Cassandra是一个高度可扩展的NoSQL数据库，它可以通过以下几种方式来扩展容量：

增加节点：

添加新节点：在Cassandra集群中添加新的节点是最直接的扩展方式。新节点可以存储更多的数据，并且可以通过增加集群的节点数来提高整体的读写性能和数据冗余。节点重新平衡：当集群中的节点数量发生变化时，Cassandra会自动进行数据重新平衡，以确保数据均匀分布在所有节点上。

调整存储容量：

增加磁盘空间：为Cassandra节点增加更多的磁盘空间，以便存储更多的数据。使用固态硬盘（SSD）：SSD通常比传统的机械硬盘（HDD）具有更高的读写速度，可以提高Cassandra的性能。

优化数据模型：

合理设计键空间：将数据分散到不同的键空间中，避免单个键空间过大导致的数据倾斜。选择合适的分区键和聚类列：合理选择分区键和聚类列可以确保数据在节点间的均匀分布，从而提高查询性能。

使用压缩：

启用行压缩：通过启用行压缩可以减少存储空间的使用，并可能提高读取性能（取决于数据的读写比例）。选择合适的压缩算法：Cassandra支持多种压缩算法，如Snappy、LZ4和Deflate等，可以根据具体需求选择合适的算法。

调整缓存设置：

增加缓存大小：通过增加键空间级别的缓存（如Row Cache）和节点级别的缓存（如Key Cache），可以减少对磁盘的访问次数，提高读取性能。

使用数据复制因子：

调整复制因子：适当增加复制因子可以提高数据的冗余性和容错性，但也会增加存储和带宽的需求。需要根据业务需求和可用性要求来平衡。

监控和调整：

监控集群性能：定期监控Cassandra集群的性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O和网络I/O等。调整配置参数：根据监控数据和实际性能需求，调整Cassandra的配置参数，如concurrent_reads、concurrent_writes、memtable_cleanup_threshold等。

请注意，在扩展Cassandra容量时，需要考虑到数据的一致性、可用性和分区容忍性（CAP定理）等因素。在进行任何重大更改之前，建议先在测试环境中验证更改的影响。