在阅读了几篇NoSQL技术之后，我发现 Quorum 无法与 Virtual Sharding 进行比较。虚拟分片允许可扩展性，并且不会增加系统中的读/写量。还有什么不好的，我绝对不能发现法定人数对分片的任何好处。
问题： 您是否可以从数据一致性/性能/可扩展性的角度充当仲裁技术的倡导者，并为那些比分片更好的情况提供帮助？< / em>的
以下是我对这些东西的看法：
仲裁：
假设我有一个要求高数据一致性的预订系统。作为NoSQL实现数据一致性的方法之一是 quorum ，意味着R + W > N，其中R - 读取节点，W - 写入节点和{{1} } - 节点总数。
据我所知，如果你使用仲裁而不是写一行，你的数据库需要执行写操作N次。还要读取数据库需要执行的W读取操作。 右
虚拟分片：
据我了解，分片 - 当有类似于hashmap的东西时，它会按照某些标准告诉你应该在哪里存储收入数据/从哪里读取。假设您有R个节点。 虚拟意味着为了避免可伸缩性问题，该哈希映射将大于N，但假设为N。这允许在添加新节点时轻松地重新配置它。
它不会要求任何复制如法定人数，这是非常好的！当然，为了可用性/故障转移，您可以为每个节点带来一个主从备份。但这不会增加系统中的读/写量。
答案 0 :(得分：3)
这里需要做的关键区别是“法定人数”和“法定人数”。是一个概念，用于分区中副本之间的最终一致性，其中“分片”是是数据分区的概念，并不意味着复制。
在像cassandra这样的系统中，复制不是必需的。您可以仅使用cassandra进行数据分区/分片，将令牌分配给您的节点以建立环中数据的所有权。 Cassandra使用一个名为consistent hashing的概念来跨群集中的节点分发数据。
在向cassandra读取和写入数据时，Quorum是可用的consistency level。当您写入cassandra时，无论使用的一致性级别如何，所有副本都会接收并处理写入请求。但是，只要有足够的副本成功处理写入以满足一致性级别，cassandra就会响应请求。对于读取，过程有所不同，因为所有节点都将在数据上创建摘要，而只有满足一致性级别的足够节点才会执行读取（在正常情况下）。
正如您所指出的，没有多个副本，可用性是一个问题。如果您的示例中的每个分片都有主从配置，那么您实际上是在两次写入数据。它取决于数据库解决方案和配置，关于数据库是否在主机处理写入时是否响应写入，或者是否也需要完成对从机的写入。
Cassandra在分区/分片和复制方面都表现出色。其他AP nosql解决方案也是如此。此外，由于cassandra通过一致性级别支持可调整的一致性，因此您可以在应用程序的可用性和一致性之间找到理想的平衡。通过使用仲裁一致性级别，您可以在丢失副本（即使用3个副本，您可以在分区中丢失1个节点后继续存在）的同时继续工作。
使用仲裁一致性（或任何其他一致性）在cassandra中进行复制而不是在另一个解决方案中进行分片+备份的优势是，如果分片/分区的主服务器出现故障，则该分区在备份变为活动状态之前不可用。在副本故障的AP系统（如cassandra）中，只要满足一致性级别，系统就会继续工作而不会出现问题。不需要主动 - 被动切换＆＃39;这往往不是透明的（实际上取决于数据库解决方案）。此外，如果您具有足够高的复制因子，则可以支持分区中多个节点的丢失（即使用带有5个节点的RF的QUORUM允许您在分区中丢失2个节点）。最后另一个优点是，由于您可以在分区中拥有许多活动副本，因此它们可以同时为请求提供服务，而在主从设置中，只有主服务读/写。这可以带来更大规模的性能。