面试题答案
一键面试1. ONE
- 特点：只需要集群中的一个副本成功写入，写操作就被认为成功。这是最快的写一致性级别，但数据一致性保障相对较弱，因为只有一个副本写入成功，可能存在其他副本数据未及时更新的情况。
- 适用场景：适用于对写入速度要求极高，且对偶尔的数据不一致能够容忍的场景，比如日志记录等应用场景，即使部分副本数据暂时不一致，也不影响整体功能。
2. QUORUM
- 特点：需要集群中超过一半的副本成功写入，写操作才被认为成功。这种一致性级别在读写性能和数据一致性之间提供了一个较好的平衡。它确保了大多数副本的数据是一致的，减少了数据不一致的可能性。
- 适用场景：适用于大多数常规应用场景，既要求一定的数据一致性，又希望有相对较好的写入性能，例如一般的业务数据存储，需要在一致性和性能之间取得平衡。
3. ALL
- 特点：要求集群中的所有副本都成功写入，写操作才被认为成功。这提供了最高的数据一致性保障，但写入性能相对较差，因为需要等待所有副本完成写入。
- 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，如金融交易数据存储，哪怕短暂的数据不一致都可能带来严重后果，因此需要确保所有副本数据完全一致。
4. 基本监控方式
- 节点状态监控：使用工具如
nodetool来查看每个节点的状态，确保节点正常运行且参与到写操作中。例如，通过nodetool status可以获取集群中节点的详细状态信息，包括副本状态等，以此判断写操作涉及的节点是否正常工作。 - 写入延迟监控：通过监控写操作的延迟时间来间接评估一致性级别对性能的影响。可以在应用程序层面记录每次写操作的开始和结束时间，计算延迟。如果使用 QUORUM 一致性级别时，写入延迟突然大幅增加，可能意味着集群中部分节点出现问题，影响了多数副本写入的速度。
- 副本一致性检查：定期使用工具或自定义脚本来检查副本之间的数据一致性。例如，可以通过比较不同副本上特定数据的哈希值等方式，确保在使用不同一致性级别时，副本之间的数据一致性符合预期。对于使用 ALL 一致性级别的场景，每次写操作后理论上所有副本数据都应一致，可通过这种方式验证。