压测cassandra时，增加client，cassandra节点的cpu和磁盘io也一直打不满。。

在进行Cassandra压测时，如果发现增加客户端（client）后，Cassandra节点的CPU和磁盘I/O仍然没有达到饱和状态，这可能意味着当前配置或测试设置存在优化空间。以下是一些调整建议：

1. 调整YCSB参数

• 并发度：首先尝试增加YCSB的并发线程数-threads $THREAD_COUNT，逐步提高直到观察到性能不再提升或者开始出现瓶颈。这有助于充分利用Cassandra节点资源。

• 数据模型与负载模拟：确保YCSB的工作负载(workloada)贴近实际业务场景，包括字段数量、每行数据大小、读写比例等。例如，如果实际应用中读操作远多于写操作，可以调整读写比为更符合实际情况的值。

2. Cassandra配置优化

• 一致性级别：根据业务需求调整读写一致性级别。默认使用ONE级别以获得更高的吞吐量，但在某些情况下，适当降低读一致性级别（如从QUORUM到ONE）可能会进一步提升性能，尤其是在读操作密集的场景下。

• 缓存与内存分配：检查并调整Cassandra的缓存策略，如Row Cache和Key Cache的大小，以及JVM堆内存的分配，以更好地利用内存资源，减少磁盘I/O。

• 并发因子：调整concurrent_reads、concurrent_writes以及其他并发相关的配置项，以匹配硬件能力和预期的负载模式。

3. 网络与存储优化

• 网络配置：确认网络带宽是否成为瓶颈，考虑增加网络吞吐能力，比如使用更高性能的网络类型，或优化网络配置减少延迟。

• 存储配置：评估云盘类型和IOPS限制。如果使用的是云盘，考虑升级到更高性能的SSD类型，或增加IOPS配额，特别是当写入密集型操作遇到瓶颈时。

4. 集群规模与拓扑

• 扩展节点：如果单个节点资源已充分优化但仍未达到期望性能，考虑增加集群中的节点数量。确保节点数大于等于副本数，并合理规划数据中心布局以实现更好的容错性和性能分布。

5. 监控与调优

• 监控指标：持续监控CPU、内存、磁盘I/O、网络等关键性能指标，以便识别瓶颈所在。阿里云提供了监控工具，可帮助实时跟踪这些指标。

• 压力测试多样化：尝试不同类型的负载测试，包括长时间运行的测试来模拟真实世界的流量变化，以及极端情况下的压力测试，以全面了解系统表现。

通过上述步骤的调整与优化，应能有效提升Cassandra在压测时对客户端增加的响应能力，进而充分利用节点资源。记得每次调整后重新进行测试，以验证效果并进一步微调。