Cassandra一致性模型：对Cassandra的Tunable Consistency有深入了解吗？...Cassandra通过Tunable Consistency提供了一种灵活的一致性保证机制。...例如，设置LOCAL_QUORUM意味着读写操作在本地数据中心的大多数副本上完成即可返回，牺牲部分一致性换取更高的性能和可用性。...# 以LOCAL_QUORUM一致性级别写入数据session.execute( "INSERT INTO users (user_id, name) VALUES (?, ?)"..., (2, 'Bob'), consistency_level=ConsistencyLevel.LOCAL_QUORUM)# 以LOCAL_QUORUM一致性级别读取数据result =
直接运行Cassandra，与在容器中由Mesos管理着运行Cassandra，其开销相差只有5-10%。 性能十分优秀：读取延迟（13毫秒）和写入延迟（25毫秒）都很低。...最大的两个集群拥有每秒过100万的写入&约10万读取能力。 这些集群中有一台存储着位置信息——每隔30秒由司机和乘客的客户端发出的位置信息。 读取延迟平均为13毫秒，写入延迟为25毫秒。...大多使用LOCAL_QUORUM的一致性级别，也就是高度的一致性。 ➤Mesos后台工具 Mesos不考虑机器的CPU、内存和存储。 在编程时，我们面对着不是单独一台机器，而是一个资源池。...➤Apache Cassandra后台程序 Cassandra十分适合Uber的用例。 可水平扩展：添加新的节点，便可线性地扩展读取和写入吞吐量。 高可用性：针对可调整的一致性级别，系统具有容错性。...裸机代表着Cassandra不运行在容器中。 读取延迟，几乎没有任何区别：5-10%的开销 在裸机中，平均为0.38毫秒，而在Mesos中是0.44毫秒。
前言 Cassandra 是一款开源分布式数据库软件，可以提供高容错，高性能，高可用，高弹性，可线性扩展的特性 在 CAP 理论中，它很好地实践了 AP 牺牲了 C, 它是一个最终一致性数据库 Cqlsh...是 Cassandra 的客户端 下面分享一下 Cqlsh 的简单使用方法 参考 Cassandra Tools Tip: 当前版本 Cassandra 3.11.1 和 cqlsh 5.0.1 --...9042 号端口 常用命令 CONSISTENCY 获取或设定一致性级别 cqlsh> CONSISTENCY Current consistency level is ONE. cqlsh> 有以下几种级别...ANY ONE TWO THREE QUORUM ALL LOCAL_QUORUM LOCAL_ONE SERIAL LOCAL_SERIAL SERIAL CONSISTENCY 获取或设定串行一致性级别...SERIAL CONSISTENCY Current serial consistency level is SERIAL. cqlsh> 有以下几种级别 SERIAL LOCAL_SERIAL 此串行一致性级别主要用于更新操作
公众号importsource在之前发布了《更新一致性》的内容，本文我们来讨论一致性中的读取一致性。 5.2....ReadConsistency 读取一致性 接前面《更新一致性》 现在我们的数据库已经支持了更新一致性。...像这种读取不一致的情况，我们叫做“复制一致性”（replication consistency）：从不同的副本中读取相同的数据获得相同的值。...在拥有“最终一致性”的系统中，可以提供一种“会话一致性”（session consistency）：就是在用户会话内保证“读取我刚才的写入一致性”（read-your-writes consistency...使用“黏性会话”和“主从复制”来保证“会话一致性”时，如果想把读取操作指派给从节点来改善读取性能，同时仍然想将写入操作指派给主节点的话，就比较难办了。
