java實現cassandra高級操作之分頁實例(有項目具體需求)。本站提示廣大學習愛好者:(java實現cassandra高級操作之分頁實例(有項目具體需求))文章只能為提供參考,不一定能成為您想要的結果。以下是java實現cassandra高級操作之分頁實例(有項目具體需求)正文
上篇博客講到了cassandra的分頁,相信大家會有所注意:下一次的查詢依賴上一次的查詢(上一次查詢的最後一條記錄的全部主鍵),不像mysql那樣靈活,所以只能實現上一頁、下一頁這樣的功能,不能實現第多少頁那樣的功能(硬要實現的話性能就太低了)。
我們先看看驅動官方給的分頁做法
如果一個查詢得到的記錄數太大,一次性返回回來,那麼效率非常低,並且很有可能造成內存溢出,使得整個應用都奔潰。所以了,驅動對結果集進行了分頁,並返回適當的某一頁的數據。
一、設置抓取大小(Setting the fetch size)
抓取大小指的是一次從cassandra獲取到的記錄數,換句話說,就是每一頁的記錄數;我們能夠在創建cluster實例的時候給它的fetch size指定一個默認值,如果沒有指定,那麼默認是5000
// At initialization: Cluster cluster = Cluster.builder() .addContactPoint("127.0.0.1") .withQueryOptions(new QueryOptions().setFetchSize(2000)) .build(); // Or at runtime: cluster.getConfiguration().getQueryOptions().setFetchSize(2000);
另外,statement上也能設置fetch size
Statement statement = new SimpleStatement("your query"); statement.setFetchSize(2000);
如果statement上設置了fetch size,那麼statement的fetch size將起作用,否則則是cluster上的fetch size起作用。
注意:設置了fetch size並不意味著cassandra總是返回准確的結果集(等於fetch size),它可能返回比fetch size稍微多一點或者少一點的結果集。
二、結果集迭代
fetch size限制了每一頁返回的結果集的數量,如果你迭代某一頁,驅動會在後台自動的抓取下一頁的記錄。如下例,fetch size = 20:
默認情況下,後台自動抓取發生在最後一刻,也就是當某一頁的記錄被迭代完的時候。如果需要更好的控制,ResultSet接口提供了以下方法:
getAvailableWithoutFetching() and isFullyFetched() to check the current state;
fetchMoreResults() to force a page fetch;
以下是如何使用這些方法提前預取下一頁,以避免在某一頁迭代完後才抓取下一頁造成的性能下降:
ResultSet rs = session.execute("your query"); for (Row row : rs) { if (rs.getAvailableWithoutFetching() == 100 && !rs.isFullyFetched()) rs.fetchMoreResults(); // this is asynchronous // Process the row ... System.out.println(row); }
三、保存並重新使用分頁狀態
有時候,將分頁狀態保存起來,對以後的恢復是非常有用的,想象一下:有一個無狀態Web服務,顯示結果列表,並顯示下一頁的鏈接,當用戶點擊這個鏈接的時候,我們需要執行與之前完全相同的查詢,除了迭代應該從上一頁停止的位置開始;相當於記住了上一頁迭代到了哪了,那麼下一頁從這裡開始即可。
為此,驅動程序會暴露一個PagingState對象,該對象表示下一頁被提取時我們在結果集中的位置。
ResultSet resultSet = session.execute("your query"); // iterate the result set... PagingState pagingState = resultSet.getExecutionInfo().getPagingState(); // PagingState對象可以被序列化成字符串或字節數組 String string = pagingState.toString(); byte[] bytes = pagingState.toBytes();
PagingState對象被序列化後的內容可以持久化存儲起來,也可用作分頁請求的參數,以備後續再次被利用,反序列化成對象即可:
PagingState.fromBytes(byte[] bytes); PagingState.fromString(String str);
請注意,分頁狀態只能使用完全相同的語句重復使用(相同的查詢,相同的參數)。而且,它是一個不透明的值,只是用來存儲一個可以被重新使用的狀態值,如果嘗試修改其內容或將其使用在不同的語句上,驅動程序會拋出錯誤。
具體我們來看下代碼,下例是模擬頁面分頁的請求,實現遍歷teacher表中的全部記錄:
接口:
import java.util.Map; import com.datastax.driver.core.PagingState; public interface ICassandraPage { Map<String, Object> page(PagingState pagingState); }
主體代碼:
import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import com.datastax.driver.core.PagingState; import com.datastax.driver.core.ResultSet; import com.datastax.driver.core.Row; import com.datastax.driver.core.Session; import com.datastax.driver.core.SimpleStatement; import com.datastax.driver.core.Statement; import com.huawei.cassandra.dao.ICassandraPage; import com.huawei.cassandra.factory.SessionRepository; import com.huawei.cassandra.model.Teacher; public class CassandraPageDao implements ICassandraPage { private static final Session session = SessionRepository.getSession(); private static final String CQL_TEACHER_PAGE = "select * from mycas.teacher;"; @Override public