Scylla 读取路径和 Cassandra 读取路径有什么区别？当我强调 Cassandra 和 Scylla 时，Scylla 的读取性能比使用 16 核和普通 HDD 的 Cassandra 差 5 倍。
与使用普通 HDD 的 Cassandra 相比，我预计 Scylla 的读取性能会更好，因为我的公司不提供 SSD。
有人可以确认一下，使用普通硬盘是否可以实现更好的读取性能？
如果是，需要对 scylla 配置进行哪些更改？请指导我！
其他一些回复侧重于写入性能，但这不是您询问的问题 - 您询问的是读取性能。
在 Cassandra 和 Scylla 中，HDD 上的未缓存读取性能必然很差，因为从磁盘读取都需要several在 HDD 上进行寻道，即使是最好的 HDD 每秒也只能进行 200 次寻道。即使使用多个此类磁盘组成的 RAID，您也很少能够执行每秒 1000 个以上的请求。由于现代多核可以比每秒 1000 个请求执行更多数量级的 CPU 工作，因此在 Scylla 和 Cassandra 情况下，您可能会看到空闲的 CPU。因此，Scylla 的主要优点是每个请求使用更少的 CPU，甚至当磁盘成为性能瓶颈时也不再重要。在这种情况下，我预计 Scylla 和 Cassandra 的性能（我假设您在谈论性能时正在测量吞吐量？）应该大致相同。
如果您仍然看到 Cassandra 的吞吐量比 Scylla 更好，那么除了其他响应中提出的一般客户端错误配置问题之外，还有几个细节可以解释原因：
如果你有少量对于可以放入内存的数据，Cassandra 的缓存策略更适合您的工作负载。 Cassandra 使用操作系统的页面缓存，它会读取整个磁盘页面，并可能在一次读取中缓存多个项目以及多个索引条目。而 Scylla 的工作方式不同，并且具有行缓存 - 仅缓存读取的特定数据。 Scylla 的缓存对于内存装不下的大量数据来说比较好，但当数据可以装进内存时就差很多，直到整个数据集都被缓存了（所有东西都被缓存之后，它又变得非常高效）。
在 HDD 上，压缩的细节对于读取性能非常重要 - 如果在一种设置中需要读取更多 sstable，则可能会增加读取次数并降低性能。这可能会根据您的压缩配置而变化，甚至会随机变化（取决于上次运行压缩的时间）。您可以通过在两个系统上进行主要压缩（“nodetoolcompact”）并随后检查读取性能来检查这是否可以解释您的性能问题。您可以将压缩策略切换为 LCS，以确保随机访问读取性能更好，但代价是更多的写入工作（在 HDD 上，这可能是一个值得的妥协）。
如果您正在测量扫描性能（读取整个表）而不是读取单个行，则其他问题就会变得相关：正如您可能听说过的那样，Scylla 将每个节点细分为分片（每个分片是一个 CPU）。这对于受 CPU 限制的工作来说非常棒，但对于扫描不太大的表可能会更糟，因为每个 sstable 现在更小，并且在需要再次查找之前可以读取的连续数据量也更少。
我不知道这些差异中的哪一个（或其他原因）导致 Scylla 中用例的性能降低，但我请记住，无论您修复什么，HDD 的性能总是会很差。通过 SDD，我们过去在单个节点上测量了每秒超过一百万个随机访问读取请求。 HDD 无法与之相媲美。如果您确实需要最佳性能或性价比，那么 SDD 确实是您的最佳选择。
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