面试题答案
一键面试1. 数据量与读写比例
- 影响：如果读请求远多于写请求，应更注重合并策略对读性能的优化；若写请求频繁，则需考虑合并策略对写操作的影响。大量小文件合并会消耗写性能，但可提升读性能。
- 配置思路：对于读多写少场景，可适当增加Minor Compaction的频率，让小文件更快合并，减少读时的文件遍历开销。而写多读少场景，适当降低Minor Compaction频率，减少写操作时的合并开销。
2. 硬件资源
- 影响：包括CPU、内存和磁盘I/O。Compaction操作会占用CPU进行数据处理，内存用于缓存数据，磁盘I/O用于读写数据文件。资源不足会导致Compaction速度慢，影响读写性能。
- 配置思路：根据集群硬件情况调整Compaction参数。如CPU性能强，可适当增加Compaction的并发度；内存充足，可增大MemStore大小，减少Minor Compaction频率；磁盘I/O性能好，可适当加快Compaction速度。
3. 数据生命周期
- 影响：不同生命周期的数据访问频率不同。冷数据（很少被访问）无需频繁合并，而热数据（频繁被访问）需及时合并以提升读性能。
- 配置思路：可通过时间戳等方式标记数据的冷热程度。对冷数据设置较低的合并优先级或较长的合并周期；对热数据设置较高优先级或较短周期。
4. 表结构与列族设计
- 影响：不同表结构和列族数据特点不同。例如，宽表（列多）在合并时可能需要处理更多数据，而窄表则相对简单。不同列族数据访问模式也可能不同。
- 配置思路：对于宽表，适当降低合并频率或并发度，避免合并开销过大；对不同列族可分别设置Compaction策略，根据其访问模式和数据特点优化配置。
5. 集群负载均衡
- 影响：Compaction操作可能导致集群负载不均衡，某些节点负载过高，影响整体性能。
- 配置思路：可采用分布式的Compaction策略，均匀分配Compaction任务到各个节点。同时监控集群负载，动态调整Compaction参数，如在负载高时降低Compaction并发度。
6. 业务对数据一致性要求
- 影响：强一致性要求下，数据合并可能需要更严格的同步操作，会影响写性能；弱一致性要求则可适当放宽合并策略，提升写性能。
- 配置思路：强一致性业务场景，确保Compaction过程中数据一致性的保障机制完善，如使用更严格的同步协议，但可能需牺牲一定写性能。弱一致性场景，可采用更灵活的合并策略，提高写操作的效率。