【发布时间】：2012-03-28 18:43:56
【问题描述】：
是否有一些时间戳/计数器可用于验证在读取-修改-写入周期中，行中的数据在读取和修改之间没有变化？
换句话说，我可以在读取行的同时读取某种 ID，当我写回它时告诉 Cassandra 那个 ID 是什么，如果从那时起 ID 改变了，那么写入会失败吗？ （这相当于说在我读取数据后发生了其他一些写入）
【问题讨论】：
标签： cassandra
【发布时间】：2012-03-28 18:43:56
【问题描述】：
cassandra 中的每一列都是一个包含名称、值和时间戳的元组（或三元组）。列的时间戳表示上次修改的时间。如果您有 100 个节点，则具有最新时间戳的更新的节点将获胜。这就是Eventual Consistency 的实现方式。
zznate 有一个很好的介绍：Introduction to Apache Cassandra for Java Developers 引用了这个主题（幻灯片 37）
Accessing timestamp of a Cassandra column
总之，当您能够检索表示上次修改时间的给定列的时间戳时，您不需要“某种 ID”。但是，在规模上有 100 个节点的情况下，您如何确定要连接的节点具有最新的列？ （参考 zznate 演示文稿）
重点是，如果不启用交易，您就不能：
【讨论】：
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我不确定我是否理解。您是说每列都存在“ID”（时间戳）。因此，如果读取数据，将涉及的所有“列”的时间戳记为 input 并且当我将修改后的数据写回时，请 Cassandra 检查这些时间戳是否没有改变，那么我将拥有我想要的想要，假设 API 允许这样做。但你说这行不通。是不是因为即使节点具有来自相同插入/更新的相同数据，不同的节点也会有不同的时间戳？恕我直言，这是唯一使它不可能的事情。否则，它只是一个“缺失的功能”。
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（点击最大评论大小）我知道修改是事务性的在一行内。这就是我所要求的。读取一个行，修改它，然后更新同一行，确保它没有改变，如果有则失败。这是否会使一半人接受更改而其他人不接受，从而导致数据变得不一致？这可能是您所期待的问题。
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是的。你是对的。节点 A 的列 A 的时间戳可能为 xxxxyyyy，当您查询它时，它是正确的 - 但是，节点 Z 也有列 A 的时间戳为 xxxxyyyz（较新），但该更改尚未完全传播到其他节点根据指定的复制因子需要它