Cassandra无单点故障的高可扩展伸缩数据库

安装包获取

jdk1.8
apache-cassandra-3.11.7-bin.tar.gz
centos7
三台服务：hop01、hop02、hop03节点

tar -zxvf apache-cassandra-3.11.7-bin.tar.gz mv apache-cassandra-3.11.7 cassandra3.11

[root@hop01 opt]# vim /etc/profile
export CASSANDRA_HOME=/opt/cassandra3.11
export PATH=$PATH:$CASSANDRA_HOME/bin
[root@hop01 opt]# source /etc/profile

# 数据目录
mkdir -p /data/cassandra/data
# 日志目录
mkdir -p /data/cassandra/log

vim /opt/cassandra3.11/conf/cassandra.yaml

# 配置集群名称
cluster_name: 'CasCluster'
# 配置数据目录
data_file_directories:
     - /data/cassandra/data
# 配置日志目录
commitlog_directory: /data/cassandra/log
# 设置监听地址，当前服务IP
listen_address: 192.168.72.132
# 配置RPC服务
start_rpc: true
rpc_address: 192.168.72.132
# 配置集群节点
seed_provider:
    - class_name: org.apache.cassandra.locator.SimpleSeedProvider
      parameters:
          - seeds: "192.168.72.132,192.168.72.138,192.168.72.139"

将该配置分发到集群的每个节点，注意listen_address和rpc_address是节点自己的IP地址即可。

# 集群下节点依次执行启动命令
cassandra -R
# 查看节点状态
nodetool status

cqlsh hop01

CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS castest WITH REPLICATION = {'class': 'SimpleStrategy','replication_factor':3};
use castest ;

CREATE TABLE user_info (id int, user_name varchar, PRIMARY KEY (id) );
INSERT INTO user_info (id,user_name) VALUES (1,'user01');

select * from user_info ;

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    <version>${spring.boot.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra</artifactId>
    <version>${spring.boot.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    <version>${spring.boot.version}</version>
</dependency>

这里核心需要cassandra依赖和操作的API依赖。

spring:
  data:
    cassandra:
      keyspace-name: castest
      contact-points: 192.168.72.138,192.168.72.132,192.168.72.139
      port: 9042
      cluster-name: CasCluster

keyspace-name：类似关系型数据库的名称；
contact-points：集群下节点的IP地址；
port：默认端口；
cluster-name：上述配置的集群名称；

@Repository
public class UserInfoTemplate {

    @Resource
    private CassandraTemplate cassandraTemplate ;

    // 查询全部数据
    public List<UserInfo> getList (){
        return cassandraTemplate.select("SELECT * FROM user_info",UserInfo.class) ;
    }

    // 添加数据
    public UserInfo insert (UserInfo userInfo){
        return cassandraTemplate.insert(userInfo) ;
    }

    // 根据主键查询
    public UserInfo selectOneById (Integer id){
        return cassandraTemplate.selectOneById(id,UserInfo.class) ;
    }

    // 修改数据
    public UserInfo update (UserInfo userInfo){
        return cassandraTemplate.update(userInfo) ;
    }

    // 删除数据
    public Boolean deleteById (Integer id){
        return cassandraTemplate.deleteById(id,UserInfo.class) ;
    }
}

CassandraTemplate模板类，实现了一系列操作Cassandra数据库的基本方法，直接注入即可使用。

接口实现

接口用法

import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.Column;
import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.PrimaryKey;
import org.springframework.data.cassandra.core.mapping.Table;

@Table("user_info")
public class UserInfo {

    public UserInfo(Integer id, String userName) {
        this.id = id;
        this.userName = userName;
    }

    @PrimaryKey
    private Integer id ;

    @Column(value = "user_name")
    private String userName ;
}

Cassandra能够支持大并发低延时的访问需求，具备高可用和弹性扩容能力，适合日志、消息、feed流、订单、账单、网站等各种大数据量的互联网在线应用场景。

Cassandra可以处理高速数据，因此它是数据来自不同设备或传感器的数据速度非常快的应用程序的绝佳数据库。

云数据库Cassandra可以支持数百个节点的集群规模，适合大数据量的存储。在一些需要应用大量数据对用户行为进行分析的场景中，可以通过整合多种数据来源，存储用户行为数据，构建用户画像，实时存储在Cassandra中，提供大数据风控、推荐等服务。

Cassandra是为优异的写吞吐量而特别优化的，能够支持很高的多客户线程并发写性能和突发的峰值，这些特性使得Cassandra能够很好支持写多于读的场景，例如用户状态更新、社交网络、建议/评价以及应用统计等。

云数据库Cassandra的数据模型灵活，对表结构的变更是一个非常轻量级的操作，非常适用于初创型的业务需求，让您的数据库能更快地跟上业务改进的步伐。

Cassandra原生支持多DC部署方式，实现更好的可用性和容灾能力。云数据库Cassandra可以很容易添加新的数据中心，不同的数据中心可以设定不同的副本数，既可以作为跨数据中心多活高可用，也可以作备份容灾或离线分析使用。

弹性可扩展性

架构特点

数据存储机制

资源整合能力

突出特点

特色功能

Cassandra被设计用来处理跨多个节点的大数据工作负载，没有单点故障。Cassandra通过采用跨同构节点的对等分布式系统来解决故障问题，其中数据分布在集群中的所有节点中。每个节点使用点对点gossip通信协议频繁地交换自己和集群中其他节点的状态信息。每个节点上按顺序写入的提交日志被捕获写入活动，以确保数据的持久性。然后，数据被编入索引并写入内存结构，称为memtable，它类似于回写缓存。每次内存结构满了，数据就被写到一个SSTables数据文件的磁盘上。所有写操作都会自动分区并在整个集群中复制。Cassandra定期使用一个称为压缩的进程合并SSTables，丢弃用tombstone标记为要删除的过时数据。为了确保集群中的所有数据保持一致，需要使用各种修复机制。

Cassandra是一个分区的行存储数据库，其中行被组织成具有所需主键的表。Cassandra的体系结构允许任何授权用户连接到任何数据中心中的任何节点，并使用CQL语言访问数据。为了易于使用，CQL使用与SQL类似的语法并处理表数据。通常，集群中的每个应用程序都有一个键空间，由许多不同的表组成。

客户端读或写请求可以发送到集群中的任何节点。当客户端使用请求连接到某个节点时，该节点充当该特定客户端操作的协调器。协调器充当客户端应用程序和拥有所请求数据的节点之间的代理。协调器根据集群的配置方式确定环形中的哪些节点应该获得请求。

Node

datacenter

Cluster

Commit log

SSTable（Sorted String Table）

CQL Table

Gossip

Partitioner

Replication factor

Replica placement strategy

Snitch

cassandra.yaml