引言
在分散式資料庫系統中，擴展性是評估其效能與靈活性的核心指標。Cassandra 作為一款以水平擴展為主的 NoSQL 資料庫，其設計理念強調透過增加節點數量來提升系統容量。然而，水平擴展常伴隨資料遷移與複雜的集群管理，而垂直擴展則提供了一種更靈活的資源調整方式。本文探討 Cassandra 垂直自動擴展技術的實現機制、技術挑戰與實踐應用，並結合 VASM 模擬器與自動擴展算法設計，分析其在 Kubernetes 等容器化環境中的應用價值。
技術與架構解析
垂直擴展與水平擴展的差異
Cassandra 的設計本質傾向於水平擴展，其線性擴展特性使得新增節點即可線性提升效能。然而，水平擴展需處理資料重新分佈與節點間的協調，導致時間與成本增加。相比之下，垂直擴展透過調整單一節點的 CPU 核心數量，避免資料遷移，實現資源的即時調整。在 Kubernetes 等容器化環境中，透過修改 Pod 的資源限制（limit/request），可無需重啟節點即完成資源配置，提升系統靈活性。
垂直擴展的核心技術
- 資源調整機制
- CPU 調整：Cassandra 的 JVM 會在啟動時讀取
availableProcessors 以確定可用核心數，後續調整需透過重新啟動或設定高初始核心數以確保正確識別。
- 記憶體調整：目前尚無無重啟的記憶體調整方案，需依賴應用程式內部邏輯修改，技術實現仍具挑戰。
- 自動擴展算法設計
- 反應式與預測式結合：
- 反應式部分：基於 CPU 使用率的變化斜率，透過滑動窗口計算對數值，判斷是否需要調整資源。支援用戶自訂成本效益與效能優先級。
- 預測式部分：採用簡單的時間序列模型，參考過去 24 小時的 CPU 使用模式，預測未來需求。設計為可插拔模組，支援更複雜的預測算法。
- 參數平衡：需平衡資源浪費（slack）與 CPU 阻塞（throttling），透過緩衝區大小、歷史資料長度、反應與預測比例等參數調整尋找最佳點。
VASM 模擬器的應用
為解決實際測試耗時的問題，開發了垂直自動擴展模擬器 VASM，其核心功能包括：
- 模擬環境：複製 Kubernetes 集群的資源特性（如核心數、節點配置），支援重播預錄的 CPU 使用率追蹤（trace），模擬真實工作負載。
- 預測與參數優化：根據歷史資料預測未來 CPU 使用趨勢，提供參數調校介面，可視化不同參數組合的效能影響（如資源浪費與阻塞率的帕累託曲線）。
- 測試效率提升：原始測試需 37 天且受限於資源，VASM 可在短時間內模擬多種場景，加速算法驗證與優化。
實驗結果與技術挑戰
實驗觀察
- SQL Server 測試：調整 CPU 核心數時，未提示應用程式會導致效能下降，但透過資源提示可提升 30% 的交易吞吐量。96 核心環境下，僅分配 8 核心仍能處理工作負載，未觀察到顯著效能差異。
- Cassandra 測試：6 節點集群的 CPU 使用率呈現週期性變化（如日間高峰、夜間低谷），垂直擴展可有效匹配需求。需在啟動時指定高核心數，確保 JVM 正確識別資源，否則會鎖定初始配置。
- 算法效能：原始 Kubernetes 自動擴展算法僅單次調整，無法適應週期性負載。新算法（Casper）透過反應式與預測式結合，提升資源利用率。預測模型在週末低負載時可提前縮減資源，避免浪費。
技術挑戰與未來方向
- 資源動態調整的限制：
- 當前技術無法實現記憶體的無重啟調整，需依賴應用程式內部邏輯修改。
- 當前研究聚焦於 CPU 調整，未來需探索記憶體與 I/O 的垂直擴展可能性。
- 算法優化方向：
- 提升預測模型的準確性，支援更複雜的時間序列分析（如 ARIMA、LSTM）。
- 增強參數自動調校機制，減少人工介入。
- 實體環境驗證：需在真實集群中進一步驗證 VASM 的模擬結果，確保算法在實際環境中的穩定性與效能。
實踐應用與建議
資源配置策略\n在 Kubernetes 環境中設定 CPU 限制與請求參數時，採用相等配置策略。此做法避免因請求參數低於限制值導致資源不足問題，確保資源使用效率與成本控制。例如設定 CPU 限制為 8 核時，請求參數同步設定為 8 核，避免因資源不足需滾動重啟的狀況。
資源分配挑戰\n當現有機器資源不足時（如 10 核機器無法支援 12 核需求），需遷移至其他節點。此過程可能導致擴展效率降低，需透過滾動重啟方式處理。此現象在雲端基礎設施中常見，尤其面對大型虛擬機器與小型 Pod 混合部署的場景。
自動擴展機制\n1. 季節性算法：基於預測性分析的擴展策略，可處理大部分預期流量波動（如節日高峰）。但純季節性算法無法應對突發性需求變化。
- 反應式擴展：需具備快速反應能力，應對雲端環境中的突發事件（如閥值限制、容量異常）。此機制可即時調整資源配置，確保服務穩定性。
- 雲端環境特性：雲環境中常見大型虛擬機器與小型 Pod 共存的架構，需針對不同場景設計資源分配策略。部分客戶可能因資源需求特殊性，需動態調整配置。
總結
Cassandra 垂直自動擴展技術透過調整單一節點的 CPU 核心數，提供了一種靈活且高效的資源管理方案。結合 VASM 模擬器與反應式與預測式結合的自動擴展算法，可有效應對週期性負載與突發性需求變化。然而，記憶體調整與 I/O 資源的垂直擴展仍需進一步研究。在實際應用中，需根據工作負載特性優化參數配置，並透過模擬器加速算法驗證，以實現資源利用率與成本效益的平衡。