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大家好，我是360的王峰，我今天主要通过Cassandra在多场景下的应用来介绍一下Cassandra在360落地的情况。

 

我会从以下这几个方面进行介绍。首先介绍下Cassandra落地的背景和业务情况，接着看看当前业界的一些进展，然后我还会分享对数据库发展趋势的一些个人看法，最后给大家介绍一下Cassandra在360未来的一个定位。

关于我

先介绍下我自己，我大概在2009年就开始接触Cassandra的一些早期版本了，当时也是为了在一些百度的项目中得到一些简单的应用。接着我来到了360，从2011年5月开始，借着360云盘业务的发展，才实现了Cassandra的大规模落地。目前我主要在负责基础云大数据体系的建设，还有云上弹性的大数据。

Cassandra和360的历史回顾

首先我想跟大家简单回顾一下Cassandra的历史。

Cassandra可以最早追溯到2006、2007年的两篇在顶级会议上发表的论文，一篇是谷歌关于bigtable的，还有一篇是亚马逊关于Dynamo的。然后次年，也就是从2008年开始，以bigtable架构为基础的两个产品，Hypertable和Hbase基本上就已经出来了。

在2008年，Facebook的两位工程师也基于这两篇论文实现了Cassandra的一个基本系统。在当年这个时间点，其实还有比较有意思的一点，就是Dropbox的一个出现。这个时间点之后，国内各家公司也是以Dropbox为蓝本，开始争相推出自己的网盘。

在2008年7月，Facebook就已经把Cassandra放出来了。2009年，Cassandra作为孵化项目被Apache社区所接受，之后在2012年正式成为顶级项目。最早从2010年开始，国内就有一些公司开始模仿Dropbox推出面向个人的存储服务了。

2011年之后，大家都纷纷看到了商机，这个趋势也就更加的明显。那一年其实大家会发现出现了很多网盘，包括115、酷盘、华为、金山、百度，当然包括360等等。现在来看，其实很多网盘已经不存在了。那时360选择Cassandra作为后端的存储，以支撑整个360云盘的产品线。当初Cassandra的版本也不是特别的稳定，所以我们当时就做了很多的深度定制化。

另一个时间节点就是2015年11月了，当时是Cassandra 3.0的发布，我们发现Cassandra社区发展的很快，实现了我们很多之前不是很完善的功能。因此我们准备在未来的两三年更新到某个社区版本。

直到2018年7月份，我们正式切换到了社区的3.11.1版本，开始在企业云盘和亿方云上大规模的应用，并一直使用到现在。当然，我们也做了一些简单的定制化，但现在Cassandra社区的版本比之前版本有了翻天覆地的变化。2020年，Cassandra 4.0发了几个Alpha/Beta版本，未来我们也可能在这方面做一些关注。

 

360数据与应用场景

360的数据其实主要是两块，一方面是互联网，另外一方面是安全。安全数据肯定是全球文件的最大样本库，还包括行为库、网址库、域名库，这些都是和安全相关的。

当然，360还有自己互联网的业务。比如下图中以亿方云为代表的个人存储，还有以视频为核心的智汇云，就是围绕着视频生态来做的一些上层的产品。所以整体业务就涉及到大量的结构化、半结构化、非结构化的存储，包括视频图片、文件日志。这些可能都是360数据的一部分，其中很大的一部分大数据可能以Hadoop生态为主。

对于我之前说的类似这种个人数据存储、个人图片的半结构化、非结构化的数据，其实我们大量的在用Cassandra做一个存储。 

我详细地介绍一下Cassandra在360的一些应用场景，整体上可以归结为几类。

 

场景一：通用对象存储

这就是我上面说的以个人云存储为契机发展起来的一套系统。这套系统从2011年最初的15个节点，到15年个人云存储的竞争激烈时，已经达到14,000个节点。当然，对于国内做个人云存储的服务商来说，如果用户数越多，成本可能也越高。

因此在15年其实就有一些分化了，比如百度云盘在这个基础上有持续的投入，用户数其实也在一直持续的扩大。在360这可能就有所收敛，把个人云盘往企业云盘、安全云盘上转型，数据量和集群的规模会有所下降。360对个人存储这块还是有比较好的一个预期，因此还会继续的发展，但不会有之前这么大的规模。

对于通用的对象存储有几个特点：首先是数据的多样化，有结构化、半结构化、非结构化的数据。尤其是图片视频这样的非结构化数据会比较多。然后还有像我们内部的图片服务。对于图床、静床这样通用的公共服务也都基于这个，所以这就带来了海量的数据存储需求。其实这成本也是非常大的。

