我从客户端获取了一批写入请求，假设是 20 个键。 我可以将它们作为一个批次写入 C*，也可以异步地单独写入每个键，并等待 future 完成。
根据文档，批量写入似乎不是一个好的选择，因为我的插入速率很高，如果这些键属于不同的分区，则协调器将不得不做额外的工作。
在 datastax java 驱动程序中是否有一种方法，可以将可能属于同一分区的键分组，然后将它们组合成小批量，在异步方式下逐个写入而不需要记录日志。这样可以减少向服务器发出的 RPC 调用，同时协调器只需在本地写入。我将使用 token aware 策略。
您的想法是正确的，但没有内置的方法，通常需要手动操作。
这里的主要规则是使用TokenAwarePolicy，因此一些协调将在驱动程序端发生。
然后，您可以通过分区键的相等性对请求进行分组，这可能已经足够，具体取决于您的工作负载。
我所说的“按分区键相等性分组”的意思是，例如您有一些数据看起来像：
MyData { partitioningKey, clusteringKey, otherValue, andAnotherOne }
当插入多个这样的对象时，您需要通过 MyData.partitioningKey 对它们进行分组。也就是说，对于所有现有的partitioningKey值，您需要取出所有具有相同partitioningKey的对象，并将它们包装在BatchStatement中。现在您有了多个BatchStatements，只需执行它们即可。
如果您希望更进一步地模拟Cassandra哈希，则应查看com.datastax.driver.core.Cluster类中的getMetadata方法来获取集群元数据，其中有一个getTokenRanges方法，将其与Murmur3Partitioner.getToken或您在cassandra.yaml中配置的任何其他分区器的结果进行比较。不过我自己从未尝试过这种方法。
因此，我建议首先实现第一种方法，然后对您的应用程序进行基准测试。我自己正在使用这种方法，在我的工作负载上，它比不使用批处理要好得多，更不用说没有分组的批处理了。
Cassandra 中应该谨慎使用 Logged 批处理，因为它们会增加额外的开销。这也取决于分区键的分布。如果您的批量写入目标是单个分区，则使用 Unlogged 批处理会导致单个插入操作。
一般来说，像这里指出的那样，在异步方式下逐个编写似乎是一个好方法：
https://medium.com/@foundev/cassandra-batch-loading-without-the-batch-the-nuanced-edition-dd78d61e9885您可以在上述网站找到示例代码，了解如何处理多个异步写入： https://gist.github.com/rssvihla/26271f351bdd679553d55368171407be#file-bulkloader-java https://gist.github.com/rssvihla/4b62b8e5625a805583c1ce39b1260ff4#file-bulkloader-java
编辑：
请阅读以下内容：
https://inoio.de/blog/2016/01/13/cassandra-to-batch-or-not-to-batch/#14
多分区批处理的成本是多少？
让我引用Christopher Batey的话，因为他在他的帖子“Cassandra反模式：已记录的批处理”[3]中很好地总结了这一点：
Cassandra首先将所有语句写入批处理日志。该批处理日志会被复制到其他两个节点，以防协调器失败。如果协调器失败，则批处理日志的另一个副本将接管。[..]协调器必须比群集中的任何其他节点做更多的工作。
再次列出需要完成的任务：
请记住，自Cassandra 2.1.6以来，针对多个分区的未记录批处理已被弃用。