使用OrientDB进行扩展时的性能问题

我们正试图在分布式模式下扩展OrientDB，但却面临性能瓶颈

我们的用例

数据模型和处理方法：

我们从卡夫卡读取子图消息，并将其持久化/附加到数据库中的图中。子图消息可以包含要在图中保存/更新的多个顶点/边。这些顶点/边可能存在于数据库中，也可能不存在于数据库中，因此我们必须首先查询数据库中是否存在这些顶点/边。如果它们存在，我们必须检查是否有任何属性被更改，并且必须相应地执行更新操作<代码>顶点分为两种类型并具有大约10到15个属性，而

边

分为两种类型，仅具有

3个属性

。服务并行使用来自

16个kafka线程的子图消息

，并同时执行读取/更新/创建操作

我们正在使用
图形API
（orient Graph的蓝图实现）。目前，为了处理一个子图，我们使用池中的一个图
事务图
实例。
池
大约有250个实例
与数据库远程连接。在处理更新/创建所需的所有操作后，
事务只提交一次

性能瓶颈

目前，我们在分布式模式下运行
16个线程和
OrientDB v2.2.35
时，每分钟只能处理大约15K
子图消息

并发导致的性能损失：
在单线程上处理子图消息时，大约需要10毫秒（大约35次读取、15次更新和20次创建操作），但同时处理到20-45毫秒时，子图消息的速度会呈指数级增长

水平向上扩展orient数据库：
A.由于此错误，无法在分布式模式下运行OrientDB v3.0.3：
B.尝试使用
OrientDB 2.2.35
。但对于独立的
OrientDB和并发调用，处理子图大约需要20-45毫秒。然而，在
分布式模式下
平均需要
100-110 ms
，两个服务器节点都作为主节点运行。虽然由于
writekrom
设置为
多数
，这可能需要更多的时间，但是有什么办法可以在一定程度上减少它

慢速边缘创建：
我们注意到，使用Graph API创建边是一项繁重的操作，因为它需要引用两个顶点，因此需要读取这些顶点，以便在活动事务中获取引用

我们迄今为止尝试过的事情：

调整图形API

查找顶点和边的
索引
声明
massive insertion intent
在写操作上有所改进，但在读操作上性能有所提高，因为它禁用了本地缓存
使用定义良好的
模式

关闭数据验证

：无明显改善

禁用

客户端级缓存

虽然可以减少JVM消耗，但对性能很重要

禁用

事务日志

：没有明显的改进

优化分布式数据库群集：

使用

主副本

型号没有明显的改进

负载平衡

：由于对数据库的并发调用和负载平衡策略设置为

循环

，导致大量并发修改异常，从而导致重试次数增加

开箱即用

sharding

box进行探索，但由于其无法维护唯一索引的局限性，在我们的用例中无法使用它

向上插入以创建边

我们尝试使用带边缘的upsert，但它似乎已损坏，此时需要修复。( ).

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您正在运行的实际查询是什么？