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@xtccc 2016-03-24T15:04:05.000000Z 字数 11612 阅读 5349

Architecture

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Cassandra

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1. Cassandra特点


Cassandra是一个分布式的数据库，由多个节点构成，数据就分布地存储在这些节点上。集群的节点之间每隔1秒钟进行信息交换。每个节点通过它的sequentially written commit log来捕捉写操作，以此实现数据的持久性。然后，数据被索引并写入到一个称作 memtable 的内存结构（类似于 write-back cache ）。一旦 memtable 满了，它的数据就被写入到磁盘上的一个 SSTable 文件。所有的写操作都会在集群中自动地实现partitioned以及replicated。一个被称为 compaction 的进程会周期性地压紧SSTables，以删除陈旧数据及tombstone（数据是否应该被删除的标志）。

Cassandra是一个面向行的（row-oriented）数据库。客户端可以连接到集群中的任意一个节点，并通过CQL来访问数据。当客户端连接到某个节点并发起请求时，该节点就为该客户端的操作充当 coordinator 的角色。基于集群配置的partitioner以及replication strategy，该coordinator将决定应该将请求发送给环中的哪些节点。参考 Client Requests 。




2. 重要概念及组件




3. 数据分布及复制

Cassandra中的数据是通过Table来进行组织的，并且由一个primary key唯一地标识，同时primary key决定了该数据（row）存储在哪个节点上。影响数据复制的因素包括：

  1. Virual Nodes - assign data ownership to physical machines
  2. Partitioner -
  3. Replication Strategy - 决定了每一行数据（row）的副本数
  4. Snitch - 定义了拓扑信息，replication strategy根据它来决定数据副本放在哪里。

Cassandra在进行数据复制时，是以partition为单元进行的。

3.1 Consistent Hashing

Consistent hashing allows distributing data across a cluster which minimizes reorganization when nodes are added or removed. Consistent hashing partitions data based on the partition key.

关于partition keys和primary keys，请参考Data Modeling Example

其实，这与rows在HBase中的分布是十分类似的。在HBase中，一个RegionServer负责存储rowkey在某个范围内的rows。在Cassandra中，每一个row都有对应的partition key，Cassandra会为每个partition key计算出一个hash value，Cassandra集群中的一个节点负责存储整个数据集的某个子集，这个子集中的所有rows的hash value会落在某个范围内。


3.2 Virtual Nodes

在1.2版本之前，必须为集群中的每一个节点计算出一个令牌，并将计算出的令牌赋给该节点。令牌决定了该节点在环中的位置，以及它要负责存储的数据（根据它的hash value）。从1.2开始之后的版本，一个节点允许有多个令牌 —— 该机制被称为virtual nodes（vnodes）。vnodes机制允许每个节点拥有多个small partition ranges。

Virtual v.s. Single-Token Architecture

arc_vnodes_compare.png-192.8kB


The top portion of the graphic shows a cluster without vnodes. In this paradigm, each node is assigned a single token that represents a location in the ring. Each node stores data determined by mapping the partition key to a token value within a range from the previous node to its assigned value. Each node also contains copies of each row from other nodes in the cluster. For example, range E replicates to nodes 5, 6, and 1. Notice that a node owns exactly one contiguous partition range in the ring space.

The bottom portion of the graphic shows a ring with vnodes. Within a cluster, virtual nodes are randomly selected and non-contiguous. The placement of a row is determined by the hash of the partition key within many smaller partition ranges belonging to each node.


3.3 Data Replication

参考 Data Replication

SimpleStrategy
第一个数据副本被放置在由partitioner决定的节点上，其他数据副本则被放置在顺时针方向的下面若干个节点中。该策略只能用于单数据中心。对于多数据中心，必须使用NetworkTopologyStrategy。

NetworkTopologyStrategy
如果要将集群部署在多个数据中心，则要使用这种策略，它指定了每一个数据中心里放置多少个数据副本。对于某个给定的数据中心，该策略会以顺时针的次序找到环中第一个属于其他机架的节点，然后将数据副本放到该节点上。

一个数据中心应该设置多少个副本?
2个或者3个均可。


3.4 Data Consistency

参考 Data consistency 和 Configuring data consistency。

数据一致性是指：Cassandra的一个row的多个数据副本是否是最新的，以及同步程度有多大。Cassandra通过提供 可调节一致性(tunable consistency) 扩展了 最终一致性(eventual consistency) 的概念。

