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Cassandra和HBase主要設計思路對比

發布時間:2020-05-24 16:26:21 來源:網絡 閱讀:453 作者:阿里中間件 欄目:關系型數據庫
CassandraHBase
一致性QuorumNRW策略

通過Gossip協議同步MerkleTree,維護集群節點間的數據一致性

單節點,無復制,強一致性
可用性1,基于ConsistentHash相鄰節點復制數據,數據存在于多個節點,無單點故障。

2,某節點宕機,hash到該節點的新數據自動路由到下一節點做hintedhandoff,源節點恢復后,推送回源節點。

3,通過Gossip協議維護集群所有節點的健康狀態,并發送同步請求,維護數據一致性。

4,SSTable,純文件,單機可靠性一般。

1,存在單點故障,RegionServer宕機后,短時間內該server維護的region無法訪問,等待failover生效。

2,通過Master維護各RegionServer健康狀況和Region分布。

3,多個Master,Master宕機有zookeeper的paxos投票機制選取下一任Master。Master就算全宕機,也不影響Region讀寫。Master僅充當一個自動運維角色。

4,HDFS為分布式存儲引擎,一備三,高可靠,0數據丟失。

5,HDFS的namenode是一個SPOF。

伸縮性1,ConsistentHash,快速定位數據所在節點。

2,擴容需在HashRing上多個節點間調整數據分布。

1,通過Zookeeper定位目標RegionServer,最后定位Region。

2,RegionServer擴容,通過將自身發布到Master,Master均勻分布。

負載均

請求Zookeeper取得整個集群地址,然后根據ConsistentHash選擇合適的節點。client會緩存集群地址。請求Zookeeper取讀寫數據路由表定位RegionServer,Master會修改這個路由表。Client自身也會緩存一部分路由信息。
數據差異比較算法MerkleTree,BloomFilterBloomFilter
鎖與事務ClientTimestap(Dynamo使用vectorlock)OptimisticConcurrencyControl
讀寫性能數據讀寫定位非常快。數據讀寫定位可能要通過最多6次的網絡RPC,性能較低。
CAP點評1,弱一致性,數據可能丟失。

2,可用性高。

3,擴容方便。

1,強一致性,0數據丟失。

2,可用性低。

3,擴容方便。

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