Apache Cassandra Grundkurs

Tombstones

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Cassandra verwendet sogenannte Tombstones (Grabsteine), um Daten in einer verteilten Umgebung dauerhaft zu löschen. Sehen Sie in diesem Video, was genau sich hinter diesem Mechanismus verbirgt.
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Transkript

Das Löschen von Daten, die redundant im Cluster vorhanden sind, kann zu Problemen führen, sobald gelöscht wird, wenn eine Node nicht verfügbar ist. So könnte es bspw. passieren, dass die Daten von den verfügbaren Nodes gelöscht werden und die nicht verfügbaren Nodes bei ihrer Rückkehr die eigentlich gelöschten Daten wieder an die anderen Replikas propagiert. In diesem Video sehen Sie, wie Cassandra dieses Problem adressiert. Ausgangssituation ist, dass replizierte Daten gelöscht werden sollen. Dabei stürzt eine Node ab und ist nicht mehr verfügbar. Ein Client sendet den Befehl, um Daten zu löschen. Die Coordinator Node sendet nun nicht direkt den Befehl zum Löschen, sondern ordnet das Setzen von sogenannten Tombstones an. Tombstone kann mit Grabstein übersetzt werden und entspricht hier einer Markierung, dass Daten ab sofort als gelöscht betrachtet werden sollen. Dieser Vorgang wird wie ein ganz normaler Schreibvorgang behandelt. Er hat also ein konfigurierbares Konsistenzniveau, es werden Acknowledgements erwartet und es können Hinted Handoffs stattfinden. Sobald die zuvor unverfügbare Node wiederhergestellt ist, wird der Tombstone synchronisiert. Nach Ablauf einer gewissen Zeit werden alle Tombstones mitsamt der entsprechenden Daten endgültig gelöscht. Diese Zeitspanne ist über den Parameter "gc_grace_seconds" pro Tabelle konfigurierbar und beträgt standardmäßig zehn Tage. Sie haben gesehen, wie Cassandra dem Problem des verteilten Löschens begegnet. Sie wissen nun, dass sogenannte Tombstones zum Einsatz kommen, die wie ein Grabstein zu löschende Daten markieren, bis die Daten konsistent gelöscht werden können.

Apache Cassandra Grundkurs

Lernen Sie, wie Sie Apache Cassandra als hoch verfügbare und skalierbare Datenbank einsetzen können.

2 Std. 11 min (26 Videos)
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Erscheinungsdatum:24.02.2017

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