面试题：Cassandra数据模型在分布式系统中如何保证数据一致性

Question

在Cassandra数据模型下，分布式系统可能面临网络分区等问题。请阐述Cassandra是通过哪些机制来保证数据一致性的，例如读写策略、复制因子等概念在其中起到什么作用？

Answer 1

读写策略

1. 读策略（Read Consistency Level）
   • ONE：客户端只需要从一个副本读取数据即可。这种策略读取性能最高，但一致性最差，可能读取到旧数据，适用于对一致性要求不高，更注重读取性能的场景。
   • TWO：客户端需要从至少两个副本读取数据。相对ONE策略，一致性有所提高，因为需要更多副本确认数据，降低了读取到旧数据的概率。
   • THREE：客户端从至少三个副本读取数据，进一步提高一致性。
   • QUORUM：读取的副本数为（复制因子 / 2） + 1 。例如复制因子为3，QUORUM表示需要读取2个副本。这种策略在一致性和性能之间取得较好平衡，大多数场景下能保证读取到最新数据。
   • ALL：客户端需要从所有副本读取数据，这提供了最高的一致性，但性能最差，因为需要等待所有副本响应，通常用于对数据一致性要求极高的场景。
2. 写策略（Write Consistency Level）
   • ONE：只需要将数据写入一个副本，写入性能高，但一致性低，可能导致部分副本数据不一致。
   • TWO：数据需要成功写入至少两个副本，一致性高于ONE，但写入性能有所下降。
   • THREE：数据要成功写入至少三个副本。
   • QUORUM：写入的副本数为（复制因子 / 2） + 1 。这种策略确保大多数副本有新数据，在写入性能和一致性之间有较好平衡。
   • ALL：数据要成功写入所有副本，提供最高一致性，但写入性能最低，适用于对数据一致性要求非常严格的场景。

复制因子

1. 概念：复制因子指的是数据在集群中被复制的份数。例如，设置复制因子为3，那么每一份数据在集群中会有3个副本。
2. 作用
   • 数据冗余与可用性：通过增加副本数量，提高了数据的可用性。当部分节点出现故障时，只要还有足够的副本存活，数据仍然可以被读取和写入。例如，复制因子为3，若一个节点故障，剩下两个副本仍能提供服务。
   • 一致性保障：结合读写策略，复制因子影响数据一致性。如读策略为QUORUM，复制因子为3时，需要读取2个副本，能在一定程度上保证读取到最新数据。写策略同理，较高的复制因子配合合适的写一致性级别能确保更多副本数据一致。

其他机制

1. Hinted Handoff
   • 原理：当某个节点故障，无法接收写入数据时，其他节点会暂存这些本该发往故障节点的数据，并记录相关信息（称为Hint）。当故障节点恢复后，这些暂存的数据会被发送给故障节点，从而保证数据一致性。
   • 作用：在节点临时故障场景下，确保故障节点恢复后数据与其他节点一致，提升系统整体数据一致性。
2. Anti - Entropy
   • 原理：通过一种后台进程（如Merkle树比较算法）定期比较副本之间的数据，发现不一致时进行修复。Merkle树通过对数据块进行哈希计算构建树形结构，快速定位不一致的数据块。
   • 作用：主动检测并修复副本间的数据不一致问题，保证长期运行过程中数据的一致性。