面试题：Cassandra复杂场景下数值数据类型精度控制与优化实践

Question

现有一个大数据分析项目，使用Cassandra存储数据，其中包含多种数值数据类型，且数据来源复杂，精度要求不一。部分数据需要与外部系统进行交互，交互过程中对精度转换有严格要求。请结合实际案例，讲述你如何设计一个全面的方案，在保证不同数值数据类型精度的同时，优化系统整体性能，并处理好与外部系统的数据交互精度转换问题。

Answer 1

方案设计

1. 数据类型精度保证

1.1 数据摄入阶段

• 解析与验证：以电商销售数据分析项目为例，在数据来源如订单系统、库存系统等向Cassandra摄入数据时，针对不同数据源编写特定解析器。例如订单金额，若从订单系统以字符串形式传输，先按其精度要求（如两位小数）进行正则表达式验证，确保数据格式正确。
• 类型映射：依据Cassandra数据类型特点，对不同精度数值类型进行合理映射。对于高精度货币金额，使用Decimal类型存储，如Java中BigDecimal类型在写入Cassandra前，根据其精度设置合适的Decimal类型精度。

1.2 存储阶段

• Cassandra表设计：设计表结构时，根据数据精度要求设置合适的列类型。如在销售数据存储表中，将商品价格列定义为Decimal(10, 2)，表示总长度10位，小数部分2位，保证金额精度。

2. 系统性能优化

2.1 数据分区与复制策略

• 分区策略：在电商销售数据项目中，以销售地区作为分区键，如按省份分区。这样可将不同地区数据分散存储，提高查询特定地区销售数据的效率。
• 复制策略：采用NetworkTopologyStrategy，根据数据中心和机架分布设置复制因子。例如有两个数据中心，每个数据中心两个机架，可设置每个数据中心的复制因子为2，确保数据高可用性和读取性能。

2.2 缓存机制

• 读缓存：引入Memcached或Redis作为读缓存。当查询热门销售数据（如某热门商品销售总额）时，先从缓存中读取，若不存在再从Cassandra读取，并将结果写入缓存，减少Cassandra读压力。
• 写缓存：对于写入频繁的数据，如实时订单数据，使用本地内存队列（如Java的BlockingQueue）作为写缓存，达到一定阈值或时间间隔后批量写入Cassandra，减少写入次数，提高写入性能。

3. 与外部系统数据交互精度转换

3.1 接口设计

• 定义接口规范：在与财务系统交互销售金额数据时，定义明确接口规范。规定输入输出数据格式、精度要求，如财务系统要求金额以字符串形式接收，且保留四位小数。
• 数据转换层：创建数据转换层，在数据发送到外部系统前，根据接口规范进行精度转换。如将Cassandra中Decimal类型金额转换为符合财务系统要求的字符串格式，使用Java的DecimalFormat类进行格式化。

3.2 数据验证与反馈

• 验证机制：外部系统接收数据后进行精度验证，若不符合要求，返回错误信息。如财务系统验证金额精度不满足四位小数要求，返回错误码和错误描述。
• 重试与修正：本地系统接收到错误反馈后，对数据进行修正并重新发送。例如调整金额精度后再次发送，确保数据交互准确性。