谷歌云上的 Cassandra 工作负载简介

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。

谷歌云基于Ampere Altra处理器的Tau T2A虚拟机针对向外扩展的云原生工作负载进行了成本优化，提供以多种预定的虚拟机形态-每个虚拟机最多48个vCPU，每个vCPU 4 GB内存，最高32 Gbps网络带宽，以及广泛的网络连接存储选项。这些虚拟机适用于诸多向外扩展的工作负载，如web服务器、容器化微服务、数据日志处理、媒体转码和Java应用程序。

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，我们将Cassandra 运行在基于Ampere Altra处理器供电的谷歌Cloud Tau T2A虚拟机上，与基于Intel^® Xeon^®Ice lake的n2-standard和基于AMD EPYC™milan的n2d-standard虚拟机上进行比较，同时测量每个实例上的吞吐量和延迟。

如图1所示，与Intel Ice Lake N2和AMD Milan N2D vm相比，我们观察到使用Ampere Altra处理器的GCP t2a标准虚拟机的性能提高了10%，p.99 SLA 都是10毫秒。

如图2所示，我们观察到，与Intel Ice Lake 虚拟机相比，使用Ampere Altra处理器的GCP t2a标准虚拟机的性价比提高了40%，比AMD Milan 虚拟机提高了25%。

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10 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10毫秒

测试在预热状态下运行了3分钟，其中90%写和10%读，这对于Cassandra来说是一个重要的使用情况，因为Cassandra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Cassandra的一个实例，同时确保p.99的延迟不超过10毫秒。

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。我们的测试表明，与传统的x86虚拟机相比，基于Ampere altra的谷歌Tau T2A虚拟机具有高达10%的性能优势和高达40%的性价比优势。对于云应用程序开发人员来说，在谷歌cloud上选择基于Ampere altra的虚拟机意味着更好的性能和性价比，同时减少您的碳足迹。

有关使用基于Ampere Altra处理器的谷歌Tau T2D虚拟机的更多信息，请访问谷歌云博客。

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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。

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