Cassandra教程(三)：Cassandra架构(下)

上篇介绍了Cassandra的架构、数据distribution 与 replication，本文主要介绍Cassandra的内部工作机制，包括存储引擎、Cassandra读写、数据一致性等。

1. 存储引擎

在分布式系统中，有些系统写数据采用read-and-write 的方式（如Elasticsearch），Cassandra为了避免read-and-write 带来的性能问题，没有采用read-and-write的方式，存储引擎将写操作保存于内存，每过一段时间，将内存中的数据以追加的方式，写入磁盘，磁盘中的数据都是不可更改、不可重写的。当读数据时，需要将读取的数据组合起来以得到正确的数据。

在内部实现上，Cassandra 采用了类似 Log-Structured merge tree 的存储结构存储数据，采用顺序IO，这样的话，即使采用HDD也能有不错的性能。

2. 数据读写

write

如下图所示，node接收write请求，将数据写入memtable，同时记录到commit log。commit log 记录node接收到的每一次write请求，这样，即使发生断电等故障，也不会丢失数据。

memtable是一个cache，按顺序存储write的数据，当memtable 的内容大小达到配置的阈值或者commit log的存储空间大于阈值，memtable里的数据被flush到磁盘，保存为SSTables。当memtable中的数据flush到磁盘后，commit log被删除。

在内部实现上，memtable 和 SSTable按table进行划分，不同的table可以共享一个commit log。SSTable本质上是磁盘文件，不可更改，因此，一个partition 包含了多个SSTables。

best practice: 重启node前先使用nodetool flush memtable，这样可以减少commit log重放。

cassandra写入流程

compaction

Cassandra不会采用类似insert／update的方式更新已有数据，而是创建带有时间戳版本信息的新的数据，同时，Cassandra也不删除数据，而是将数据标记为tombstones。这样，随着时间过去，每行数据可能包括不同时间戳版本的多个列集合，读取数据时，可能需要读取越来越多的列才能组成完整的一行数据。为了避免这种情况，Cassandra周期性的合并SSTables并删除旧数据，这个过程称作compaction。compaction 读取每行数据所有版本的数据然后用最新的数据组成完整的一行，新数据写入新的SSTable，旧版本数据随后被删除。compaction 提高了Cassandra的read 性能。

另外，在compaction过程中，新旧数据可能同时存在，所以，磁盘使用率上会存在突增；同时，由于数据按照partition key 按序存储，所以，compaction过程中，不使用随机IO。

update

Cassandra 将每个新行视为upsert，如果已经存在该primary key，则视作是对原有数据的update，

delete

Cassandra 删除数据时使用tombstone，tombstone是一个标记，标记column被删除了，在compaction阶段，标记删除的columns被物理删除。在读取阶段，标记为tombstone的数据被忽略。

read

读取数据时，Cassandra可能需要联合memtable和多个SSTables才能拼装出完整的数据。

3. 数据一致性

根据 CAP 理论，Cassandra 是一个AP系统，提供最终一致性。同时，Cassandra可以灵活配置，使系统更趋向一个CP系统。

3.1 Two consistency features

3.1.1 Tunable consistency

高一致性意味着高延迟，低一致性意味着低延迟，需要根据自己的需求，自己调节。而且，Cassandra 不仅支持集群级别的一致性设置，还支持请求级别的一致性设置，用户可以针对请求设置一致性。

一致性等级决定了处理读／写请求返回成功的数据副本数，Cassandra赋予用户充分的自主选择权，通常情况下，设置读／写的的一致性等级为"QUORUM"，其中，quorum = (sum_of_replication_factors / 2) + 1，sum_of_replication_factors表示所有datacenter中replication factor求和。

3.1.2 Linearizable consistency

存在一些场景，一些操作需要顺序执行且不能被中断，Cassandra通过lightweight transactions 来支持这种场景。

3.2 一致性计算

强一致性: R + W > N

最终一致性：R + W <= N

其中，R代表read操作的一致性，W表示write操作的一致性，N表示副本数。

总结

本文介绍了Cassandra的内部实现，下一篇开始介绍CQL。