从 Cassandra 文档的两个不同链接中，我发现：
一种存储在内存中的结构，用于在访问磁盘上的 SSTable 之前检查内存表中是否存在行数据
和
Cassandra 检查 Bloom 过滤器以发现哪些 SSTables 可能具有请求分区数据。
我的问题是上述两种说法都正确吗？如果是，布隆过滤器是否分别为 Memtable 和 SSTable 维护？提前致谢。
【问题讨论】：
标签： cassandra datastax datastax-enterprise
Bloom filter 是一种通用数据结构，用于检查元素是否存在于集合中。它的算法设计得非常快，但有返回误报的风险。
Cassandra 使用布隆过滤器来测试任何 SSTables 是否可能包含请求的分区键，实际上不必读取它们的内容（从而避免昂贵的 IO 操作）。
如果布隆过滤器为给定的分区键返回false，那么绝对可以肯定分区键不存在于相应的SSTable中；但是，如果它返回 true，则 SSTable 可能包含分区键。发生这种情况时，Cassandra 将求助于更复杂的技术来确定它是否需要读取该 SSTable。请注意，大多数读取都会使用布隆过滤器，并且仅在某些写入期间更新（当内存表刷新到磁盘时）。你可以阅读更多关于 Cassandra 的读取路径here。
回到你的问题：
1) 第一条语句（“存储在内存中的结构，在访问磁盘上的 SSTable 之前检查内存表中是否存在行数据”）恕我直言不准确：当内存表刷新到磁盘时，布隆过滤器确实会更新，但是他们不引用内存表。
2) 每个 SSTable 都维护布隆过滤器，即磁盘上的每个 SSTable 在内存中都有一个相应的布隆过滤器。
【讨论】：
在读取路径中，Cassandra 将磁盘上的数据（在 SSTables 中）与 RAM 中的数据（在 memtables 中）合并。为避免检查每个 SSTable 数据文件中所请求的分区，Cassandra 采用了一种称为布隆过滤器的数据结构。
布隆过滤器是一种概率数据结构，它允许 Cassandra 确定以下两种可能状态之一：- 数据肯定不存在于给定文件中，或者 - 数据可能存在于给定文件中。
虽然布隆过滤器不能保证数据存在于给定的 SSTable 中，但布隆过滤器可以通过允许它们消耗更多 RAM 来提高准确度。操作员有机会通过将 bloom_filter_fp_chance 调整为 0 到 1 之间的浮点数来调整每个表的此行为。
对于使用 LeveledCompactionStrategy 的表，bloom_filter_fp_chance 的默认值为 0.1，对于所有其他情况，默认值为 0.01。
布隆过滤器存储在 RAM 中，但存储在堆外，因此运营商在选择最大堆大小时不应考虑布隆过滤器。随着精度的提高（随着bloom_filter_fp_chance 接近0），内存使用量呈非线性增加——bloom_filter_fp_chance = 0.01 的bloom filter 需要的内存大约是bloom_filter_fp_chance = 0.1 的同一张表的三倍。
bloom_filter_fp_chance 的典型值通常介于 0.01 (1%) 到 0.1 (10%) 之间的误报几率，其中 Cassandra 可能会扫描 SSTable 中的一行，却发现它不存在于磁盘上。该参数应根据用例进行调整：
拥有更多 RAM 和较慢磁盘的用户可能会受益于设置 将bloom_filter_fp_chance 更改为数值较小的数字（例如0.01） 以避免过多的 IO 操作。
RAM 较少、节点较多或磁盘非常快的用户可能 容忍更高的bloom_filter_fp_chance，以节省RAM 过度 IO 操作的费用
在很少读取或仅执行读取的工作负载中 扫描整个数据集（例如分析工作负载），设置 可以接受更高的bloom_filter_fp_chance。
【讨论】：