可调节一致性指的是：对于任一个给定的read或者write请求，由客户端决定被请求的数据应该满足怎样的一致性。

即使我们设置了一个较低的consistency level，Cassandra还是会将数据写入到所有的副本中（包括别的data center）。一致性级别的作用是决定有多少个数据副本将向客户端响应“write success”。一般来说，客户端指定的一致性级别会稍低于keyspace的副本因子数。这种做法保证了在写入数据时，即使某些数据副本崩溃了或者无法返回“write success”响应，coordinator也可以报告写成功。

Read Consistency Level 指定了在向客户端返回数据之前，有多少个数据副本必须响应该读请求。这篇CQL文档解释了怎样使用cql tracing来比较consistency levels。


3.5 Partitioners

Cassandra提供了三种partitioners



使用Murmur3Partitioner或者RandomPartitioner时，可以通过token function以分页的方式来遍历全部的rows。



相关配置

在cassandra.yaml文件中

如果使用vnodes，则不需要计算令牌。否则，必须计算令牌，并赋给cassandra.yaml文件中的initial_token参数。


选用哪种Partitioner？
ByteOrderedPartitioner使得我们可以直接地对rows进行range scan，但是不推荐使用ByteOrderedPartitioner，因为：

实际上，即使我们不使用ByteOrderedPartitioner，也可以通过table indexes来实现对rows进行range scans。




4. Data Modeling

DataStax Academy 提供了 关于Cassandra Data Modeling的课程，Data model distilled提供了关于CQL的最基本的解释。

Cassandra's data model is a partitioned row store with tunable consistency. Rows are organized into tables; the first component of a table's primary key is the partition key; within a partition, rows are clustered by the remaining columns of the key. Other columns can be indexed separately from the primary key. Because Cassandra is a distributed database, efficiency is gained for reads and writes when data is grouped together on nodes by partition. The fewer partitions that must be queried to get an answer to a question, the faster the response. Tuning the consistency level is another factor in latency, but is not part of the data modeling process.



怎样设计Cassandra中的table？

Notice that the key to designing the table is not the relationship of the table to other tables, as it is in relational database modeling. Data in Cassandra is often arranged as one query per table, and data is repeated amongst many tables, a process known as denormalization (joins are not performant in a distributed system). The relationship of the entities is important, because the order in which data is stored in Cassandra can greatly affect the ease and speed of data retrieval.


4.1 Keys

Partition Key
Case 1: 位于PRIMARY KEY定义中的第一个column作为partition key；
Case 2: 如果是复合主键，则可以是构成主键的多个列（称为composite partition key）。

Compound Primary Key
复合主键由一个partition key和若干个其他columns（称为clustering columns）构成。partition key决定了该row存储在哪个节点上，而clustering columns决定了每个partition内的数据是怎样聚集(clustering)的。Clustering为一个partition内的数据进行排序。



例1： Simple Primary Key

  1. create table t1 (
  2.     id uuid,
  3.     name text,
  4.     age int,
  5.     PRIMARY KEY (id, name)
  6. );

id是t1的partition key, name是t1的clustering column。id作为Parition，决定了rows在整个集群中是怎样分布的，而name作为clustering column，决定了一个partition中的数据的存储顺序（升序）。

例2: Composite Partition Key

  1. CREATE TABLE Cats (
  2.   block_id uuid,
  3.   breed text,
  4.   color text,
  5.   short_hair boolean,
  6.   PRIMARY KEY ((block_id, breed), color, short_hair)
  7. );

block_id和breed是Cats的composite partition key，color和short_hair是Cats的clustering columns。对于两个columns，如果它们的block_id相同但breed不同，则这两个columns将被存储在不同的节点上；如果block_id与breed都相同，则它们将被存储在同一个节点上。


4.2 Data Types

Collections
Cassandra支持的集合数据类型：set, list, map


Primitive Types


User-defined Types
参考 Using a user-defined type




5 Database Internals

参考 Database internals

5.1 Storage Structure

Cassandra使用了类似于LSM-Tree的存储结构，而不是传统关系型数据库使用的B-Tree。 由于在分布式系统中，read-before-write会带来很大的问题，因此Cassandra永远不会re-write或者re-read已有的数据，也不会在原地更新rows。

