使用 Cassandra 已经有一段时间了,但是平时使用的都是公司内部封装好的接口,对 Cassandra 的特性并不会暴露太多, 现在在这里总结一下.

ACID

• 原子性(Atomic)

  • 执行一个语句时,事务中的每个更新都必须成功才能称为成功

• 一致性(Consistent)

  • 数据必须从一个正确的状态转移到另一个正确的状态

• 隔离性(Isolated)

  • 并发执行的事务不应该彼此依赖

• 持久性(Durable)

  • 一旦一个事务成功完成,变更就不再丢失

CAP 理论

• 一致性(Consistent)

  • 对于所有的数据库客户端使用同样的查询都可以得到同样的结果, 即使是有并发更新的时候也是如此

• 可用性(Availability)

  • 所有的数据库客户端总是可以读写数据

• 分区耐受性(Partition Tolerance)

  • 数据库可以分散到多台机器上,即使发生网络故障,被分成多个分区, 依然可以提供服务 CAP 理论:对于任意给定的系统,只能强化这三个特性中的两个.

• CA

  • 主要支持一致性和可用性,很可能使用了两阶段提交的分布式事务,如果网络发生分裂,那么系统可能停止响应
  • 关系型数据库,MySQL,Postgres

• CP

  • 主要支持一致性和分区耐受性,通过设置数据分片来提升可扩展性,数据将保持一致性,但是如果有节点发生故障,仍有部分数据不可用
  • MongoDB,HBase,Redis

• AP

  • 主要支持可用性和分区耐受性,系统可能返回不太精确的数据,但是系统将始终可用,即使网络发生分区的时候也是如此
  • 亚马逊 Dynamo 的衍生品,Cassandra

BASE 模型

• Basically Available: 基本可用,允许分区失败
• Soft state: 软状态,接收一段时间的状态不同步
• Eventually consistent: 最终一致,保证最终数据的状态是一致的

Cassandra 与 RDB 的对比

• Cassandra 没有引用完整性,因而没有 join 的概念和联级删除的概念
• 无法自由地对列进行搜索(SQL 中的 where 语句)
• RDB 先对数据进行建模,然后写查询方法;Cassandra 应先定义好查询,然后围绕查询来组织数据
• Cassandra 中没有 update 查询
• 不支持服务端事务,必须手工回滚

Cassandra 的数据模型

• 集群(cluster): Cassandra 数据库系统是由多个节点组成的一个集群,有时也叫做环(ring)

• keyspace :集群是 keyspace 的容器,里面通常只有一个 keyspace

  • 可以针对 keyspace 设置的基本属性有一下几个
  • 副本因子(Replication factor): 每行数据会被复制到多少个节点上
  • 副本放置策略(Replica placement strategy): 副本如何放置到环上
  • 列族

• 列族(column family): 容纳一组有序行的容器,每行都包含一组有序的列

  • cassandra 定义了列族但是没定义列,可以随意在任意列族中添加任意的列
  • 列族有两个属性: 名称和比较器
  • 向列族中写数据的时候，需要指定行键值(row key),类似于关系型数据库中的主键

• 列(column): Cassandra 数据模型中最基本的数据结构单元

  • 列由名称,值和时间戳组成的三元组,行没有时间戳,每个单独的列才有时间戳
  • Cassandra 中不需要预先定义列,所有列的名字都是由客户端提供的
  • 列的排序,Cassandra 返回给客户端的结果可以指定列的名字如何进行比较和排序

一致性级别

• 读一致性级别

  • ONE, 当一个节点响应查询时,立刻返回该响应的值.同时创建一个后台线程,检查这个记录的其他副本, 如果哪个副本已经过期了,接下来就会进行读时修复,以确保所有的副本都拥有最新的值
  • QUORUM, 查询所有节点,当大部分副本((副本因子/2)+1)返回的时候,把时间戳最新的值返回, 之后在后台进行必要的读修复
  • ALL, 查询所有节点,等待所有节点响应,并把时间戳最新的记录返回给客户端,之后进行必要的读修复. 如果有任何节点没有响应(响应超时时间由 rpctimeoutin_ms 决定,默认是 10 秒),读操作都会失败

• 写一致性级别

  • ZERO 在写数据被记录之前的返回,写操作将会在后台线程中异步完成,无法确保一定成功
  • ANY 保证数据至少已经写到一个节点上了,提示(hint)也被看做是一个成功的写入
  • ONE 保证在返回时,数据至少已经写入到一个节点的 commit log 和 memtable 中了
  • QUORUM 保证多数副本((副本因子/2)+1)已经接收到数据
  • ALL 保证在返回时副本因子指定数量的节点都接收到了数据.如果某个副本对写操作无响应,则写操作会失败

Cassandra 的架构

• system keyspace

  • 名字为 system 的内部 keyspace,无法手工修改
  • 存储关于集群的原数据

• 对等结构

  • Cassandra 没有主节点的概念,所有节点的地位都彼此相同
  • 任意节点掉线只会影响系统的整体吞吐能力,不会中断服务
  • 如果使用了合理的副本复制策略,故障节点上的所有数据仍然可以被读写

• gossip 与故障检测

  • Cassandra 使用了 gossip(流言)协议在进行环内通信,这样每个节点都会有其他节点的状态信息

• 逆熵与读修复

  • 逆熵(anti-entropy)是 Cassandra 的副本同步机制,用于保障不同节点上的数据都更新到最新的版本
  • 读取数据时,基于用户指定的一致性级别,一定数量的节点会被读取,在没有达到客户端指定的一致性级别前, 读操作是阻塞的.如果 Cassandra 检测到某些响应节点持有的是过时的数据,在数据返回之后,Cassandra 会在后台进行一个读修复的过程,用于更新过时的数据

• 墓碑

  • 当你执行一个删除操作时,数据并不会被立刻删除,而会进行一个更新操作,在相应的值上面放一个墓碑
  • 当执行压紧时,比墓碑更老的内容都会被清除,墓碑本身不会删除
  • 垃圾回收时延,默认是 10 天.一旦墓碑的寿命超过这个时间,墓碑将会被删除. 设计这个时延的目的是留下足够长的时间以便于回复数据,如果一个节点的宕机时间超过这个时间点,那么应该被替换掉