面试题：Cassandra数据模型在复杂分布式业务场景中的架构设计与实践

架构方案设计

1. 商品库存管理模块

数据建模方式：
- 使用Cassandra的宽列族（Wide Column Family）模型。以商品ID作为分区键（Partition Key），可以确保相同商品的库存数据存储在同一节点上，便于快速查询和更新。以仓库ID作为聚类键（Clustering Key），支持按不同仓库管理库存。例如：

CREATE TABLE product_inventory (
    product_id uuid PRIMARY KEY,
    warehouse_id uuid,
    quantity int,
    last_updated timestamp
);

数据交互流程：
- 当商品有库存变动时（如入库、出库），应用程序根据商品ID和仓库ID构建查询语句，直接更新Cassandra中的库存数量和更新时间。查询库存时，同样根据商品ID查询相关库存信息。
应对故障和性能瓶颈：
- 故障：Cassandra的多副本机制可以应对节点故障。当某个节点故障时，其他副本节点可以继续提供服务。应用程序可以通过配置合适的一致性级别（如QUORUM）来确保数据的一致性。
- 性能瓶颈：为了避免单个节点负载过高，可以通过调整分区策略，将不同商品ID均匀分布到各个节点。同时，使用批量操作（Batch Statements）减少网络开销。

2. 订单处理模块

数据建模方式：
- 以订单ID作为分区键，订单创建时间作为聚类键。这样可以按照订单的创建时间顺序存储订单数据，便于按时间范围查询订单。

CREATE TABLE orders (
    order_id uuid PRIMARY KEY,
    user_id uuid,
    order_status text,
    order_amount decimal,
    order_time timestamp
);

- 为了支持按用户查询订单，可以创建二级索引，或者使用Cassandra的物化视图（Materialized Views）。例如：

CREATE MATERIALIZED VIEW user_orders AS
SELECT * FROM orders
WHERE user_id IS NOT NULL AND order_id IS NOT NULL
PRIMARY KEY (user_id, order_id);

数据交互流程：
- 下单时，应用程序生成订单ID，填充订单信息并插入到orders表中。查询订单时，可以根据订单ID直接查询，或者根据用户ID通过物化视图查询该用户的所有订单。
应对故障和性能瓶颈：
- 故障：同样依靠Cassandra的多副本和一致性级别配置来应对节点故障。对于写入频繁的情况，可以采用异步写入策略，先将订单数据写入缓存（如Redis），再批量同步到Cassandra，以减轻数据库压力。
- 性能瓶颈：对于查询性能，可以通过合理设置缓存来减少对Cassandra的查询次数。同时，对经常查询的字段创建合适的索引或物化视图。

3. 用户评价模块

数据建模方式：
- 以商品ID作为分区键，评价ID作为聚类键。这样可以方便地查询某个商品的所有评价。

CREATE TABLE product_reviews (
    product_id uuid,
    review_id uuid,
    user_id uuid,
    review_text text,
    rating int,
    review_time timestamp,
    PRIMARY KEY (product_id, review_id)
);

数据交互流程：
- 用户提交评价时，应用程序根据商品ID和生成的评价ID插入评价数据。查询评价时，根据商品ID查询该商品的所有评价列表。
应对故障和性能瓶颈：
- 故障：利用Cassandra的复制和一致性机制保障数据可用性和一致性。
- 性能瓶颈：对于高并发的评价写入，可以采用类似订单处理模块的异步写入策略。同时，通过缓存热门商品的评价数据，减少对数据库的直接查询。

设计优势

高可用性：Cassandra的多副本机制和去中心化架构确保即使部分节点故障，系统仍能正常运行。
可扩展性：能够轻松添加节点来处理不断增长的数据量和并发请求，适合数据量庞大且读写并发高的电商场景。
灵活的数据模型：可以根据不同模块的业务需求，设计合适的分区键和聚类键，优化查询性能。

潜在风险

数据一致性：虽然可以通过一致性级别配置来平衡读写性能和数据一致性，但在高并发写入时，可能会出现短暂的数据不一致情况，需要应用程序进行适当处理。
复杂的查询设计：由于Cassandra不支持复杂的SQL查询，需要在数据建模阶段充分考虑各种查询场景，设计合适的表结构和索引，增加了设计难度。
运维成本：多节点部署和数据复制管理需要一定的运维经验，以确保系统的稳定运行和数据一致性。

星途面试题库

面试题：Cassandra数据模型在复杂分布式业务场景中的架构设计与实践

知识考点

面试题答案

架构方案设计

1. 商品库存管理模块

2. 订单处理模块

3. 用户评价模块

设计优势

潜在风险