Asynchronous 异步cassandra查询

我一直在尝试更新一个应用程序以提高性能，它使用Datastax Cassandra Java驱动程序提供DAL服务

现在，我需要将同步查询转换为异步查询，对于我的疑问，我没有找到令人满意的答案（至少在我访问的网页上没有）

任何人都可以回答下面的问题或参考一个链接，我可以得到答案

1> 在将synced executes更改为ansync execs之前，我需要担心哪些可能的问题场景

2> 读和写的行为如何，我可以在不担心任何问题的情况下更改其中一个吗

---

提前谢谢

有几件事你需要考虑：

• 您需要对代码进行分级限制-默认情况下，每个连接只有1024个请求，因此您可能需要这样做。但是，即使每个连接的请求数量增加，也很容易使Cassandra过载，因此您仍然需要使用以下方法来控制它：
• 您需要正确地处理错误-您可能需要添加错误处理程序来保证返回的错误，并做出相应的反应
• 您需要正确地创建语句-例如，不要重用相同的

  BoundStatement

  ，因为它不是线程安全的
• 不要重复使用作为参数传递的相同列表/集/映射实例等

---

Asyn querys references:1）2）谢谢Alex，还有一件事，在批处理保持原子性的情况下，将批处理语句与executeAsync配对到底是如何工作的。我可以将它们结合起来，在不丢失原子性的情况下获得更好的性能吗？有不同类型的批处理—可以对多个表进行批处理，也可以对同一个表进行批处理，等等。如果对表内的同一分区进行批处理，那么比多次发送相同的查询要快得多。但除此之外，批处理与

executeAsync

的使用方式与

execute

的使用方式相同……太棒了！非常清楚，在我的例子中，批处理是针对多个表的，所以我认为使用executeAsync是无用的。为什么，它仍然有用，因为您仍然可以并行执行，而无需添加更多线程。但是您确实需要考虑批处理的使用——它们非常昂贵，并且应该只在有限数量的情况下使用。使用批处理可以确保事务的原子性。我编写的初始代码是以异步方式处理批处理。我有多个事务，每个事务都有一组upserts。因此，我尝试对每个批使用异步来获得更好的性能，而不是以同步的方式对每个批执行批处理。有道理，对吧？