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Cassandra使用TokenAwarePolicy和shuffleReplicas进行负载均衡

我们有6个节点集群，我们将所有内容部署到具有3个可用区的AWS上的一个区域。 我们正在使用Ec2Snitch，它应该在每个可用区域中分配一个副本。 我们使用DataStax Java驱动程序。 执行写入和读取的服务器分布在与节点相同的可用区域中（AZ服务器为1个服务器）。 我们想要实现的是最佳的读取性能，对于我们来说，写入并不是那么重要，因为我们需要编写数据但不是必需的快速。 我们使用复制因子3，但读取和写入一致性级别为ONE。 我们正在调查TokenAwarePolicy中的 shuffle副本。 在DataStax Java Driver中可以说它可以提高读取性能但减少写入分配。 第一个问题是关于shuffleReplicas实现，我遵循newQueryPlan方法的实现，我想到的是对于副本LinkedHashSet使用意味着主副本将始终优先于非主副本。 // Preserve order – primary replica will be first Set replicas = new LinkedHashSet(); 只是为了确认，这意味着如果我们将shuffleReplicas设置为false，那么驱动程序将始终更喜欢连接到主副本所在的节点，将其作为协调器，这可能会产生热点？ 第二个问题是关于将连接分离到集群的想法，对于写入，使用shuffleReplicas on true，它将在集群中均匀地分配令牌，并且读取使用TokenAwarePolicy和false的shuffleReplicas以获得最佳可能读取，这个想法是否可行，你看到了吗？有什么问题吗？ 我们希望始终从相同的可用区读取数据，以便在读取数据时获得最大可能的速度。 这是更好的方法，然后将shuffleReplicas为true，让集群均匀地选择协调器。 想法也可以使用WhiteListPolicy ，它将仅选择从同一个AZ到放置在该AZ中的服务器的节点，这将导致本地读取但可以创建热点。