在过去的一段时间中，针对一个应用的场景，我们测试了一下Cassandra的表现。
从测试结果来看，Cassandra的写性能非常突出，但是在读方面表现的不是很理想。
测试环境描述：
硬件环境
共50台测试服务器，25台作为Cassandra节点，25台作为测试节点，每台服务器的配置信息：
- CPU: 8*E5420 @ 2.50GHz
- 300 * 6硬盘，无raid，LVM
- 16GB内存
软件环境
- OS: RHEL 4 update 5，2.6.9-89.0.19.ELsmp，x86
- java版本：1.6.0_20
- Cassandra版本：0.6.1-RELEASE
- 测试客户端直接调用Cassandra的thrift接口
一些配置参数
修改了Cassandra节点的jvm参数：
JVM_OPTS=” -server -Xms2G -Xmx2G -XX:TargetSurvivorRatio=90 -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:SurvivorRatio=128 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8080 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false”
Cassandra的一些主要配置:
测试数据存放的column family：
CommitLogDirectory位于单独的一块磁盘，我没有忽悠你，我们这批机器有12块硬盘 
DataFileDirectories位于6块磁盘组成的LVM分区中
测试的数据格式
用json格式的描述大概如下
userid => {
"1" => {
1234567 : values_11,
1234568 : values_12,
......
},
"2" => {
1234567 : values_21,
1234568 : values_22,
......
}
}
其中key是userId，数字型，supercolumn的key是表示数据的类型，column的key是一个时间戳，value是一个380左右大小的字节流。
测试数据准备
向集群写入数据，共5000万个不同的userId，每个userId下面2个supercolumn，每个supercolumn中100个column，所以总的数据量是100亿个columns。
数据写入后，总的大小是9830.08GB，查看磁盘，共占用11606GB物理空间。
接下去的测试都是在集群中已经有这些数据的基础上执行的。
具体测试
读测试
测试方法
25台服务器作为客户端，每个客户端启动一定的线程数（见图的X轴）执行读取（get_slice）操作，每次读取一个随机用户的随机super column下最新20条columns。读取的范围是500万个用户（总数据的10%）。
读取操作的ConsistencyLevel设置为1，读到一份数据就返回成功。
数据
下图分别是tps和响应时间的趋势图。这是一个测试节点的数据，整个集群的性能可以认为是这个数据*25，下同。
写测试
测试方法
25台服务器作为客户端，每个客户端启动一定的线程数（见图的X轴）执行insert操作，每次insert一个随机用户随机super column下的一个column。
写操作的ConsistencyLevel也设置为1，即写入一个节点即返回成功，另两个备份异步写入。
数据
下图分别是tps和响应时间的趋势图。
10:1读写测试
此外，我们还测试了10:1读写情况下Cassandra的表现，但是只测试了每个客户端32个线程的场景。
测试方法
20台服务器作为读客户端，每个客户端启动32个线程执行读取（get_slice）操作，每次读取一个随机用户随机super column下的一个column。读取的范围是500万个用户（总数据的10%）。
2台服务器作为写客户端，每台客户端启动32个线程执行写操作，每次写入一随机用户随机super column下的一个column。
读取和写入的ConsistencyLevel都设置为1.
数据
读节点单台读取的TPS为148，响应时间在200ms左右
写入节点单台写入的TPS为13289，响应时间为2.37ms
总结
得益于Cassandra的写入机制（请求在写入commit log和memory table后即返回成功），写性能很突出，这方面没有什么可担心的。
但是在读方面表现的比较差，这也和其内部的机制有关系。
结论：写性能效率要高于读性能效率！