数据一致性是分布式原理CAP的一个要素,在以往使用Mysql或Oracle时,几乎不用为一致性操心,而现在用到了Cassandra(目前使用了2.0.0版本),它保证的是数据的最终一致,导致在实际使用过程中出现了很多问题。
很多问题的根源,就是在更新一条记录,如果马上查询,结果竟然还是旧数据,或者新插入条数据,在查询会发现结果为空。这就是最终一致性的特点,而解决这个问题,即实现强一致性,需要实现以下条件:(nodes_written + nodes_read) > replication_factor 。注:replication_factor 表示数据的复制份数,nodes_written 表示一次写需要同步的节点数,nodes_read表示一次读需要读取的节点数。
这都是在Datastax网站提及的。
上面是理论基础,而在具体测试时,还是出了问题,3台服务器,读2份,写2分(2+2>3),按说应该可以实现强一致。
在使用Hector测试时,无论如何修改读写份数,都无法实现强一致,放弃。
后又改用Astyanax,使用的连接池策略为轮询(ConnectionPoolType.ROUND_ROBIN),发现了一个奇怪的规律:每三条记录只能出现一条更新成功的;然后根据这个规律,修改了代码,每个插入操作循环三次,再取出来后结果就是一致的。
然后使用Cassandra自带的cql客户端,多次的修改同一记录,并且查询,发现结果是一致的。
通过查看日志,发现两种客户端请求产生的后台日志是相同的,但通过Astyanax客户端的请求会轮流发送到三个机器上,而Cassandra的cql客户端的请求只发送的一台机器上。于是想到jAstyanax是否有不同的请求策略,发现其提供了三种策略(TOKEN_AWARE,ROUND_ROBIN和BAG ),测试BAG方式,结果所有的同一主键的请求被发送到一台机器,查询结果是一致的,但连续更新大概3万次后,有出现了不一致,需要再研究一下,不过却是很大的改善了一致性。
目前正在查看Cassandra的源码实现,努力找出问题根源。
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