Cassandra分页遍历ResultSet及使用Reactive Streams时，并发修改是否影响结果？

直接说结论：分页遍历ResultSet时，并发插入/删除操作是否会体现在查询结果里，核心取决于查询的一致性级别，以及你用的分页机制——包括Reactive Streams接口的底层逻辑。

1. 一致性级别是核心决定因素 #

Cassandra没有全局的查询快照，每次分页请求都是独立的读操作：

• 如果你用的是QUORUM/LOCAL_QUORUM这类高一致性级别：每次分页请求都会去读取满足一致性要求的最新已提交数据。也就是说，分页过程中完成的写入操作，只要符合一致性规则，后续的分页页就会看到这些修改。
• 如果你用的是ONE/LOCAL_ONE这类低一致性级别：结果是不确定的——可能读到旧数据，也可能读到新数据，完全看你读取的副本有没有同步完最新的写入。

2. Reactive Streams接口的本质 #

Java Driver的Reactive Streams实现，只是把分页请求包装成了异步流式操作，底层还是依赖Cassandra的PagingState机制，所以遵循上面的一致性规则：

• 它不会给你创建一个固定的快照，流式推送的每一页数据，都是实时从集群读取的。所以在流处理过程中，只要新写入的操作同步到了符合一致性要求的副本，后续的流元素就会包含这些修改。
• 举个例子：你发起了一个Reactive查询，开始读取第一页数据；这时候另一个操作插入了一条符合查询条件的记录，当流请求第二页时，如果一致性级别是QUORUM，且这条插入已经同步到足够多的副本，第二页就会包含这条新记录。

3. 特殊场景的额外影响 #

如果你的查询用到了ALLOW_FILTERING，或者是基于聚类键的范围查询，情况会更复杂：

• Cassandra可能会跨多个节点扫描数据，分页过程中如果某节点还没被扫描到，此时在该节点上的修改就会被后续的分页请求读到；如果是已经扫描过的节点，修改不会影响已经返回的结果。

4. 如何让分页结果不受并发修改影响 #

Cassandra本身不支持全局快照查询，但可以通过这些方式规避：

• 在应用层加版本号：查询时带上“版本≤查询发起时的版本”的条件，过滤掉之后的修改。
• 用轻量级事务：比如结合IF EXISTS/IF NOT EXISTS，但只适用于单分区的场景。
• 物化视图：针对查询创建FROZEN的物化视图，把查询结果固定下来，但会增加存储和写入成本，只适合读多写少的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pdxleif