构建MerkleTree

Cassandra 是一个分布式数据库系统,它使用 Merkle 树来实现数据一致性和数据完整性的验证。

在 Cassandra 中,每个节点都维护着自己的数据副本。为了确保数据的一致性和完整性,Cassandra 使用 Merkle 树进行验证。Merkle 树是一种树状结构,由哈希值构成,用于对数据块进行校验和验证。

在 Cassandra 中,Merkle 树并不是直接建立在 LSM(Log-Structured Merge)树上。Cassandra 使用 LSM 树来组织和管理数据, LSM 树中的数据块通常与一个 Merkle 树相关联,用于验证数据块的完整性。具体地说,Cassandra 在每个 SSTable(Sorted String Table)上维护一个 Merkle 树。SSTable 是 LSM 树中的磁盘层数据结构,用于持久化存储数据。每个 SSTable 中的数据块对应一个叶子节点,计算该数据块的哈希值并存储在 Merkle 树中。以下是在 SSTable 上构建 Merkle 树的一般步骤:

  1. 数据分块:将 SSTable 中的数据按照固定大小(通常是数据块的大小)进行分块(这可能导致叶子节点所覆盖的 Row Key 大小区间不一致,这种不一致性并不影响 Merkle 树的验证过程)。每个数据块都与一个叶子节点关联。
  2. 计算哈希值:对于每个数据块,使用哈希函数(如 SHA-256)计算其哈希值。哈希值是一个固定长度的二进制字符串,用于唯一标识数据块。
  3. 构建树结构:将所有叶子节点的哈希值按顺序排列,并将它们组织成树状结构。通常采用二叉树的形式,每个内部节点是其子节点的哈希值的哈希值。
  4. 计算父节点哈希值:从底部的叶子节点开始,沿着树向上逐层计算父节点的哈希值。父节点的哈希值由其两个子节点的哈希值计算得出。
  5. 根节点哈希值:最终,根节点的哈希值将成为整个 Merkle 树的校验值。根节点的哈希值可以用于验证整个 SSTable 数据的完整性。

在实际实现中,Cassandra 使用一种称为 Merkle Tree Digest 的紧凑形式来表示 Merkle 树。它使用部分哈希和位图的结构,以节省存储空间和计算开销。Cassandra 默认设置是增量修复。增量修复会保留已修复的数据,并且只会为未修复的 SSTable 构建 Merkle 树。这个更高效的过程依赖于将 SSTable 中的行标记为已修复或未修复的新元数据。

传输MerkleTree

Cassandra 在数据修复过程中会传输 Merkle 树的部分或完整结构。通常情况下,并不需要传输整个 Merkle 树,而是根据需要传输 Merkle 树的部分结构,以减少传输的数据量和开销,比如当某个节点的哈希值不一致时,再传输该节点的孩子节点。然而,在某些特定情况下,可能需要传输 Merkle 树的完整结构。以下是一些可能会传输完整 Merkle 树结构的情况:

  1. 初始数据同步:当节点加入 Cassandra 集群或者数据副本需要初始化时,可能需要传输完整的 Merkle 树结构。这样可以确保新加入的节点或者副本与其他节点的数据保持一致。
  2. 深度不一致:如果在数据修复过程中发现了深度不一致,即多个数据副本之间的数据差异非常大,此时传输完整的 Merkle 树可能是更有效的方式。这可以帮助更准确地检测和修复数据副本之间的不一致。
  3. 故障恢复:在某些故障恢复的情况下,如节点故障或数据副本损坏,传输完整的 Merkle 树可能有助于更快速地进行数据恢复和修复。

数据同步流程

当检测到数据副本之间的不一致时,需要进行数据同步以恢复一致性。以下是一般的数据同步流程:

  1. 检测不一致:通过比较数据副本之间的 Merkle 树或哈希值,发现数据副本之间存在不一致的数据块。
  2. 选择主节点:从具有最新数据的副本中选择一个作为主节点。通常,选择具有最高时间戳的副本作为主节点。
  3. 数据修复:主节点将不一致的数据块发送给其他副本,以进行数据修复。修复的方式可以根据具体情况选择,常见的方式包括:
    • 提供缺失数据:主节点将缺失的数据块发送给其他副本,使其与主节点保持一致。
    • 更新冲突数据:如果多个副本之间存在冲突的数据块,主节点可以通过某种冲突解决策略(如最新时间戳优先)选择一个正确的版本,并将其发送给其他副本进行更新。
    • 删除过时数据:如果某个副本上的数据已经过时或无效,主节点可以发送删除指令给其他副本,使其删除相应的数据块。
  4. 数据确认:副本接收到主节点发送的修复数据后,进行验证并确认修复操作。确保修复后的数据与主节点一致。

通过以上的数据同步流程,Cassandra 可以在数据副本之间实现一致性,并保证数据的完整性。数据同步的过程可以由 Cassandra 的复制策略和一致性协议(如 Quorum 一致性级别)来控制和管理。

参考资料:Cassandra官方文档

Cassandra中的MerkleTree反熵机制的更多相关文章

  1. Consul的反熵

    熵 熵是衡量某个体系中事物混乱程度的一个指标,是从热力学第二定律借鉴过来的. 熵增原理 孤立系统的熵永不自动减少,熵在可逆过程中不变,在不可逆过程中增加.熵增加原理是热力学第二定律的又一种表述,它更为 ...