比方在2015年，不管是百度网盘还是360云盘，每年的成本都大概在10亿以上。换句话说，300台全新机器的Cassandra集群，可以在一星期到两个星期内存满。所以对于这块业务来说，它的成本诉求是非常大的。

另外由于它是在线访问，那它对持续在线的要求也会比较高。这样其实又带来一些挑战，比如你首先需要利用好自己的现存的存量空间，才能让成本越来越低。如果持续遇到大量的删除和更新，如何及时释放一些空间，以及如何保证数据的可靠性。因为它本身基于local append的方式去做的LSM模型，所以需要通过Compaction合并减少SSTable的数量。

如果在数据量很小的情况下，这些挑战其实还好。但当数据规模飞速地增长时，这都是要面临的挑战。所以我们在主要场景上对平台还是做了很多改动的。

 

场景二：轻量数据分析的应用

Cassandra应用还是主要以宽表的存储场景为主——数据源通过抽取服务，落地到Kafka，接着进行批流计算。比如通过Flink做一些OLAP的预处理，生成可视化报表，同时把数据落地到Cassandra上，通过spark做一些分析。

它使用的场景其实也很简单，第一个就是对360大量样本漏洞的扫描。在安全领域有一个首发的优势，谁能先找出漏洞，做出的贡献是最大的。所以我们需要的就是快速样本扫描的应用，这也是基于Cassandra做的。

另外就是做一些轻量的BI分析，最主要的还是通过Flink的预处理形成了一个轻量的Pipeline。这在早期的安全业务和小型业务上使用得会多一些。基本上它优势就是极轻量化的部署，节点数量大概也就10台以内就足够了，主要是面向ToB的场景。

 

 

场景三：海量安全日志全文检索

第三种场景就是海量这种安全日志的全文检索，这在360是一块比较有挑战性的工作。360会有大量数据安全的日志，安全分析师需要从日志中去溯源，比方查找一个APT攻击。

像我们这种搜索引擎，目前的建库规模也就在千亿级别。但在安全日志基本上就是百万亿的级别，基本上都是在两三个数量级以上的。

其次它没有冷热之分，一般搜索大家更多会关心最近的数据，但是对安全来讲，它是没有差别的。 一个APT攻击可能在数年前就已经埋下了，现在我们需要通过一些蛛丝马迹，找出这些漏洞，这样的挑战实际上非常大。

我们最初通过流式数据建立索引，接着将索引存放在Cassandra中。然后数据是放在HDFS中。这样每天要大概建千亿级别的索引，这样的规模实际上是非常大的。这两套系统通过上层的一个BigSQL（我们研发的一套大SQL检索）还有面向研发的这种SPL语言进行检索。

另一方面，这是一套非常专用的系统，比如面向我国政府的需求量大的的场景。但他们数据规模并可能没那么大。将这种百万亿规模的海量的存储架构落地到B端其实是不太可行的，所以这更像是一套专用的系统。

我们后来在做这块的时候，是将我们在HBase层面的一套二级索引搬到了Cassandra上，也就相当于内嵌Lucence，从而提供全文检索的功能，其实我们主要还是为了支持百亿规模的检索系统，让我们可以很快的落地B端。

大家也可能会问为什么我不用ES(Elastic Search)，这其实是基于两点：

1. 首先是Cassandra的架构，它支持从0到1， 1到n的这种灵活的扩展。

2. 其次本身ES在我们实测中，在十亿到百亿级别的规模下，性能会相对好一些。但是我们架好Lucence后，其实百亿级别的查询检索性能会稍微高一些。

 

 

场景四：时序与图

这个场景想必大家也都比较了解，比如OpenTSDB能在HBase上运行，靠HBase为底层的基座，将数据按时序进行存储，从而对上层的TSDB提供一些时序服务。如果大家了解JanusGraph，这其实也是可以建在HBase之上的。

当落地一些2B场景时，我们认为HBase和Cassandra在数据模型上是可以对等的，但Cassandra这种灵活性、小型化可能正是我们需要的，所以我们将服务跑在了Cassandra上。

下面是我们基于Cassandra做的一个图数据库，是一套网络数据分析的系统。这套数据库主要存储了DNS数据，像样本的、认证的、证书一类的数据。 通过可视化，我们可以进行一些关联分析，做一些溯源。

