Om je tracing en prestatie-analyse van Cassandra te verbeteren, volg je deze aanbevelingen: 1. Verhoog de sampling rate tijdelijk: Tijdens piekuren kan een hogere sampling rate (bijvoorbeeld 20-50%) je meer gedetailleerde inzichten geven in problematische queries zonder de database te veel te belasten. 2. Focus op batchverwerking: Traceer specifiek batch-queries en identificeer of bepaalde batchgrootte, frequentie of patronen leiden tot vertragingen. Analyseer de tracegegevens om te zien welke onderdelen de bottleneck vormen. 3. Gebruik gedetailleerde tracing en logs: Zorg dat tracing volledig is ingeschakeld voor kritieke queries en dat je logs en trace-data goed kunt analyseren met tools zoals Cassandra’s ingebouwde tracing dashboard of externe tools. 4. Analyseer tracegegevens op knelpunten: Zoek in trace-uitvoer naar vertragingen in specifieke fasen zoals reads, writes, compactions of coördinatie. Identificeer langlopende query’s, hotspots of veelvuldige retries. 5. Optimaliseer batchverwerking: - Beperk de grootte van batches om te voorkomen dat één batch te veel resources gebruikt. - Minimaliseer het gebruik van grote batches tenzij echt noodzakelijk. - Verdeel grote batches in kleinere, meer beheersbare eenheden. 6. Monitor resourcegebruik: Combineer tracegegevens met monitoring van CPU, geheugen, I/O en netwerk. Dit helpt om te bepalen of hardware of configuratie de bottleneck is. 7. Pas query- en schema-optimalisaties toe: - Gebruik juiste partitionerings- en clustering-sleutels om hotspots te voorkomen. - Vermijd onnodige of complexe query’s in batches. 8. Test en iteratief verbeteren: Voer na optimalisaties opnieuw tracing uit en vergelijk de resultaten. Pas je aanpak aan op basis van de nieuwe inzichten. Door gerichte tracing en analyse van batch- en querypatronen krijg je inzicht in de precieze oorzaken van vertragingen, zodat je gerichte verbeteringen kunt doorvoeren.

Hier zijn concrete aanbevelingen om je Cassandra tracing en prestatie-analyse te verbeteren: ## Tracing Optimalisatie **1. Dynamische Sampling Rate** - Verlaag de sampling rate naar 1% tijdens normale uren - Verhoog naar 10-25% specifiek voor batch queries tijdens piekuren - Gebruik conditional tracing: `TRACING ON` alleen voor probleemqueries **2. Gefocuste Tracing** ```cql TRACING ON; -- Voer je batch query uit TRACING OFF; ``` **3. Gebruik nodetool voor gedetailleerde tracing** ```bash nodetool settraceprobability 0.01 # 1% standaard nodetool gettraceprobability # Controleer huidige rate ``` ## Prestatie-Analyse Stappen **1. Trace Resultaten Analyseren** - Identificeer queries met hoogste latency in trace logs - Let op: `threads`, `sstable_count`, `coordinator_latency` - Zoek naar veelvuldige `READ` of `MUTATION` operations **2. Batch Query Optimalisatie** - Split grote batches (> 5-20 queries) in kleinere batches - Vermijd batches over multiple partitions - Gebruik UNLOGGED batches alleen voor single-partition writes **3. Specifieke Knopunten Oplossen** **Hoge Read Latency:** ```cql -- Voeg tracing toe aan langzame queries TRACING ON; SELECT * FROM tabel WHERE partition_key = ?; ``` **Write Performance:** - Check `batch_size` in traces - Optimaliseer client-side buffering - Overweeg async writes **4. Monitoring Tools** - Gebruik `nodetool tablestats` voor tabel-level metrics - Implementeer `nodetool cfhistograms` voor gedetailleerde latency analyse - Stel alerts in voor hoge `PendingTasks` in `nodetool tpstats` **5. Praktische Actiepunten** 1. **Identificeer Top 5 langzaamste queries** via tracing 2. **Analyseer partition access patterns** in trace results 3. **Implementeer query timeouts** op client side 4. **Review data model** voor hotspots tijdens piekuren 5. **Monitor GC pressure** parallel met query tracing **6. Geavanceerde Tracing** ```bash # Analyseer trace files nodetool -h localhost -p 7199 gettraces ``` Focus eerst op het identificeren van de specifieke batch queries die tijdens piekuren vertragen, en pas dan gerichte optimalisaties toe op basis van de trace resultaten.