dml/dmlClientRequestsWrite.html

書き込みの概要 https://docs.datastax.com/ja/cassandra- jajp/3.0/cassandra/dml/dmlHowDataWritten.html

書き込みパフォーマンス特性 パーティション対象の決定とmemtable 、transaction log が書ければOK 。 最終的なテーブルファイルは不変なので、書き出しがシンプル。 パーティションさえ均等なら割と簡単にスケールする ⼀件単位の書き込みは、ほぼ100 マイクロ秒以下 現時点で20000/sec ぐらいの書き込みがある 整合性を保ってカウントアップする処理は重い 複数ノードを跨いでCAS やロックが必要になる

読み込みの概要 Client Client R2 R2 R3 R3 1 1 2 3 4 4 5 6 7 8 9 10 11 12 R1 R1 replica node failed coodinator node resends after timeout Chosen node Coordinator node https://docs.datastax.com/ja/cassandra- jajp/3.0/cassandra/dml/dmlClientRequestsRead.html

読み込みの概要 https://docs.datastax.com/ja/cassandra-jajp/3.0/cassandra/dml/dmlAboutReads.html

読み込みパフォーマンス特性 ⼀件単位の読み込みに向いている 多くのデータをまとめて取得するには不向き 取得対象のパーティションとノード特定にCPU を使う クラスタのノード間でデータの通信が多く発⽣する パーティション毎のdigest 要求 read repair

presto での利⽤は本来は不向き パーティション数とノード数でバランスを取ることで 何とか⽬的のパフォーマンスを維持

テーブル設計の重要性 読み込みワークロードに合わせてテーブルを設計する、でないとまともにパフォ ーマンスが出ない。 ユースケース毎にテーブルがあり、データの重複は覚悟する。 とにかくパーティションキー以外を条件にクエリしないこと。

まとめ 読み込みパターンに合わせたテーブル設計をすること ⽤途が適切ならかなりのパフォーマンスが出せる パーティション数とデータの分散度合いのコントロールが重要

その他のTips CPU 、ディスクI/O 、ネットワークそれぞれかなり影響があるのでメトリックをち ゃんと取得しておくこと ホットデータはオンメモリで読み書きするのでメモリは多く セカンダリインデックスは基本使えない