面试题答案
一键面试确保数据一致性与兼顾读写性能的策略和机制
- 数据复制策略调整
- 策略：在扩容后，重新评估并可能调整数据的复制因子。例如，根据新的节点数量和系统的可靠性需求，适当增加或减少复制因子。增加复制因子可以提高数据的可用性和一致性，但会占用更多的存储空间；减少复制因子则相反。
- 不同读写场景应用：
- 读场景：较高的复制因子意味着有更多的数据副本可供读取，可通过配置合适的读取一致性级别（如LOCAL_QUORUM），从多个副本中读取数据，从而提高读操作的一致性和可靠性。
- 写场景：当写入数据时，较高的复制因子要求更多的节点确认写入，虽然能保证强一致性，但可能会降低写性能。此时可根据业务需求，选择合适的写入一致性级别（如ONE、TWO等），在一致性和性能间取得平衡。
- 哈希分区重新均衡
- 策略：扩容后重新进行哈希分区，确保数据均匀分布在新的节点集合上。可以使用一致性哈希算法，它能够在增加或减少节点时，尽量减少数据的迁移量，保持数据的均衡分布。
- 不同读写场景应用：
- 读场景：数据均匀分布使得读请求能够均匀地分摊到各个节点，避免热点数据问题，提高整体读性能。例如，当进行范围查询时，各个节点可以并行处理自己负责的分区数据，加快查询速度。
- 写场景：均匀分布同样能防止某个节点成为写操作的瓶颈。新写入的数据会被均匀分配到不同节点，减少单个节点的写入压力，提升写性能。
- 后台数据修复机制
- 策略：设置后台的数据修复任务，定期检查数据副本之间的一致性。Cassandra提供了诸如Anti - Entropy协议来进行数据修复。它会比较不同副本之间的数据，并自动修复发现的差异。
- 不同读写场景应用：
- 读场景：在后台数据修复过程中，读操作不会受到太大影响。因为修复任务通常是在系统负载较低时运行，并且采用异步方式，读请求仍然可以从正常的副本中获取数据。但如果修复过程中发现某个副本数据损坏，读操作可能会尝试从其他副本读取，以保证数据一致性。
- 写场景：写操作也不会因后台修复而被阻塞。然而，当修复任务与写操作同时针对某个数据分区时，可能会有短暂的资源竞争。此时系统会通过调度机制，优先保证写操作的性能，将修复任务的优先级适当降低。
- 读写负载均衡
- 策略：引入负载均衡器，监控各个节点的负载情况，将读写请求合理分配到负载较轻的节点上。可以基于节点的CPU使用率、内存使用率、I/O负载等指标进行动态负载均衡。
- 不同读写场景应用：
- 读场景：负载均衡器根据节点的实时负载，将读请求导向负载较低的节点，避免读请求集中在少数节点上，从而提高读性能。例如，当某个节点由于大量读请求导致CPU使用率过高时，负载均衡器会将后续读请求分配到其他负载正常的节点。
- 写场景：同样，对于写请求，负载均衡器将其均匀分配到不同节点，防止单个节点因大量写操作而性能下降。特别是在扩容后，新加入的节点可以通过负载均衡器接收部分写请求，充分利用其资源。
- 缓存机制优化
- 策略：在扩容后，重新评估和优化缓存策略。可以采用分布式缓存（如Redis），将经常读取的数据缓存起来，减少对Cassandra的直接读请求。同时，设置合理的缓存过期时间和更新策略，确保缓存数据与Cassandra中的数据保持一致。
- 不同读写场景应用：
- 读场景：读请求首先查询缓存，如果缓存命中，则直接返回数据，大大提高读性能。只有当缓存未命中时，才会查询Cassandra，并将查询结果更新到缓存中。
- 写场景：当数据发生变化时，及时更新缓存数据。可以采用先更新Cassandra，再更新缓存的策略，或者使用缓存失效机制，当数据在Cassandra中更新后，使对应的缓存数据失效，下次读请求时重新从Cassandra加载数据并更新缓存。