pet*_*snd 6 replication partitioning distributed-system cassandra
我是Cassandra的新手,仍然试图围绕内部工作.
我正在考虑在一个只有少量节点(少于10个,最常见的是3个)的应用程序中使用Cassandra.理想情况下,我的集群中的每个节点都将拥有所有应用程序数据的完整副本.所以,我正在考虑将复制因子设置为簇大小.添加其他节点时,我会更改键空间以增加复制因子设置(nodetool修复以确保它获取必要的数据).
我将使用NetworkTopologyStrategy进行复制,以利用有关数据中心的知识.
在这种情况下,分区实际上如何工作？我已经读过在Cassandra中形成环的节点和分区键的组合.如果我的所有节点都对每个数据"负责"而不管分区器计算的哈希值,我是否只有一个分区键的环？
这种类型的Cassandra部署是否有巨大的挫折？我猜测会在后台进行大量异步复制,因为数据传播到每个节点,但这是设计目标之一,所以我很好.
读取的一致性级别通常可能是"一"或"local_one".
写入的一致性级别通常为"2".
我实际上是否有一个分区环，分区程序生成的所有可能值都进入一个分区？
每个节点是否被视为对每一行数据都是“负责任的”？
如果我的所有节点都对每个数据“负责”，而与分区程序计算出的哈希值无关，那么我是否只有一个分区键环？
不完全是，C *节点仍具有令牌范围，而c *仍将主副本分配给“负责”节点。但是所有节点还将具有RF = N（其中N是节点数）的副本。因此，本质上的含义与您所描述的相同。
这种Cassandra部署是否存在巨大的失败？我不知道该策略还有其他缺点吗？
我想不到，我想您可能会比平均值更容易受到不一致数据的影响，因此请使用C *的反熵机制来解决此问题（修复，读取修复，提示切换）。
一致性级别的法定人数或全部都会开始变得昂贵，但是我看到您不打算使用它们。
除了显而易见的集群群集情况之外，复制因子==群集大小是否是常见（甚至合理）的部署策略？
这并不常见，我想您正在寻找超高可用性，并且所有数据都可以放在一个盒子中。我认为我从未见过RF * 5的ac *部署。远距离RF = 3。
如果我使用写一致性“ 1”，Cassandra是否总是将数据写到客户机联系的节点上？
这取决于您在驱动程序上的负载平衡策略。通常，我们会选择令牌识别策略（假设您使用的是Datastax驱动程序之一），在这种情况下，请求会自动路由到主副本。您可以在自己的情况下使用轮询，并具有相同的效果。
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