TTL期间Solr/Cassandra中的性能问题
我们正在使用数据轴进行索拉/卡桑德拉。目前，我们的搜索响应小于200毫秒，但每五分钟响应一次，大约10秒。调试后，我们将原因确定为TTL。ttl 线程每 5 分钟运行一次，这就是我们看到性能下降的时候。但是我们无法弄清楚TTL线程正在做什么来阻止读取？数据软件企业版：4.8
任何人有任何想法，请分享。谢谢。
共有1个答案
这听起来像是TTL触发索引更新，之后将打开一个新的搜索器。如果Solr没有设置自动预热，则针对新打开的搜索器的第一次搜索可能会很慢。
如果您能找到solrconfig.xml，您可以检查是否启用了自动预热。从DataStax留档（https://support.datastax.com/hc/en-us/articles/204226369-Solr-Configuration-Best-Practices-and-Troubleshooting-Tips）来看，它似乎是默认关闭的。我相信他们有经验表明这是一个正确的默认值，但尝试启用它，看看它是否有助于您的特定设置。
-
我是Spark和Cassandra的新学员。我正面临着一个主要的性能问题，我在Spark中每5秒将来自Kafka的数据流化，然后使用JRI在R语言中对数据执行分析，最后将数据保存到Cassandra各自的列族中。将数据保存到Cassandra的持续时间（以毫秒为单位）随着输入请求的数量迅速增加[每个请求为200KB]。 火花代码：
-
问题内容： 我一直在四处查看，以了解如何将MongoDB与Solr结合使用，这里的一些问题有部分答案，但没有什么具体的（更像是理论）。在我的应用程序中，我将在MongoDB中存储很多文档（可能多达几亿个），并且我想对这些文档的某些属性实施全文搜索，所以我想Solr是最好的方法这个。 我想知道的是我应该如何配置/执行所有操作以使其具有良好的性能？现在，这是我的工作（我知道这不是最佳选择）： 1-在M
-
我正在使用Spark-Cassandra连接器1.1.0和Cassandra 2.0.12。 谢谢， 沙伊
-
例如：字符串日期：Wed Jan 15 14:29:00 2020,DB:2020-01-16 05:50:40.000000+0000 有时，我还会遇到这样的错误：DateOverflowWarning：有些时间戳比Python datetime所能表示的要大。时间戳从纪元开始以毫秒为单位显示。
-
我们在ignite中面临着间歇性的性能问题，响应时间变得非常高，我们在日志中看到了下面的错误。我们有10个索引列，我没有看到索引有任何问题，因为“where”子句中的所有列都被索引了。联接发生在具有亲和性共定位的字段上，这意味着联接只发生在特定节点中的数据上，而不发生在Across ；节点上。 请让我知道你是否能在这方面提供任何帮助。 > Apache Ignite版本：2.7.5 启用Igni
-
TTL功能 在删除或覆盖object时，FDS会先将object副本移动至trash，以便找回数据，防止误删除。 FDS TTL（Time-to-Live）功能能够设置object的生存周期，其粒度为bucket级别，即可以为一个bucket设置TTL，从而自动定时的清理指定的object。 过期规则 Bucket中Object过期的定义： 当前时间 > Object上传时间 + expirati