Cassandra SSTable的压缩与存储优化
Cassandra SSTable 基础概述
在深入探讨 Cassandra SSTable 的压缩与存储优化之前，我们先来全面了解一下 SSTable 的基础概念。
SSTable（Sorted String Table）即排序字符串表，是 Cassandra 用于持久化存储数据的核心组件。当数据写入 Cassandra 时，首先会进入 Memtable，Memtable 是驻留在内存中的数据结构，按排序顺序维护写入的数据。当 Memtable 达到特定大小（由配置参数控制，例如 memtable_allocation_type 相关配置影响其内存分配方式），它会被刷新到磁盘，形成一个新的 SSTable。
SSTable 中的数据按行键（row key）排序存储，这使得 Cassandra 在读取数据时能够高效地定位到相关数据块。每个 SSTable 由多个组件构成，包括数据文件（.db 文件）、索引文件（.idx 文件）、摘要文件（.mdb 文件）等。数据文件存储实际的键值对数据，索引文件则提供了快速定位数据的索引信息，摘要文件用于验证数据的完整性和一致性。
例如，假设我们有一个简单的 Cassandra 表存储用户信息，包含用户 ID（作为行键）、用户名和用户邮箱：
CREATE TABLE users (
user_id UUID PRIMARY KEY,
username TEXT,
email TEXT
);
当数据写入并刷新到 SSTable 后，SSTable 会以行键（user_id）的顺序存储这些用户信息。
SSTable 压缩的重要性
随着数据的不断写入，Cassandra 会生成越来越多的 SSTable。过多的 SSTable 会对系统性能产生负面影响，主要体现在以下几个方面：
- 读取性能下降：在读取数据时，Cassandra 需要扫描多个 SSTable 来查找匹配的行键，这增加了 I/O 开销。每个 SSTable 都可能分布在不同的磁盘位置，频繁的磁盘寻道操作会大大降低读取速度。
- 存储资源浪费：每个 SSTable 都有自己的元数据和索引结构，过多的 SSTable 会占用大量的磁盘空间，导致存储资源的浪费。
为了解决这些问题，Cassandra 引入了 SSTable 压缩机制。压缩可以将多个 SSTable 合并为一个，去除重复的数据，从而减少 SSTable 的数量，提高读取性能，并节省存储资源。
Cassandra 压缩策略
Cassandra 提供了多种压缩策略，每种策略都适用于不同的应用场景。
1. SizeTieredCompactionStrategy（STCS）
这是 Cassandra 默认的压缩策略。STCS 基于 SSTable 的大小来决定何时进行压缩。它将 SSTable 按大小分层，小的 SSTable 会定期与较大的 SSTable 合并。
例如，假设我们有一系列大小不同的 SSTable：SSTable1（10MB）、SSTable2（20MB）、SSTable3（50MB）。根据 STCS 的规则，SSTable1 和 SSTable2 可能会先合并，形成一个新的更大的 SSTable，然后再与 SSTable3 合并。
STCS 的优点是简单高效，适合大多数读写负载相对均衡的场景。它能够有效地减少 SSTable 的数量，提高读取性能。然而，在写入密集型场景下，频繁的小 SSTable 合并可能会导致额外的 I/O 开销。
在 Cassandra 的配置文件（cassandra.yaml）中，可以通过以下方式配置 STCS：
compaction:
class: org.apache.cassandra.db.compaction.SizeTieredCompactionStrategy
2. LeveledCompactionStrategy（LCS）
LCS 采用分层的方式组织 SSTable，不同层的 SSTable 具有不同的大小范围。写入操作时，新数据首先写入最底层（Level 0）的 SSTable。当 Level 0 的 SSTable 数量达到一定阈值（可配置，例如 max_threshold 参数），会触发压缩，将 Level 0 的 SSTable 与下一层（Level 1）的 SSTable 合并，并将合并后的数据写入 Level 1。依此类推，数据会逐步向上层移动。
LCS 的优点在于写入性能较高，因为它减少了写入时的 SSTable 合并频率。这使得它特别适合写入密集型的应用场景。然而，在读取时，由于可能需要跨多层 SSTable 查找数据，读取性能可能会略低于 STCS。
在 cassandra.yaml 中配置 LCS 的方式如下：
compaction:
class: org.apache.cassandra.db.compaction.LeveledCompactionStrategy
3. DateTieredCompactionStrategy（DTCS）
DTCS 主要用于时间序列数据，它根据 SSTable 的创建时间进行分层。较新的 SSTable 会被放置在较高的层，较旧的 SSTable 会被放置在较低的层。这种策略有助于快速访问最新的数据，同时也能有效地管理历史数据。
例如，在监控系统中，经常需要快速查询最近的监控数据，DTCS 可以确保这些最新数据存储在易于访问的层中。
在 cassandra.yaml 中配置 DTCS 的方式如下：
compaction:
class: org.apache.cassandra.db.compaction.DateTieredCompactionStrategy
SSTable 压缩过程解析
以 SizeTieredCompactionStrategy 为例，深入解析 SSTable 的压缩过程。
当满足压缩条件（例如，一定数量的小 SSTable 达到阈值）时，Cassandra 会启动压缩任务。压缩任务首先会读取参与压缩的所有 SSTable 的数据。
