【翻译自https://druid.apache.org/docs/latest/operations/basic-cluster-tuning.html】
本文档提供Druid部署调优基础指南，涉及相关属性配置以及集群架构设想。
请注意，本文档提供一般性的指导原则和经验法则：对于集群调优来说，这些法则并不是绝对的，通用的，而且并没有完全覆盖到Druid属性调优的所有部分。
如果对于特定的case有疑问或者本文未尽事宜，请详询https://druid.apache.org/community/。
Historical（历史节点）
Heap sizing（堆大小）
Historical节点中堆使用主要集中在：
来自于segments中未合并的查询结果
用于lookups的存储地图
通常情况下，调整Historical堆大小的经验规则：（0.5GB * CPU核数），上限约为24GB。这个公式并不是一个硬性标准，仅供参考。
如果堆太大，则可能会导致GC时间过长，因此要设置一个24G左右的上限。
如果在Historical节点上启动了缓存，则缓存存储在堆中，大小由druid.cache.sizeInBytes决定。
Historical节点上的堆耗尽，说明配置错误或者所用的方式导致集群过载
Lookups
目前处于试验阶段，暂不说明
Processing Threads and Buffers（线程和缓冲）
关于 Historicals:
druid.processing.numThreads（用于并行处理segment的线程数）：通常设置为（number of cores -1），值设置的小不能充分利用cpu，超过核心数会导致不必要的cpu争用
druid.processing.buffer.sizeBytes：可设置500M
druid.processing.numMergeBuffers（用于合并查询结果的直接内存缓冲区数）：numMergeBuffers:numThreads = 1:4，通常是一个合理的选择
Direct Memory Sizing（直接内存大小）
当历史节点处理查询请求时，它需要读取segments，此时，需要一些直接内存空间。
预估直接内存使用量的公式：
(druid.processing.numThreads + druid.processing.numMergeBuffers + 1) * druid.processing.buffer.sizeBytes
Connection pool sizing（连接池大小）
对于历史节点，druid.server.http.numThreads 应设置为略高于druid.broker.http.numConnections 数量和（集群中所有broker节点相加）
可以从每个历史节点接收50个查询和10个非查询开始对集群连接池进行调优
Segment Cache Size（缓存大小）
druid.server.maxSize：Coordinator节点能够分配给一个Historical节点 segment 总的数据大小
druid.segmentCache.locations：segment 存储所在历史节点的位置，这些位置所在磁盘的大小应该大于等于druid.server.maxSize
历史节点利用可用的系统内存（没有被jvm以及堆/直接内存缓冲区使用的内存）将segment文件映射到内存中，当查询到来时，不在内存中的segment将会被从磁盘分页（从磁盘移动到内存）
因此，druid.server.maxSize的设置应该使历史节点不分配过量的segment。随着 （free system memory/druid.server.maxSize）值的增加，内存中可以保留更多的segment，提供更好的查询性能。
Number of Historicals（历史节点的数量）
所需历史节点的数量依赖于数据量的大小。为了获取良好的性能，将需要足够的历史节点，以致于每个历史节点有一个好的比率（free system memory/ druid.server.maxSize）,如上述 segment cache size部分描述的那样。
在对使用场景有足够的容错情况下，拥有较少的大型服务器通常比拥有较多的小型服务器要好。
SSD storage（SSD存储）
我们建议历史节点采用SSD存储，因为该节点处理存储在磁盘上的segment数据。
Total memory usage(总的内存使用)
根据如下指导来预估历史节点总的内存使用量：
Heap（堆）：（0.5GB * number of CPU cores） + (2 * total size of lookup maps) + druid.cache.sizeInBytes
Direct Memory（直接内存）：（druid.processing.numThreads + druid.processing.numMergeBuffers +1） * druid.processing.buffer.sizeBytes
历史节点将会使用任意可用的系统内存（jvm、堆/直接内存缓冲区以及系统上其他进程未使用到的内存）来对磁盘上的segments进行内存映射。为了获取更好的查询性能，需要确保一个合适的比率（free system memory/ druid.server.maxSize）,这样就可以在内存中保留更大比例的segments。
续接 Druid调优指南（二）