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Cassandra和HBase主要设计思路对比

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Cassandra HBase
一致性 Quorum NRW策略

    通过Gossip协议同步Merkle Tree,维护集群节点间的数据一致性

单节点,无复制,强一致性
可用性 1,基于Consistent Hash相邻节点复制数据,数据存在于多个节点,无单点故障。

    2,某节点宕机,hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 hinted handoff,源节点恢复后,推送回源节点。

    3,通过Gossip协议维护集群所有节点的健康状态,并发送同步请求,维护数据一致性。

    4,SSTable,纯文件,单机可靠性一般。

1,存在单点故障,Region Server宕机后,短时间内该server维护的region无法访问,等待failover生效。

    2,通过Master维护各Region Server健康状况和Region分布。

    3,多个Master,Master宕机有zookeeper的paxos投票机制选取下一任Master。Master就算全宕机,也不影响Region读写。Master仅充当一个自动运维角色。

    4,HDFS为分布式存储引擎,一备三,高可靠,0数据丢失。

    5,HDFS的namenode是一个SPOF。

伸缩性 1,Consistent Hash,快速定位数据所在节点。

    2,扩容需在Hash Ring上多个节点间调整数据分布。

1,通过Zookeeper定位目标Region Server,最后定位Region。

    2,Region Server扩容,通过将自身发布到Master,Master均匀分布。

负载均

    衡

请求Zookeeper取得整个集群地址,然后根据Consistent Hash选择合适的节点。client会缓存集群地址。 请求Zookeeper取读写数据路由表定位Region Server,Master会修改这个路由表。Client自身也会缓存一部分路由信息。
数据差异比较算法 Merkle Tree , Bloom Filter Bloom Filter
锁与事务 Client Timestap(Dynamo使用vector lock) Optimistic Concurrency Control
读写性能 数据读写定位非常快。 数据读写定位可能要通过最多6次的网络RPC,性能较低。
CAP点评 1,弱一致性,数据可能丢失。

    2,可用性高。

    3,扩容方便。

1,强一致性,0数据丢失。

    2,可用性低。

    3,扩容方便。

建议继续学习:

  1. HBase集群出现NotServingRegionException问题的排查及解决方法    (阅读:16277)
  2. HFile存储格式    (阅读:14597)
  3. hbase运维    (阅读:13696)
  4. hbase介绍    (阅读:11097)
  5. HBase技术介绍    (阅读:6824)
  6. HBase随机写以及随机读性能测试    (阅读:6504)
  7. HBase二级索引与Join    (阅读:5846)
  8. HBase性能优化方法总结    (阅读:5843)
  9. HBase Thrift 接口使用注意事项    (阅读:5459)
  10. Cassandra存储机制    (阅读:3837)
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