假设我们有两个 SSTable：SSTableA 和 SSTableB。SSTableA 包含行键为 key1、key3、key5 的数据，SSTableB 包含行键为 key2、key3、key4 的数据。
在压缩过程中，Cassandra 会按行键顺序合并这两个 SSTable 的数据。它会创建一个新的临时数据结构，用于存储合并后的数据。首先，比较两个 SSTable 的行键，将 key1 从 SSTableA 复制到临时结构，然后是 key2 从 SSTableB 复制到临时结构。当遇到相同的行键 key3 时，会根据数据的版本信息决定保留最新版本的数据。
合并完成后，新的数据会被写入一个新的 SSTable，同时旧的 SSTable（SSTableA 和 SSTableB）会被标记为可删除。在后续的清理操作中，这些旧的 SSTable 会被真正删除，释放磁盘空间。
这个过程可以用以下简化的伪代码表示：
# 假设sstables是参与压缩的SSTable列表
sstables = [sstableA, sstableB]
merged_data = []
current_keys = [None] * len(sstables)
while True:
# 找到当前最小的行键
min_key = None
min_index = -1
for i in range(len(sstables)):
if current_keys[i] is None:
current_keys[i] = sstables[i].read_next_key()
if min_key is None or current_keys[i] < min_key:
min_key = current_keys[i]
min_index = i
if min_key is None:
break
# 处理相同行键的数据
data_to_add = sstables[min_index].read_data_for_key(min_key)
# 根据版本信息处理重复数据
# 这里省略具体版本处理逻辑
merged_data.append(data_to_add)
current_keys[min_index] = sstables[min_index].read_next_key()
# 将合并后的数据写入新的SSTable
new_sstable = create_new_sstable(merged_data)
SSTable 存储优化技术
除了压缩策略，还有其他一些技术可以进一步优化 SSTable 的存储。
1. 数据编码
Cassandra 支持多种数据编码方式，如 UTF-8 编码用于文本类型数据，变长编码用于数值类型数据等。合理选择编码方式可以有效减少数据的存储大小。
例如，对于一个存储整数的列，如果使用定长编码（如 4 字节存储 32 位整数），在存储大量小整数时会浪费空间。而使用变长编码（如 ZigZag 编码），可以根据整数的实际大小动态分配存储空间，从而节省空间。
2. 布隆过滤器
布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于集合中。在 Cassandra 中，SSTable 使用布隆过滤器来快速判断某个行键是否可能存在于该 SSTable 中。
假设我们有一个包含大量行键的 SSTable，当进行读取操作时，Cassandra 首先会查询布隆过滤器。如果布隆过滤器判断行键可能不存在，Cassandra 可以直接跳过该 SSTable 的读取，从而减少不必要的 I/O 操作。虽然布隆过滤器存在一定的误判率（即可能误判行键存在但实际不存在），但在大多数情况下，它能显著提高读取性能。
在 Cassandra 的配置中，可以通过 bloom_filter_fp_chance 参数来控制布隆过滤器的误判率。较低的误判率会增加布隆过滤器的大小，占用更多的内存和磁盘空间，而较高的误判率则可能导致更多不必要的 SSTable 读取。
3. 索引优化
SSTable 的索引文件（.idx 文件）对于快速定位数据至关重要。Cassandra 会根据行键构建索引，索引的粒度可以是整个行键，也可以是行键的前缀。
例如，在一个包含用户 ID 和时间戳作为复合行键的表中，可以选择只对用户 ID 构建索引，这样在查询某个用户的所有数据时，可以快速定位到相关的 SSTable 数据块。通过合理设计索引策略，可以减少索引文件的大小，同时提高查询性能。
代码示例：自定义压缩策略
虽然 Cassandra 提供了内置的压缩策略，但在某些特殊场景下，可能需要自定义压缩策略。以下是一个简单的自定义压缩策略的代码示例（基于 Cassandra 3.x 版本）。
首先，创建一个继承自 AbstractCompactionStrategy 的类：
import org.apache.cassandra.db.compaction.AbstractCompactionStrategy;
import org.apache.cassandra.db.compaction.CompactionDescriptor;
import org.apache.cassandra.db.compaction.CompactionInfo;
import org.apache.cassandra.db.compaction.CompactionManager;
import org.apache.cassandra.db.lifecycle.LifecycleTransaction;
import org.apache.cassandra.db.marshal.AbstractType;
import org.apache.cassandra.db.partitions.PartitionIterator;
import org.apache.cassandra.db.rows.Row;
import org.apache.cassandra.db.rows.UnfilteredRowIterator;
