背景介绍
在对某个表做count时出现如下错误(在做业务性测试，生产环境请不要简单粗暴做count操作，耗时还可能不准)
Cassandra timeout during read query at consistency LOCAL_ONE (1 responses were required but only 0 replica responded)
很奇怪，另外一个表应该是跟他相同条数的，都能直接count出来，但是当前表count一直报错，而且数据还差2两条(跟ES里面的数据对比后得知)
问题查找
在网上可以直接查询相关问题，结果也出来了很多。其中我给出几个具有参考性的链接
日志跟踪
在 cassandra system.log 看到了count产生的日志，前面后后观察了很长的日志，结果会出现如下一些情况
Redistributing index summaries
INFO [ReadStage-18] 2019-07-08 23:02:30,820 NoSpamLogger.java:91 - Maximum memory usage reached (536870912), cannot allocate chunk of 1048576
ggregation query used without partition key
上面是3个有不同于常见日志的信息，下面是常见的日志信息
WARN [ReadStage-1] 2019-07-10 03:27:07,652 ReadCommand.java:569 - Read 1221 live rows and 1221 tombstone cells for query SELECT * FROM data_repository.crawler_forecast_weather WHERE token(city_code) > -8205240754366621005 AND token(city_code) <= -8009162018439875451 LIMIT 5000 (see tombstone_warn_threshold)
WARN [ReadStage-9] 2019-07-10 03:27:07,654 ReadCommand.java:569 - Read 1275 live rows and 1275 tombstone cells for query SELECT * FROM data_repository.crawler_forecast_weather WHERE token(city_code) > -4148410870856401753 AND token(city_code) <= -3960705342382018938 LIMIT 5000 (see tombstone_warn_threshold)
可能原因
这个问题曾经以为被定位到问题，但是最终却发现还是无能为力。这里说下历程
第一次以为找到缘由
做count 操作操作时，就跟其他读操作一样，需要将数据加载到缓存中。数据来源包括 SSTables，tombstone标记，这些数据都放在缓存中。
缓存的大小由cassandra.yaml中的 file_cache_size_in_mb设置控制。 默认大小为 512 MB
count出问题这张表是因为有一个字段存了很长的文本内容，count整个表时，将所有数据(完整的每行数据)加载到内存就导致内存不足。
第二次
根据上面的方式解决count超时不久后又发现超时，但这次却是不同之前说的两个表。这次没有再去调配置大小，而是在社区朋友的指导下 跟踪了cpu idle 跟磁盘的 %util
在跟踪的过程中刚好出现 %util 达到 100%, 99% 的情况。然后他认为是磁盘性能造成的超时。但是我跟踪了磁盘负载很高的时间刚好是定时任务在往cassandra里面写数据。那%util高应该是写入造成的，我在定时任务跑完然后再去执行count 也还是超时，所以我不太认同时磁盘性能造成count超时。当然，我们的确实存在磁盘性能，这个后续需要好好调优
最终无果
我之前执行count sql 时一直在 datagrip (一种cassandra的可视化管理)中操作。偶然想去cassandra 终端使用cqlsh执行，结果竟然有意外之喜
在cqlsh 首次执行也是超时，但是后面执行就能成功统计。而在datagrip中统计却一直出现超时错误。那这两个有什么表现不一样么
观察日志发现：在datagrip做操作时，system.log 会输出很多(全是查询的sql语句)，而在cqlsh中进行统计时，发现system.log 竟然只有少量的日志输出，甚至没有常见的查询日志，也是异常奇怪。目前找不到更多原因，只能记录存档了。
对于这个问题花费了很多力气，查过缓存不足，tombstone太多，cpu, 硬盘。但最后我更倾向这个操作违反了cassandra的设计，cassandra 是分布式的，记录是分区存储。当在做 聚合查询 时 却没有带where带上分区键限制，那么很可能不能得到你预期的结果。count可以对一个数据量小小的table进行，但是数据量稍微大一点，可能就不能这么用了。
对于其他聚合查询请点击下面链接
建议解决
如果是业务层需要做count统计，需要根据分区键去做count
如果只是观察数据总条数，建议直接在cqlsh上进行统计(不要使用其他工具)，当然这个也依然存在超时的问题。所以这里推荐 一个 非常好的统计工具 brianmhess/cassandra-count
这个工具通过使用numSplits参数拆分令牌范围，可以减少每个查询计数的数量并减少超时的可能性。
目前使用下来效果还非常不错
