读过本文才算真正了解Cassandra数据库

Cassandra数据库，值得介绍的技术细节其实挺多的。因为它很多实现思路和关系型数据库或者其他的NoSQL数据库，是有一些不同的。这种不同是在数据库设计实现思路上也是根源上的。所以衍生开来的诸多特点，在介绍起来就不太容易和其他数据库去类比。那么Cassandra有这么大量的内容，本文只能选讲其中的一部分，这部分内容是如何挑选的呢？

在《Cassandra The Definitive Guide》这本书里，有一段概括性的描述，即用50个word描述Cassandra。它归纳了Cassandra的几大特性，依次为：开源、分布式、去中心化、可扩展性、高可用、容错性、可配置的一致性、行存储。

我把这几大特性分为四类：

• 第一类开源，这个不需要讨论。其余的三类7个特性，就是选讲的核心提纲。

• 第二类是高可用、容错性、可配置的一致性，这是围绕着多节点冗余数据的特性，换句话说，如果Cassandra的数据，每一行数据只有一份而没有副本，那么第二类特点就是不存在的。

• 第三类是分布式、去中心化、可扩展性，这三个特点围绕的是数据库的可拆分性，且各节点可以独立运行的能力。若只装一个单机的Cassandra，那这一类特点就不存在。

• 第四类是行存储，是描述数据库底层存放数据的最基本的存储结构特征，也是我切入的第一个特征。

行存储结构

任何数据库设计和优化始终围绕一个核心事情——查询优化。查询永远是使用数据的核心需求。为什么要INSERT？为了以后这个数据要查询。为什么要DELETE？因为不再查询，并且让其他的数据更快的查询。为什么要UPDATE，因为要实时的查询使用。无论是数据库的存储结构，像ORACLE的段、区、块的设计，还是辅助的存储结构，像索引这种，归根结底，为了更快速的查询出需要数据。Cassandra也不例外，了解它的存储结构，就更加能够理解它是如何在这个存储体系下提高查询性能的，即便它是一个号称更擅长于INSERT的数据库。

在早期的Cassandra中，数据库表一直被称之为ColumnFamily（列族），我也有很长的时间将其理解为列的集合的意思。所以，我有一段时间认为Cassandra是一个列存储的数据库。那为什么Cassandra的数据模型，可以认为是行存储（ROW-ORIENTED）的，但又会在早期表被称之ColumnFamily呢？因为从根本上来讲，Cassandra不能算一个严格的行存储，当然它更不是列存储，它的数据是存储在一个稀疏矩阵中的。可能这个解释略微抽象。那么我先来说下它为什么不是行存储。

任何传统的行存储数据库，一旦DDL定义了数据表有多少个列。那么这一行数据一定存储了所有的列值。即使出现了这一列没有值的情况，那么也一定存储了一个NULL值，或者是由应用程序存储一个空格或0来表示没有值。这一列对应的存储空间一定是存在的，当然数据库中的varchar或者压缩算法会使得这个存储空间尽可能小。

但是，Cassandra允许对于任何给定的行，你可以只包含其中几列，而并非一行数据要有所有的列，当然KEY列是要有的。这种在列值存储上的动态性，是传统的行存储数据库根本不具备的。我猜这也可能早期为何有ColumnFamily概念的根源。

前文提到了，我有一段时间认为Cassandra是一个列存储的数据库。但是，我从来都认为它是一个不彻底的列存储数据库，而是一个受限的列存储数据库。不彻底在哪里？大部分的列存储数据库，都是为了OLAP而生的，它的优势在于，在某一列上做聚合的性能无语伦比。

比如我一个表有100列，我要对某一列求个SUM。列存储数据库可以完美绕过多余的99列，只把需要的这一列一个不差的拿出来做SUM。但是，用过Cassandra数据库的人都知道，在任何一列上做全列级的聚合，那简直是灾难性的。就凭Cassandra会将不同的KEY部署在不同的数据库节点/分区PARTITION（注意这里和传统数据库分区不同），任何列级的操作，都会需要在多个数据库上打转。更何况，CQL语句到来的时候，还要搞清楚，这个聚合列在这行数据上有没有。所以，Cassandra是不具备列存储数据库的特质的。