单集群选项更简单而且容易管理——即便数据中心之间的RTT可能是一个问题，这是因为XMPP、RabbitMQ、Cassandra等多种流量都将通过controller（当前并不支持多数据中心的本地支持）...由于Tungsten Fabric中的Zookeeper / Cassandra当前使用Quorum一致性等级，因此当主站点关闭时，第二个站点将无法继续工作（Read和Write访问权限均不可用）。...·https://github.com/Juniper/contrail-controller/blob/master/src/config/common/vnc_cassandra.py#L659 (...svc-monitor, device-manager) ·https://github.com/Juniper/contrail-common/blob/master/config-client-mgr/config_cassandra_client.cc...#L458 (使用control, dns) 解决此问题的一种可能选项是，将一致性级别更改为ONE / TWO / THREE，或者LOCAL_ONE / LOCAL_QUORUM，尽管它需要重写源代码
由于Cassandra的写入效率非常高，因此Cassandra非常适合频繁写入操作的工作。 根据CAP定理，团队更倾向于最终的一致性。Cassandra支持通过调整一致性进行权衡。...缓存层 虽说Cassandra在观看记录数据写入方面表现很好，但仍有必要改进读取延迟。...每次写入Cassandra都会发生额外的缓存查找，并在缓存命中时将新数据与现有值合并。 读取观看记录首先由缓存提供服务。在高速缓存未命中时，再从Cassandra读取条目，压缩并插入高速缓存。...只读修复和全列修复频繁进行保证数据的一致性。由于对CompressedVH的更新很少，因此手动和不频繁的全面压缩足以减少SSTables的数量。在不频繁更新期间检查数据的一致性。...这些块存储在不同的Cassandra节点上。即使对于非常大的观看记录数据，对这些块的并行读取和写入也最多只能达到读取和写入延迟上限。
使用Docker运行也很简单，拉取官方镜像： 1 docker pull cassandra 启动一个Cassandra实例： 1 docker run --name cassandra-container...-d cassandra 通过环境变量可以自定义配置，比如设置集群名称或种子节点： 1 docker run --name cassandra-container -d -e CASSANDRA_CLUSTER_NAME...在分布式环境下，它会自动分片存储数据，通过一致性哈希算法实现负载均衡。Cassandra的写入路径也非常有意思，是基于Memtable和SSTable的设计，写入时是顺序操作，延迟非常低。...Cassandra支持多种一致性级别，比如ONE、QUORUM和ALL，可以根据业务需求调整读取和写入的一致性保障。...这种灵活性让它在很多场景下都很适用，比如需要高写入性能的日志系统，也可以用来做强一致性要求的任务。 还研究了一下如何在Spring Boot项目中集成Cassandra。
1 源码解析 直接使用 Spring Data Cassandra 操作时，实际依赖 Cassandra driver 内部的配置文件，目录： .m2\repository\com\datastax\oss...常见搭配是 R（读）和 W（写）的一致性都是 LOCAL_QURAM，这样可以保证能及时读到写入的数据；而假设在这种情况下，读写都用 LOCAL_ONE，则可能发生这样的情况：用户写入一个节点 A 就返回...，但用户 B 立马读的节点是 C，由于是LOCAL_ONE 一致性，则读完 C 就可立马返回。...此时，就会出现数据读取可能落空case。 为何Cassandra driver 默认使用 LOCAL_ONE？其实是最合适的，因为只有一台机器，读写都只能命中一台。...loaderBuilder .withString(REQUEST_CONSISTENCY, ConsistencyLevel.LOCAL_QUORUM.name()) } 将一致性级别从
作为一个通用的系统集成工具也必须具备大数据存储和读取能力。...与传统的关系数据库对比，cassandra从数据存储结构、读取方式等可以说是皆然不同的。...最重要的是CQL用SQL的呈现方式来描述cassandra底层数据的存储方式，让熟悉了关系数据库SQL编程人员能够容易开始使用cassandra。...cassandra数据库用户，所以还是决定提供一种CQL脚本运算环境，也就是说Cassandra-Engine接受CQL脚本然后运算得出结果。...% "cassandra-driver-core" % "3.4.0", "com.datastax.cassandra" % "cassandra-driver-extras" % "3.4.0
