Cassandra 不太清楚卡桑德拉'；s反模式

假设有一个具有以下结构的表：

create table cities (
  root text,
  name text,
  primary key(root,name)
) with clustering order by (name asc); -- for getting them sorted

insert into cities(root,name) values('.','Moscow');
insert into cities(root,name) values('.','Tokio');
insert into cities(root,name) values('.','London');

select * from cities where root='.'; -- get'em sorted asc

---

当为键空间指定复制因子3并使用RandomPartitioner时，3个节点上的每一行将有3个副本：由行的哈希确定要存储的主节点和2个下一个节点。为什么会有热点？从所有副本读取数据的负载不平衡？

定义这样的表时，分区键是

根

，而

名称

是群集键。 顾名思义，分区负责分区——分区是如何工作的？ 假设有4个节点的集群——我们有一个哈希函数，它只生成8个键（A、B、C、D、E、F、G、H）——下面是哈希在集群中的分布方式

节点1-（A，B）
节点2-（C，D）
节点3-（E，F）
节点4-（G，H）

每个节点将使用以下2作为副本，因此节点1的副本为（2,3），节点2的副本为（3,4），节点3的副本为（4,1），最后节点4的副本为（1,2）

---

假设我们的函数

hash（root）

，当root值为

时，返回属于节点1的

B

——节点1将存储信息，节点（2,3）将存储副本。节点4是从不涉及到

城市

表中的，它将不包含与此表有关的任何数据（对于不属于概念一部分的提示情况除外），因为有固定分区键。在这个例子中，您使用了大约75%的集群，这看起来是一个可以接受的情况。。。假设您的应用程序受到影响，因为涉及的3个节点无法处理读/写请求。现在，您可以向集群添加任意数量的节点，但使用此数据模型将无法水平扩展，因为城市表中不会涉及任何其他节点。在这种情况下，我认为解决问题的唯一方法是通过添加更多内存、更强大的cpu和I/O来增加这3个节点的能力（垂直缩放）。创建不允许水平缩放的模式是一种反模式

感谢您的完美解释！不要使用RandomPartitioner。使用较新的分区器。