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弹性缩放 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 帐户

项目
08/15/2024

适用对象： Cassandra

有多种选项可用于探索Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 的弹性特性。若要了解如何在 Azure Cosmos DB 中有效地进行缩放，必须了解如何预配合适数量的请求单位（RU/秒），以考虑系统的性能需求。若要了解请求单位的详细信息，请参阅请求单位一文。

对于 Cassandra API，可以使用 .NET 和 Java SDK 检索各个查询的请求单位费用。这有助于确定你在服务中需要预配的 RU 数/秒。

数据库操作消耗请求单位

处理速率限制（429 错误）

如果客户端消耗的资源（RU/秒）超过了预配的量，Azure Cosmos DB 将返回速率限制 (429) 错误。 Azure Cosmos DB 中的 API for Cassandra 在 Cassandra 本机协议中将这些异常解释为过载错误。

如果系统对延迟不敏感，使用重试可能就足以应对吞吐量速率限制。查看 Apache Cassandra Java 驱动程序的版本 3 和版本 4 的 Java 代码示例，了解如何以透明方式处理速率限制。这些示例在 Java 中实现默认 Cassandra 重试策略的自定义版本。还可以使用 Spark 扩展来处理速率限制。使用 Spark 时，请确保遵循有关优化 Spark 连接器吞吐量配置的指南。

管理缩放

如果需要最大程度地减少延迟，可以使用一系列选项来管理 Cassandra API 中的缩放和预配吞吐量 (RU)：

使用 Azure 门户手动管理
使用控制平面功能以编程方式管理
通过将 CQL 命令与特定 SDK 结合使用以编程方式管理
使用自动缩放动态管理

下面的几节介绍了这些方法的优缺点。然后，可以确定最佳的策略，以便在系统的缩放需求、整体成本以及解决方案的效率需求之间做出平衡。

使用 Azure 门户

可以通过 Azure 门户对 Azure Cosmos DB for Apache Cassandra 帐户中的资源进行缩放。有关详细信息，请参阅有关对容器和数据库预配吞吐量的文章。此文解释了通过 Azure 门户在数据库或容器级别设置吞吐量的相对优势。这些文章中提到的术语“数据库”和“容器”分别对应于 Cassandra API 的“密钥空间”和“表”。

此方法的优点是能够以直截了当的统包方式管理数据库的吞吐量。但缺点是，在许多情况下，缩放方法可能要求实现某些程度的自动化，它既要确保经济高效，同时又要具备高性能。后续部分将介绍相关的方案和方法。

使用控制平面

用于 Cassandra 的 Azure Cosmos DB API 提供使用各种控制平面功能以编程方式调整吞吐量的功能。有关指导和示例，请参阅 Azure 资源管理器、PowerShell 和 Azure CLI 文章。

此方法的优点是可以根据计时器自动扩展或缩减资源，以反映活动的高峰或低活动期。请参阅此处的示例，了解如何使用 Azure Functions 和 PowerShell 实现此目的。

此方法的一个缺点是，你无法实时响应不可预知的规模需求变化。相反，你可能需要在客户端/SDK 级别利用系统中的应用程序上下文，或使用自动缩放。

将 CQL 查询与特定的 SDK 配合使用

可以针对给定的数据库或容器执行 CQL ALTER 命令，通过代码动态缩放系统。

此方法的优点在于，能够以适合应用程序的自定义方式动态应对缩放需求。使用此方法，仍可利用标准 RU/秒的费用和速率。如果系统的缩放需求大部分是可预测的（大约 70% 或更多），那么将 SDK 与 CQL 配合使用可能是一种比使用自动缩放更为经济高效的自动缩放方法。此方法的缺点是，实现重试可能会很复杂，同时，速率限制可能会增大延迟。

使用自动缩放预配吞吐量

除了标准（手动）或以编程方式预配吞吐量外，还可以在自动缩放预配的吞吐量中配置 Azure Cosmos DB 容器。自动缩放会自动立即缩放，以满足指定 RU 范围内的消耗需求，而不会影响 SLA。若要了解详细信息，请参阅在自动缩放中创建 Azure Cosmos DB 容器和数据库一文。

此方法的优点是，它是在系统中管理缩放需求的最简单的方法。它不会在已配置的 RU 范围内应用速率限制。缺点是，如果系统中的缩放需求是可预测的，那么相比使用上面提到的定制控制平面或 SDK 级别方法，自动缩放在处理缩放需求方面可能并没有那么经济高效。

若要设置或更改使用 CQL 的自动缩放的最大吞吐量 (RU)，请使用以下内容（相应地替换密钥空间/表名称）：

# to set max throughput (RUs) for autoscale at keyspace level:
create keyspace <keyspace name> WITH cosmosdb_autoscale_max_throughput=5000;

# to alter max throughput (RUs) for autoscale at keyspace level:
alter keyspace <keyspace name> WITH cosmosdb_autoscale_max_throughput=4000;

# to set max throughput (RUs) for autoscale at table level:
create table <keyspace name>.<table name> (pk int PRIMARY KEY, ck int) WITH cosmosdb_autoscale_max_throughput=5000;

# to alter max throughput (RUs) for autoscale at table level:
alter table <keyspace name>.<table name> WITH cosmosdb_autoscale_max_throughput=4000;

后续步骤

入门：使用 Java 应用程序创建 API for Cassandra 帐户、数据库和表

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