所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题，因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的，所以只能在一致性和可用性之间做选择，而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性，所以我们只能牺牲一致性了...但是根据 BASE 理论，我们其实可以通过牺牲强一致性获得可用性。 Cassandra 提供了可调节的一致性，允许我们选定需要的一致性水平与可用性水平，在二者间找到平衡点。...客户端每次操作还必须设置一个一致性级别（consistency level）参数，这个参数决定了多少个副本写入成功才可以认定写操作是成功的，或者读取过程中读到多少个副本正确就可以认定是读成功的。...这里 Cassandra 把决定一致性程度的权利留给了客户自己。...而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话，即使有节点宕机了，仍然可以写成功。 总体来说，Cassandra 更倾向于 CP，虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP；但是不推荐你这么设置。
1.3 最终一致性 分布式存储系统都要面临CAP定律问题，任何一个分布式存储系统不可能同时满足一致性(consistency)，可用性(availability)和分区容错性(partition tolerance...Cassandra是优先保证AP，即可用性和分区容错性。 ? Cassandra为写操作和读操作提供了不同级别的一致性选择，用户可以根据具体的应用场景来选择不同的一致性级别。...1.4 高效写操作 写入操作非常高效，这对于实时数据非常大的应用场景，Cassandra的这一特性无疑极具优势。 数据读取方面则要视情况而定： 如果是单个读取即指定了键值，会很快的返回查询结果。...数据模型的时候，要求对数据的读取需求进可能的清晰，然后利用反范式的设计方式来实现快速的读取，原则就是以空间来换取时间。...3.1 整体架构 image.png 利用spark-cassandra-connector连接Cassandra，读取存储在Cassandra中的数据，然后就可以使用Spark RDD中的支持API
复制集(高可用)raft一致性协议 复制集架构模式还并不是一种分布式存储，只是实现了高可用，replicate set 与 master-slave还是不一样的 ?...Cassandra 一致性hash来分partition ? 分片的原则就是 1. 数据尽可能的在节点中均匀分布,数据的balance 2....但是LSM之所以能够作为大规模数据存储系统在于读性能可以通过其他方式来提高，比如读取性能更多的依赖于内存/缓存命中率而不是磁盘读取。...node上读取，如果不可达，则从primary node读取。...- nearest: 从最近的节点读取，在多个datacenter 可能会比较有用 > 从secondary节点读取的数据有可能是过时的数据 cassandra 应用端发起的 ?
核心组件和技术 接下来，我们会讨论构建键值存储的核心组件和技术： • 数据分区 • 数据复制 • 一致性 • 不一致时的解决方案 • 故障处理 • 系统架构图 • 数据写入和读取流程 数据分区...W = 写一致性级别，表示一个写入操作，需要等待几个节点的写入后才算成功。 R = 读一致性级别，表示读取一个数据时，需要同时读取几个副本数，然后取最新的数据。...一致性模型 一致性模型是设计键值存储要考虑的另外一个重要因素，一致性模型定义了数据一致性的程度。 • 强一致性： 任何一个读取操作都会返回一个最新的数据。...而 Dynamo 和 Cassandra 都采用了最终一致性，这也是键值存储推荐使用的一致性模型，当数据不一致时，客户端读取多个副本的数据，进行协调并返回数据。...• 所有节点映射到了一致性哈希环上。 • 数据在多个节点上进行复制。 写入流程 下图展示了数据写入到存储节点的过程，主要基于 Cassandra 的架构设计。 1.
