#副本与分区

数据是企业最重要的资产。当数据量从 GB 级迈向 TB 级、当单机数据库开始出现性能瓶颈时，我们需要把数据分散到多个节点上——这就是副本与分区。

但分散数据不是简单的「把数据切成 N 份」。副本（Replication） 要解决的是数据高可用问题：一份数据在多个节点上保留副本，任意一个节点宕机不影响数据可用性。分区（Partitioning） 要解决的是水平扩展问题：把数据按某个维度（如用户 ID、订单 ID）分散到多个节点，单机存储不够就加节点。

Cassandra 这样的系统同时实现了副本和分区：副本保证了 durability（持久性），分区保证了 scalability（可扩展性）。但副本也带来了新问题：多个副本之间如何保持一致？当某个副本不可用时，写入的数据去哪了？读请求应该路由到哪个副本？

本模块将讲解主从复制、多主复制、无主复制三种副本模型，以及 Quorum、Hinted Handoff、反熵等保证数据最终一致性的机制。