import org.apache.cassandra.io.sstable.SSTable;
import org.apache.cassandra.io.sstable.format.SSTableReader;
import org.apache.cassandra.schema.TableMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
public class CustomCompactionStrategy extends AbstractCompactionStrategy {
public CustomCompactionStrategy(TableMetadata metadata) {
super(metadata);
}
@Override
public List<SSTableReader> selectSSTables(CompactionDescriptor descriptor) {
// 这里实现选择参与压缩的SSTable逻辑
// 简单示例：选择所有小于100MB的SSTable
List<SSTableReader> selected = new ArrayList<>();
for (SSTableReader sstable : descriptor.sstables()) {
if (sstable.getSizeOnDisk() < 100 * 1024 * 1024) {
selected.add(sstable);
}
}
return selected;
}
@Override
public Callable<Void> getJob(final CompactionInfo info, final LifecycleTransaction txn) {
return new Callable<Void>() {
@Override
public Void call() throws Exception {
List<SSTableReader> sstables = info.sstables();
TableMetadata metadata = info.metadata();
AbstractType<?> comparator = metadata.comparator();
// 创建新的SSTable用于存储合并后的数据
SSTableWriter writer = SSTableWriter.builder()
.forTable(metadata)
.inDirectory(sstables.get(0).getDirectory())
.build();
for (SSTableReader sstable : sstables) {
PartitionIterator partitions = sstable.partitions(metadata);
while (partitions.hasNext()) {
UnfilteredRowIterator rows = partitions.next().unfilteredIterator();
while (rows.hasNext()) {
Row row = rows.nextRow();
writer.write(row);
}
}
}
writer.close();
CompactionManager.instance.completeCompaction(info, txn);
return null;
}
};
}
}
然后，在 cassandra.yaml 中配置使用自定义压缩策略：
compaction:
class: com.example.CustomCompactionStrategy
这个自定义压缩策略简单地选择所有小于 100MB 的 SSTable 进行压缩，并将合并后的数据写入一个新的 SSTable。实际应用中，可以根据具体需求更复杂地实现选择 SSTable 的逻辑和数据合并方式。
SSTable 压缩与存储优化的监控与调优
为了确保 SSTable 的压缩与存储优化策略有效运行，需要对相关指标进行监控，并根据监控结果进行调优。
1. 监控指标
- SSTable 数量：通过
nodetool cfstats命令可以查看每个表的 SSTable 数量。过多的 SSTable 可能意味着压缩策略不合理或压缩频率过低。 - 压缩次数：可以通过 Cassandra 的日志文件或者
nodetool compactionstats命令查看压缩次数。如果压缩次数过于频繁，可能会导致性能问题，需要调整压缩策略或参数。 - 磁盘空间使用：监控磁盘空间的使用情况，确保 SSTable 的压缩有效地节省了磁盘空间。如果磁盘空间持续增长且 SSTable 数量没有明显减少，可能存在压缩异常。
2. 调优方法
- 调整压缩策略：根据应用场景和监控指标，选择合适的压缩策略。例如，如果是写入密集型应用，考虑使用 LeveledCompactionStrategy；如果读写相对均衡，SizeTieredCompactionStrategy 可能更合适。
- 调整压缩参数：对于每种压缩策略，都有一些可配置的参数，如
max_threshold（LeveledCompactionStrategy 中 Level 0 的 SSTable 数量阈值）、min_threshold（SizeTieredCompactionStrategy 中参与压缩的最小 SSTable 数量）等。根据监控结果，适当调整这些参数可以优化压缩效果。 - 优化数据模型：合理设计数据模型，避免不必要的重复数据存储，也有助于提高 SSTable 的存储效率。例如，在设计表结构时，尽量将相关的数据存储在同一行中，减少行键的冗余。
通过对 SSTable 压缩与存储优化的深入理解、合理选择策略与参数，以及持续的监控与调优，可以显著提高 Cassandra 数据库的性能和存储效率，满足不同应用场景的需求。无论是在大规模数据存储还是高并发读写的场景下，都能确保系统的稳定运行。