22 | NWR算法：如何修改读写模型以提升性能？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

NWR算法是一种用于去中心化系统的读写模型，能够平衡一致性与性能。该算法基于鸽巢原理，通过调整读写节点数量来实现动态平衡。在NWR算法中，写操作必须成功写入W个节点，读操作则从R个节点中选择并读出正确的数据，以确保系统具备强一致性。NWR算法在NoSQL数据库中得到广泛应用，如Amazon的Dynamo和开源的Cassandra。Cassandra数据库使用NWR算法时，可以通过CQL语句设置数据存储的冗余节点个数，并根据需求调整读写节点数量以满足一致性和性能的要求。通过实际案例分析，文章展示了Cassandra如何应用NWR算法，包括设置一致性级别、处理节点异常等情况。文章通过具体的技术细节和示例，深入浅出地介绍了NWR算法的原理和应用，对读者快速了解该算法具有很高的参考价值。 NWR算法将这一原理一般化为：只要读节点数R + 写节点数W > 存储节点数N，特别是W > N/2时，就能使去中心的分布式系统获得强一致性。 支持上万节点的Cassandra数据库，就使用了NWR算法来保持一致性。当你需要更强劲的性能时，你可以令R + W < N，当业务变化导致需要增强系统的一致性时，你可以实时地修改R、W。Cassandra也支持跨数据中心部署，此时的一致性模型更为复杂，但仍然将NWR算法作为实现基础。