面试题答案
一键面试Cassandra存储引擎适用场景
- 高可扩展性场景：适用于数据量和用户请求量会持续快速增长的业务，如大型社交平台，随着用户的不断增加，数据存储和读写需求也会不断攀升，Cassandra能够轻松应对这种扩展需求，通过添加节点即可提升存储和处理能力。
- 多数据中心分布场景：对于需要在多个数据中心存储数据的业务，如全球性的电商平台，不同地区的数据中心要同步数据，Cassandra支持多数据中心复制，能保证数据在各个数据中心之间的一致性和高可用性。
- 高可用、低延迟读写场景：像实时广告投放系统，需要在短时间内处理大量的广告请求并返回结果，Cassandra的分布式架构和数据分区策略，使得它能够提供低延迟的读写操作，并且在部分节点出现故障时，仍能保证系统的可用性。
- 海量数据存储场景：例如物联网（IoT）领域，大量的传感器设备不断产生数据，数据量巨大且持续增长，Cassandra适合存储这种海量的、结构化程度相对较低的数据。
Cassandra相比其他存储引擎的独特优势
- 高可扩展性：
- 采用去中心化的架构，不存在单点故障。当需要扩展时，只需简单添加新节点，系统会自动重新平衡数据分布，无需复杂的手动配置。这使得系统的存储和处理能力能够随着业务增长近乎线性扩展。
- 数据一致性和多副本机制：
- 支持灵活的一致性级别设置。用户可以根据业务需求，在强一致性、弱一致性和最终一致性之间进行选择。通过调整读写的副本数量，能在一致性和性能之间找到平衡。例如，在一些对一致性要求不那么严格的分析场景下，可以选择较低的一致性级别来提高读写性能。
- 具备多副本机制，数据会被复制到多个节点上，提高了数据的容错性。即使部分节点出现故障，数据依然可用，并且可以通过副本修复机制恢复数据的完整性。
- 分布式和分区策略：
- 数据分布采用一致性哈希算法，将数据均匀地分布在集群中的各个节点上，避免数据热点问题。这种分区策略使得每个节点都能平等地参与数据处理，提高了系统的整体性能。
- 支持按行分区，对于大型表，可以根据特定的行键范围将数据分布到不同节点，方便对数据进行管理和查询，特别是在处理大规模数据集时，这种分区方式能显著提升查询效率。
- 写入性能：
- 针对写入优化，采用日志结构合并树（LSM - Tree）的存储结构。写入操作首先被记录到日志文件中，然后再异步合并到磁盘上的SSTable文件中，这种方式减少了磁盘I/O的随机写操作，大大提高了写入性能，非常适合写入密集型的应用场景。