面试题：Cassandra中逆熵在数据修复里的基本原理是什么

Question

请阐述在Cassandra数据库中，逆熵是如何应用于数据修复过程的，包括逆熵涉及的主要组件以及它们之间如何协作来实现数据一致性修复。

Answer 1

逆熵在Cassandra数据修复过程中的应用

1. 逆熵概述：逆熵是Cassandra中用于修复节点间数据不一致的机制。它通过比较不同节点上的数据，找出差异并进行同步，以确保数据一致性。
2. 主要组件：
   • Gossip协议：负责节点间的状态信息交换。节点通过Gossip不断地向其他节点传播自己的状态（包括数据版本等信息），使得每个节点都能知晓集群中其他节点的大致状态。这为逆熵过程提供了基础信息，帮助确定哪些节点之间可能存在数据不一致。
   • Merkle树：用于高效比较数据。每个节点为其数据生成Merkle树，Merkle树是一种哈希二叉树，树的每个叶子节点是数据块的哈希值，非叶子节点是其左右子节点的哈希值。通过比较两棵Merkle树，能快速定位到数据不一致的具体位置。
   • Anti - Entropy RPC：用于节点间实际的数据同步。当发现节点间可能存在数据不一致（通过Gossip获取的信息），就会启动Anti - Entropy RPC，从一个节点向另一个节点发送请求，传输不一致的数据部分。
3. 组件协作实现数据一致性修复：
   • 信息发现：Gossip协议在集群中持续传播节点状态信息。如果某个节点通过Gossip得知其他节点的数据版本与自身不同，就可能存在数据不一致，从而触发逆熵流程。
   • 数据比较：节点利用Merkle树对本地数据和目标节点数据进行比较。由于Merkle树的结构特点，比较过程可以从根节点开始递归向下，快速定位到数据不一致的叶子节点，即具体的数据块。
   • 数据同步：确定数据不一致的位置后，通过Anti - Entropy RPC将正确的数据从一个节点传输到另一个节点，完成数据修复，实现数据一致性。