Elassandra复制信息和机架配置

Question

最近，我开始使用Elassandra集群，其中包含两个数据中心，这些数据中心都是使用NetworkTopologyStrategy配置的。

集群详细信息：Elassandra 6.2.3.15 = Elasticsearch 6.2.3 + Cassandra 3.11.4

Datacenter: DC1
=================
Status=Up/Down
|/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving
--  Address       Load       Tokens       Owns    Host ID                               Rack
UN  <ip1>         50 GiB  256          ?       6cab1f4c-8937-437d-b010-0a5677443dc3  rack1
UN  <ip2>         48 GiB  256          ?       6c9e7ad5-a642-4c0d-8b77-e78d821d904b  rack1
UN  <ip3>         50 GiB  256          ?       7e493bc6-c8a5-471e-8eee-3f3fe985b90a  rack1
Datacenter: DC2
===============
Status=Up/Down
|/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving
--  Address       Load       Tokens       Owns    Host ID                               Rack
UN  <ip4>         47 GiB  256          ?       c49c1203-cc38-41a2-b9c8-2b42bc907c17  rack1
UN  <ip5>         67 GiB  256          ?       0d9f31bc-9690-49b6-9d88-4fb30c1b6c0d  rack1
UN  <ip6>         88 GiB  256          ?       80c4d60d-185f-457a-ae9b-2eb611735f07  rack1

模式信息

CREATE KEYSPACE my_keyspace WITH replication = {'class': 'NetworkTopologyStrategy', 'DC1': '3', 'DC2': '3'} AND durable_writes = true;

DC2是一种灾难恢复站点，在一个理想的世界中，我们应该能够只在灾难的情况下使用它。

1. 的知识非常有限，我强烈怀疑我们需要修改机架配置以拥有一个“适当的”D/R集群(以便在DC2中复制DC1中的数据)，还是我搞错了？如果是的话，是否有标准指南可遵循？
2. 当有多个DC时，卡桑德拉是否会自动复制这一点而不管机架配置如何？(机架是否有额外的防故障能力？)
3. DC2比DC1有更多的数据。这纯粹是与散列函数有关吗？
4. ，这个集群中还有其他可以纠正的东西吗？

非常感谢！

Answer 1

这些复制设置意味着在两个DC之间实时复制密钥空间的数据，每个DC具有3个副本(副本)：

CREATE KEYSPACE my_keyspace WITH replication = {
  'class': 'NetworkTopologyStrategy',
  'DC1': '3',
  'DC2': '3'
}

Cassandra中的复制是实时的--发送到一个DC的任何写入都同时发送到所有其他DC。与传统的RDBMS或具有主/次或活动/DR的配置不同，Cassandra复制是即时的。

逻辑卡桑德拉机架用于额外的冗余机制。如果C*节点部署在不同的(a)物理机架或(b)公共云可用性区域，Cassandra将将副本分发给不同的机架，以便每个机架都有数据的完整副本。在DC中复制因子为3时，如果机架因任何原因而停机，则其余2个机架中仍有数据的完整副本，并且具有LOCAL_QUORUM (或更低)一致性的读/写请求不会受到影响。

我在这篇文章中更详细地解释了这一点-- https://community.datastax.com/questions/1128/。

如果你是卡桑德拉的新手，我们推荐https://www.datastax.com/dev，它可以链接到短手教程，在那里你可以快速学习卡桑德拉的基础知识--所有这些都是免费的。本教程是一个很好的起点-- https://www.datastax.com/try-it-out。干杯!