NoSQL之Cassandra
9月初听了一个讲座，演讲者是张月同学，他给我们分享了Cassandra nosql数据库，讲得很精彩，听完之后收益良多。
Cassandra是一个noSQL数据库，在国外被广泛使用，比如FaceBook、Twitter、Intel等，国内用的较少，只有奇虎360等公司在大规模使用。张月首先讲了Cassandra怎么来的，之后讲了Cassandra的一些具体细节，让我印象比较深刻的有数据分布以及通讯协议两个部分，最后讲了Cassandra的效率以及使用情况。
1. Cassandra怎么来的
他山之石可以攻玉，Cassandra从Dynamo和BigTable中借鉴了相应的思想。
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类似Dynamo的特性 |
类似bigTable的特性 |
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对称、P2P的结构，没有主节点 |
稀疏、列存储模型 |
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基于 Gossip的集群管理 |
commit log，内存有 MemTable，SSTable Files |
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分布式哈西表 |
支持Hadoop |
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最终一致性 |
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2. Cassandra中的数据是怎样分布的？
1.2版本之前使用的是普通一致性哈西算法，如图上部所示，一共6个节点，每个节点计算Hash值a，之后各个节点根据各自的hash值映射到一段区间上，比如Node1对应着A，此外，各个节点保存着其它节点的两个副本，比如Node1还保存着Node5的E，以及Node6的F。
普通的一致性哈西有个缺点，当增加或删除节点时会导致数据分布不均衡，比如Node2宕机后，原先Node2的数据全部分布到Node3上，造成Node3的数据量大大多余其它节点；同理，当在区间B插入一个节点Node7时，会使得Node2和Node7的数据量大大小于其它节点。
为了解决上述问题，1.2版本使用带有虚拟节点的一致性哈西算法，如图下部所示，一共6个节点，每个节点需要计算两次hash，首先与传统一样计算Hash值a，然后根据这个值a计算多个hash值a1,a2,a3...，即将一个节点映射到多个hash值，从而每个节点不再仅仅对应一个区间，而是对应着许多小区间，如果保证各个hash值是随机的，则能使得这些小区间的分布也是随机的，从而确保了数据分布的均衡性
3. Gossip协议管理集群
每隔T秒，集群中各个节点将都会将自己的Heartbeat信息通过Gossip传递给其他节点。Gossip协议效率较高，只需要Log(N)次就能将所有节点状态信息传递给各个节点。
4. Cassandra的效率以及使用情况
张月给了张图，上面显示Cassandra读写速度远远大于Hbase和MongoDB，但是也有很多人质疑这个图，因为他没有给出这张图的实验条件，比如多大数据量，各个数据库是否在同一集群上等等。不过我后来查看了些文献，发现Cassandra的性能还是很不错的。
5. 讨论
会后有个问题：既然Cassandra性能这么出色， 为什么国内很少有公司使用Cassandra？ 为什么国外的facebook和twitter等都弃用Cassandra而转用HBase了，Cassandra有什么不足？
张月的回答是国内的宣传不够，至于facebook和twitter为什么转用HBase，可能和HBase天生支持Hadoop有关系，可以结合mapreduce，虽然Cassandra也支持Hadoop，但是配置起来特别麻烦。
后来我网上查了下，Cassandra还是有一些缺点，或许因为这些使得很多大公司转向HBase。
a）Cassandra来源自Facebook，但是在Facebook内部Cassandra 目前只用在inbox search产品上，容量大约有一两百T，且Inbox Search在Facebook的也不是核心应用；
b）Cassandra出身较晚，自身还存在不少问题。