Cassandra 是一种分布式 NoSQL 数据库系统，专注于处理大规模数据跨多个数据中心和云的应用。与传统的关系型数据库不同，Cassandra 注重可用性和分布式存储，而不是一致性。它提供多种机制来保证数据的一致性，尽管可能没有传统 ACID 事务那么强大。

数据复制

在 Cassandra 中，数据一致性主要通过副本复制来实现。每个数据行在多个节点上复制多次，当客户端写入数据时，数据首先发送到集群中的一个节点，然后复制到其他节点。Cassandra 使用“最终一致性”模型，更新操作不会立即在所有副本之间同步，但会在一段时间内达到一致状态。

一致性级别

Cassandra 允许用户为每个操作（读或写）选择一致性级别，以平衡数据一致性和性能之间的关系。常见的一致性级别包括：

1、ONE： 操作成功只需一个副本确认，提供最高可用性，但数据可能不完全一致。

2、QUORUM： 当大多数节点（副本）确认时，操作成功，提供中等一致性，并确保即使有节点故障，数据仍然是最新的。

3、ALL： 所有副本必须确认操作才能成功，提供最高的一致性，但性能和可用性会有所牺牲。

4、LOCAL_ONE/QUORUM/ALL： 执行操作时只在特定数据中心内执行一致性协议。

轻量级事务

Cassandra 3.0 引入支持轻量级事务，允许在单个分区键内对多行进行原子操作。基于 Paxos 协议，可保证一组命令的全部执行或全部不执行，提供更强的一致性保证，但仅适用于单个分区，无法跨分区键使用。

读修复与反熵

读修复： 当节点读取数据时，检查其他副本是否有更新的数据版本。如果发现不一致，将从拥有最新数据的副本那里复制数据以修复不一致。

反熵： 后台进程定期扫描数据以检测和修复不一致，比读修复更全面但不实时运行。

总结

Cassandra 通过副本复制、一致性级别选择、轻量级事务、读修复和反熵等机制来保证数据一致性。尽管无法提供传统关系型数据库的强一致性，但设计让它在可用性和一致性之间取得平衡，适应不同应用场景需求。

有关问题：

1、Q: Cassandra 如何处理网络分区？

A: Cassandra 使用最终一致性，允许系统在网络分区恢复后自动同步数据，数据中心感知降低跨数据中心通信。

2、Q: QUORUM 一致性级别在 Cassandra 中如何工作？

A: QUORUM 要求写操作在大多数节点成功，一般通过一个副本传播更新给其他副本，超过半数确认即为成功。

3、Q: Cassandra 中的轻量级事务与关系型数据库事务有何不同？

A: Cassandra 的轻量级事务局限于单个分区键，不支持跨分区事务，依赖 Paxos 协议保证原子性。

4、Q: 读修复机制是什么？如何工作？

A: 读修复用于维护数据一致性，节点读取数据时，检查其他副本并复制最新数据以修复不一致。

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