5.1.1 Write Path

Cassandra实现数据写入时所经过的路径：


5.1.2 Hinted Handoff Writes


5.2 About Reads

Cassandra必须将 active memtable 和 potentially multiple SSTables 中的数据结合起来，才能满足read request。在处理read request时，Cassndra首先会检查Bloom filter。每一个SSTable都有一个对应的Bloom filter，它的作用是在磁盘上进行真正的检索之前，检查自己数据是否会包含目标partition。后续的动作，请参考 这里 。




6 老内容

Column

1个column是1个key-value形式的键值对，以及它被最后更新时的timestamp。在server端，columns are immutable。Cassandra中的column是通过interface org.apache.cassandra.db.IColumn定义的

1.2.2 Column Family

1个family包含了若干的rows，这些rows有相似但是不完全相同的column sets，这与HBase中的family的概念不同。不同的column families在磁盘上会作为不同的文件进行存储。
Cassandra可以看作是schema-free，因为尽管column families是固定的，但是columns不是固定的 —— 我们可以随时给任意column family添加任意的column。

Column family有2个属性：


1.2.3 Super Column

一个super column也是一个key-value形式的键值对，其中key是它的名字（byte array），value是它存储的sub-columns（这些sub-columns以map的形式存在，其中key是column names，values是columns）。

对于普通的column families（这是缺省的），可以将type设置为Standard；对于super column family，可以将type设置为Super。

QQ20160111-0@2x.png-52.7kB

为了使用super column，需要将column family的类型定义为 Super 。

1.2.4 Super Column Family

如果想要创建一组相关的columns，即再增加维度，那么通过super column family来实现。

1.2.5 Timestamp

每个column都可以有一个timestamp，row没有timestamp。timestamp不是能够自动被更新的属性，必须由client提供。

1.2.6 Row Key 与 Primary Key

每一个row都有自己的rowkey，rowkeys之间是按照byte array进行排序的。

table由自己的primary key，它可以是simple key，也可以是 compound key。

Table primary key的第一部分是partition key。



1.3 Cluster

“cluster”是Cassandra中最外层的概念，cluster也称为“ring”，因为Cassandra在将数据分配给cluster中的节点时，是按照ring的方式安排数据的。


1.4 Keyspace

Keyspace是作用是定义数据怎样在各节点上进行复制冗余，它有以下的属性：

  • Replication Factor
    这是1条row的副本数量，每个节点上放置1个副本。

  • Replica Placement Strategy
    这决定了1条row的若干个副本数据在ring中怎样放置，即1个节点能够被分配哪些keys的副本。
    1. SimpleStrategy (rack-unaware strategy)
    2. OldNetworkTopologyStrategy (rack-aware strategy)
    3. NetworkTopologyStartegy (datacenter-shared strategy)

  • Column Family
    A column family is a container for an ordered collection of rows, each of which is itself an ordered collection of columns. Each keyspace has at least one and often many column families

有人建议每一个app都创建自己单独的keyspace，但这并不一定是正确的，根据app的实际需求来创建keyspace即可（1个app可以创建多个keyspace）。

在创建keyspace时，需要指定 strategy class：

如果是普通的需求，或者只是评估Cassandra集群，使用 SimpleStrategy class 即可
如果是生产环境，或者集群中有不同workloads，则使用 NetworkTopologyStrategy class

如果是为了评估的目的使用 NetworkTopologyStrategy（例如一个单节点的集群），请指定缺省的data center name。使用工具 bin/nodetool status 可以查询缺省的data center name：

QQ20160111-1@2x.png-149.7kB


如果是在生产环境中使用 NetworkTopologyStrategy，则需要将缺省的snitch（即SimpleSnitch）修改为network-aware snitch：在snitch配置文件中定义一个或者多个data center names，并使用这些data center names来定义keyspace。

如果使用了NetworkTopologyStrategy但是没有修改缺省的snotch，则Cassandra无法完成写请求，并会输出如下的错误日志：

    Unable to complete request: one or more nodes were unavailable.



当一个keyspace使用了 NetworkTopologyStrategy，则只有满足以下两个条件之一时才能将数据写入到该keyspace内的table中：

条件1. 在snitch配置文件中定义了data center names；或者，

条件2. 使用名为“datacenter1”的single data center






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