对Cassandra的初体验

    作为“云计算”时代的架构设计人员而言，不懂K-V库会被人说out的，为此，笔者在“人云已云”的忽悠下，也开始接触K-V数据库了。

    在啥都不清楚的情况下，首先选择跟风，未必是一件坏事。尤其对技术人员而言，先入门再做选择，也不失为一种方法。“听说xxx大网站都是用Cassandra存储他们的SNS数据的，我们也要试试”，于是乎，开始了Casssandra初体验。

（PS：本文不是cassandra的入门学习的材料。以下均为笔者自己的理解，一家之言，不正确的地方，望指正...）

以OO的方式理解Cassandra的数据模型
    学习Cassandra，首先要理解它有别于传统数据库的存储模型。对于常使用HashMap的Java程序员而言，K-V的映射结构并不难理解。

把Cassandra的ColumnFamily看成HashMap
    网上有不少文章认为ColumnFamily类似RDB中的Table，这样理解有一定道理，但笔者更愿意从OOD的角度去诠释它。从Cassandra的设计实现上看，把它理解为大型的散列结构的索引更贴近其本来面目。

ColumnFamily中的K-V映射
ColumnFamily中的K-V映射有两大类型：

• 1.基于Column的 “1个Key” --->“n个Column” 的单层映射
• 2.基于SuperColumn的 “1个key” ---> “n个SuperColumn” ，“1个SuperColumn”--->“n个SubColumn”的两层映射

    针对第一种单层映射，从OOD角度看，笔者理解为 1 Key --> 1 Javabean的标准HashMap映射。你完全可以把“n个Column”理解为直接暴露在外的Bean的n个属性。
  
    而对于第二种的两层映射，笔者认为是  1 Key --> Bean列表 的 1对n 映射。这里，你可以把“1个SuperColumn”--->“n个SubColumn”的映射，理解为 1个Bean 对 n个属性的映射封装；把“1个key” ---> “n个SuperColumn”，视为 Key 对 Bean 的一对多映射，即 Key 映射 一个Bean列表。

    之所以笔者使用对象模型视角，而不是数据库的行列模型视角来看待Cassandra，是有以下原因的：

• 首先，Cassandra设计以Key为主导的数据映射寻址机制有别于以“ResultSet结果集”为主的传统RDB数据获取模式。
• 其次，从Cassandra数据的持久化实现上看，对于一个SuperColumn的读取和存储，Cassandra是采用了一次性序列化的。也就是说，即便你只访问SuperColumn下的1个SubColumn的值，Cassandra也需要把这个SuperColumn下的所有SubColumns都读出，一次性进行反序列化，而后返回你要单个属性列。从这点上看，笔者认为Cassandra的设计者是将SuperColumn视为整体的一个持久化对象（一个完整的JavaBean）来看待。

Column的排序与组织
    在Cassandra中，给出Column/SuperColumn的排序方式是十分重要的事。事实上，在你定义ColumnFamily时，你是无需定义其包含了那些Column/SuperColumn，而更重要的是定义Column/SuperColumn的排序方式。这里，笔者根据自己的理解做以下的判断：

• 1.ColumnFamily与RDB的Table结构完全不同，它不是规整的二维矩阵形态，笔者大胆推测，应该更类似树形结构。树的子节点是可以在程序运行时任意添加的，而ColumnFamily中Column也是动态增减的。
• 2.Cassandra对Column的组织是严格顺序结构的，很可能是类似TreeSet的有序树型结构。这也很好解释为啥ColumnFamily必须定义Column的排序规则，并且数据结构中有ColumnPath这个概念（看上去很像url路径，不是吗？）

Cassandra数据的Json表现
为了让各位看官更直观的体验Cassandra的数据结构，增加以下的Json表现部分：

1.单层映射(Column)的JSON格式

{
   "mccv":{
      "Users":{
         "emailAddress":{"name":"emailAddress", "value":"foo@bar.com"},
         "webSite":{"name":"webSite", "value":"http://bar.com"}
      },
      "Stats":{
         "visits":{"name":"visits", "value":"243"}
      }
   },
   "user2":{
      "Users":{
         "emailAddress":{"name":"emailAddress", "value":"user2@bar.com"},
         "twitter":{"name":"twitter", "value":"user2"}
      }
   }
}

其中 “mccv”，“user2” 是key ； “Users”，“Stats”是ColumnFamily，
“emailAddress” ， “webSite”，“visits”等是Column。

1.二层映射(SuperColumn)的JSON格式

{
  "mccv": {
    "Tags": {
      "cassandra": {
        "incubator": {"incubator": "http://incubator.apache.org/cassandra/"},
        "jira": {"jira": "http://issues.apache.org/jira/browse/CASSANDRA"}
      },
      "thrift": {
        "jira": {"jira": "http://issues.apache.org/jira/browse/THRIFT"}
      }
    }  
  }
}

其中 “mccv”为key ；"Tags"为ColumnFamily ；“cassandra”，“thrift” 为SuperColumn ； “incubator”，“jira” 为 subColumn.


