Azure 上的 Cassandra 工作负载

Ampere^® Altra^®处理器从设计伊始就旨在为云原生应用程序(如Apache Cassandra)提供卓越的性能。以其创新架构，提供高性能、线性可扩展性和惊人的能源效率，Ampere Altra允许工作负载在不断增加的负载下，性能变化很小，以可预测的方式运行。在Cassandra实际工作负载中提供行业领先的性能/瓦特能力和更低的碳足迹。

微软提供了一个全面的Azure虚拟机系列产品，以Ampere Altra云原生处理器为特色，可以运行各种各样的向外扩展的工作负载，如web服务器、开源数据库、内存应用程序、大数据分析、游戏、媒体等。由Ampere Altra处理器提供算力的Dpsv5 虚拟机是一种通用虚拟机产品，每个vCPU提供 2GB内存。vCPU、内存和本地存储的优化组合，可以经济有效地运行工作负载，不需要每个vCPU占用大量RAM。Epsv5虚拟机为内存优化型虚拟机，每个vCPU提供4gb的内存，适用于开源数据库、内存缓存应用、游戏和数据分析引擎等内存密集型工作负载。

Apache Cassandra是一个开源的NoSQL分布式数据库，阴其在很高的可伸缩性和可用性下对性能影响几乎没有，而受到数千家公司的信任。在商用硬件或云基础设施上所表现出来的线性可伸缩性，以及经过验证的容错性使其成为存储关键任务数据的良好选择。

在这份工作负载简介中，我们比较了Azure中基于Ampere altra的Microsoft Azure Dpsv5实例和基于Intel^® Xeon^® Ice lake的Dsv5和基于AMD EPYC™ Milan的Dav5实例，同时分析了这些处理器上的吞吐量和延迟数据。

如图1所示，与Dsv5相比，Dpsv5虚拟机的性能优势达5%，比Dasv5虚拟机的性能高7%，p.99 SLA 都是3毫秒。

此外，与传统的x86 Dsv5和Dasv5虚拟机相比，Dpsv5虚拟机的性价比可以高出31%。

我们的测试使用Cassandra-stress压测工具作为Cassandra的负载生成器。每个测试都配置为使用多个线程和客户端运行3分钟。

建议使用JDK-15(使用GCC 10.2编译，使用架构相应的flag)或更新版本编译Cassandra，因为最近的jdk在为AArch64应用程序生成优化代码方面取得了重大进展。

G1垃圾收集器使用了适当的内存和线程数。Cassandra数据存储在NVMe磁盘驱动器上，而提交日志存储在tmpfs上。

Ubuntu 20.04与Cassandra 4.0.1一起使用。对于每个测试，使用类似数量的Cassandra-stress 客户端来生成请求。

按惯例在指定的服务水平协议(SLA)下测量吞吐量，因此使用了3 ms的第99百分位延迟(p.99)，即确保了99%的请求的最差响应时间为3毫秒。

测试在预热状态下运行了3分钟，写/读比率为90%，这是Cassandra的常用用法，因为它针对写操作进行了优化。最初使用适当数量的客户端和线程来加载一个Cassandra实例，同时确保p.99延迟为3 ms。

接下来，Cassandra 实例的数量不断增加，直到一个或多个实例违反 p.99 延迟 SLA。 所有实例的总吞吐量用作主要性能指标。 测试运行了 3 次，观察到每次运行之间的变化很小

分布式NoSQL数据库(如Cassandra)可以非常轻松地，并可伸缩性管理大量数据，在云部署中很受欢迎。我们的测试显示，与领先的x86虚拟机相比，基于Ampere altra的Azure Dpsv5虚拟机具有高达5%的性能优势和高达31%的性价比优势。对于云应用程序开发人员来说，在Azure上选择基于Ampere altra的虚拟机意味着更好的性能和性价比，同时减少碳足迹。

有关使用基于amere Altra arm处理器的Azure虚拟机的更多信息，请访问Azure博客。

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与 Ampere 测试中使用的不同的系统配置、组件、软件版本和测试环境可能会导致与 Ampere 获得的测量结果不同。

性价比是在2022年9月使用微软的虚拟机定价计算的。有关详细信息，请参阅单个测试。

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