为什么，最后Cassandra还是被描述为是一个ROW-ORIENTED呢？

首先，它的存储是紧紧围绕着Key的。Key，它是一行数据的唯一标识符号。一行数据围绕着Partition Key存在一起,并且围绕着Clusterting Key局部有序。可见它ROW-ORIENTED的特点还是很鲜明的。什么样的存储结构，就决定一个数据库擅长做什么。按主键排序的行存储DB2数据库最擅长的是什么？是在OLTP系统里，通过主键做单条记录的快速查询（Select by Key），这也正是Cassandra最为常见的CQL形态。什么样的存储结构，也决定了什么样的操作会有限制。

在理解了Cassandra数据库的ROW-ORIENTED的稀疏矩阵存储之后，再来看看CQL语句的语法限制，那么这些限制就很容易理解。例如：Select 语句，Where条件里，一定要送Partition Key（没有次索引的情况）。如果不送，则语法上必须要添加ALLOW FILTERING。

为什么是这样，刚才提到了，Partition Key决定了数据存在哪里，它像是一个指针，直接指向了这一行数据的物理位置。ALLOW FILTERING表示什么，表示的是Cassandra数据库获得这条记录是通过筛选得来的，而不是通过直接定位得来的。

类比 一下 传统数据库，Where 条件送Partition Key就好比通过HASH索引定位记录，ALLOW FILTERING就如同先做一次TABLE SCAN，读出大量记录再从记录里过滤出符合WHERE条件的。再看看关于Clusterting Key的，CQL语法要求，范围查找、Order by一类的语法都需要使用Clusterting Key，这就十分好理解。在定位的Partition Key确定了位置之后，同一Partition Key的数据，都是Clusterting Key有序存放的，那么通过在这个有序的Key列上，无论范围也好、排序也好，都不会需要数据库引擎真正去排序，这就好像在传统数据库里，ORDER BY的列，和某一个索引一致的情况下，执行计划里不会真的排序是一个道理。

搞清楚了Cassandra的存储结构之后，我们来看Cassandra在某一个节点上怎么做增删改查。无论Cassandra的多节点特点多么鲜明，在单一节点上面，数据的读写，永远才是数据库性能的根基。节点再多，如果单节点上读写性能不行，那数据库终究是快不起来的。所以这里我们来看一下，Cassandra是怎么样读写数据的。

先翻译《Cassandra The Definitive Guide》一段话。“在Cassandra中，写入数据非常快，因为它的memtables和SSTables设计，使它插入时，不需要执行磁盘读取或搜索，这些减慢数据库速度的操作。Cassandra中的所有写入都是追加形态的。”

我们看一下Cassandra的写入步骤，来解读它的写入优势。

第一步，写Commit Logs。这个步骤完全不是什么新发明。我觉得它和传统数据库的REDO Log几乎是一样的。无论是什么数据库，这个Log的写入，都是追加形态的。但是，注意看这个图，Commit Logs直接写在硬盘上，我认为这个描述并不准确。无论时传统数据库的REDO LOG还是Cassandra 的Commit Logs，它都是先到内存，再FLUSH到磁盘上的。而FLUSH的策略是由一些参数决定的，比如commitlog_sync。这和传统数据库非常相似，这里不展开来讨论，只需要认识到一点，FLUSH的动作频率越高，系统奔溃时丢失的数据越少，同时损失部分数据插入性能。就像Mysql数据库的参数Innodb_flush_log_at_trx_commit=1时，Mysql是最安全，但是也是最慢的。

第二步，Add to memtable，这是关键的一步，Cassandra的这一步是完完全全的内存动作。而若是传统的数据库，则大约需要做这么几个动作：

• 逐层搜索索引，若这个索引块不在DATA BUFFER里，触发磁盘IO。

• 通过索引定位数据块，若数据块不在DATA BUFFER里，触发磁盘IO。

• 修改索引块，修改数据块，如果修改并发量大时，可能产生锁等。

当然，若是像Oracle数据库那样的堆表设计，纯粹的INSERT动作在b的IO触发可能性要少一点，但是在UPDATE（Cassandra中也是Insert）场景下，这些开销都是不可少的。Cassandra为什么可以在Memtable上纯粹的做追加写入，这个Cassandra记录的Timestamp概念是分不开的，即无论你写入多少次，数据库只会以最新Timestamp的记录为准。这样就不需要去对记录资源上锁。这样的设计，不要说没有锁冲突了，就连去把需要上锁的记录找出来的开销都省了，快就快在这个地方。

