Cassandra 儲存密度挑戰：通往每節點 20TB 的道路

引言

Cassandra 作為 Apache 基金會支持的分佈式數據庫，其高可用性與水平擴展能力使其在大規模數據存儲場景中備受關注。然而，隨著數據量的指數增長，儲存密度的挑戰成為限制其性能與成本效益的關鍵瓶頸。本文探討 Cassandra 在實現每節點 20TB 儲存密度的技術路徑，分析硬件發展、壓縮優化、存儲架構調整及成本控制策略，並提出未來改進方向。

硬件發展與儲存密度

現代 NVMe 儲存技術已達 60TB 容量，持續吞吐量可達 2GB/s，遠超十年前傳統硬碟的 16-32GB RAM 水準。高速網絡基礎設施的普及要求查詢吞吐量同步提升，以應對節點密度增加帶來的查詢數量指數級增長。節點密度提升將導致每節點查詢數量增加數個等級，需優化 CPU 與 I/O 效率以維持系統穩定性。

儲存密度瓶頸分析

壓縮技術

20TB 資料經壓縮後實際佔用空間大幅減少，是提升儲存密度的關鍵。Cassandra 透過 Zstandard（Zstd）壓縮算法，對小 payload（如時序數據、KV 負載）壓縮率提升 30%，搭配字典優化進一步降低存儲成本。

Compaction 優化

• BTI 格式與三索引（Tri-index）：提升 Compaction 效能，減少讀取/寫入放大。
• TryM 表格：降低記憶體使用，減少 Compaction 階段的無效 I/O 操作。
• Direct I/O 使用：避免頁緩衝區浪費記憶體，提升 I/O 效率。
• 虛擬記憶體優化：需進一步驗證其對 Compaction 策略的影響。

GC 效能提升

建議全面採用 Java 21 與 ZGC，消除 GC 停頓問題。向量 API（Vector API）可提升 CPU 利用率，減少垃圾回收對系統性能的影響。

EBS 與 disaggregated storage 優化

EBS 性能瓶頸

每次 IO 操作最大 payload 256KB，導致 Compaction 階段產生過多系統呼叫。此問題透過以下方案解決：

• 智能讀取策略：減少 IO 操作數量。
• 降低系統呼叫頻率：減少 Java 線程切換，提升 CPU 與系統資源利用率。
• 動態資源分配：透過 top 指令監控資源使用，優化 Cyst 使用率。

優化效益

Compaction 階段磁碟吞吐量提升，所有節點受益於減少的系統呼叫數量。使用 disaggregated storage 模式（如 EBS）可靈活選擇實例類型，例如 c512 XL 實例成本較 I3/4 XL 降低，總成本約為原價一半。

成本效益分析

節點密度提升帶來顯著成本優化：

• 從 100 節點（$137,000/月）降至 20 節點（$40,000/月）。
• 根據資料量與節點繁忙程度選擇合適實例類型，優化 Concurrent Reads 值以提升輕量交易效能。

未來改進方向

Compaction 策略

• 推廣統一 Compaction 策略（Unified Compaction Strategy）作為預設值。
• 改進 Time Window Compaction Strategy 以解決分層壓縮問題。

技術整合

• 結合 Project Panama 的 Vector API 提升資料處理效率。
• 進一步優化 Java 17+ 的虛擬記憶體管理。

社群協作

• 推動 Cassandra 5.0 版本整合相關優化。
• 針對 EBS 性能問題持續改進（Jira #15452）。

關鍵技術指標

• IO 效率：減少系統呼叫數量達數個等級。
• 記憶體使用：TryM 表格降低記憶體佔用。
• GC 停頓：ZGC 消除 GC 停頓問題。
• CPU 利用率：向量 API 提升 CPU 利用率。
• 成本節省：節點數量減少 5 倍，月成本降低 70%。

結論

Cassandra 面對儲存密度挑戰時，需透過硬件升級、壓縮技術、Compaction 策略優化及 disaggregated storage 架構調整，實現每節點 20TB 儲存密度。未來需持續整合新技術（如 Vector API、ZGC）並優化資源管理，以提升系統效能與成本效益。