我将流数据插入到 2 个单独的键空间中，数据插入到第一个键空间中的 2 个列族（标准）和第二个键空间中的 3 个列族（2 个标准和 1 个计数器）中。
这些列族的数据插入率得到了很好的控制，并且在纯写入的情况下工作得很好[60% 的 CPU 利用率和大约 8-10 的 CPU 负载因子]。接下来，我尝试通过 Pycassa API 从这些列族中连续读取数据，同时写入并行发生，我注意到写入性能严重下降。
建议从 2 个键空间进行并行写入 + 读取的系统设置是什么？目前，数据目录位于单个物理驱动器上，每个节点上都有 RAID10。
内存：8GB
堆大小：4GB
四核 Intel Xeon 处理器 @3.00 GHz
并发写入 = 并发读取 = 16（在 cassandra.yaml 文件中）
数据模型
Keyspace1：我在一个宽列中插入带有时间戳 (T) 作为列名的时间序列数据，该列在一行中存储 24 小时的数据。
CF1：
Col1 | Col2 | Col3(DateType) | Col(UUIDType4) |
行键1
行键2
：
：
CF2（宽列系列）：
RowKey1 (T1, V1) (T2, V3) (T4, V4) ......
RowKey2 (T1, V1) (T3, V3) .....
：
：
键空间2：
CF1：
Col1 | Col2 | Col3(DateType) | Col4(UUIDType) | ... Col10
行键1
行键2
：
：
CF2（宽列系列）：
RowKey1 (T1, V1) (T2, V3) (T4, V4) ......
RowKey2 (T1, V1) (T3, V3) .....
：
：
CF3（反柱系列）：
计算存储在 CF2 中的每个事件的发生次数。
数据从 Keyspace 1 和 2 连续读取，仅 CF2（宽列族）。重申一下，读取和写入是并行发生的。使用 multiget 查询的数据量从 1 个增加到 8 个行键，并且重复此过程。