在Cassandra中，反熵是指一个分区中数据的不确定性程度。熵是一个统计量，衡量数据在分区中的分布均匀程度。反熵则是指数据在分区中的分布不均匀程度，即数据倾斜的程度。当数据在分区中倾斜严重时，可能会导致性能问题，因此在设计数据模型和查询时需要考虑反熵的影响。要减少反熵，可以采取一些措施，如合理设计分区键、避免热点数据和随机化分区键等。