Cassandra的commitLog、memtable、 SStable

Cassandra的commitLog、memtable、 SStable
和关系数据库一样，Cassandra在写数据之前，也需要先记录日志，称之为commitlog，然后数据才会写入到Column Family对应的Memtable中，并且Memtable中的内容是按照key排序好的。Memtable是一种内存结构，满足一定条件后批量刷新到磁盘上，存储为SSTable。这种机制，相当于缓存写回机制(Write-back Cache)，优势在于将随机IO写变成顺序IO写，降低大量的写操作对于存储系统的压力。SSTable一旦完成写入，就不可变更，只能读取。下一次Memtable需要刷新到一个新的SSTable文件中。所以对于Cassandra来说，可以认为只有顺序写，没有随机写操作。
因为SSTable数据不可更新，可能导致同一个Column Family的数据存储在多个SSTable中，这时查询数据时，需要去合并读取Column Family所有的SSTable和Memtable，这样到一个Column Family的数量很大的时候，可能导致查询效率严重下降。因此需要有一种机制能快速定位查询的Key落在哪些SSTable中，而不需要去读取合并所有的SSTable。Cassandra采用的是Bloom Filter算法，通过多个hash函数将key映射到一个位图中，来快速判断这个key属于哪个SSTable。为了避免大量SSTable带来的性能影响，Cassandra也提供一种定期将多个SSTable合并成一个新的SSTable的机制，因为每个SSTable中的key都是已经排序好的，因此只需要做一次合并排序就可以完成该任务，代价还是可以接受的。

Cassandra 中的数据主要分为三种：
- CommitLog：Cassandra在写数据之前，也需要先记录日志，称之为commitlog，然后数据才会写入到Column Family对应的Memtable中，并且Memtable中的内容是按照key排序好的。commitlog主要记录客户端提交过来的数据以及操作。这个数据将被持久化到磁盘中，以便数据没有被持久化到磁盘时可以用来恢复。
  Commitlog是server级别的，不是Column Family级别的。每个Commitlog文件的大小是固定的，称之为一个Commitlog Segment，当一个Commitlog文件写满以后，会新建一个的文件。当旧的Commitlog文件不再需要时，会自动清除。
  每个Commitlog文件(Segment)都有一个固定大小（大小根据Column Family的数目而定）的CommitlogHeader 结构，其中有两个重要的数组，每一个Column Family在这两个数组中都存在一个对应的元素。其中一个是位图数组(BitSet dirty )，如果Column Family对应的Memtable中有脏数据，则置为1，否则为0，这在恢复的时候可以指出哪些Column Family是需要利用Commitlog进行恢复的。另外一个是整数数组(int[] lastFlushedAt )，保存的是Column Family在上一次Flush时日志的偏移位置，恢复时则可以从这个位置读取Commitlog记录。通过这两个数组结构，Cassandra可以在异常重启服务的时候根据持久化的SSTable和Commitlog重构内存中Memtable的内容，也就是类似Oracle等关系型数据库的实例恢复。当Memtable flush到磁盘的SStable时，会将所有Commitlog文件的dirty数组对应的位清零，而在Commitlog达到大小限制创建新的文件时，dirty数组会从上一个文件中继承过来。如果一个Commitlog文件的dirty数组全部被清零，则表示这个Commitlog在恢复的时候不再需要，可以被清除。因此，在恢复的时候，所有的磁盘上存在的Commitlog文件都是需要的。
- Memtable：数据写入的第二个阶段，每一个columnfamily对应一个memtable。也就是每一张表对应一个。用户写的数据在内存中的形式，
- SSTable：这是磁盘存储数据的文件。每一个column family都会对应一个SSTable文件。这又分为 Data、Index 和 Filter 三种数据格式。其中Data.db文件是SSTable数据文件，SSTable是Sorted Strings Table的缩写，按照key排序后存储key/value键值字符串。index.db是索引文件，保存的是每个key在数据文件中的偏移位置，而Filter.db则是Bloom Filter算法生产的映射文件。