但是，这个快是有代价的，那就是数据的一致性。比如一个简单的需求，在数据写入之前，需要看看这条数据是不是存在，如果存在了就不能插入（CQL的IF NOT EXIST语法），或者UPDATE需要看数据条件（WHERE IF Column = ‘*’） 。一旦这种带条件CQL使用，那可以推断，上面的这些优势，也就不存在了。

看第三步，如果这行数据在Row Caches里，使它失效。注意这个地方，Row Caches里的记录是不改的。那么Row Caches的使用场景，只有特别热点的数据读取的时候使用，它并不适合高并发热点数据修改的场景。

常规交易，做完这三步就返回成功了，不需要等待Memtable的内容落盘。换句话说，直接影响交易性能的步骤，结束了。这和传统数据库也没有太大的差别。 那么接下来的步骤，就不直接影响数据库的写入能力。

第四步，数据的落盘，这个动作通常是异步的，在后面会详细展开将SSTable的存储。 第五步，这个就是多节点特性了，是一个节点异常的处理过程。

总结一下，传统的数据库的写入（包括INSERT、UPDATE、Delete），通常是一个读后写的过程。而Cassandra的写入，是没有先读这个动作的，这也是它快的根本原因。一旦使用了IF NOT EXIST之类的语法，那么它的写入性能也就会要受损。

接下来看一下Cassandra的读取，它的读取是多节点、多副本的读取。此处，我们先关注一个节点上的情况。

第一步，如果这一行数据在Row Caches中，直接返回数据，这个好理解。

第二步，检查检查KeyCaches里的索引，这里可以理解为，这是一个主键索引，它存储的是未来在Memtables或者SSTables用来定位的信息（书上原文是offset location）。需要注意的是，这里面的值，在第三步、和第四步的时候，都可能用得上，而不是仅仅用于第三步。看到这个地方，可以发现，其实这个图有个问题，就是没有指出KeyCaches的维护。Cache是可以在建表时配置的一个参数。可以推测，假如我们建表的时候，keys的Cache采用了ALL的设置，那么应该是在有新的KEY值写入Memtables时，维护到了Key Caches中。

第三步，这一步需要关注是，对于一个指定的表（或列族），是只会使用唯一的一个Memtable 的，那么这个搜索就是线性的。Memtable中的内容，是还没有FLUSH到SSTables里的数据，在查询是，它里面的内容和SSTables中的内容，都是要同步读取的，但对单节点而言，它的内容通常更新。

与写入场景大有不同的地方是，读数据的关键步骤，是第4步，读SSTables。这里在后面的内容展开，看一下第五步，如果Row Caches还可用，把这条记录加入的Row Caches。Row Caches放的是一整行的数据，如前面提到了，适合于存放热点读取的数据。

所有的数据库，通常都是有四大常规操作，谓之“增删改查”。介绍了写入、查询之后，这里简单的介绍一下Cassandra的删和改。一句话简述之，Cassandra的删除都是修改，Cassandra的修改都是写入，所以Cassandra只有写入和查询。Cassandra一直写入数据，岂不是会存储爆炸不成。在这里，我们介绍三个新概念（相对传统数据库）-Tombstones，Timestamps，Compaction。

Cassandra的删除都是修改，这个好理解，在很多业务数据库表里面，经常会为了保留痕迹，而做一个逻辑删除动作。也就是修改某个标识，表示这条记录以及删除或作废，而并没有在数据库里真正的删除。Cassandra在收到Delete命令时，并不会立刻去删除这行记录。而是会给这行记录一个Tombstones，表示它被删除了。

Cassandra的修改都是写入。前面提到Cassandra速度快，快在不需要定位数据。任何Update命令，在传统数据库上，都需要把这条记录读到内存里，并上锁。而在Cassandra上，Update命令会变成一条INSERT语句，那岂不是在系统里重KEY了吗？这里便要依靠记录上的Timestamps。

