JanusGraph与Cassandra集成模式

本文详述了JanusGraph与Cassandra的四种集成模式:本地服务器模式、远程服务器模式、带有GremlinServer的远程服务器模式及嵌入式模式。深入探讨了每种模式的配置、适用场景及注意事项。
//如果使用的是cassandra 2.2或更高版本,需要开启thift,以使janus连接到cassandra。
./bin/nodetool enablethrift.

15.1 Local Server Mode

modes-local
在该模式下,cassandra作为一个独立应用与Janus运行在同一个localhost下,此时JanusGraph与Cassandra通过Localhost socket通信。运行步骤如下;
 
  • 下载cassandra,解压,并在conf/cassandra.yaml和conf/log4j-server.properties中设置文件系统路径。
  • 通过bin/cassandra -f启动cassandra,并检查是否启动成功
 
下面即可创建一个JanusGraph了。
JanusGraph g =JanusGraphFactory.build().
set("storage.backend","cassandra").
set("storage.hostname","127.0.0.1").
open();
注意:在gremlin shell中,不能定义变量conf和g,所以去掉变量声明。
 
该模式比较适用于测试,且Janus与Casssandra运行于统一节点。

15.2 Remote Server Mode

modes-distributed
 
当图需要扩展时,cassandra以集群方式存在,  Cassandra与Janus被逻辑上分隔在不同的主机上。在该模式中,Cassandra保存图的数据;而多个janus实例通过维持基于socket的读/写来访问cassandra集群。应用端可以在同一JVM中使用Janus访问。
 
如下假如cassandra的地址为:192.168.66.149,则连接代码如下:
JanusGraph graph =JanusGraphFactory.build().
set("storage.backend","cassandra").
set("storage.hostname","192.168.66.149").
open();
如果是Gremlin客户端,去掉下划线部分。
 
连接成功后如下所示:
 
   

15.3 Remote Server Mode with Germlin Server

modes-rexster
Gremlin Server可以被设置为包围着每个JanusGraph实例,在该模式下,客户端通过作为一个Gremlin Client的方式与Gremlin Server通信,并将请求由Gremlin Server交由JanusGraph进行处理。此种方式支持多语言环境。
使用bin/gremlin-server.sh启动,然后在外部的Gremlin.sh Session就可以通过如下语句通信:
:plugin use tinkerpop.server
:remote connect tinkerpop.server conf/remote.yaml
:> g.addV()
在此种情况下,每个Gremlin Server都必须配置连接到casandra集群中,下面是一个配置片段,详情见: http://docs.janusgraph.org/latest/server.html
...
graphs:{
g: conf/janusgraph-cassandra.properties}
plugins:
- janusgraph.imports
...
关于Gremlin Server的更详细信息参见: http://tinkerpop.apache.org/docs/3.2.3/reference#gremlin-server

15.4 JanusGraph Embedded Mode

modes-embedded
最后,cassandra也可以嵌入到JanusGraph中去,在此种部署方式下,JanusGraph启动Cassandra,并通过进程通信,能够显著提升查询性能,但由于共用一个JVM,需要性能调优。
 

15.5 Cassandra Specific Configuration

参考第12章:Configuration Reference( http://docs.janusgraph.org/latest/config-ref.html )获取更详细信息:
 
当配置cassandra时,推荐考虑如下几个方面:
  • read-consistency-level 
  • write-consistency-level
  • replication-factor:复制因子,用于控制数据复制的分数,提高鲁棒性,3是一个常用的配置。该配置只在创建Keyspace时可用,对已有的keyspace则忽略。
  • thrift.frame_size_mb:thift帧大小,如果要传送大数据,需要调高,仅在storage.backend=cassandrathift时可用
  • keyspace:存储JanusGraph的keyspace,允许多个JanusGraph保存在Cassandra集群中
 
更多关于一致性的信息参见:Cassandra thift API,但一般一致性越高,延迟越高。

15.6 Global Graph Operations

在Cassandra之上的JanusGraph支持全局点/边遍历,但需要将全部数据加载到内存,可能引起OOM。更多参见:33章,JanusGraph With TinkerPop's Hadoop-Germlin来更有效的遍历。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiyuqi/p/326f9ee3b5fbe35999cde15232033a95.html

