面试题答案
一键面试1. 优化查询设计
- 策略：使用合适的分区键和聚类键。确保查询条件尽可能利用分区键和聚类键的组合，避免全表扫描。
- 原理：Cassandra基于分区键将数据分布在不同节点上，利用好分区键能快速定位数据所在节点，聚类键则帮助在分区内有序组织数据，使得查询更高效。
- 适用场景：适用于各种分页读操作，尤其是查询条件较为明确，能与表设计的分区键和聚类键有效匹配的场景。
2. 控制并发度
- 策略：通过设置合理的并发请求数量，避免过多请求同时竞争资源。
- 原理：过多的并发请求会导致CPU、内存和网络带宽过度竞争，降低整体性能。合理控制并发度可以确保每个请求都能获得足够资源。
- 适用场景：当系统资源有限，尤其是在硬件配置较低或集群规模较小时，需要严格控制并发度。
3. 缓存机制
- 策略：使用本地缓存（如Ehcache）或分布式缓存（如Redis）。缓存频繁查询的分页数据。
- 原理：对于相同的分页查询，如果缓存中有数据，直接从缓存获取，减少对Cassandra的读请求，从而减轻系统资源压力。
- 适用场景：适用于分页数据相对稳定，变化频率较低的场景，比如一些展示类的分页数据。
4. 异步处理
- 策略：将分页读操作异步化，使用异步框架（如Java的CompletableFuture）。
- 原理：主线程提交读请求后不阻塞等待结果，而是继续执行其他任务，等数据读取完成后通过回调或其他方式处理结果，提高CPU利用率。
- 适用场景：适用于对响应时间要求较高，且业务逻辑允许异步处理的场景。
5. 批量读取
- 策略：一次读取多个分页的数据，减少查询次数。
- 原理：减少网络交互次数，降低网络带宽消耗，同时也减少了多次查询对CPU和内存的额外开销。
- 适用场景：适用于客户端能够处理较大批量数据，且分页数据之间关联性较强，无需严格按照分页粒度处理的场景。
6. 负载均衡
- 策略：采用负载均衡器（如HAProxy）将分页读请求均匀分配到集群的各个节点。
- 原理：避免单个节点承受过多请求压力，使集群资源得到更合理利用。
- 适用场景：适用于多节点的Cassandra集群，尤其是节点性能相近，需要充分利用整个集群资源的场景。