面试题答案
一键面试1. 面临问题
在一个大规模数据存储与实时分析项目中，使用 Cassandra 作为后端数据库。随着数据量快速增长，集群出现写性能瓶颈，大量写操作导致节点负载过高，同时部分数据读取延迟明显增加，严重影响系统整体性能。此外，由于负载不均衡，部分节点频繁出现短暂的服务中断，影响了系统稳定性。
2. 创新思路
- 负载均衡优化：传统 Cassandra 负载均衡依赖于一致性哈希算法，但在数据倾斜场景下效果不佳。提出结合数据热度与节点负载的动态负载均衡策略。根据数据的读写频率划分数据热度等级，同时实时监控节点的 CPU、内存、I/O 等负载指标，将高热度数据均匀分布到负载较低的节点。
- 写操作优化：引入批量异步写机制。传统写操作是同步进行，每次写操作都会等待写入确认，增加了写操作的响应时间。批量异步写机制将多个写操作缓存起来，达到一定数量或时间阈值后，以批量异步方式写入 Cassandra，减少写操作对系统的即时压力。
3. 实施过程
- 负载均衡优化实施：编写自定义负载均衡器，利用 Cassandra 的扩展接口集成到集群中。该负载均衡器定期（每 5 分钟）收集各节点负载信息以及数据热度统计信息。当有新数据写入或读取请求时，负载均衡器根据动态策略分配数据到合适节点。
- 写操作优化实施：在应用层开发一个写操作缓存模块。当应用程序发起写请求时，先将请求数据存入缓存队列。设置缓存队列的阈值为 100 条数据或等待时间为 100 毫秒，达到阈值后，启动异步线程将缓存数据批量写入 Cassandra。同时，为确保数据一致性，在批量写入成功后返回确认信息给应用程序。
4. 最终效果
- 性能提升：写性能提升了约 40%，平均写操作响应时间从原来的 50 毫秒降低到 30 毫秒。读性能也有所改善，平均读取延迟从 80 毫秒降低到 60 毫秒。系统整体吞吐量大幅提高，能够处理更多的并发读写请求。
- 稳定性增强：由于负载均衡策略的改进，各节点负载更加均衡，节点因过载导致的短暂服务中断现象基本消失，系统稳定性得到显著提升。在长时间高负载运行测试中，系统可用性达到 99.9%以上，相比之前的 98%有了明显提高。