面试题答案
一键面试1. 性能差异
- CouchDB最终一致性：在高并发场景下，CouchDB的最终一致性允许数据在不同节点间存在短暂不一致，写入操作可以快速完成，因为无需等待所有节点达成一致，所以写入性能较高。但读取时可能读到旧数据，需要额外处理。
- Cassandra一致性模型：Cassandra提供可调的一致性级别（如ONE、QUORUM、ALL等）。选择较高一致性级别（如ALL）时，写入需等待所有副本确认，高并发下写入性能会受影响；选择较低一致性级别（如ONE），虽写入快，但一致性保障降低，类似最终一致性场景下性能。
2. 数据一致性保障差异
- CouchDB最终一致性：最终一致性意味着数据更新不会立即同步到所有节点，在一段时间内不同节点数据可能不一致。当网络稳定、节点间同步完成后，数据达到一致状态。这种一致性模型适合对数据一致性要求不严格，允许短暂数据不一致的应用场景。
- Cassandra一致性模型：通过配置不同一致性级别，可在一定程度上保障数据一致性。如选择QUORUM级别，只要超过半数副本写入成功，就认为写入成功，能保证一定的数据一致性，但相比强一致性仍存在不一致窗口。
3. 容错能力差异
- CouchDB最终一致性：具有较好的容错能力，由于写入操作无需等待所有节点确认，部分节点故障时，写入操作仍可进行。数据在后续节点恢复后会进行同步。
- Cassandra一致性模型：也有较强的容错能力，通过多副本机制，部分节点故障时，只要满足一致性级别要求的节点可用，读写操作就能继续。例如选择ONE级别时，只要有一个副本可用即可读写。
4. 融合多种一致性模型的设计
- 分层设计：将系统分为不同层次，对于实时性要求不高、允许短暂不一致的业务层（如用户行为统计等），使用CouchDB的最终一致性模型。在对数据一致性要求较高的核心业务层（如财务数据等），采用其他强一致性模型的数据库（如基于Paxos算法的分布式数据库）。通过中间层进行数据交互和同步，确保不同层次间数据的交互和一致性协调。
- 异步同步机制：在使用CouchDB的部分，利用异步复制和同步技术，确保数据最终一致性。同时，将CouchDB与其他一致性模型数据库的数据交互通过异步任务队列进行处理，避免因同步操作影响整体系统性能。
- 数据版本控制：对所有数据引入版本号，无论使用哪种一致性模型的数据库。当数据在不同模型间交互时，通过版本号进行数据的比对和合并，以确保数据的一致性和完整性。
- 监控与修复：建立监控系统，实时监测不同数据库间的数据一致性状态。当发现数据不一致时，根据预先设定的规则进行数据修复，例如优先以强一致性模型数据库的数据为准，对CouchDB的数据进行修正。