面试题：Cassandra关系型数据模型在高可用性方面的独特优势

Question

请阐述Cassandra关系型数据模型相较于传统关系型数据库，在高可用性方面具备哪些独特优势，并举例说明如何通过这些优势保障数据服务的持续可用。

Answer 1

Cassandra关系型数据模型在高可用性方面的独特优势

1. 去中心化架构：
   • 传统关系型数据库通常有一个主节点负责写入等关键操作，一旦主节点故障，整个系统可能会出现服务中断。而Cassandra采用去中心化的对等网络架构，没有单一的主节点。每个节点地位平等，数据在多个节点上复制和分布。这意味着即使部分节点出现故障，系统仍能正常工作，因为其他节点可以继续提供服务。
2. 数据复制与多副本机制：
   • Cassandra允许用户根据需求设置数据副本数。例如，可以将数据复制到多个节点上，默认情况下可以设置为3个副本。当一个节点故障时，其他副本节点可以无缝接替，保证数据的可用性。相比之下，传统关系型数据库虽然也有数据备份机制，但在故障切换时可能需要复杂的恢复流程，且可能存在数据不一致的风险。Cassandra通过副本机制，能快速从其他副本获取数据，大大缩短了故障恢复时间。
3. 自动故障检测与修复：
   • Cassandra内置了自动故障检测机制，节点之间会相互监控。一旦发现某个节点出现故障，系统会自动将该节点从集群中移除，并通过其他副本数据进行数据修复。例如，当有新节点加入集群时，Cassandra会自动平衡数据，将部分数据迁移到新节点，同时保证所有副本数据的一致性。这种自动处理故障和平衡数据的能力，极大地提高了系统的可用性，减少了人工干预。
4. 读写性能与负载均衡：
   • 在高并发场景下，传统关系型数据库可能会因为读写争用等问题导致性能下降，甚至影响可用性。Cassandra采用读写分离和负载均衡策略，读操作可以从多个副本节点中选择负载较轻的节点进行，写操作也会并行写入多个副本节点。例如，在一个电商系统的高并发促销活动中，大量的读请求可以分散到不同的副本节点上，避免单个节点过载，确保数据服务的持续可用。

保障数据服务持续可用的示例

假设一个在线视频平台使用Cassandra存储视频元数据。平台有多个数据中心，每个数据中心内有多个Cassandra节点。

1. 节点故障场景：
   • 某一天，其中一个数据中心的部分节点因为硬件故障而离线。由于Cassandra的去中心化架构和多副本机制，其他数据中心的节点仍能正常提供视频元数据的读写服务。例如，用户在故障期间仍可以正常搜索、播放视频，因为系统可以从其他副本节点获取所需数据。同时，Cassandra的自动故障检测机制会检测到故障节点，在故障排除后，当故障节点重新上线时，系统会自动将缺失的数据同步到该节点，恢复集群的完整状态。
2. 高并发场景：
   • 在热门视频发布时，会有大量用户同时访问视频元数据。Cassandra的读写分离和负载均衡策略可以发挥作用。读请求会被均匀分配到各个副本节点，避免单个节点负载过高。比如，一个热门视频有10万用户同时访问，Cassandra集群能够将这些读请求分散到不同节点，保证每个请求都能快速得到响应，从而保障数据服务在高并发情况下持续可用，用户不会因为系统过载而遇到卡顿或无法获取视频信息的情况。