面试题：Cassandra写路径中如何处理数据一致性问题

Question

在Cassandra写路径的架构设计中，数据一致性是一个重要方面。请阐述Cassandra是通过什么机制来处理写操作时的数据一致性问题，例如在多副本环境下，它如何确保各个副本的数据最终一致或强一致，以及相关机制的优缺点。

Answer 1

处理写操作数据一致性的机制

1. 复制因子与仲裁机制：
   • 复制因子：Cassandra允许用户定义复制因子（RF），即数据副本的数量。例如，若RF设置为3，数据会在3个节点上进行复制。
   • 仲裁机制：写操作需要达到一定数量的副本确认（写仲裁，W）才能成功。读操作也需要从一定数量的副本读取数据（读仲裁，R）。当W + R > RF时，就可以保证强一致性。比如RF = 3，若W = 2，R = 2，写操作需要2个副本确认，读操作从2个副本读取，能确保读到最新数据，实现强一致性。若W = 1，R = 1，就是最终一致性，因为写操作只需1个副本确认，读操作也只需从1个副本读取，可能读到旧数据，但最终所有副本数据会一致。
2. ** hinted handoff**：当某个节点暂时不可用时，其他节点会将写给该不可用节点的数据保存为hints。一旦该节点恢复，这些hints数据会被发送给它，以确保数据一致性。例如，节点A不可用，节点B和C接收写操作，同时保存写给A的数据为hints，A恢复后，B和C将hints数据发送给A。
3. 反熵修复：定期检查副本之间的数据差异并进行修复。主要有两种方式：
   • Merkle树：每个节点为数据构建Merkle树，通过比较Merkle树的哈希值来发现数据差异，然后进行修复。
   • Read - repair：读操作时，如果发现副本之间数据不一致，会在后台修复不一致的数据。比如读操作从3个副本读取数据，发现其中一个副本数据与其他两个不同，就会在后台将该副本数据修复为与其他两个一致。

相关机制的优缺点

1. 复制因子与仲裁机制：
   • 优点：
     • 可以灵活控制一致性级别。通过调整W和R的值，能在性能和一致性之间进行平衡。例如，在对一致性要求不高但对性能要求高的场景下，可设置较低的W和R值。
     • 实现相对简单，易于理解和配置。
   • 缺点：
     • 当W值较大时，写操作性能会受影响，因为需要等待更多副本确认。例如，若RF = 5，W = 5，写操作要等待5个副本全部确认，在网络延迟等情况下，写操作响应时间会很长。
     • 读操作同理，R值较大时，读性能会降低。
2. hinted handoff：
   • 优点：
     • 能在节点短暂故障时保证数据不丢失，有助于维护数据的最终一致性。即使某个节点暂时不可用，数据依然可以写入集群，不会因个别节点故障影响整个写操作。
   • 缺点：
     • 增加了其他节点的负担，因为要保存hints数据。如果不可用节点长时间不恢复，hints数据会占用较多存储资源。
     • 可能导致数据不一致的窗口时间延长。例如，在不可用节点恢复前，其他节点继续接收写操作，当不可用节点恢复接收hints数据时，可能与当前最新数据有差异。
3. 反熵修复：
   • 优点：
     • 能自动修复副本间的数据不一致，保证数据最终一致性。无需人工干预，系统定期检查和修复，减少了运维成本。
     • Read - repair在不影响读操作主要流程的情况下修复数据，对业务影响较小。
   • 缺点：
     • Merkle树构建和比较会消耗一定的系统资源，包括CPU和内存。尤其在数据量较大时，资源消耗更为明显。
     • Read - repair在高并发读场景下，后台修复操作可能会对读性能产生一定影响。