Map<String, Object> page(PagingState pagingState) { final int RESULTS_PER_PAGE = 2; Map<String, Object> result = new HashMap<String, Object>(2); List<Teacher> teachers = new ArrayList<Teacher>(RESULTS_PER_PAGE); Statement st = new SimpleStatement(CQL_TEACHER_PAGE); st.setFetchSize(RESULTS_PER_PAGE); // 第一頁沒有分頁狀態 if (pagingState != null) { st.setPagingState(pagingState); } ResultSet rs = session.execute(st); result.put("pagingState", rs.getExecutionInfo().getPagingState()); //請注意,我們不依賴RESULTS_PER_PAGE,因為fetch size並不意味著cassandra總是返回准確的結果集 //它可能返回比fetch size稍微多一點或者少一點,另外,我們可能在結果集的結尾 int remaining = rs.getAvailableWithoutFetching(); for (Row row : rs) { Teacher teacher = this.obtainTeacherFromRow(row); teachers.add(teacher); if (--remaining == 0) { break; } } result.put("teachers", teachers); return result; } private Teacher obtainTeacherFromRow(Row row) { Teacher teacher = new Teacher(); teacher.setAddress(row.getString("address")); teacher.setAge(row.getInt("age")); teacher.setHeight(row.getInt("height")); teacher.setId(row.getInt("id")); teacher.setName(row.getString("name")); return teacher; } }
測試代碼:
import java.util.Map; import com.datastax.driver.core.PagingState; import com.huawei.cassandra.dao.ICassandraPage; import com.huawei.cassandra.dao.impl.CassandraPageDao; public class PagingTest { public static void main(String[] args) { ICassandraPage cassPage = new CassandraPageDao(); Map<String, Object> result = cassPage.page(null); PagingState pagingState = (PagingState) result.get("pagingState"); System.out.println(result.get("teachers")); while (pagingState != null) { // PagingState對象可以被序列化成字符串或字節數組 System.out.println("=============================================="); result = cassPage.page(pagingState); pagingState = (PagingState) result.get("pagingState"); System.out.println(result.get("teachers")); } } }
我們來看看Statement的setPagingState(pagingState)方法:
四、偏移查詢
保存分頁狀態,能夠保證從某一頁移動到下一頁很好地運行(也可以實現上一頁),但是它不滿足隨機跳躍,比如直接跳到第10頁,因為我們不知道第10頁的前一頁的分頁狀態。像這樣需要偏移查詢的特點,並不被cassandra原生支持,理由是偏移查詢效率低下(性能與跳過的行數呈線性反比),所以cassandra官方不鼓勵使用偏移量。如果非要實現偏移查詢,我們可以在客戶端模擬實現。但是性能還是呈線性反比,也就說偏移量越大,性能越低,如果性能在我們的接受范圍內,那還是可以實現的。例如,每一頁顯示10行,最多顯示20頁,這就意味著,當顯示第20頁的時候,最多需要額外的多抓取190行,但這也不會對性能造成太大的降低,所以數據量不大的話,模擬實現偏移查詢還是可以的。
舉個例子,假設每頁顯示10條記錄,fetch size 是50,我們請求第12頁(也就是第110行到第119行):
1、第一次執行查詢,結果集包含0到49行,我們不需要用到它,只需要分頁狀態;
2、用第一次查詢得到的分頁狀態,執行第二次查詢;
3、用第二次查詢得到的分頁狀態,執行第三次查詢。結果集包含100到149行;
4、用第三次查詢得到的結果集,先過濾掉前10條記錄,然後讀取10條記錄,最後丟棄剩下的記錄,讀取的10條記錄則是第12頁需要顯示的記錄。
我們需要嘗試著找到最佳的fetch size來達到最佳平衡:太小就意味著後台更多的查詢;太大則意味著返回了更大的信息量以及更多不需要的行。
另外,cassandra本身不支持偏移量查詢。在滿足性能的前提下,客戶端模擬偏移量的實現只是一種妥協。官方建議如下:
1、使用預期的查詢模式來測試代碼,以確保假設是正確的
2、設置最高頁碼的硬限制,以防止惡意用戶觸發跳過大量行的查詢
五、總結
Cassandra對分頁的支持有限,上一頁、下一頁比較好實現。不支持偏移量的查詢,硬要實現的話,可以采用客戶端模擬的方式,但是這種場景最好不要用在cassandra上,因為cassandra一般而言是用來解決大數據問題,而偏移量查詢一旦數據量太大,性能就不敢恭維了。
在我的項目中,索引修復用到了cassandra的分頁,場景如下:cassandra的表不建二級索引,用elasticsearch實現cassandra表的二級索引,那麼就會涉及到索引的一致性修復的問題,這裡就用到了cassandra的分頁,對cassandra的某張表進行全表遍歷,逐條與elasticsearch中的數據進行匹對,若elasticsearch中不存在,則在elasticsearch中新增,若存在而又不一致,則在elasticsearch中修復。具體elasticsearch怎麼樣實現cassandra的索引功能,在我後續博客中會專門的講解,這裡就不多說了。而在cassandra表進行全表遍歷的時候就需要用到分頁,因為表中數據量太大,億級別的數據不可能一次全部加載到內存中。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持。