Flink与Cassandra性能分析

Flink与Cassandra性能分析

在实时计算场景中，Flink作为流处理引擎与Cassandra作为NoSQL数据库的组合已成为常见架构。本文将从实际测试角度分析两者在性能表现上的特点。

环境配置

• Flink版本: 1.16.0
• Cassandra版本: 4.1.2
• 测试数据: 100万条时间序列数据
• 硬件环境: 4核CPU, 8GB内存

性能测试方案

我们通过Flink CDC读取Cassandra数据，并进行实时处理和写回操作。主要关注以下指标：

// Flink CDC读取Cassandra配置
DataStream<RowData> source = env
  .fromSource(
    new CassandraSource<>(
      CassandraOptions.builder()
        .setHost("127.0.0.1")
        .setPort(9042)
        .setKeyspace("test_keyspace")
        .setTable("test_table")
        .build()
    ),
    WatermarkStrategy.noWatermarks(),
    "Cassandra Source"
  );

// 实时处理逻辑
DataStream<RowData> processed = source
  .keyBy(row -> row.getString(0))
  .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(5)))
  .aggregate(new CustomAggregator())
  .addSink(new CassandraSink<>(
    CassandraOptions.builder()
      .setHost("127.0.0.1")
      .setPort(9042)
      .setKeyspace("result_keyspace")
      .setTable("result_table")
      .build()
  ));

测试结果分析

在不同数据量下，我们观察到：

1. 读取性能: Flink从Cassandra读取数据时，吞吐量可达50,000条/秒
2. 写入性能: 向Cassandra写入处理结果时，写入延迟平均为15ms
3. 内存使用: Flink作业内存占用稳定在2GB左右

优化建议

• 调整Flink的并行度以匹配Cassandra集群节点数
• 使用批处理方式减少网络交互次数
• 合理设置Cassandra的压缩策略和分区键设计

通过以上测试，可以看出Flink与Cassandra组合在实时计算场景下具有良好的性能表现，但需要根据具体业务场景进行参数调优。