如何增加Cassandra复制因子来提高一致性

我在读《卡桑德拉权威指南》，第46页提到了复制因子：

“复制因素本质上允许您决定您需要多少 希望按性能付费以获得更高的一致性。也就是说，您的 读写数据的一致性级别基于 复制因子“

现在对我来说这是新闻。如果增加复制，直观地说，它会提高可用性，并根据集群的拓扑结构提高分区容差。然而，作者为什么说它增加了一致性。我认为恰恰相反。通过向不同节点上的每个副本传播更新，您必须付出额外的努力来确保持久数据的状态一致。因此，复制副本越多，维护一致性就越困难。为什么作者说的恰恰相反

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所有输入都会得到赞赏。

一致性级别指定返回结果之前必须响应的副本数量。看

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因此，如果您使用的一致性级别为Quorum或更高，则复制因子越高，在返回结果之前需要响应的节点就越多。

复制因子描述了数据存在的拷贝数。一致性级别描述客户端看到的行为。也许有更好的分类方法

例如，复制因子可以为2。当您写入时，将始终存储两个副本，前提是有足够的节点。当一个节点关闭时，对该节点的写操作会被隐藏起来，并在它恢复时写入，除非它关闭的时间足够长，以至于Cassandra认为它永远消失了

例如，对于2个节点，复制因子为1，读取一致性为1，写入一致性为1：

你的读数是一致的 您可以在没有节点的情况下生存。 您每次都在读取1个节点的数据。 您实际上每次都在向1个节点写入数据。 每个节点拥有50%的数据

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欲了解更多信息：

帮助读者更容易地理解这种关系（至少这是我的理解）。从上面的报价来看，性能牺牲=>改进的一致性。这意味着增加了复制=>提高了一致性，因为只有增加了复制才能带来性能损失。感谢您的响应，但我正在尝试探索为什么这会提高一致性。我认为恰恰相反？如果节点数量增加，是否更难保持一致状态？例如，我的意思是，将更新传播到10个节点比处理1个节点中的数据更困难。文档提供了一个很好的示例：“例如，如果您的应用程序在写入和读取操作中都使用仲裁一致性级别，并且您使用的复制系数为3，则这将确保始终写入2个节点，始终读取2个节点。写入和读取的节点组合（4）大于复制因子（3），确保了强大的读取一致性。”