Prácticas recomendadas

En esta página, se explican las prácticas recomendadas a seguir cuando se usa Memorystore para Memcached.

Diseña tu aplicación para controlar los errores de caché

Debes seguir las prácticas recomendadas estándar para el diseño de la caché y diseñarla de modo que controle los errores de caché y la falta de disponibilidad del servicio. Consulta el Acuerdo de Nivel de Servicio para obtener información sobre el compromiso de tiempo de actividad de Memorystore para Memcached.

Diseña tu aplicación de modo que los errores de caché y el tiempo de inactividad temporal del servicio no impidan que recupere datos de la base de datos subyacente que admite tu instancia de Memcached.

Además, si experimentas falta de disponibilidad del espacio de claves, espera y vuelve a intentarlo con la retirada exponencial. Asegúrate de establecer un límite de tiempo después del cual cesará tu estrategia de reintentos.

Conéctate a nodos de Memcached

Cuando consultes nodos de Memcached con comandos como set, get y delete, debes conectarte directamente a las direcciones IP de los nodos. Es posible ejecutar estos comandos en el extremo de Auto Discovery, pero no se recomienda porque reduce el rendimiento de la aplicación.

Te recomendamos que uses el servicio de descubrimiento automático de Memorystore para Memcached. Este servicio automatiza la administración de direcciones IP del clúster cuando se agregan o quitan nodos del clúster. Para obtener instrucciones sobre cómo configurar la detección automática para tu clúster, consulta Cómo usar el servicio de detección automática.

Configura correctamente el parámetro max-item-size

En esta sección, se explica cómo configurar mejor el parámetro max-item-size. Para conocer los pasos para ajustar este parámetro de configuración, consulta Configura instancias de Memcached. Para obtener la lista completa de los parámetros de configuración de Memcached disponibles, consulta Configuraciones de Memcached.

Valores predeterminados y valores admitidos

En el caso de Memcached de código abierto, el valor mínimo de max-item-size es 1KiB, el valor máximo es 1 GiB y el valor predeterminado es 1 MiB. En el caso de Memorystore para Memcached, el valor mínimo es 512 KiB, el valor máximo es 128 MiB y el valor predeterminado es 1 MiB. Además, cualquier valor que establezcas para esta configuración debe ser divisible de manera uniforme por 512 KiB.

Almacena en caché una entrada más grande que el max-item-size configurado

Cuando intentas almacenar en caché una entrada más grande que el max-item-size configurado, Memcached falla en la operación y devuelve falso. Si es posible, incorpora lógica en tu aplicación para mostrar este error del cliente de OSS de Memcached y poder depurarlo. Intentar almacenar en caché una entrada más grande que el max-item-size configurado puede causar una latencia alta en tu instancia.

Establece max-item-size en el valor máximo

Puedes resolver algunos problemas con el parámetro max-item-size si lo configuras con el valor máximo. Sin embargo, esta no es una buena práctica, por lo que no debes usar esta estrategia en producción. La administración de la memoria de Memcached se basa en bloques, y almacenar elementos que son más grandes que el bloque llevan a una asignación de memoria ineficiente.

Evita problemas de configuración de max-item-size

Primero, determina qué tamaño máximo de elemento se requiere para tu caché. Establece max-item-size para que sea un poco más grande que el tamaño del elemento más grande, como margen de seguridad.

Ten en cuenta que el tamaño de los valores escritos en tu caché puede cambiar en tu aplicación con el tiempo. Además, el clúster puede estar mal configurado (por ejemplo, cuando se migra de un entorno a otro). Una medida adicional que puedes tomar es validar el tamaño máximo del elemento en tu aplicación, de modo que se rechace la solicitud si tu aplicación intenta almacenar en caché elementos más grandes que el parámetro de configuración establecido.

Cómo balancear un clúster de Memcached desbalanceado

Cómo se producen los clústeres desbalanceados y los riesgos asociados

En algunas circunstancias excepcionales, cuando creas una instancia de Memcached, los nodos pueden distribuirse de manera desigual entre las zonas de una región. Esto ocurre cuando una zona no está disponible en el mismo momento en que aprovisionas el clúster.

Un clúster desequilibrado aumenta el potencial de pérdida de datos, ya que los nodos no están tan distribuidos de manera uniforme como podrían estarlo. El clúster no se vuelve a equilibrar automáticamente cuando la zona que estaba inactiva vuelve a estar en línea.

Cómo volver a balancear tu clúster

Puedes volver a balancear tu clúster aumentando de forma temporal la cantidad de nodos en tu clúster y, luego, escala horizontalmente nodos a la cantidad original de nodos. Esta acción de escalamiento vertical y horizontal permite que el sistema Memorystore para Memcached vuelva a distribuir los nodos de manera uniforme en las zonas disponibles.

El éxito de este método para rebalancear tu clúster depende de la disponibilidad de las zonas en cuestión.Actualmente, Google Cloud no muestra las zonas disponibles o no disponibles, por lo que solo puedes saber si la zona está en línea si los nodos se balancean correctamente durante la operación de escalamiento.

Prácticas recomendadas de Cloud Monitoring

Si quieres realizar un seguimiento del rendimiento de tu caché a lo largo del tiempo, debes usar Cloud Monitoring para supervisar algunas métricas esenciales de Memorystore para Memcached:

  • Uso de memoria (memcache.googleapis.com/node/cache_memory)
  • Porcentaje de uso de la CPU (memcache.googleapis.com/node/cpu/utilization)

Hacer un seguimiento de estas dos métricas a lo largo del tiempo te permite determinar con cuánta eficiencia se usa tu clúster, y si debes considerar aumentar o disminuir su tamaño.

Por ejemplo, si las métricas indican que el uso de memoria y el uso de CPU crecieron con el tiempo hasta superar el 80%, es posible que la tendencia continúe. Como resultado, puedes aumentar el tamaño de tu instancia con anticipación para que la caché tenga espacio para almacenar valores nuevos a medida que aumenten los requisitos de recursos de tu aplicación.

Te recomendamos que configures una alerta para cuando el uso de memoria y el uso de CPU alcancen el 80%.

De forma alternativa, hacer un seguimiento de estas métricas a lo largo del tiempo puede indicar que no estás usando todo el espacio y los recursos de CPU que tienes actualmente. En este caso, sería más rentable disminuir el tamaño de tu clúster.

¿Qué sigue?