Question

为了使用Cassandra获得更好的读取性能，我将行缓存设置从切换为：

 row_cache_size_in_mb = 0

收件人：

 row_cache_size_in_mb = 2000

对于我的配置，对于我来说，

2 GB的行缓存听起来是合理的。因此，然后重新启动节点，令我惊讶的是，这样的设置使我的整体性能降低了4倍。例如，一个查询只花了2秒，现在却花了8秒钟来完成。

然后启用了跟踪，并且看到“行缓存命中”。我还看到行缓存命中率非常高。因此，行缓存似乎可以正确地与我的数据模型一起使用。但是，这显然减慢了我的查询速度...您知道为什么吗？

更新：

我做了一个新的测试。我将行缓存保持在：

 row_cache_size_in_mb = 2000

我禁用了我拥有的最大列家族（表）的行缓存：

 'rows_per_partition': 'NONE'

现在，我的查询可以像以前一样工作（大约2秒钟）。那么，行高速缓存是否只是为了加快对小列的查询？

对于大型列族，是否还有其他方法可以将数据推送到缓存中？我在大型CF上期望的是，如果用户执行查询，然后再次执行相同的查询，则非第一查询可以立即返回，因为行已在内存中。

Answer 1

我希望这可能是因为您的cassandra节点花了很多时间来撤消行缓存并运行Java GC清理。找出问题的最佳方法是使用工具（数据狗，datastax操作中心，Jconsole）确定次要和主要GC的频率。

另外，如果您的查询需要大约2秒钟，我希望您可能正在进行大范围扫描。我过去曾尝试使用行缓存，但效果不佳。

您还可以尝试在运行行缓存的表上减少rows_per_partition。