面试题：Cassandra用户自定义类型版本管理中的数据迁移策略

Question

假设在Cassandra的一个应用中，用户自定义类型发生了版本变化，如字段顺序调整或部分字段被弃用，详细说明如何制定数据迁移策略，保证旧版本数据能平滑过渡到新版本，同时不影响业务的正常运行，包括对不同节点数据同步的考虑。

Answer 1

1. 数据版本标识
   • 在数据中添加一个版本字段，用于标识数据使用的用户自定义类型版本。例如，可以在每条记录中添加一个 data_version 字段，值为整数，如 1 代表旧版本，2 代表新版本。这样在读取数据时，程序可以根据这个版本字段判断数据的格式。
2. 读取逻辑调整
   • 应用程序在读取数据时，根据 data_version 字段的值采用不同的解析逻辑。对于旧版本数据，按照旧的用户自定义类型字段顺序和定义进行解析；对于新版本数据，按照新的定义解析。
   • 例如，假设旧版本的用户自定义类型是 (field1, field2, field3)，新版本是 (field1, field3)，当读取到旧版本数据时，应用程序会读取 field1、field2 和 field3，并做相应处理（如果 field2 已弃用，可以简单忽略）；对于新版本数据，应用程序只会读取 field1 和 field3。
3. 写入逻辑调整
   • 当应用程序写入新数据时，使用新版本的用户自定义类型，并将 data_version 设置为新版本号。例如，在将数据写入 Cassandra 时，确保数据结构符合新版本定义，并设置 data_version = 2。
4. 数据迁移过程
   • 全量迁移：
     • 可以选择在业务低峰期进行全量数据迁移。编写一个迁移工具，该工具从 Cassandra 集群中读取所有旧版本数据（通过 data_version = 1 筛选），按照新版本的用户自定义类型格式进行转换，然后再写回 Cassandra，同时更新 data_version 为新版本号。
     • 在迁移过程中，可以采用分批次读取和写入的方式，以避免一次性读取大量数据导致内存溢出或网络拥塞。例如，每次读取 1000 条旧版本数据进行转换和写入。
   • 增量迁移：
     • 在全量迁移之后，可能还会存在一些由于某些原因未迁移成功的旧版本数据（如在迁移过程中新增的数据）。此时，可以采用增量迁移的方式。在应用程序读取到旧版本数据时，除了按照旧版本逻辑解析处理外，还可以将其转换为新版本格式并写回 Cassandra，同时更新 data_version。这样随着时间推移，所有旧版本数据会逐渐被迁移到新版本。
5. 节点数据同步考虑
   • 一致性协议：Cassandra 本身使用 Gossip 协议进行节点状态同步，以及基于 Quorum 的读写一致性协议。在数据迁移过程中，确保读写一致性级别设置合理，以保证所有节点的数据最终一致性。例如，在读取数据时，可以设置 read_consistency_level = QUORUM，在写入数据时设置 write_consistency_level = QUORUM，这样可以保证大部分节点上的数据是一致的。
   • 修复机制：Cassandra 提供了 nodetool repair 命令用于修复节点间的数据不一致。在数据迁移完成后，可以在集群上执行 nodetool repair，它会对比不同节点上的数据，并自动修复发现的不一致。执行 nodetool repair 时，可以指定特定的 keyspace 或整个集群，例如 nodetool repair my_keyspace 来仅修复 my_keyspace 中的数据不一致问题。