性能超开源2倍，GaussDB(for Cassandra)存算分离架构让数据修复不在是难题

飘絮絮絮丶

众所周知，智能时代的来临正是因为开发者们用一行行代码铸就了千行百业向上、向前的阶梯。大到从2G至5G的突破，小到每个技术的由点到面的攻克，每个突破都会成为行业里最新的利器，比如在数据库领域，DBA们苦Cassandra“数据不一致”久矣：

一致性级别设为local quorum，查询某个分区键的条数，每次查询，条数都不一样；

按这个分区键的token修复，直接瞬间修复结束。但是再查，还是每次查询条数不一致；

之前遇到墓碑丢失的问题，单个token查询结果不一致，修复也解决不了；

…..

如今，强一致的华为云数据库GaussDB(for Cassandra)来了，DBA和开发者们再也不用加班修复数据了。

GaussDB(for Cassandra) 是一款基于华为自主研发的存算分离架构的分布式云数据库。它是一个强一致性系统，架构基于华为内部强大且广泛使用的自研分布式存储系统DFV，充分发挥了云开源的弹性伸缩、资源共享的优势，它高度兼容Cassandra协议，拥有超强写入性能，同时具有分钟级节点扩容、数据强一致等优势，性能更强、数据更可靠、扩容更敏捷，整体性能是开源自建2~3倍。

开源Cassandra为何不能实现数据强一致？

众所周知，开源Cassandra使用CAP模型中的 AP 放弃了强一致是个既定事实。以开源Cassandra一致性读场景为例：假如你在图书馆的某一排书架上想借阅一本书，假设书架上书本只有新旧之分，本来你想借阅新入馆的书本，但规则是就近取书，这意味着你拿到的可能不是最新的书本；如果读一致性要求为QUORUM（即读取任一数据中心中quorum数量的节点的结果，返回合并后timestamp最新的结果），则内核会自动触发读修复，然后返回给客户端，也就是图书管理员帮你对比新旧之后取到了最新的书本，假如此时有副本所在节点出现坏盘，且在一定的周期内没有完成数据修复，那么在业务查询时，查到的数据会不准确。

GaussDB(for Cassandra) 如何实现数据强一致？

GaussDB(for Cassandra) 则采用存算分离架构来攻克数据不一致的难关，数据的副本一致性由DFV存储平台来保证，对计算节点来说数据单副本、数据强一致，查询命令下发后，协调节点直接从数据节点取数据即可完成。另外支持N-1个节点故障容忍，在系统故障重构或备份恢复时，GaussDB(for Cassandra)能提供10倍于开源Cassandra的性能。

GaussDB(for Cassandra) 有哪些使用价值？

1 、在工业制造&气象业，支持PB级数据量，实时精准预测天气

随着科技进步，采集的气象数据指数增长，GaussDB(for Cassandra)可以应对降雨量、湿度、温度等PB级的数据量，支持高并发写入读取；还可以为气象算法、天气预报做到实时在线精准分析；进行离线数据分析时，可以实现分析时长缩短60%。

2 、在互联网领域，支持用户画像、推荐系统，打造更好的用户体验平台

GaussDB(for Cassandra) 具备高并发写入性能和高可扩展性，可保障业务的高可用和稳定性。例如：存放用户画像数据场景，可完美解决数据量大、数据结构Scheme频繁变更等场景；推荐系统中，可分析用户最近的浏览数据，然后推荐相关资源。

3 、支持实时数据分析、离线分析，离线分析时长缩短60%，效率大幅提升

GaussDB(for Cassandra) 提供Stream功能，能对数据的变更做实时在线分析，还可以实现秒级的实时响应，这都是开源Cassandra所不具备的能力。比如某店铺有新用户注册了会员，系统自动向该会员推送商品优惠活动。此外，由于离线分析时长缩短60%，也为商家争取了更多的决策时间。

Stream 功能支撑实时分析原理图

华为云GaussDB(for Cassandra)正是依托于存算分离架构，才保证了查询准确率、规避了数据不一致修复数据造成的人力成本，才使得GaussDB(for Cassandra)在制造业、物流、医疗保健、房地产、能源生产、农业等领域非常受欢迎，因此，DBA们无需忧心数据修复、数据丢失等问题只需探索专业领域里的星辰大海。

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xiayuwei

进来看一下，谢谢楼主的分享