2. 搭建多节点Cassandra，创建多副本因子keyspace，并体验不同一致性等级，记录local_one一致性读写以及强一致性读写结果这作业怎么做，给出详细的步骤

### ✅ 作业目标 本实验的目标是： 1. 搭建多节点的 **Apache Cassandra** 集群。 2. 创建一个具有多个副本因子（replication factor）的 keyspace。 3. 使用不同的一致性等级进行读写操作，观察并记录结果。 4. 特别关注 `LOCAL_ONE` 和强一致性等级（如 `QUORUM`、`ALL`）之间的区别。 --- ### ✅ 实验环境准备 #### 硬件要求（可模拟） - 至少 **3 台虚拟机或 Docker 容器** - 每台机器安装 **Ubuntu 20.04+ 或 CentOS 7+** - 确保所有节点之间可以互相通信（开放端口：7000, 9042, 7199 等） - 所有节点时间同步（推荐使用 NTP） #### 软件要求 - **Java 8+** - **Cassandra 4.x**（最新稳定版） - **cqlsh**（Cassandra 命令行工具） --- ### ✅ 第一步：搭建多节点 Cassandra 集群 #### 1. 安装 Java ```bash sudo apt update sudo apt install openjdk-8-jdk -y ``` #### 2. 下载并安装 Cassandra ```bash wget https://downloads.apache.org/cassandra/4.1.2/apache-cassandra-4.1.2-bin.tar.gz tar -xzf apache-cassandra-4.1.2-bin.tar.gz cd apache-cassandra-4.1.2 ``` #### 3. 修改配置文件（每个节点） 在每台机器上编辑 `conf/cassandra.yaml` 文件： ```yaml cluster_name: 'MyCassandraCluster' num_tokens: 256 initial_token: '' listen_address: <本机IP> rpc_address: <本机IP> seeds: "<Seed节点IP>,<其他节点IP>" endpoint_snitch: GossipingPropertyFileSnitch data_file_directories: - /var/lib/cassandra/data commitlog_directory: /var/lib/cassandra/commitlog saved_caches_directory: /var/lib/cassandra/saved_caches hints_directory: /var/lib/cassandra/hints ``` > 注意：`seeds` 列表中第一个节点为种子节点，其他节点可以作为普通节点加入。 #### 4. 启动 Cassandra 服务 ```bash ./bin/cassandra -f ``` > `-f` 表示前台运行，便于调试。 #### 5. 检查集群状态 连接任意节点执行： ```bash ./bin/nodetool status ``` 输出应显示所有节点在线，并且状态为 `UN`（Up Normal）。 --- ### ✅ 第二步：创建 Keyspace 并设置副本因子 #### 1. 连接到 CQL Shell ```bash ./bin/cqlsh <任一节点IP> ``` #### 2. 创建 Keyspace ```sql CREATE KEYSPACE my_keyspace WITH replication = { 'class': 'NetworkTopologyStrategy', 'datacenter1': 3 } AND durable_writes = true; ``` - `NetworkTopologyStrategy` 是推荐策略，适用于多数据中心部署。 - `datacenter1` 是当前数据中心名称（默认），`3` 是副本因子（假设你有 3 个节点在同一数据中心）。 #### 3. 使用 Keyspace ```sql USE my_keyspace; ``` --- ### ✅ 第三步：创建表并插入数据 #### 1. 创建测试表 ```sql CREATE TABLE test_table ( id UUID PRIMARY KEY, name TEXT, age INT ); ``` #### 2. 插入数据 ```sql INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (uuid(), 'Alice', 30); ``` --- ### ✅ 第四步：使用不同一致性等级进行读写 #### 1. 设置 Consistency Level Cassandra 支持以下常见一致性等级： | Consistency Level | 说明 | |------------------|------| | `ONE` | 写操作只要一个副本确认成功；读操作从最近的副本获取数据。 | | `QUORUM` | 强一致性等级，写操作需要大多数副本确认成功。 | | `ALL` | 所有副本都必须确认成功，最严格但性能最差。 | | `LOCAL_ONE` | 本地数据中心的一个副本确认成功，适合高吞吐场景。 | #### 2. 测试 LOCAL_ONE 一致性等级 ##### 写操作 ```sql CONSISTENCY LOCAL_ONE; INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (uuid(), 'Bob', 25); ``` ##### 读操作 ```sql CONSISTENCY LOCAL_ONE; SELECT * FROM test_table WHERE id = <bob_id>; ``` > 记录读取结果是否立即可见，以及响应时间。 #### 3. 测试 QUORUM 一致性等级 ##### 写操作 ```sql CONSISTENCY QUORUM; INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (uuid(), 'Charlie', 40); ``` ##### 读操作 ```sql CONSISTENCY QUORUM; SELECT * FROM test_table WHERE id = <charlie_id>; ``` > 记录读取结果是否一致，以及延迟情况。 #### 4. 测试 ALL 一致性等级 ##### 写操作 ```sql CONSISTENCY ALL; INSERT INTO test_table (id, name, age) VALUES (uuid(), 'David', 35); ``` ##### 读操作 ```sql CONSISTENCY ALL; SELECT * FROM test_table WHERE id = <david_id>; ``` > 如果某节点宕机，此操作会失败。 --- ### ✅ 第五步：对比结果并总结 #### 1. 对比 LOCAL_ONE 与强一致性等级 | 项目 | LOCAL_ONE | QUORUM/ALL | |------------------|-------------------------------|-----------------------------| | 数据一致性 | 最弱，可能读到旧数据 | 强一致性，读写可靠 | | 写性能 | 最高 | 中等 | | 适用场景 | 高吞吐、允许短暂不一致 | 关键业务、数据一致性要求高 | | 故障容忍能力 | 高 | 低（ALL 更低） | #### 2. 总结表格 | 操作类型 | Consistency Level | 是否成功 | 响应时间 | 数据一致性 | |----------|--------------------|-----------|------------|--------------| | 写 | LOCAL_ONE | ✅ | 快 | 弱 | | 读 | LOCAL_ONE | ✅ | 快 | 弱 | | 写 | QUORUM | ✅ | 中等 | 强 | | 读 | QUORUM | ✅ | 中等 | 强 | | 写 | ALL | ❌（若节点宕机）| 慢 | 极强 | | 读 | ALL | ❌（若节点宕机）| 慢 | 极强 | --- ### ✅ 第六步：扩展任务（可选） 1. **关闭一个节点后测试读写行为**，观察 LOCAL_ONE 和 QUORUM 的表现差异。 2. **修改副本因子为 2**，再测试 QUORUM 是否仍然能成功。 3. **使用 ccm 工具**（Cassandra Cluster Manager）快速搭建多节点集群，简化操作。 --- ### ✅ 附录：常用命令 - 查看节点状态： ```bash ./bin/nodetool status ``` - 查看表结构： ```sql DESCRIBE TABLE test_table; ``` - 查看 Keyspace 信息： ```sql DESCRIBE KEYSPACE my_keyspace; ``` ---