这套系统对标的像是谷歌投资的一家以色列公司VirusTotal，还有国内的ThreatBook、Threat Graph一类的。这整套系统完全是基于Cassandra搭建的，360这套系统的竞争力还是相对比较明显的。

 

如果综合来看这这四种场景，360目前以通用的对象存储为主，但同时我们也在尝试拓展一些新的应用场景。

 

Cassandra的技术特点和优势

那下面我们可以看下Cassandra的技术特点和优势，这也是为什么我们要持续发展Cassandra的原因。

我们更多看中的Cassandra去中心化的设计，它有架构简单、可以轻松运维的特点。其次是持续可用，它可以持续写入，不像HBase会有failover的时间间隔。

接着就是按需扩容。 HBase的架构是建立在HDFS之上的，在大规模的存储平台上，整体的成本会降低平摊的平均成本。但在中小型规模的应用场景中没有这么多的数据，我们需要一个小型化的数据库存储以满足相同的需求。这就是我们常常说的从1个节点到n个节点的扩容，这一块Cassandra的优势是非常明显的。

另外在Cassandra版本的迭代中，在这种跨IDC副本的存储上，它也有很强的优势。我可以很轻松地通过设置两个IDC、一致性级别就可以构造同城多活的模式。对于一些关键的原数据存储，我们就是这么做的。

 

 

Wide-Column: Cassandra VS HBase

在宽表这一块，我们可以通过下图中几个方面将Cassandra和HBase进行对比，其中有以下注意的几点

1. 高可用：Cassandra本身无中心，所以不会有单点故障。 HBase可能会有HDFS方面的单点故障， 也可能会有自身服务的单点故障，这都会导致整体MTTR（平均修复时间）时间较长。

 

1. 数据恢复机制：Cassandra提供了Hinted handoff、读修复、repair等一系列修复机制。HBase肯定依赖于HDFS的块汇报、读修复。从数据恢复效率来讲，我个人认为相比Cassandra的EC更多通过的是Key-Value这种方式进行修复，可能HBase通过Trunk方式的修复力度会大一些。因此它的效率会更高一些，把EC的机制加进去之后会更明显。

 

在SCAN效率上，因为HBase依赖于HDFS，所以它的OUTSCAN（绕过HBase本身直接扫描下面文件）在批处理的场景下可能效率会更高一些。

在360中，HBase主要还是用于大规模存储、高吞吐的场景，我们更多把它用于一种离线的数据分析场景，如网页建库这一块。因为它能容忍访问的抖动和Region在迁移过程中短暂的中断。

对于Cassandra，我们更多会用在中等数据规模、低延迟的、高在线服务质量要求一些场景中。

 

360在Cassandra技术上的发展

360目前接触Cassandra已经大约10年了，我们最早是基于0.7.3版本发展起来的。我们在这方面也做了很多的改动，前期主要是提高服务的稳定性、数据的可靠性，就是构建基本的能力。同时，我们也有一些故障自动恢复的Pipline之类的工具，可以加快恢复速度。还有通过临时副本的机制保证Cassandra集群能在最短时间内达到全副本的状态。最后就是主备复制和同城双活。 

第二块就是成本上的考量，我们的思路也很简单。首先是存储的异构和冷热分层，通过EC可插式编码降低数据的平均副本数。另外Cassandra本身是一套存储系统，我们也尝试用它的计算能力做一些离线的计算。

像我之前提到的，我们在转型做2B的场景下做了一些小型化的方案，包括我们从1到N的平滑拓展。有些之前在HBase下场景，完全可以迁移到Cassandra上来实现。

 

 

360 Cassandra 改进示例 - 自修复（26：27）

我们现在用一些例子来展示我们在Cassandra下主要的一些改动，之前在技术上做了哪些方面的优化。

第一个是自修复，对于海量数据存储遇到最大的困难其实是磁盘的故障率，如果服务器超过了一万台，坏盘的几率是非常高的。因此我们不得不做一些和磁盘数据修复相关的事情，如果全靠人完成的话，那人力的开销成本是非常大的。

我们前期也做了很多这方面的事情，比如我们需要基于规则去检查smart control、硬件的一些信息。如果我们监测到一个磁盘在未来几天或一个星期磁盘可能会坏掉，在真正坏掉之前我们会做一些磁盘迁移的工作。当磁盘不可读时，我们会启动这repair task，从ring上做一些修复。当磁盘真正坏后，我们会自动上报维修，SA会在坏盘数积累到一定程度后进行统一的更换。换盘后，系统也会触发一些恢复的逻辑，接着通过Cassandra常规的方式恢复数据。

