Apache Cassandra

架构设计：为无单点而生

Cassandra 的架构直接借鉴了 Amazon Dynamo 论文，所有节点地位平等，通过 Gossip 协议互相交换状态，不存在 Master。数据按一致性哈希分布在环上，每条数据写入时可以指定一致性级别：QUORUM 要求多数节点确认，ONE 只等一个节点，这种可调节的一致性是 Cassandra 区别于传统数据库的核心设计哲学。

写入路径非常高效：数据先写 CommitLog（顺序 IO），再写内存中的 Memtable，Memtable 满后刷写为磁盘上不可变的 SSTable。读取时需要合并多个 SSTable 的结果，因此 Cassandra 的写远比读快——这和大多数数据库相反。[1]

数据建模的反直觉之处

Cassandra 的数据建模与关系型数据库思路完全相反：先想查询，再设计表结构。不支持 JOIN，不支持聚合子查询，WHERE 条件必须匹配主键或索引。一个查询场景往往对应一张专门的宽表（Wide Table），数据冗余是正常的、被鼓励的。

Apple 的 iCloud 是 Cassandra 最著名的大规模用户之一，曾披露其集群节点数超过75000个。Netflix 用它存储用户观看历史，Instagram 用它存储时间线数据。