但是Zookeeper 允许客户端从从节点读取数据，因此如果客户端在读取过程中连接了不同的节点，则顺序一致性就得不到保证了，基于这个原理也就能理解kafka能保障同一分区中数据一致性。...最终一致性的保障方式有异步复制、消息队列、分布式事务（raft、paxos）；当用户从异步从库读取时，如果此异步从库落后，他可能会看到过时的信息。...业界比较推崇是最终一致性级别，那实现最终一致性的具体方式是什么呢? 《分布式协议与算法实战》open in new window 中是这样介绍：读时修复 : 在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。...比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点 的副本数据不一致，系统就自动修复数据。...比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败 就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。
因为只有最近的数据是维护在内存中的，因此在很多情况下，检索观看历史记录时需要同时读取内存表和SSTable。这对于读取延迟具有负面影响。...一旦缓存没有命中，再从Cassandra读取条目，压缩后插入到缓存中。 在添加了缓存层后，多年来Cassandra单表存储方法一直工作很好。...在Cassandra集群上,基于CustomerId的分区提供了很好的扩展。到2012年，查看历史记录的Cassandra集群成为了Netflix的最大专用Cassandra集群之一。...读操作流 为有效地利用新设计的优点，团队更新了观看历史API，提供了读取近期数据和读取全部数据的选项。 读取近期观看历史：在大多数情况下，近期观看历史仅需从LiveVH读取。...新打包的数据在写入后会给出一个版本，用于读操作检查数据的一致性。只有验证了新版本的一致性后，才会删除旧版本的打包数据。
如上图，NoSQL 必须要在一致性、可用性与分区容错性之间做出取舍，目前而言，几乎所有的 NoSQL 都是在保有分区容错性的基础上选择一致性或可用性，例如 HBase 就是牺牲了部分可用性换取了完全的一致性...，与 HBase 类似的 Cassandra 则是牺牲了强一致性换来了可用性的保证。...主要特点： 高性能 纯内存访问（非数据同步无需读取磁盘） 单线程 非阻塞多路IO复用 2、HBase： HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库，是 Google Bigtable 的开源实现...主要特点： 随机读写访问 分布式、面向列 强一致性 底层数据存储在 HDFS 之上 3、Cassandra： Cassandra 是一个分布式、无中心、弹性可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Amazon...Cassandra 为优异的写吞吐做了特别优化，因此通常应用在写大于读的场景。
在 Cassandra 中，读取比写入更昂贵。写入会附加到提交日志并写入称为内存表的内存结构，最终刷新到磁盘。...由于我们以仲裁一致性级别执行读取和写入，因此对服务热分区的节点的所有查询都会遭受延迟增加，从而导致更广泛的最终用户影响。 集群维护任务也经常造成麻烦。...他们很容易在压缩方面落后，Cassandra 会压缩磁盘上的 SSTable 以提高读取性能。不仅的读取成本更高，而且当节点试图压缩时，还会看到级联延迟。...2.3.4 Tunable Consistency（可调一致性） ScyllaDB 中的一致性是可调的——用户可以允许他们的事务具有不同程度的一致性。...然而，实际上，许多数据库读取获取的数据要少得多。这会导致 Linux 缓存的读取放大和低效率。相比之下，ScyllaDB 在读取过程中完全绕过 Linux 缓存，并利用其自己的高效基于行的缓存。
我们可以协调用户详细信息和电影详细信息的一致性。存储此类大数据的最佳选择是Cassandra。 当用户打开应用程序时， 我们要显示用户所在城市的正在运行的电影列表。...因此，我们可以将所有电影和剧院的详细信息存储在Cassandra中。Cassandra中的读取操作消耗大量的性能。读取必须通过内存和磁盘中的多个缓存来通过磁盘上的n个SSTable。...因此，我们应尽量避免从Cassandra中读取内容。 而对于ElasticSearch，写操作的成本很高，因为每次我们在ElasticSearch中插入文档时，我们都在对该文档建立索引。...在有可选项的情况下，我们不能在一致性上做出妥协，并且我们不希望多个用户在同一剧院预订相同的座位。因此，即使以可用性为代价，我们也需要一个高度一致的关系数据库。...我们可以启用将Rows_per_partition缓存设置为1（每个分区最多可以容纳1个电影2）电影表的ROW缓存，因为在电影表上的读取数将比写入数多90％。
因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。 分布式一致性的 3 种级别： 强一致性 ：系统写入了什么，读出来的就是什么。...弱一致性 ：不一定可以读取到最新写入的值，也不保证多少时间之后读取到的数据是最新的，只是会尽量保证某个时刻达到数据一致的状态。...最终一致性怎么保证呢？ 读时修复 : 在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。...比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点 的副本数据不一致，系统就自动修复数据。...比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败 就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。
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