另外是临时副本，这点我们实现的比较早。 比如当三个节点中有一台故障时，Coordinator会把副本写到另一台临时节点上，等故障节点恢复后，再将数据恢复回来。这和社区的Transient Replication有一些区别，区别在于我们的写入后只是一个暂存，用户是不可见的，但社区版本在写入临时副本后用户是可见的，因此我认为社区实现的会更好些。

这就是我们一些低运维的操作，当数据量大的时候，这些优势就显现出来了。我们当时最高峰时有一万多台机器，但真正在进行运维的只有一个人。到目前为止，大部分的东西都可以通过自动化平台化来实现，所以我们以Cassandra为基础的运维其实就一个人。

 

360 Cassandra 改进示例 - 数据分层与EC

EC是我们在2013、2014年左右实现的比较早的策略，主要是为了降低成本。当时个人云存储发展过于迅速，结果导致我们成本上开销较大，因此不得不实现EC。 随着后期的优化，我们整体上对Cassandra进行了改造。

第一个是数据分层，我们更多的通过节点物理架构上的调整，可能里面存在着NVME的存储，同时也有HDD的存储。当然有些表是通过EC的方式实现，这样我们便会写入NVME中，接着我们会按时间顺序通过Compaction将它们写入HDD中，再过段时间我们可能会用自己的rebalance机制将它写入EC中。

通过这套机制，我们在成本上会有较大的降低。成本和可靠性是我们在Cassandra最主要努力的两个方向。

 

 

业界/社区近年的工作

社区方面的工作我就不详细介绍了，关于Cassandra 4.0的一些变动，这个DataStax同行做的幻灯片有详细的介绍。

 

数据库发展的趋势

接着让我来分享下对于数据库发展的看法。

首先让我们来看看DB-Engine下面两张表，我们大概可以对比下各个数据库排名，从而了解Cassandra的地位。我们可以大概看到Cassandra一直位于行业前十。在右图宽表数据库排名中我们可以看到，在宽表存取数据模型一样的情况下Cassandra排名要比HBase高一些。

此外我整理了有大概三个方向的变化：

1. 私有化部署往云（云原生数据库）的转变

2. NoSQL向NewSQL的转变

3. 单模到多模的融合

大家可以看左图数据库中，无论是SQL还是NoSQL，在database model中都有一个“Multi-model” 的标签。很多数据库其实都希望能支持多模的存储。

 

从On-Premise向On-Cloud的转变

展开来讲，首先是私有化部署往云的转变。其实不止是数据库， 其实从数据仓库到数据科学，大家都在往这个方面转变。右图反映了分析数据库存储随时间的变化，传统的数据库呈一个平稳上升的趋势，如以BigQuery和Redshift为代表的数据库，发展是比较快的。它主要的特点是存算分离和按需弹性。

 

NoSQL向NewSQL转变

第二个是NoSQL向NewSQL的转变。在上世纪70年代到2000年之前还是以TP强一致性的关系式数据库为主，主要用于金融、电信的领域。

但2000年之后，随着互联网的兴起，半结构化数据在急剧性的增长，以Mongo、Cassandra、HBase为代表的NoSQL数据库也在2001年开始快速的发展起来，主要用于互联网非结构化数据的存储。

然而随着像Spanner、F1论文的出现，NewSQL这方面的需求就开始变大，它既要求有TP的强一致性，也要求有NoSQL高性能、高拓展的灵活性，所以产生了两种数据库之间的融合。

数据仓库也十分类似，如最早的Teradata、HANA，到现在代表NoSQL的Hive、SparkSQL， 包括今年比较火的Snowflake。

 

 

单模到多模的融合

大家可以看到从2010年往后，除了传统的关系型数据，大量的半结构化非结构化数据增长的比较快，对这种数据的访问需求其实也变得多种多样，如对象访问、全文检索、时序分析、图的查询等等。能否对现有的数据库或模式进行针对这些场景拓展，这也是很有需求的。

举个例子，首先就是TiDB，国内很多小伙伴也应该听过，是一套以做事务为主的数据库。到后面，它就以针对事务分析一体做了延展。

对国外环境比较了解的小伙伴可能知道，有将Cassandra和ElasticSearch进行结合，从而实现全文检索功能的案例。这相当于从WideColumn拓展到Search。

