摘要：不想加班修復數據？強一致的華為雲數據庫GaussDB(for Cassandra)來了……
本文分享自華為雲社區《HDC.Cloud2021|華為雲GaussDB讓開發者們不再加班修復數據》，原文作者：心機胖。
眾所周知，智能時代的來臨正是因為開發者們用一行行代碼鑄就了千行百業向上、向前的階梯。大到從2G至5G的突破，小到每個技術的由點到面的攻克，每個突破都會成為行業里最新的利器，比如在數據庫領域，DBA們苦Cassandra“數據不一致”久矣：
- 一致性級別設為local quorum，查詢某個分區鍵的條數，每次查詢，條數都不一樣。
- 按這個分區鍵的token修復，直接瞬間修復結束。但是再查，還是每次查詢條數不一致。
- 之前遇到墓碑丟失的問題，單個token查詢結果不一致，修復也解決不了
- …..
如今，強一致的華為雲數據庫GaussDB(for Cassandra)來了，DBA和開發者們再也不用加班修復數據了。
GaussDB(for Cassandra)是一款基於華為自主研發的存算分離架構的分布式雲數據庫。它是一個強一致性系統，架構基於華為內部強大且廣泛使用的自研分布式存儲系統DFV，充分發揮了雲開源的彈性伸縮、資源共享的優勢，它高度兼容Cassandra協議，擁有超強寫入性能，同時具有分鍾級節點擴容、數據強一致等優勢，性能更強，數據更可靠，擴容更敏捷。整體性能是開源自建2~3倍。
開源Cassandra為何不能實現數據強一致？
眾所周知，開源Cassandra使用CAP模型中的 AP 放棄了強一致是個既定事實。以開源Cassandra一致性讀場景為例：假如你在圖書館的某一排書架上想借閱一本書，假設書架上書本只有新舊之分，本來你想借閱新入館的書本，但規則是就近取書，這意味着你拿到的可能不是最新的書本；如果讀一致性要求為QUORUM（即讀取任一數據中心中quorum數量的節點的結果，返回合並后timestamp最新的結果），則內核會自動觸發讀修復，然后返回給客戶端，也就是圖書管理員幫你對比新舊之后取到了最新的書本，假如此時有副本所在節點出現壞盤，且在一定的周期內沒有完成數據修復，那么在業務查詢時，查到的數據會不准確。
GaussDB(for Cassandra)如何實現數據強一致？
GaussDB(for Cassandra)則采用存算分離架構來攻克數據不一致的難關，數據的副本一致性由DFV存儲平台來保證，對計算節點來說數據單副本、數據強一致，查詢命令下發后，協調節點直接從數據節點取數據即可完成。另外支持N-1個節點故障容忍，在系統故障重構或備份恢復時，GaussDB(for Cassandra)能提供10倍於開源Cassandra的性能。
GaussDB(for Cassandra)有哪些使用價值？
1、在工業制造&氣象業，支持PB級數據量，實時精准預測天氣
隨着科技進步，采集的氣象數據指數增長，GaussDB(for Cassandra)可以應對降雨量、濕度、溫度等PB級的數據量，支持高並發寫入讀取；還可以為氣象算法、天氣預報做到實時在線精准分析；進行離線數據分析時，可以實現分析時長縮短60%。
2、在互聯網領域，支持用戶畫像、推薦系統，打造更好的用戶體驗平台
GaussDB(for Cassandra)具備高並發寫入性能和高可擴展性，可保障業務的高可用和穩定性。例如：存放用戶畫像數據場景，可完美解決數據量大、數據結構Scheme頻繁變更等場景；推薦系統中，可分析用戶最近的瀏覽數據，然后推薦相關資源。
3、支持實時數據分析、離線分析，離線分析時長縮短60%，效率大幅提升
GaussDB(for Cassandra)提供Stream功能，能對數據的變更做實時在線分析，還可以實現秒級的實時響應，這都是開源Cassandra所不具備的能力。比如某店鋪有新用戶注冊了會員，系統自動向該會員推送商品優惠活動。此外，由於離線分析時長縮短60%，也為商家爭取了更多的決策時間。
Stream功能支撐實時分析原理圖
華為雲GaussDB(for Cassandra)正是依托於存算分離架構，才保證了查詢准確率、規避了數據不一致修復數據造成的人力成本，才使得GaussDB(for Cassandra)在制造業、物流、醫療保健、房地產、能源生產、農業等領域非常受歡迎，因此，DBA們無需憂心數據修復、數據丟失等問題只需探索專業領域里的星辰大海。
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