cassandra中的压缩策略

     cassandra把所有操作都看成是添加的操作。不论是delete, update,add实际上都是添加一个新版本记录。因此，时间一长，就会有多个不同版本的row出现在不同的sstable中。那么在读的时候，就要读所有包含row的sstabel,然后进行汇总。comapction操作就是在后台将这些sstable进行合并，从而消除重复的row,这样读操作时，读的ssatbel就减少了，从而提高读效率。

     cassandra之前的压缩策略时Tired Compaction,在1.0之后，就提供了leveled Compaction,这篇文章将对这两个压缩策略进行介绍。

一 Tiered Compaction

之前cassandra的压缩策略和 Google’s Bigtable paper这篇文章中的压缩策略一样，也就是Tiered Compaction.

当有足够多的大小相当的SStables出现时， cassandra就将这些SSTable合并，使得这些SStable中重叠的部分可以合并在一起，从而减少存储空间。比如说设当有4个大小相当的SStables出现时，就合并它们，其过程就入下图

 

 

       图一中，随着数据越来越多，SStable不断产生。在1，2，3阶段，新的SSTable产生时，没有任何操作。在阶段4 ， 有4个大小相近的SStable产生，就把它压缩成一个新的SStable,从而替代旧的4个SStable。这个长的压缩后的sstable就是第二层。以此类推，在5，8阶段如下图.

 

经过不断合并，当有4个长的SStables生成时，同样地将他们合并，生成第三层。第三层的SStable再合并成第四层，以此类推。最后SStable的情况如下图：

　　　　　　　　　　　

这样进行的压缩的缺点有3个：

1 操作性能不稳定。一条记录可以存在多个SStable中，最坏的情况是所有的SStable都有关于这个记录的column,这个时候操作就巨慢。

2 浪费存储空间。由于SStable是经过一段时间进行合并的，一个被删除的记录，它的老版本可能一直存储在旧的SSTable中，直到出新的合并，才将这些记录删掉。对于一些经常进行删除操作的系统，其浪费的空间是很大的。

3压缩时占用大量的空间。随着时间的推移，系统中会出现一些很大的ＳＳｔａｂｌｅ，最坏的情况是在图三新加一个SSTable，这个时候就会连续合并，最后形成４个大的SSTable需要合并。这个时候合并时需要的空间就是所有ＳＳＴａｂｌｅ空间总和。

二Leveled Compaction

在cassandra1.0中用了leveled Compaction，实际上时借鉴了google的leveledDB中压缩机制。在leveled Compaction中，默认生成SSTable的大小是5MB，SSTable分布在不同的层次中，下一层是上一层的10倍。也就是第一层时5MB,第二层时50MB．．．同时每一层都不会有重复的数据。

在上图中，新的SSTable被加入到Ｌ０层（淡绿色），　然后它立刻和Ｌ１层（蓝色）的数据进行合并。当L１上的数据超过５０MB时，L1层上多余的sstables就会被放在L2层中。随后，当L1生成新的SStable时，就会和L2中的SSTables合并，最后系统中的sstables就表现如下：

 

这样做就解决了上面tired compaction的问题：

１　可以保证９０％的读都可以在一个sstable中完成。最坏的情况是一个记录存在在每一层，但是这个时候10TB的数据也就７层，查７个SStable就可以了。

２　最多只有１０％的空间会被浪费。因为最坏的情况是该层的记录和完全存在在下一层中，而且每一层都是这种情况。也就是会所每一层都有１０％（下一层数据是上一层的１０倍）的数据时冗余的。

３　在压缩合并操作的开销上，每次只会使用10倍于要压缩的sstable大小的空间。

适用性

对于一个更新操作和删除操作比较多的系统，使用分层压缩是比较合适的。因为这种系统会产生同一份数据的多个版本。但是由于这种压缩会在压缩中进行更多的IO操作，所以如果是一个主要是insert操作的系统，建议不要使用分层压缩方法。

缺点

在实际使用中，我发现用leveled compaction在进行写操作时，往往会不断生成小文件。原因应该是leveled compaction，每次写数据到L0层，都要触发compaction，因此写入就会异常缓慢。对于这点的解决方法，目前我的思路是：

1 设定multithreaded_compaction,多线程comapction以提高效率。

2 增大mentable的大小，也就是增加默认的生成sstable的大小（增大L0层的大小）。这样可以降低comapction的频率。

3 另外开辟一个空间，保存写入的数据，再后台对这些数据进行compaction.

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