martes, 2 de abril de 2019

Estrategias de replicación en Cassandra


Antes de ponernos a hablar de la replicación veamos, para que replicar?

  • prevenir pérdida de datos
  • acercar los datos. 
  • segregación de tipos de tareas

Un nodo sirve como una réplica para diferentes rangos de datos. Si un nodo se cae, otras réplicas pueden responder a las consultas para ese rango de datos. Cassandra replica datos a través de nodos de manera transparente para el usuario, y el factor de replicación es el número de nodos en su grupo que recibirá copias (réplicas) de los mismos datos. Si su factor de replicación es 3, entonces tres nodos en el anillo tendrán copias de cada fila.

La primera réplica siempre será el nodo que reclama el rango en el que cae el token, pero el resto de las réplicas se colocan de acuerdo con la estrategia de replicación (a veces también se conoce como la estrategia de colocación de réplicas).

Para determinar la ubicación de la réplica, Cassandra implementa el patrón Strategy, que se describe en la clase abstracta común org.apache.cassandra.locator.AbstractReplicationStrategy, que permite diferentes implementaciones de un algoritmo (diferentes estrategias para lograr el mismo trabajo). Cada implementación de algoritmo está encapsulada dentro de una sola clase que extiende la estrategia de integración de elementos abstractos

Cassandra proporciona dos implementaciones principales de esta interfaz (extensiones de la clase abstracta): SimpleStrategy y NetworkTopologyStrategy.

SimpleStrategy coloca réplicas en nodos consecutivos alrededor del anillo, comenzando con el nodo indicado por el particionador.

La NetworkTopologyStrategy le permite especificar un factor de replicación diferente para cada centro de datos. Dentro de un centro de datos, asigna réplicas a diferentes racks para maximizar la disponibilidad.

La estrategia se establece de forma independiente para cada espacio de claves y es una opción requerida para crear un espacio de claves.


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