Cassandra内核介绍--写操作

本文介绍了Cassandra作为新一代存储引擎的应用场景与工作原理。重点解释了其多节点集群架构、写入流程及复制策略,强调了Cassandra在写入性能方面的优势。

转载:http://www.dbthink.com/?p=420


我们已经开始在OneSpot使用Cassandra来作为我们下一代的存储引擎(使用一个EC2的机器集群代替一台非常大的PostgreSQL机器),因此,之前几周的时间我一直在使用Cassandra. 由于我本人是一个基础设施方面的书呆子,并且坚信需要理解系统堆栈的各个层面,因为我阅读了部分关于Cassandra如何工作的资料,并且想写出点总结以期对后来者有所帮助.由于Cassandra的写性能表现卓越这一点众所周知,我认为我的介绍应该由此开始.

需要理解的第一件事是,Cassandra最好运行在多台机器上.据我所知,Twitter使用了一个45台机器组成的集群.在一台机器上运行Cassandra可能不是很有意义,因为你将失去没有单点故障的系统的优势.

客户端向一个随机的Cassandra节点发出一个写请求.这个节点作为代理往集群写入数据.节点的集群存储在一个节点”环”上,写会按照复制放置策略(replication placement strategy)复制到N个节点上.当使用RackAwareStrategy策略时,为了保证可靠性(reliability)与可用性(Availability), Cassandra会按照复制节点到当前节点的距离将复制节点分为3个桶:与当前节点位于同一机架、与当前节点位于同一数据中心、或位于不同的数据中心.你配置了Cassandra写数据到N个节点来做冗余,Cassandra会将第一份拷贝写入到此数据的主节点,第二份拷贝到环上的位于另一个数据中心的节点,剩余的其它拷贝到与代理节点位于同一个数据中心的机器上.这样就可以确保单点故障不会导致整个集群不可用,即使在整个数据中心都不可用时集群仍然保持可用.

因此,写请求从你的客户端出发到单一随机节点,此节点根据复制放置策略将写操作发送到N个不同的节点.我没有在此讨论很多边缘用例极端情况(节点宕机、集群中新增节点、等等),但是,节点需要等待N个节点返回成功并返回成功给客户端.(此处的描述有问题,Cassandra中,还有另外一个W的参数,也就是需要等待几份写拷贝成功才返回成功给客户端,译者加).

节点中的每一个都会以”RowMutation”消息的形式接收到此写请求.对于此消息,节点会采取以下两种行动:

  • 追加此变更到提交日志(Commit log)以满足事务性目的
  • 使用此变更修改一个内存内的Memtable 结构

它的工作就此结束.这就是为什么Cassandra的写操作如此快的原因:最慢的部分就是追加变更日志到文件的操作.与关系型数据库不同的是,Cassandra不会修改存储在磁盘上的数据,也不会去更新索引,因此没有密集的同步磁盘操作来阻塞这次写操作.

还有多个定期发生的异步操作:

  • 当Memtable结构数据满的时候需要写入到SSTable,一个基于磁盘的结构,因此我们不会有太多只存在于内存的数据.
  • 每个给定列族(ColumnFamily)的一组临时的SSTable会被合并到一个大的SSTable.此时,临时的SSTable就没有用了,它们会在将来的某个时间点被当作垃圾回收掉.

还有大量的边缘用例极端情况与复杂情况,我都没有在此讨论,我强烈建议大家至少要去阅读下Cassandra维基(Wiki)中关于ArchitectureInternalsOperations的相关描述.分布式系统相当复杂,Cassandra也不例外.

如果有发现错误或想要添加更多细节请留下意见,我不是Cassandra的开发者,因此我确定一定有1-2处的错误隐藏其中.


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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