优化一：commitlog文件
由于客户端写数据时需要阻塞写commitlog(默认64GB)，所以可以把commitlog放在SSD或者较为空闲的盘中。执行一次刷操作成功后，commitlog文件将被删除。
commitlog_directory
优化二：data文件
最好把data文件和commitlog放在两个不同的硬盘中，确保data不会和commitlog争抢IO时间。可配置多个。
data_file_directories
优化三：回复超时时间
代表cassandra在等待其他节点响应的最大失败时间，在cassandra.yaml中，rpc_timeout_in_ms,默认是5s，如果网络不好或者数据量较大的情况下，可以适当调大改时间。
优化四：commitlog_sync
Cassandra按照特定的时间间隔，将数据持久化，默认是periodic，可能会丢失数据。改为batch时，在数据持久化到磁盘上时，会阻塞写操作会造成性能下降。同时改为batch是需要给CommitLogSyncBatchWindowInMS一个合理的值。
优化五：memtable
在写入磁盘之前每个列族的数据都会先写入一个单独的memtable中，memtable的大小由binary_memtable_throughput_in_mb控制。
同时还有memtable_throughput_in_mb，这是代表memtable被刷到磁盘之前可以存储的最大列数。默认是0.3，大约333000。
通过memtable_flush_after_mins设置，当memtable被刷到磁盘之后可以保留多久。
在memtable刷到磁盘之前，先会写入到一个缓冲区里,可以使用flush_data_buffer_size_in_mb（默认：32M）控制。
通过memtable_flush_writers(默认：1)设置memtable写入磁盘时所需要使用的线程数量，如果堆设置的比较大，我们可以调高这个值。
优化六：写操作并发
Cassandra的写入性能高于读取性能，其中可以通过：concurrent_writes来修改Cassandra的写入操作的执行线程数量，这个应该设置为未来将会并发连接到服务器的客户端的数量。
优化七：读操作并发
Cassandra的读取性能可以通过：concurrent_reads来修改Cassandra的写入操作的执行线程数量，以提高读取性能，每个核对应两个线程最好，比如说8核的物理机应该配置16个读线程。
优化八：缓存
注意，缓存可能会占用相当大的内存，应该根据使用情况来小心的调整他们。
缓存分为行缓存和键缓存。
行缓存会缓存整行数据，因此他会包含键缓存，设置了行缓存就不需要设置键缓存。
缓存策略确定条件：
- 考虑查询，使用更适合查询方式的缓存类型。
- 考虑堆存和缓存的比例，不要让缓存占满堆容量。
- 考虑行和键值的大小，通常键的大小比行小。
键缓存
keys_cached是设置存储在内存之中的键位置的数量而不是键值的数量。这个值可以指定一个小数或一个整数。小数是指定了一个要缓存的键值的百分比，如果使用了一个整数，则是指定将要缓存的键值位置的绝对数值。
行缓存
rows_cached是设置Cassandra中缓存的行数。默认是0，如果使用小数则是全部数据的百分比，如果是整数则要缓存一个绝对值。
优化九：缓冲区
在优化五中有一条关于缓冲区的优化配置，还有如下配制：flush_index_buffer_size_in_mb(默认8M)，如果每个key之定义了很少的列则可以考虑增加该配置的大小，相反则减少。
优化十：JVM
最大和最小堆
在Cassandra中垃圾回收期采用的是CMS垃圾回收器，在这里最大、最小堆应该设置为相同的值。
最大内存： max(min(1/2 ram, 1024MB), min(1/4 ram, 8GB))
新生代大小：min(100M * num_cores, 1/4 * max heap size)
176414M 1024M 88207M 8192M 8192M
100*56，2048 2048M
新生代和老年代
新生代：Eden区、From区、to区的占比是： 8:1:1
老年代：新生代 = 2:1
由于Cassandra中很多对象会长期存在所以增加old区占比是合适的。
MaxTenuringThreshold（默认：1）新生代对象会在from区和to区来回复制这个复制会造成性能的开销，可以将其改为0，代表存活过一次gc的新生代对象直接进入老年代。
取消偏向锁
在热点发生时会有许多争抢锁的情况，偏向锁适得其反。关闭：JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:-UseBiasedLocking"
