統一壓縮策略（UCS）在Cassandra中的應用與優化

引言

Cassandra 作為一個高可用、可擴展的分散式資料庫，其核心資料結構基於 LSM Tree（Log-Structured Merge-Tree）。資料寫入時先儲存在 MemTable，滿載後刷寫為不可變的 SSTable（Sorted String Table）。隨著 SSTable 積累，壓縮（Compaction）成為維護資料一致性與讀取效能的關鍵步驟。傳統壓縮策略如 Size-Tiered Compaction（STC）與 Level Compaction（LC）各有優缺點，而 UCS（Unified Compaction Strategy）透過密度（Density）與分片（Sharding）機制，提供更靈活的壓縮方案，本文將深入解析 UCS 的設計與應用。

技術定義與核心概念

LSM Tree 與 SSTable 的角色

Cassandra 的 LSM Tree 結構包含 MemTable 與 SSTable 兩個主要元件。MemTable 為記憶體中的有序資料結構，當其滿載時會被刷寫為 SSTable，並以不可變方式儲存於磁碟。隨著 SSTable 積累，壓縮過程會重新組織資料，消除重疊與無效資料，以提升讀取效能。

UCS 的設計原則

UCS 的核心在於動態調整壓縮策略，結合密度與分片機制：

• 密度（Density）：計算 SSTable 大小與覆蓋 Token 範圍的比值，用以決定層級與壓縮觸發條件。
• 分片（Sharding）：透過分片將資料分散至不同資料目錄，提升並行處理能力。
• 參數 W：控制壓縮策略的靈活性，負值偏向 Level Compaction，正值偏向 Size-Tiered Compaction，中性值則平衡讀寫放大。

重要特性與功能

1. 壓縮策略的靈活性

UCS 透過參數 W 動態調整壓縮策略，適應不同負載場景：

• 負值（W < 0）：採用 Level Compaction，降低寫放大，適合讀取密集場景。
• 正值（W > 0）：採用 Size-Tiered Compaction，降低讀放大，適合寫入密集場景。
• 中性值（W = 0）：結合兩者優點，平衡讀寫放大。

2. 分片與密度機制

• 分片策略：分片數量按 2 的冪次方增長（如 1, 4, 16, ...），確保資料均勻分佈，減少壓縮頻率。
• 密度計算：Density = SSTable 大小 / 覆蓋的 Token 範圍，用以決定層級與壓縮觸發條件。
• 重疊區域識別：僅針對重疊 SSTable 計算壓縮條件，避免無效操作，降低讀放大。

3. 自動化與可擴展性

UCS 支援高達 10TB 的資料規模，並提供自動化分片與壓縮策略調整，提升系統擴展能力。例如，UCS 初始實現中，透過分片與密度機制，將壓縮效能提升 10 倍。

實際應用案例

1. 資料分佈與壓縮流程

Cassandra 保證資料隨機分佈於 Token 範圍，UCS 利用此特性優化分片與壓縮：

• 壓縮觸發條件：某層級的重疊 SSTable 數量達到預設閾值（如 Level 1 的閾值為 3）時觸發壓縮。
• 壓縮後處理：生成的新 SSTable 大小由密度計算得出，並根據分片數量均勻分佈。

2. 高負載與延遲處理

當系統負載持續且壓縮延遲時，UCS 優先選擇重疊度最高的分片進行壓縮，避免低層級過度壓縮。若存在多個相同重疊度的分片，優先處理低層級（覆蓋更廣的 Token 範圍），以減少讀取放大。

優勢與挑戰

優勢

• 空間效率：透過分片與密度控制，避免 SSTable 過大，降低壓縮所需空間。
• 並行處理：資料目錄獨立處理壓縮，提升壓縮效率。
• 靈活性：參數 W 可動態調整，適應不同讀寫負載場景。
• 可擴展性：支援高達 10TB 的資料規模，提升系統擴展能力。

挑戰

• 資源管理：需監控空間使用與併發數，避免因壓縮任務過多導致資源競爭。
• 參數調優：需根據資料規模與負載特性調整參數 W，以達到最佳壓縮效能。

總結

UCS 透過密度驅動的層級管理與動態分片機制，解決傳統 STC 與 LC 的缺陷，提供更靈活的壓縮策略。其核心在於動態調整層級與壓縮觸發條件，平衡讀寫放大，提升 Cassandra 的效能與可擴展性。在實際應用中，建議根據資料規模與負載特性調整參數 W，並密切監控資源使用情況，以實現最佳壓縮效能。