从软件开发早期（1960 年代）开始，应对大型软件系统中的复杂性一直是一项令人生畏的任务。多年来为了应对软件系统的复杂性，软件工程师和架构师们做了许多尝试：David Parnas 的模块化和封装 （1972）， Edsger W. Dijkstra （1974）的关注点分离以及 SOA（1988）。

Nodetool

Nodetool是一个查看集群信息的命令，在cassandra安装目录的bin目录中，可以查看集群统计信息、节点信息、数据环信息、增删节点、刷新Memtable数据到SSTable、合并SSTable等。

如果你来自RDBMS的世界，在Cassandra有效地开始建模实体之前，需要一些时间来适应。帮助我解决问题的经验法则是让您的查询定义您需要的实体。

最近，我将应用程序的持久层从Oracle迁移到Cassandra。虽然迁移一些主要实体相当简单，但它解决了一些用例，比如支持范围扫描，这给我们带来了一组独特的挑战。

CAP定理是分布式领域的一个基础定理，它指出了一个分布式系统必须在三个方面进行权衡取舍：一致性、可用性、分区容忍性。

下面从一个最简单的例子开始理解CAP理论。

1、单节点服务

对于一个单节点服务，因为只有一个节点，不存在分区，所以没有P，只有CA。所以这是一个CA系统。

首先看C，在CAP定义中， C的含义是任何时间、任何节点读取的数据，都是相同的，即保证了一致性。因为只有一个节点，所以C总是满足。

基于LSM-tree的键值存储系统是NewSQL/NoSQL产品中最常用的底层存储方案，对其进行研究具有重要意义与应用价值。论文针对 分布式键值系统首次提出了副本解耦的思想，在多副本容错机制下能够实现副本数据的高效管理，从而显著提升系统性能。并且论文提出的技术可以应用到Cassandra、TiKV、ScyllaDB等系统中。本次分享将和大家一起讨论基于副本解耦的分布式键值系统的设计实现方案，并探讨未来的推广应用。

一、数据存储方式和NoSQL

1.1 数据存储方式

互联网时代各种数据存储方式层出不穷，有传统的关系性数据库如：MySQL、Oracle等，；有全文检索框架如：ElasticSearch、Solr；有NoSQL如：Cassandra、Redis

这些存储方式的特点：

• 关系型数据库：支持事务，二级索引，SQL语句，支持主从架。

在之前关于数据库一致性的博客中，我们详细讨论了应用程序在处理最终一致的NoSQL数据库时所面临的风险和挑战。我们也打破了最终一致的数据库比强一致的数据库表现更好的神话。在这篇博客中，我们将更深入地研究YugaByte数据库是如何在提供强一致性的同时优于Apache Cassandra这样的最终一致性数据库的。注意，YugaByte DB保留了与Cassandra Query Language (CQL) API的drop-in兼容性。