面试题：Cassandra CQL专家难度复杂查询优化策略题

数据建模

关注关系表：
- 设计一个表用于存储关注关系，例如 following_relations。以关注者的ID作为分区键，被关注者的ID作为聚类键。这样可以快速查询某个用户关注了哪些人。
```
CREATE TABLE following_relations (
    follower_id UUID,
    following_id UUID,
    PRIMARY KEY (follower_id, following_id)
);
```
动态信息表：
- 设计一个表用于存储用户发布的动态信息，例如 user_posts。以用户ID作为分区键，动态的时间戳作为聚类键（方便按时间顺序查询动态）。同时可以添加动态的具体内容等其他列。
```
CREATE TABLE user_posts (
    user_id UUID,
    post_timestamp TIMESTAMP,
    post_content TEXT,
    PRIMARY KEY (user_id, post_timestamp)
);
```
粉丝动态计数表：
- 为了快速获取每个用户的动态发布数量，设计一个表 user_post_count。以用户ID作为分区键，同时添加一个列 post_count 记录发布动态的数量。
```
CREATE TABLE user_post_count (
    user_id UUID,
    post_count COUNTER,
    PRIMARY KEY (user_id)
);
```
- 每次用户发布新动态时，在 user_posts 表插入记录的同时，在 user_post_count 表中增加 post_count 的值。

查询语句优化

获取粉丝列表：
- 首先通过 following_relations 表反向查询，获取指定用户的所有粉丝。由于 following_relations 表是以关注者ID为分区键，所以需要全表扫描或使用二级索引。为了避免全表扫描，可以创建一个反向索引表 followers_relations。
```
CREATE TABLE followers_relations (
    following_id UUID,
    follower_id UUID,
    PRIMARY KEY (following_id, follower_id)
);
```
- 查询粉丝列表的语句：
```
SELECT follower_id FROM followers_relations WHERE following_id =?;
```
获取粉丝动态发布数量：
- 对于每个粉丝，从 user_post_count 表中获取其动态发布数量。
```
SELECT post_count FROM user_post_count WHERE user_id IN (?,?,?,...);
```
- 这里使用 IN 操作符，注意 IN 操作符中的值数量不能过多，否则可能影响性能。可以分批查询。

排序并取前10：

将获取到的粉丝及其动态发布数量在应用程序中进行排序，取前10个结果。如果数据量较大，可以在数据库层面进行排序。在Cassandra 3.0及以上版本，可以使用物化视图。
创建物化视图 top_10_fan_post_count：

CREATE MATERIALIZED VIEW top_10_fan_post_count AS
SELECT following_id, follower_id, post_count
FROM followers_relations
JOIN user_post_count ON followers_relations.follower_id = user_post_count.user_id
WHERE following_id IS NOT NULL AND post_count IS NOT NULL
PRIMARY KEY (following_id, post_count DESC, follower_id);

查询语句：

SELECT follower_id, post_count FROM top_10_fan_post_count WHERE following_id =? LIMIT 10;

缓存策略

应用层缓存：
- 在应用程序中使用缓存，例如使用Memcached或Redis。对于频繁查询的用户，可以将其粉丝中发布动态数量最多的前10个用户的结果缓存起来。缓存的Key可以是用户ID，Value是查询结果。
- 设置合适的缓存过期时间，例如几分钟到几小时不等，具体根据数据更新频率而定。如果数据更新不频繁，可以设置较长的过期时间。
数据库层缓存：
- Cassandra本身有一些缓存机制，如行缓存（Row Cache）和键缓存（Key Cache）。可以适当调整这些缓存的参数，提高查询性能。例如增加行缓存的大小，以缓存更多的查询结果。
- 配置行缓存：
```
row_cache:
    enabled: true
    size_in_mb: 2048
    warmup: true
```

应对高并发场景

负载均衡：
- 使用负载均衡器，如Nginx或HAProxy，将高并发请求均匀分配到多个Cassandra节点上。这样可以避免单个节点负载过高。
- 配置负载均衡器的健康检查机制，及时发现并剔除故障节点。
读写分离：
- 对于读多写少的场景，可以采用读写分离策略。将读请求发送到副本节点，写请求发送到主节点。Cassandra支持灵活的复制因子和一致性级别设置，可以根据实际需求调整。
- 例如，对于读请求，设置一致性级别为 ONE，以提高读取性能；对于写请求，设置一致性级别为 QUORUM，以保证数据的一致性。
异步处理：
- 对于一些非关键的操作，如更新粉丝动态计数表，可以采用异步处理。使用消息队列，如Kafka，将更新操作发送到队列中，由后台任务异步处理。这样可以避免高并发时对主业务流程的影响。

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缓存策略

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