我有一个场景，对于每个请求，我都要批量获取至少1000个密钥。
目前我每分钟收到2000个请求，预计会有所增加。
此外，我已经读过，批量获取的aerospike内部会同时/顺序地向服务器发出个别请求。
我使用aerospike作为集群（在SSD上运行）。因此，在lua中编写UDF（用户定义的方法）以进行批量请求，并在服务器级别聚合结果而不是从客户端多次点击，这是非常有效的
请建议，如果默认批量获取aerospike将是有效的，或者我做其他事情。
答案 0 :(得分：4)
批量阅读是正确的方法。结果按列表中指定的键的顺序返回。未找到的记录将返回null。客户端通过节点并行化密钥 - 等待（客户端中不存在与二级索引或扫描不同的回调）并从所有节点收集返回并按原始顺序将它们呈现在客户端中。确保客户端有足够的内存来容纳所有返回的批处理结果。
答案 1 :(得分：3)
要UDF还是不要UDF？
首先，您不能将批量读取作为UDF进行，至少不能以任何方式远程高效。
您有两种UDF。第一个是record UDF，仅限于在单个记录上运行。记录在UDF执行时被锁定，因此它可以读取或修改数据，但是通过访问其他记录来进行沙盒处理。第二个是stream UDF，它是只读的，并且针对命名空间或集合的查询或完整扫描运行。其目的是允许您实现聚合。即使您一次检索1000个密钥，使用流UDF从更大的集合或命名空间中选择一批密钥也是非常低效的。除此之外，UDF总是比Aerospike提供的本机操作慢，对任何数据库都是如此。
批量阅读
阅读batch operations的文档，特别是batch-index协议的相关部分。您应阅读社区论坛中的一对常见问题解答：
容量规划
最后，如果您在应用程序中每秒获得2000个请求，并且每个请求变成批量读取1000个密钥，则需要确保您的群集大小合适以处理2000 * 1000 = 2Mtps读取。调整批处理索引参数会有所帮助，但如果您没有足够的聚合SSD容量来支持每秒200万次读取，您的问题就是capacity planning 之一。