Cassandraは、NoSQLデータベースの代表的な技術であり、金融分析などの高可用性・高スケーラビリティを求める分野で広く利用されています。本記事では、Cassandraの運用における4つの主要な課題とその解決策を解説し、Apache Foundationが提供するオープンソース技術の実踐的な活用法を明らかにします。
主要な課題と解決策
問題1：TTLとCompaction戦略の衝突によるディスク空間の暴走
警訊指標：高ディスク使用率、SS Table數の異常増加、droppable tombstone比率の100%超過
根本原因：TTLによるデータの過期と、Time Window Compaction Strategyのデータ過期時間の不一致がSS Tableの合併を妨げ、ディスク空間を浪費する
解決策：
unchecked_tombstone_compactionを有効化し、非重疊Tombstoneの強制削除を実施allow_unsafe_aggressive_ss_table_expirationを設定し、Append-Onlyデータの安全な削除を可能に- データモデルを最適化し、異なるTTLを持つデータを別Tableに分離
- Levelled Compaction Strategyへの移行や、Cassandra 5.0のUnified Compaction Strategyの導入を検討
問題2：クロスデータセンターの同期書き込みタイムアウトとJVMスレッドの枯渇
警訊指標：特定データセンターのノードタイムアウト、Native ThreadのOutOfMemoryエラー
根本原因：JVMのデフォルト設定では、Native Thread空間の枯渇時にノードを自動的に停止しない
- Gossipプロトコルによる無効ノードへのPing送信が他のノードの狀態誤判定を引き起こす
- Mutateメッセージが新スレッドの生成を阻害し、協調ノードのタイムアウトを引き起こす
解決策：
- JVM Agent（例：JvmQuake）を活用し、OutOfMemory狀態を自動的に終了
task_maxパラメータを正しく設定し、systemd起動時のスレッド制限を迴避- enpr設定の誤りを修正し、システムリソース制限を確認
問題3：認証エラーとキャッシュの失効によるクエリタイムアウト
警訊指標：偶発的な認証エラー、高負荷時のクエリタイムアウト
根本原因：ノードのローカルキャッシュ（Authorization Policies、Roles、Credentials）が期限切れ後、System Tablesへのクエリを必要とし、過負荷時にクエリが併發する
- 過期した認証エラーが
UnauthorizedExceptionとして扱われ、アプリケーション側のリトライができない
解決策：
- アプリケーション層で特定のエラー（例：
AuthFailure）に対するリトライ戦略を導入
roles_validity、permissions_validity、credentials_validityのキャッシュ時間を延長- 異步キャッシュリフレッシュ（
async_refresh）を有効化し、同期クエリの負荷を軽減
- Cassandra 4.1へのアップグレードにより、同期キャッシュリフレッシュを実現
問題4：データ移行後のデータ體積異常とCompaction戦略の影響
警訊指標：移行後のデータ體積が元クラスタの50%にとどまる
根本原因：元クラスタのSize-Tiered Compaction Strategyによる多重挿入がSS Tableを分散し、移行後の単一挿入によりデータが合併される
- 原クラスタの圧縮率が高かったが、データ分散によりストレージ効率が低下
解決策：
- Levelled Compaction Strategyへの移行により、データの重複を削減
- 挿入ロジックを最適化し、複數回の挿入を最小限に抑える
nodetool compactを実行し、移行後のCompactionを手動でトリガー
技術的まとめ
- Compaction戦略の選択：データ特性に応じてTime Window / Levelled / Unified戦略を適切に選択
- TTL管理：TTLの範囲を過大に設定しないことでCompaction戦略の効果を維持
- JVMチューニング：Native Threadの枯渇やスレッド制限を迴避するための設定調整
- 認証メカニズムの最適化：キャッシュ設定とエラー処理の改善により、クエリタイムアウトを防ぐ
- データ移行の最適化：データの一貫性とCompaction戦略の整合性を確保し、體積異常を迴避
データ移行と體積異常の分析
問題現象：あるアプリケーションが新クラスタにデータを移行した後、データ量が元クラスタの50%にとどまった。データの喪失を疑ったが、実際にはSS Tablesの合併が原因だった。
核心分析：
- データ分佈特性：元クラスタでは同一Partition Keyのデータが複數のSS Tablesに分散され、列レベルのタイムスタンプが複數存在した
- データ構造の違い：元クラスタは列レベルのタイムスタンプによりデータ冗長性が生じたが、新クラスタでは行レベルのタイムスタンプによりストレージ効率が向上
- SS Tablesの分析：
nodetool getsstablesでデータ分佈を確認し、sstabledumpで具體的なPartition Keyデータを解析
解決策：
- Compaction戦略の調整：Size-TieredからLevelled Compaction Strategy（LCSS）への移行により、データの重複を削減
- 挿入モードの最適化：複數回の挿入を最小限に抑え、最後の操作で多カラムを一括挿入
- 監視ツールの活用：
nodetool、sstabledump、nodetool metastats、nodetool tpstatsなどのツールを用いた監視
重要な教訓：
- 観測性（Observability）：クエリトレースを有効化し、早期に複數挿入問題を検出
- 設定の最適化：デフォルト設定に依存せず、用例に応じたCompaction戦略の調整
- アクティブな監視：Tombstone比率、Compaction進捗、ディスク使用率などの指標を監視し、潛在的な問題を早期に発見
技術的影響：
- データ量差異：列レベルvs行レベルのタイムスタンプにより約50%の差異
- パフォーマンス最適化：LCSS戦略により読み取り遅延が大幅に改善
- コスト削減：ストレージコストの削減とクラスタ効率の向上