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于JanusGraph中锁竞争的问题及优化方法。首先,我要回忆一下JanusGraph的基本架构和存储机制。JanusGraph是一个分布式图数据库,支持多种后端存储,比如Apache Cassandra或HBase。用户提到的锁竞争问题,可能涉及到事务处理中的资源争用,尤其是在高并发场景下。 根据用户提供的引用内容,特别是引用[1]中提到RocksDB的LRUCache调整shared数量来减小锁粒度,这可能JanusGraph的缓存机制有关。锁竞争通常是因为多个事务同时访问同一资源,导致等待时间增加,进而影响性能。我需要考虑JanusGraph在处理事务时如何管理锁,可能的瓶颈在哪里。 接下来,引用[4]提到JanusGraph的可扩展性依赖于底层存储技术,比如使用Cassandra可以扩展到多个数据中心。但锁竞争可能更多JanusGraph自身的锁机制相关,比如在修改图结构(schema修改)或数据写入时的锁。例如,schema锁可能在多个线程同时创建顶点标签或属性键时引发竞争。 用户的问题需要具体的解决方案,可能包括调整配置参数、优化数据模型、使用分布式锁机制或升级版本。我需要结合引用中的信息,比如引用[2]提到Mixed Index支持的限制,虽然可能锁竞争无直接关联,但版本升级可能包含锁机制的改进。 可能的优化点包括: 1. 调整锁超时时间,避免长时间阻塞。 2. 减少事务冲突,比如批量提交或异步处理。 3. 优化数据模型,比如避免热点数据。 4. 使用后端存储的分布式特性,如Cassandra的扩展能力。 5. 调整缓存参数,如引用[1]中的LRUCache共享数量,减少锁粒度。 需要确认这些方法是否适用于JanusGraph,是否有官方文档或社区实践支持。此外,可能需要分析具体的锁类型,比如行级锁表级锁,如何分散锁的竞争。 最后,生成相关问题时要围绕锁竞争、性能优化、配置调整等方面,确保问题有针对性,帮助用户进一步探索解决方案。</think>### JanusGraph锁竞争问题及优化方案 JanusGraph的锁竞争问题主要出现在高并发场景下,尤其是在事务提交、索引更新或schema操作时。以下是具体原因及优化方法: #### 1. **锁竞争根源分析** - **事务锁冲突**:多个事务同时修改同一顶点或边时,JanusGraph会通过行级锁(如后端存储为HBase/Cassandra)或内存锁机制实现隔离,但可能因高频操作同一数据导致竞争[^4]。 - **Schema锁瓶颈**:创建顶点标签、属性键等schema元素时,全局锁可能导致线程阻塞[^2]。 - **索引更新锁**:混合索引(如Elasticsearch)的异步更新若延迟过高,可能引发写操作排队[^3]。 #### 2. **优化方案** ##### **2.1 调整锁配置参数** - **锁超时时间**:通过`locks.default-timeout`调整锁等待阈值,避免长时间阻塞。 ```properties # 示例配置(单位:毫秒) locks.default-timeout=3000 ``` - **后端存储锁优化**:若使用HBase,可优化其行锁机制;若使用Cassandra,利用其轻量级事务特性分散竞争。 ##### **2.2 减小锁粒度** - **分片策略优化**:对高频访问的属性键或边标签进行分片,将数据分散到不同分区,减少单点竞争。 - **调整缓存参数**:类似RocksDB的LRUCache优化思路,JanusGraph可通过调整缓存分片数量(如`cache.tx-cache-size`)降低锁冲突概率[^1]。 ##### **2.3 异步化批量提交** - **启用批量加载模式**:使用`JanusGraphBatchImporter`工具减少事务提交次数。 - **异步索引更新**:确保混合索引配置为异步更新(`index.search.backend=elasticsearch`且`index.search.hostname`已设置),避免写操作阻塞。 ##### **2.4 数据模型优化** - **避免热点数据**:设计图模型时,避免所有线程频繁修改同一顶点(如全局计数器),改用边属性或分布式计数器。 - **预分配ID区间**:通过`ids.authority.wait-time`调整ID分配策略,减少ID获取冲突。 ##### **2.5 升级扩展架构** - **升级JanusGraph版本**:新版可能修复已知锁竞争问题(如1.0.0后优化了schema锁机制)。 - **横向扩展存储层**:通过增加Cassandra/HBase节点数,分散存储层负载,间接缓解锁竞争[^4]。 #### 3. **监控诊断** - **日志分析**:启用DEBUG级别日志(`log4j.logger.org.janusgraph=DEBUG`),定位具体锁类型及冲突位置。 - **Metrics监控**:集成Prometheus监控事务提交延迟、锁等待时间等指标。 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值