总结：每秒上百万次的跨数据中心写操作，Uber是如何使用Cassandra处理的？

内容简介：总结：每秒上百万次的跨数据中心写操作，Uber是如何使用Cassandra处理的？

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要点总结：

1. Cassandra运行在Mesos容器之中。使用Mesos在读写延迟上面的影响约在5~10%
   1. 写延迟：在裸服务器上平均是0.43ms，而Mesos上是0.48ms。
   2. 读延迟：在裸服务器上平均是0.38ms，而在Mesos上是0.44ms。
   3. 使用Mesos的好处是，可以面向数据中心的资源编程，控制上要灵活很多
2. 一共2个数据中心，东西海岸各一个，每个300台机器
   1. 里面又细分了20个小的集群，这样资源互不干扰
   2. 每个节点分配：2TB 128G内存，其中Cassandra占用32G （笔者注：默认的25%比例）
   3. 跟滴滴合并之后，在中国的数据中心就关闭了
3. Mesosphere + Uber + Cassandra = Dcos-Cassandra-Service
   1. 一个自动化服务，可以很容易在Mesosphere的数据中心及操作系统上自动化部署服务
   2. https://github.com/mesosphere/dcos-cassandra-service
   3. 架构如下：
      

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