批量导入配置项

storage.batch-loading =true

• 导入的数据必须具有一致性并且和已存在的数据必须具有一致性。（比如：name数据是具有唯一索引（a unique composite index），那么导入的数据在name属性上上和已有的数据不能重复）

• 下面是优化配置，优化的目的，就是减少批量导入时间。

ID 分配优化

ID Block Size

ids.block-size

• 配置项，JanusGraph实例通过id池管理对象从id blocks中获取ids值为新加入的vertex、edge分配唯一id，为了保证库唯一性，所以获取id block（id块）是昂贵的（因为存在多个实例竞争），所以增加block-size可以减少获取block的次数，但是值过大会导致多余的id被浪费掉。
• 一般情况下事务的负载，ids.block-size的默认值是满足要求的。但是对于批量导入时，需要调节值为每个JanusGraph实例需要添加节点和边数的10倍。
• 该配置项在集群中所有实例上值必须唯一。

ID Acquisition Process

1) ids.authority.wait-time

• 配置毫秒：id池管理器允许id block获取程序最大允许等待时间，时间到还未获取到就失败。建议值设置为存储后端第95%时读写时间之和。
• 该配置在集群上要设置统一值。

2) ids.renew-timeout

• 在失败获取id block后，id池管理程序等待多少毫秒后再次发起一个新的尝试。尽可能大。

读写优化

Buffer Size

storage.buffer-size  缓存大小

• JanusGraph会缓存写操作，然后批量发送到后端执行。这样可以减少请求次数，从而避免短时间内执行服务器写请求过多导致的失败。
• 如果缓存设置太大，会增加写延迟因此会增加执行失败的可能性。
• 建议：谨慎设置该值。

Read and Write Robustness

• 如果存储后端的写或读操作失败后（storage.buffer-size 太大会增加失败的可能性），将会重试多少次才会放弃。

storage.read-attempts   读尝试的次数
storage.write-attempts  写尝试次数
storage.attempt-wait  ：两次尝试之间的时间间隔，在批量导入情况下，此值可以设置大一些

策略

Parallelizing the Load

• 如果存储后端可以可承受足够的请求，那么可以在多个机器上并行批量导入，可以减少导入时间。
• Chapter 35, JanusGraph with TinkerPop’s Hadoop-Gremlin 通过MapReduce批量导入数据。
• 如果不使用Hadoop，则可以将大图拆分成小图并行导入。
• 如果图不可以被拆分，那么可以将顶点和边分开并行导入。（具体看文档）