Database 《卡桑德拉》中最终一致性的含义？

当单个集群中的节点不包含相同数据的副本，但数据分布在节点之间时，Cassandra中最终一致性的含义是什么。现在，由于在单个位置（节点）记录单个数据点。为什么卡桑德拉不从记录的那个地方返回最近的值？在这种情况下如何产生多个副本？

由客户决定适当的一致性级别（零、任意、一、quoram或全部）。 （一致性级别根据您的replicationfactor控制读写行为。）

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在单节点集群中，一致性级别any、one、quorom和all是等效的。

即使复制因子为1，一致性也不一定是立即的，因为写入操作在发送到的节点上缓冲，因此不一定立即发送到负责该密钥的节点

但这取决于您选择的一致性级别

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Cassandra的主要用例是复制因子>1，这是一致性成为一个更大问题的地方。RF=3似乎是一个常见的设置（因为它允许在一个节点不可用的情况下进行仲裁读/写）

下面是关于最终一致性的一个很好的解释：

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Cassandra倾向于牺牲可用性的延迟和一致性。它是“最终一致的”，一个用于分布式设置的NoSQL数据库一致性模型。最终的一致性实现了高可用性，而不是保持严格的一致性，这可能会在一定程度上降低速度。代价是，您的每个数据实例都不能立即在所有服务器上同步。

Cassandra的一致性是可调的。可以调谐什么？
*在读取数据上达成一致所需的节点数。。叫它R *就写入数据达成一致所需的节点数。。称之为W
对于3个节点，如果我们选择2R和2W。。然后在读取过程中，如果两个节点在一个值上达成一致，则该值为真值。第三个可能有，也可能没有相同的值。
在写的情况下，如果选择2W，那么如果将数据写入2个节点，则认为已经足够了。此模型是一致的。

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如果R+wn，那么它是一致的。这就是为什么一致性在Cassandra中被认为是可调的。

但是什么数据之间的一致性呢？因为单个数据位于集群中的单个位置。。没有数据的多个副本..那么一致性是什么呢？在单节点群集上，您不必担心一致性（只要您不进行异步写入（CL.ZERO，不要使用这个）。很抱歉，我想您弄错了。。我的意思是，在一个有多个节点的集群中，数据是分布式/分片的（而不是复制的），因此n节点cassandra集群中的不同节点之间不存在单个数据段的多个副本，那么在这种情况下，实际上没有多个副本的情况下，一致性是如何定义的呢？。。。我希望你明白我的意思。如果你有一个replicationfactor=1，那么每个数据集只有一个副本。正如我在上面的回答中所说：“一致性级别根据您的复制因子控制读写行为”写入从memtable（内存缓冲区）刷新到磁盘（=到负责节点）需要多长时间？