1. 一致性级别设置
- 读取一致性级别：为了确保读取到最新的数据，在查询最近一周内每个传感器的最新数据时，选择
LOCAL_QUORUM一致性级别。LOCAL_QUORUM意味着在本地数据中心内，需要大多数副本确认读操作。这样在集群节点故障的情况下，只要本地数据中心大多数节点正常，就能保证读取到相对较新的数据，同时兼顾负载均衡，因为不需要所有副本响应。
- 写入一致性级别：对于写入传感器数据，采用
LOCAL_ONE一致性级别。LOCAL_ONE表示只要数据在本地数据中心的一个副本上写入成功，就认为写入操作成功。这种设置可以提高写入性能，适合海量数据写入的场景，并且在大多数情况下能保证数据的持久性，同时也有助于负载均衡，因为只需要一个本地副本响应。
2. 物化视图的使用
- 创建物化视图：由于原始表按时间戳分区存储，为了快速查询每个传感器的最新数据，可以创建一个基于传感器ID分区，时间戳排序的物化视图。例如：
CREATE MATERIALIZED VIEW sensor_latest_data AS
SELECT sensor_id, timestamp, data
FROM your_table_name
PARTITIONED BY (sensor_id)
CLUSTERED BY (timestamp DESC)
WITH CLUSTERING ORDER BY (timestamp DESC);
- 查询优化：通过这个物化视图，查询最近一周内每个传感器的最新数据可以直接基于传感器ID进行分区查询，并且由于时间戳是按降序排列，直接取每个分区的第一条数据即为最新数据。这大大减少了扫描的数据量，提高查询效率。同时，Cassandra会自动维护物化视图与原始表的数据一致性，即使在集群节点故障和负载均衡过程中，也能保证视图数据的准确性。
3. 集群节点故障处理
- 节点修复：当集群中有节点发生故障时，应尽快使用
nodetool repair命令对故障节点进行修复。这个命令会比较故障节点与其他正常节点的数据差异，并进行同步，确保数据的一致性。
- 复制因子调整：在设计表结构时，合理设置复制因子。对于关键数据，可适当提高复制因子，比如设置为3或更多，以确保在多个节点故障的情况下数据仍然可用。同时，要根据集群的规模和性能来平衡复制因子，避免过高的复制因子导致写入性能下降和存储资源浪费。
4. 负载均衡策略
- Token分配：Cassandra使用一致性哈希算法来分配数据到各个节点，通过合理设置节点的令牌（token），可以确保数据均匀分布在集群中。可以使用
nodetool move命令手动调整节点的token，使得数据负载更加均衡。
- 负载监控与动态调整：使用工具如JMX（Java Management Extensions）或第三方监控工具（如Datastax OpsCenter）来实时监控每个节点的负载情况。根据负载监控数据，动态调整节点的资源分配，例如增加或减少节点，或者调整数据的复制策略，以确保整个集群的负载均衡。