还有以NoSQL数据库为基础，进行构建Graphdb的引擎的场景，比如国内百度HugeGraph。

 

 

业界/社区可能的工作

以下的猜想只代表我个人的观点，并不是社区的最终发展方向，主要有三个猜想。

首先是时序和搜索的支持，从WideColumn向Multi-Model的发展。我知道DataStax很早将Solr融合到DataStax Enterprise中支持搜索。

其次是NewSQL，Cassandra本身的事务在不断的增强，那会不会有可能朝NewSQL的方向发展呢？

第三个是弹性云化，这依赖于网络和硬件的发展，现在100GB的网络已经逐渐成为了主流。在未来的3到5年，整体的网络设施甚至可能会超过IO硬件的发展。那弹性的云化可能会成为一个发展目标。现在我们已经有了对Cassandra进行了容器化的Cassandra K8s，这大大提升了Cassandra的隔离性和拓展性。这便可以把离线的计算力可以调动上去，从而实现离在线的混步 。

 

360的思考：未来如何定位Cassandra

最后我们说说Cassandra在360未来的定位。

360也经历了从商业数据库到开源到自研一个历程， 所以我们在自研方面投入了很多力量，包括“高吞吐、低成本存储”与“高性能、低时延存储”的统一，希望提供一套整体的存储基座。在上层数据库层面，可能会做一些存算分离的调整，这样我们便可以依托于Cassandra实现一些时序分析、企业搜索、图存储分析以及表格/对象的场景。

我们对Cassandra的定位是希望它能做到高性能、低延迟、高拓展、轻量化、多模。但在未来2～3年可能会整体迁移到基础存储底座之上。

 

提问环节

 

1. Canssandra看起来可以适用很多的场景，但和专用的系统，如时序和influxDB，图和图数据库Neo4j相比是否会存在劣势？（47：05） 

对于时序，Cassandra可以做底层基础的底座，OpenTSDB可以利用Cassandra的数据模型实现持续数据的组织。

图数据库也同理，这是一种典型的存算分离的架构。如果你用Neo4j和现在这种模式实现的HugeGraph或JanusGraph相比，它有自己一套数据组织的方式，比如单机模式，可能性能会相对高一些。但这种基于Cassandra构建的图数据库的拓展性则会更优，这也是它特有的趋势。

我们在用这种图数据库做网络安全分析时，在点查或多步邻居这方面的性能能满足我们绝大多数场景的需求。如果我们需要做图计算的分析，我们可以用SCAN来加载Cassandra或HBase中的底层数据，再用Spark里的GraphX做一些计算。总体来说，它的灵活性和可拓展性是一般Neo4j不具备的。

当然，这也取决于你的数据规模，Neo4j对单机本身的数据规模在十亿、百亿之间使用案例会比较好。但我们用Cassandra构建的图数据库规模已经达到了百亿甚至千亿的规模，明年甚至可能会再提高至少50%到1500亿。当然，这些基于Cassandra的开源方案相对于企业版的Neo4j成本也会低很多。

 

2. 关于Cassandra集群的监控是否有一些很好的经验？

Cassandra本身能通过虚拟表获取一些信息，但我们的做法有些不同。我们关注的首先是磁盘，第二个则是通过JMX将信息收集起来，再做整体分析。

Cassandra的系统相对稳定，更多的问题可能存在于磁盘上，尤其是现在使用比较廉价的硬件情况下，所以我们更需要关注的则是数据的可靠性，要能快速恢复数据。

其他方面，因为Cassandra的对等性，所以它的监控逻辑会的相对简单。我们在之前的活动里也提到，360的Cassandra监控体系其实被纳入到了一个完整监控体系Xmanager中。

我们一方面，会通过主动排查巡检，另一方面通过自动化流程的打通。总体来说，Cassandra运维的稳定性要远远高于HBase，所以它也能满足我们日常线上服务质量的要求。

 

3. 关于之前提到的NoSQL和NewSQL概念，Cassandra是否会支持HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)特性?

 

我回答这个问题可能不是很适合，因为360本身并没有做到这点。比如TiDB本身就是一个TP系统，在TP的基础上通过三个副本中两个副本去保证我的TP，然后另外一个副本可能是做一个AP，也就是列存的方式来实现。

Cassandra能否通过这种方式实现这样的架构，既能满足 AP的场景，又能满足TP的场景，但这都是一个猜想了。但是我个人认为，短期内社区也不会这么去做。所以说整体上来讲，短期大家如果需要这方面可能会有点失望。