Cassandra 处理数据的热点和瓶颈问题通常采用以下几种方法：
数据分片：Cassandra会将数据按照分片键进行分布式存储，避免数据热点集中在某一台机器上。通过合理选择分片键，可以有效分散数据访问压力。
副本数配置：通过配置适当的副本数来增加数据的冗余度，使得数据可以在多个节点上进行存储，减少瓶颈。
使用缓存：Cassandra支持将热点数据缓存到内存中，提高数据读取速度。通过合理配置缓存参数，可以有效减轻热点数据的访问压力。
数据模型设计：设计合理的数据模型可以有效避免热点和瓶颈问题。避免在一个分片键上过度集中数据，尽量平均分布数据。
节点扩展和负载均衡：在面临瓶颈问题时，可以考虑增加节点来扩展集群规模，通过负载均衡技术来均衡数据请求的分发，提高系统的整体性能。
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