面试题：Cassandra极端场景下并发线程配置与调度

Question

在Cassandra集群面临突发大量写请求且网络带宽受限的极端场景下，如何动态调整并发线程的配置与调度，以保证数据的一致性和系统的高可用性，同时请阐述你所采用方案的理论依据和可能存在的风险。

Answer 1

动态调整并发线程配置与调度方案

1. 动态线程池调整
   • 原理：利用动态线程池，比如在Java中使用ThreadPoolExecutor的可调整参数。当检测到写请求队列长度不断增加且网络带宽未饱和时，逐步增加线程池的最大线程数，以处理更多的写请求。当队列长度下降且网络带宽接近上限时，逐步减少线程池的最大线程数，避免过多线程竞争有限的网络资源。
   • 实现方式：可以通过自定义的监控线程，定时检查写请求队列的长度和网络带宽利用率。根据预先设定的阈值，调用ThreadPoolExecutor的setMaximumPoolSize方法动态调整线程数。
2. 请求优先级调度
   • 原理：根据数据的重要性或一致性要求为写请求分配优先级。例如，涉及关键业务数据或对一致性要求极高的数据写请求设置为高优先级。在调度时，优先处理高优先级的请求，以保证关键数据的一致性。
   • 实现方式：可以在请求进入系统时，根据业务逻辑为其分配优先级标签。在调度线程处理请求时，使用优先级队列（如Java中的PriorityQueue），保证高优先级请求先被处理。
3. 基于网络带宽的限流
   • 原理：通过实时监测网络带宽的使用情况，当带宽接近限制时，对新进入的写请求进行限流。确保在网络带宽受限的情况下，已处理的请求有足够的带宽完成数据传输，从而保证系统的高可用性和数据一致性。
   • 实现方式：使用网络带宽监测工具（如iperf等）实时获取网络带宽使用情况。在系统入口处，根据带宽使用情况动态调整限流阈值，例如使用漏桶算法或令牌桶算法进行限流。

理论依据

1. 动态线程池调整：根据系统负载动态调整资源分配，避免线程资源的过度使用或不足。线程数过少无法充分利用系统资源处理突发请求，线程数过多则会导致线程上下文切换开销增大以及网络资源竞争加剧。
2. 请求优先级调度：确保关键数据的一致性和及时性处理，符合业务需求。优先处理高优先级请求，避免关键业务数据因为大量低优先级请求的阻塞而出现不一致或延迟。
3. 基于网络带宽的限流：保证网络资源的合理分配，避免因网络拥塞导致请求失败或数据传输不完整，从而维持系统的高可用性和数据一致性。

可能存在的风险

1. 动态线程池调整
   • 调整不及时：如果监控线程的检查周期过长，可能导致线程池调整不及时，无法快速响应突发请求。过短的检查周期则会增加系统开销。
   • 线程饥饿：当动态增加线程数时，如果资源分配不合理，可能导致某些线程长时间得不到足够的资源，处于饥饿状态，影响系统整体性能。
2. 请求优先级调度
   • 优先级误判：如果业务逻辑对请求优先级的判断不准确，可能导致真正关键的数据请求没有得到优先处理，影响数据一致性和业务正常运行。
   • 低优先级请求饿死：如果高优先级请求持续不断，可能导致低优先级请求长时间得不到处理，出现饿死现象。
3. 基于网络带宽的限流
   • 限流不准确：如果网络带宽监测不准确，可能导致限流阈值设置不合理。限流过严会影响系统的处理能力，限流过松则无法避免网络拥塞，影响系统的高可用性和数据一致性。
   • 业务影响：限流可能导致部分写请求被拒绝，需要合适的重试机制来保证数据最终一致性，但不当的重试机制可能会加重网络负担。