总结:每秒上百万次的跨数据中心写操作,Uber是如何使用Cassandra处理的?

原文链接:

http://mp.weixin.qq.com/s/xJhm35IXm_sAPLJ86OwTFA

要点总结:

  1. Cassandra运行在Mesos容器之中。使用Mesos在读写延迟上面的影响约在5~10%
    1. 写延迟:在裸服务器上平均是0.43ms,而Mesos上是0.48ms。
    2. 读延迟:在裸服务器上平均是0.38ms,而在Mesos上是0.44ms。
    3. 使用Mesos的好处是,可以面向数据中心的资源编程,控制上要灵活很多
  2. 一共2个数据中心,东西海岸各一个,每个300台机器
    1. 里面又细分了20个小的集群,这样资源互不干扰
    2. 每个节点分配:2TB 128G内存,其中Cassandra占用32G (笔者注:默认的25%比例)
    3. 跟滴滴合并之后,在中国的数据中心就关闭了
  3. Mesosphere + Uber + Cassandra = Dcos-Cassandra-Service
    1. 一个自动化服务,可以很容易在Mesosphere的数据中心及操作系统上自动化部署服务
    2. https://github.com/mesosphere/dcos-cassandra-service
    3. 架构如下:
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