  2. python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题

    python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题 一丶爬虫概述       通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通 ...

  3. [转帖]实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述

    实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19 ...

  4. python干货:5种反扒机制的解决方法

    前言 反爬虫是网站为了维护自己的核心安全而采取的抑制爬虫的手段,反爬虫的手段有很多种,一般情况下除了百度等网站,反扒机制会常常更新以外.为了保持网站运行的高效,网站采取的反扒机制并不是太多,今天分享几 ...

  5. Flink中发送端反压以及Credit机制(源码分析)

    上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以 ...

  6. cassandra框架模型之二——存储机制 CommitLog MemTable SSTable

    四.副本存储 Cassandra不像HBase是基于HDFS的分布式存储,它的数据是存在每个节点的本地文件系统中. Cassandra有三种副本配置策略: 1) SimpleStrategy (Rac ...

  7. Cassandra中的数据一致性

       Cassandra中数据一致性指的是数据行在各个复制节点(replicas)上的更新和同步程度.通过提供tunable consistency,Cassandra扩展了eventual cons ...

  8. ETL中的数据增量抽取机制

    ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过 ...

  9. C#配合利用XML文件构建反射表机制

    在设计程序时,无论是界面或是后台代码,我们通常都想留给用户一个较为简单的接口.而我在参与封装语音卡开发函数包的时候,发现各种语音卡的底层函数的接口都是各种整形变量标记值,使用起来极为不变.于是就理解了 ...

  10. 网络协议 反扒机制 fidder 抓包工具

    协议 http 协议: client 端 server 端交互的 一种形式 请求头信息: User-Agent: 情求载体的身份标识 connection: 'close' 连接状态 请求成功后 断开 ...

随机推荐

  1. koa搭建nodejs项目并注册接口

    使用nodejs注册接口逻辑处理会比较复杂,直接通过express或者koa能够简化开发流程,这里记录用koa来搭建nodejs项目并注册接口,对koa不太熟悉的话可以参考这一篇.让nodejs开启服 ...

  2. SpringBoot3基础用法

    目录 一.背景 二.环境搭建 1.工程结构 2.框架依赖 3.环境配置 三.入门案例 1.测试接口 2.全局异常 3.日志打印 3.1 日志配置 3.2 日志打印 四.打包运行 五.参考源码 技术和工 ...

  3. [kvm]硬盘IO优化

    硬盘类型选择 在CentOS7中有IDE.SATA和virtio三种,建议用virtio三种.virtio是半虚拟化的,性能媲美原生. 缓存模式选择 缓存模式有五种,不过常用的只有三种:writeth ...

  4. [selenium]浏览器基本操作

    前言 版本: python:3.9 selenium:4.1.5 浏览器:firefox 创建浏览器对象 from selenium import webdriver driver = webdriv ...

  5. Java 日志系列:JUL 使用和原理分析

    目录 一. 简介 二.使用 三.日志级别 四.Logger 继承关系 五.配置文件 六.原理解析 一. 简介 JUL 全称 Java util Logging 是 java 原生的日志框架,使用时不需 ...

  6. erlang和rabbitMq在ubuntu上的安装过程

    安装rabbitMQ的前提是安装上erlang,所以从erlang安装开始. 安装erlang 1,先升级一下 $:sudo apt-get update 如果软件源有问题 修改etc/apt/sou ...

  7. redis分布式锁,setnx+lua脚本的java实现

    1 前言 在现在工作中,为保障服务的高可用,应对单点故障.负载量过大等单机部署带来的问题,生产环境常用多机部署.为解决多机房部署导致的数据不一致问题,我们常会选择用分布式锁. 目前其他比较常见的实现方 ...

  8. 《SQL与数据库基础》10. 存储引擎

    目录 存储引擎 MySQL体系结构 存储引擎简介 三种经典存储引擎 InnoDB 逻辑存储结构 MyISAM Memory 区别及特点 存储引擎选择 本文以 MySQL 为例 存储引擎 MySQL体系 ...

  9. MindSponge分子动力学模拟——使用迭代器进行系统演化(2023.09)

    技术背景 在前面几篇博客中,我们已经介绍过使用MindSponge去定义一个系统以及使用MindSponge计算一个分子系统的单点能.这篇文章我们将介绍一下在MindSponge中定义迭代器Updat ...

  10. 「Tricks」整体DP

    不太了解这个东西的具体定义是什么,总之应该是一个用数据结构维护 DP 状态的某几个维度的 trick 吧. 事实上你可以把这篇 post 理解为三个题的解集. 先直接来看 noi2020 - Dest ...