以OO的方式使用Cassandra
    Cassandra官方提供了thrift作为其客户端的API，但我们发现它是面向Column的“底层化”操作。这无疑对习惯了以为Bean操作单元的Java开发者而言，是一个痛苦的思维转化过程和代码实现。

    好在我们在其官网发现了一个受推荐的，相对高级的Java客户端，也就是笔者要推荐的“Pelops”。该API提供了对ColumnFamily的整体性操作，并且还提供了类似翻页，排序的实现。 在“Pelops”基础上， 我们通过简单的、对JavaBean属性的类反射封装，实现了类似Hibernate式的Bean的存储访问（而不再是Bean的属性对应一个Column的读写），这让笔者的心情大为舒畅 。

Pelops的一点小插曲 
    笔者在使用Pelops的过程中，发生了一些小插曲：在系统正式发布时，Cassandra的访问账户必须有安全限制的（就是要有用户名、密码认证）。然而，找遍了Pelops的API，却发现它没有提供用户名、密码的配置方法（晕死啊！！！不知道是不是笔者没找到），最后不得已，对其源码进行了简单的修改。

以下是被笔者修改的两个类：

1.org.wyki.cassandra.pelops.Policy.
这个类只是简单的添加了username 、 password、 keyspace三个属性，以及对应的get，set方法，通过它将账户配置信息传入链接池。

2.org.wyki.cassandra.pelops.ThriftPool.
这个是 pelops的链接池类，笔者修改了其中的私有方法createConnection（），使得在创建链接的时候，带上用户名密码的安全认证信息

        private Connection createConnection() {
            Connection conn;
            try {
                conn = new Connection(this, defaultPort);
            } catch (SocketException e) {
                e.printStackTrace();
                return null;
            } 
            
            if (conn.open(sessionId.get())){
                // **** add by linliangyi ***                
                Policy police = getPolicy();
                if(police.keyspace != null && police.username != null && police.password != null){
                    Map<String , String> userNamePassword = new HashMap<String , String>();
                    userNamePassword.put(SimpleAuthenticator.USERNAME_KEY, police.username);
                    userNamePassword.put(SimpleAuthenticator.PASSWORD_KEY, police.password);
                    try {
                        conn.getAPI().login(police.keyspace , new AuthenticationRequest(userNamePassword));
                    } catch (AuthenticationException e) {
                        e.printStackTrace();
                        return null;
                    } catch (AuthorizationException e) {
                        e.printStackTrace();
                        return null;
                    } catch (TException e) {
                        e.printStackTrace();
                        return null;
                    }
                    logger.trace(police.keyspace + " | " + police.username + " | " + police.password);
                }                 
                
                return conn;
            }
            
            return null;
        }

至此，笔者对Casssandra初体验告一段落。


  

看来是用Cassandra的兄弟还是较少啊，用其他KV数据库的同学也说说各自的使用感受啊~~~

在sns中，这样是不是说将一个用户存储成一个SuperColumn，而这个用户的fans存储成1个subColumn（只存储用户名）。如果这个人有几十万甚至几百万的fans，那么读取fans的时候全部序列化岂不是疯掉了？还是我不能这样设计？

楼上的说的很对，不能将过多的列放在subColumn中，否则容易OOM。 应该使用第一级别的映射，也就是说，将用户ID作为Key，将fans作为Key对应的多个Column。在这个层级上是不会一次性持久化的，但SuperCloumn就会。

1个用户会有很多东西，除了fans，还有关注的人，还有短消息，还有动态，XXX。这样岂不是1个人要拥有很多个key？然后显示个人首页的时候，把N多key一个个查，在合并。感觉这样也不对，1个用户的信息应该在1个key下，在这个key下面在按照树状结果无限分下去，Cassandra只允许两层树结构限制太大了。。。

我的理解是，cassandra相对与数据库而言，实际是一个相对底层的索引机制。
不清楚其他的用户是如何设计的，但我自己用起来，是对不同的信息建不同的ColumnFamily的，这就跟建表一个道理。
在传统RDB中，你不会把关注，fans，短消息，动态。。。都放一张表里吧

介绍的真的很不错，希望能出更多的好文跟大家分享

这样子很方便，效率也高。我觉得其实可以折中下，把用户零碎的一些信息，如资料，fans数，关注数，最新动态，最近访客等等放到一个key下，其他大的东西放到各自的key下。如果访问首页，就直接从这个key下读到所有东西了，如果继续点别的，再从别的key下取东西。您觉得这样如何？

cassandra如果能提供无限树结构就好办了，类似于早年的树型数据库。RDB自然不会这样设计，但cassandra是新东西，总要有点新期待吧

我在原文中补充了cassandra的json数据结构，你看一下，事实上cassandra的数据组织是跟符合你的意愿的，但你需要声明不同的ColumnFamily来区隔数据。
实际上cassandra是采用树形结构的，但是，SuperColumn就实现而言，显然是针对一个完整对象的序列化设计的。如果你只是把cassandra当成简单的列化的RDB使用，也是可以的，当然你就必须考虑上述的系列化中的性能问题。

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