Cassandra的每次查询，都会把所有重的KEY读出来，但是永远会以最新的Timestamps为准。这就解决了把所有的修改，都变成写入的问题。但是，这么干有两大显而易见问题。第一，数据会无限的膨胀，吃掉磁盘。第二，数据膨胀会带来查询需要读出的重复数据增加，无限的膨胀则会无限的增加，读取性能就会受损。

所以这里，就要介绍压缩（Compaction）的概念。这里要特别的注意，这不是我们通常说的数据库压缩技术，那个通常用的Compress。只是由于多个官方文档都把Compaction翻译成了压缩，我个人觉得它更应该翻译成数据的整理。Compaction是在数据库后台异步做的，接着前面的内容，它的内容至少有比如把墓碑数据真实移除，把时间戳比较老的数据移除，重新整理SSTable的存储文件等。这样来解决前面那两个问题。这个动作在某种意义上来讲甚至有一点像DB2数据库的REORG动作。不同的数据库表，可以在Keyspace级别选择不一样的CompactionStrategy。它常翻译为压缩算法，我觉得翻译成整理策略更加合适。我觉压缩算法，应该和Compress的那个概念一致。毕竟，这个Compaction没有给数据文件里连续的值，用个RLE算法，或者建个字典什么的对吧。介绍完了这些之后，让我们来直面数据库最大的瓶颈。

只要一个数据库不是内存数据库，那它永远都要面对它最大的性能瓶颈，磁盘IO。我们前面提到的诸多概念，比如Cache、列存储、索引等等，他们优化性能的本质都指向一处，减少磁盘IO。前面讲读写部分时，都跳过了第4步。而对于SSTable的读取，其实才是影响性能的关键步骤。

我们来看一下，SSTable到底是什么，它的读取是什么样子的。我们根据SSTable的访问顺序来看，在3.0版本中，SSTable包含以下这么几个文件：

Filter.db这是SSTable的Bloom过滤器，简单的讲，它告诉你，你要的Key，在我这里有没有。Bloom过滤器的工作方式是将数据集中的值映射到位数组，并使用散列函数将较大的数据集压缩为摘要字符串。根据定义，摘要使用的内存量比原始数据少得多。它速度快，可能误报，但不会漏。简言之，有可能告诉你有，但是没有。但绝不会告诉没有，却有。注意！这里划一个重点，Cassandra会维护一个Bloom filter的副本在内存里面。所以，这一步不一定会有实际IO。在书上也提到，如果加大内存，是可以减少Bloom过滤器误报的情况。

Summary.db，这里是索引的抽样，用来加速读取的。

Index.db，提供Data.db里的行列偏移量。

CompressionInfo.db提供有关Data.db文件压缩的元数据。这里值得关注的是，它用了Compression这个词，我猜测，如果Data.db里面采用了压缩算法，比如说字典压缩之类的，那么这个文件里面应该就会存储字典数据，或者类似的Compress相关的元素据。这也就是为什么这个文件，在访问流程中是不可绕过的。因为一旦Data.db的数据进行了压缩，那就必须依靠相关的元数据来解压缩数据。从图上可以看出，这个元数据在内存中，相对性能会比较快。

Data.db是存储实际数据的文件，是Cassandra备份机制保留的唯一文件。它是唯一的真实数据，其他的都是辅助数据。比如索引可以重建，字典可以重建等等。

Digest.adler32是Data.db校验用的。

Statistics.db存储nodetool tablehistograms命令使用的有关SSTable的统计信息。

TOC.txt列出此SSTable的文件组件。

其中1-5是跟SSTable访问数据性能相关的文件。如果Cache是ALL的情况下，Cassandra在通常都可以在内存访问之后，直接定位到SSTable的具体文件和数据所在偏移量中去。相对于传统数据库，B树索引层层向下，遇到没有的索引块就要IO。这个性能应该还是非常可观的。

讲到这里，不知道你有没有感受到，Cassandra的一个重要精华所在，那就是没有锁，或者叫没有资源上的冲突和争抢。通过Timestamps概念，解决数据可相同Key数据不要上锁的问题。尽管我们前面的内容，全部都还只是在围绕单节点数据库介绍。但是Timestamps的使用，是为Cassandra分布式、去中心、可扩展、高可用、容错性、可配置一致性提供了更多灵活方便的地方。

