保证

根据 CAP 定理，分布式数据存储不可能同时提供以下保证中的两个以上。

CAP 定理意味着，当使用网络分区时，由于存在固有的分区故障风险，必须在一致性和可用性之间做出选择，而两者不能同时得到保证。CAP 定理如图 1 所示。

高可用性是基于 Web 的应用程序中的优先事项，为了实现这一目标，Cassandra 从 CAP 保证中选择了可用性和分区容忍性，在一定程度上牺牲了数据一致性。

Cassandra 做出以下保证。

Cassandra 是一个高度可扩展的存储系统，可以根据需要添加/删除节点。使用基于八卦的协议，每个节点都维护一个统一且一致的成员列表。

Cassandra 通过实现容错存储系统来保证数据的可用性。使用基于八卦的协议检测节点故障。

Cassandra 通过使用副本保证数据持久性。副本是存储在集群中不同节点上的数据的多个副本。在多数据中心环境中，副本可以存储在不同的数据中心。如果由于不可恢复的节点/数据中心故障而丢失了一个副本，数据不会完全丢失，因为副本仍然可用。

为了满足生产环境中性能、可靠性、可扩展性和高可用性的要求，Cassandra 是一个最终一致的存储系统。最终一致性意味着所有更新最终都会到达所有副本。同一数据的不同版本可能暂时存在，但最终会协调到一致的状态。最终一致性是实现高可用性的权衡，它涉及一些读写延迟。

数据必须按顺序读取和写入。Paxos 共识协议用于实现轻量级事务。Paxos 协议实现轻量级事务，这些事务能够使用线性化一致性处理并发操作。线性化一致性是具有实时约束的顺序一致性，它通过比较和设置 (CAS) 事务确保事务隔离。使用 CAS 副本数据进行比较，发现过时的数据被设置为最一致的值。具有线性化一致性的读取允许读取数据的当前状态，该状态可能尚未提交，而无需进行新的添加或更新。

跨多个表的批量写入的保证是它们最终会成功，或者全部失败。批量数据首先写入 batchlog 系统数据，当批量数据成功存储在集群中时，batchlog 数据将被删除。批量数据被复制到另一个节点，以确保在协调器节点发生故障的情况下，整个批量完成。

辅助索引是列上的索引，用于查询通常不可查询的表。辅助索引在构建时保证与其本地副本一致。