引言
Cassandra 作為一種分佈式 NoSQL 資料庫，其高可用性與水平擴展能力使其在大規模資料存儲場景中備受青睞。然而，隨著資料量持續增長，儲存密度的瓶頸成為限制其效能與成本效益的關鍵挑戰。本文探討 Cassandra 如何透過硬體技術進化、壓縮優化、分散式存儲整合等策略，突破每節點 20TB 的儲存密度瓶頸，並分析其技術實現與實踐價值。
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。高速網路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。節點密度提升將直接導致 CPU 與 I/O 效率的嚴峻考驗，需透過硬體與軟體協同優化以實現效能突破。
儲存密度瓶頸分析
壓縮技術
資料壓縮是提升儲存密度的核心手段。20TB 資料經壓縮後實際佔用空間大幅減少，例如 Zstandard（Zstd）壓縮率可達 30%，使 20TB 存儲壓縮至 5TB，顯著降低存儲成本。
Compaction 優化
- BTI 格式與三索引（Tri-index）：提升 Compaction 效能，減少資料重複寫入。
- TryM 表格：降低記憶體使用，減少讀取/寫入放大。
- Direct I/O 使用：避免頁緩衝區浪費記憶體，提升 I/O 效率。
- GC 效能提升：建議採用 Java 21 與 ZGC，消除 GC 停頓問題；向量 API 提升 CPU 利用率。
EBS 與分散式存儲優化
- 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。
- 解決方案：透過智能讀取策略減少 IO 操作數量，降低系統呼叫頻率，提升 CPU 與系統資源利用率。
- 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。
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）。
- 使用分散式存儲模式（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。
- 根據資料量與節點繁忙程度選擇合適實例類型，並優化 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%。
總結
Cassandra 透過壓縮技術、Compaction 優化、分散式存儲整合等策略，成功突破儲存密度瓶頸，實現每節點 20TB 的目標。技術實現需結合硬體進化與軟體協同，並透過動態資源管理與 GC 效能提升確保系統穩定性。未來需持續推動 Compaction 策略改進與技術整合，以應對日益增長的資料存儲需求。