分布式、去中心、可扩展性

前面我们把这六条分成了两类，分布式、去中心、可扩展，这三个围绕的是KEY的独立性。尤其是Partition Key，它是具有极强的独立性的。由于它的极度独立，理论上任何不同Partition Key的数据，就都可以放在不同机器上，去独立的提供服务，也就成就它的分布式、去中心和可扩展。对照这几条特性看一下。

分布式，百度词条上解释为，建立在网络上的软件系统。有四大特性：

• 分布性。分布式系统由多台计算机组成，它们在地域上是分散的，可以散布在一个单位、一个城市、一个国家，甚至全球范围内。整个系统的功能是分散在各个节点上实现的，因而分布式系统具有数据处理的分布性。一个逻辑上的数据库表，他是分散存储来多个Node中的。不同的Key值的记录会由Cassandra的不能节点提供分散的的服务。

• 自治性。分布式系统中的各个节点都包含自己的处理机和内存，各自具有独立的处理数据的功能。通常，彼此在地位上是平等的，无主次之分，既能自治地进行工作，又能利用共享的通信线路来传送信息，协调任务处理。Cassandra只有在Partition Key划分数据所属Node的存储位置时，有主次副本之分。比如说，我的Node1要存放的Key值是多少到多少，其他的勉强称之为副本。其实Cassandra存的是多个地位平等主本，且都具备独立处理数据等能力，它们协同处理任务，并非传统意义上的主备数据概念。

• 并行性。一个大的任务可以划分为若干个子任务，分别在不同的主机上执行。每个Node自然是自己提供涉及的Key的服务，相互之间独立、并行。对于不同的CQL而言，可能会由不同Node来完成查询。也可以是一个CQL里面涉及的多个Node，它们也基本上是并行来完成这个CQL的。

• 全局性。分布式系统中必须存在一个单一的、全局的进程通信机制，使得任何一个进程都能与其他进程通信，并且不区分本地通信与远程通信。同时，还应当有全局的保护机制。系统中所有机器上有统一的系统调用集合，它们必须适应分布式的环境。在所有CPU上运行同样的内核，使协调工作更加容易。Cassandra是完全符合这个定义的，Coordinator节点并不是固定的。每个节点都可以接受任何的CQL，并且来充当协调者的角色。重要的是，对于一个应用程序或者客户端而且，可以不关心Cassandra后来是怎么样存储和查询数据的。它从外面看到的，始终只有一张完整的逻辑数据表。

有了分布式的基础，Cassandra可以运行在多个Node下，并且多个Node可以部署在真实的不同的数据中心机房里，不同机架上，也就能做到去中心Decentralized。有了这个基础，就可以配合Cassandra的多中心的复制策略NetworkTopologyStrategy，在每一个数据中心定义数据复制了。

可扩展这个词其实，并不是特别准确，它的重点其实是可水平扩展。简而言之，就是在图中环上加Node，就可以提高Cassandra的处理能力。这其实和它的分布式特点是密不可分的。Cassandra的拆分粒度最细，理论上几乎可以到一个Partition KEY。或者说，每一个Partition KEY，都可以被看作可以拆分的，独立处理的最小的单位。增加数据的同时只要增加Node就可以了，这就使得它的水平扩展性是很好的。

做一个偏激的假设，如果Cassandra只有一份数据存储，就凭Key独立的特点，把不同的Key分到不同的机器上提供服务，也可以算得上是分布式、去中心和可扩展的。但是它这个特点是不完美，不彻底的。因为机器分得越多，任何一台机器故障，它提供的服务就是不完整的。

高可用、容错性、可配置一致性

接下来，我们继续看另外三个特点，高可用、容错性、可配置的一致性，这些特点围绕的核心就数据冗余。

任何的高可用背后，一定是有数据冗余的。传统数据库通常偏爱的是主备模式，就是当提供服务的数据库节点DOWN掉之后，备节点开始提供服务。这时候往往故障检测、主备切换，应用切换的时间就会成为关注的焦点，做得好一点的数据库可以在1分钟或者几十秒内完成切换。不过在如今7*24*365的环境下，1分钟的故障恢复时间通常并不能让用户十分满意，当切换时间压缩到一定程度，还会出现一个矛盾点，就是数据库异常时间监测阈值。如果设得太长，主备切换就慢，设太短了，一个网络抖动，就可能触发不必要的主备切换误判。

Cassandra的数据复制（replicas）并不像传统的备份数据，它更像是多份主数据，这些数据都是时时刻刻对外提供服务的，换句话说，有一个数据库节点DOWN掉，完全不需要主备切换时间。在资源充足的情况下，甚至是几乎无感的（比如7个replicas坏了1个）。

在Cassandra里面，数据复制（replicas）多少份，怎么存储，这个策略是可以根据不同的Keyspace来设置的，相当于提供一个灵活的选择，可以根据数据库表的实际使用场景和形态，来决定数据复制的策略。

数据冗余可以说是分布式系统中的常规操作，像参数数据之类的，经常会采用数据冗余的方法来处理。然而，有冗余的地方就有同步。数据一致性问题，永远和数据冗余相伴而生。好在Cassandra有Timestamps来解决一致性问题，容错性只是一致性的一个衍生产品，简单的说，只是Cassandra发现了一个老Timestamps的错误数据，后台修复一下而已。

而可配置一致性，就是Cassandra的一个特别重要的特性了。因为它的影响但不仅仅是对于高可用，它还直接影响数据库性能。就传统数据库而言，开不开备库，对OLTP交易性能也是有直接影响的（包括Redis也是）。从理论上来说，Cassandra要等更多的Node写入数据，那响应时间就会越慢。这个响应时间取决与最慢的那个Node。若要交易响应更快，就需要通过异步的方式。所以Cassandra通常都不会等所有的Node都响应，等多少Node，等哪些Node，就是可配置一致性。

在数据写入读取方面Cassandra的一直性级别有：

ANY（仅写入）,ONE,TWO,THREE ,QUORUM,ALL

LOCAL_ONE, LOCAL_QUORUM, EACH_QUORUM

以上这些级别很好理解，不需要逐个解释。关于高可用和强一致性，永远都是鱼和熊掌。假如我们的系统使用了最快的方式写入，比如写ANY，读ONE。那么读到的数据并不是最实时的准确数据的可能性就会大幅增加。如上面的图，有6个节点在写入数据，任意一个写成功，程序就成功返回。那么假定其余5个节点还没有完成写入。那这时候，有一个读ONE的程序，恰好读到了这5节点中的一个，并成功返回，这就产生了数据的不一致。要做到数据的强一致，读写策略就必须配合设置，满足这样的条件。

W+R>RF W—写一致性级别 R—读一致性级别 RF—副本数

Cassandra的这个设计非常的巧妙，它提供极好的调优灵活性。数据库调优的本质无非是个损有余而补不足的过程，这个有余并非指损性能好的地方去补性能不好的地方。

数据库或数据，有些地方有些功能，我们不用或者少用，性能不需要那么好，称之为有余；有些地方有些功能我们常用，主要用，性能要越快越好，我们称之为不足。比如很多系统的某个数据库表，它的访问形态是有局限性的。有可能一张表，100次插入，只有1次读取，像流水数据。有可能一张表，1次插入，100次读取，像参数数据。这里面就有了极大的灵活性，我们可以损失冷门操作的性能，来保障我们的主要操作。例如，以读取为主的表，我们可以设置写入的一致性为ALL ,读取的一致性为ONE。从而获得一个非常高效的系统性能。

需要注意的是，数据的复制因子，是定义在Keyspace，也就是在存储方面决定。而读取的一致性，是由客户端决定的。同样的数据，也可以根据不同使用场景来使用不同的一致性级别。比如说，对数据实时性要求高时，可以设置成读QUORUM或者ALL，实时性要求低时，选择读ONE。

总结

至此，我已经完整的讲解了Cassandra的分布式、去中心化、可扩展性、高可用、容错性、可配置的一致性、行存储的特性。

回顾一下，我们先讲了Cassandra单节点上的行存储结构，然后围绕Cassandra数据Key的独立性介绍了分布式、去中心化、可扩展性。继而讨论了关于Cassandra多副本数据带来的高可用、容错性、和可配置一致性。

当然Cassandra数据库还有很多值得探讨和介绍的内容和概念，如Secondary Index、Tokens、Hinted等等。此外在Cassandra数据库的使用过程中，也还有监控、备份恢复、性能调优、安全等等内容值得关注学习，这里就不一一介绍了，未来有机会，再做续集吧。

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