Captura métricas personalizadas del cliente con OpenCensus

En este documento, se describe cómo capturar métricas personalizadas del cliente con OpenCensus. Las métricas personalizadas del cliente pueden ayudar a encontrar la fuente de latencia en tu sistema. Para obtener más información, consulta Identifica el punto de latencia.

Las bibliotecas cliente de Spanner también proporcionan estadísticas y seguimientos con el framework de observabilidad de OpenCensus. De forma predeterminada, el framework está inhabilitado.

Debes estar familiarizado con las métricas personalizadas asociadas con OpenCensus y tener las bibliotecas de métricas de OpenCensus y el exportador de Google Cloud Observability disponibles para tu aplicación antes de capturar métricas personalizadas.

Captura la latencia de ida y vuelta del cliente

La latencia de ida y vuelta del cliente es la duración en milisegundos entre el primer byte de la solicitud a la API de Spanner que el cliente envía a la base de datos y el último byte de la respuesta que el cliente recibe de la base de datos. La solicitud de la API se puede enviar a través de Google Front End (GFE) o el frontend de la API de Cloud Spanner.

Puedes capturar la latencia de ida y vuelta del cliente con el siguiente código:

Java

static void captureGrpcMetric(DatabaseClient dbClient) {
  // Add io.grpc:grpc-census and io.opencensus:opencensus-exporter-stats-stackdriver
  //  dependencies to enable gRPC metrics.

  // Register basic gRPC views.
  RpcViews.registerClientGrpcBasicViews();

  // Enable OpenCensus exporters to export metrics to Stackdriver Monitoring.
  // Exporters use Application Default Credentials to authenticate.
  // See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
  // for more details.
  try {
    StackdriverStatsExporter.createAndRegister();
  } catch (IOException | IllegalStateException e) {
    System.out.println("Error during StackdriverStatsExporter");
  }

  try (ResultSet resultSet =
      dbClient
          .singleUse() // Execute a single read or query against Cloud Spanner.
          .executeQuery(Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"))) {
    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "%d %d %s", resultSet.getLong(0), resultSet.getLong(1), resultSet.getString(2));
    }
  }
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"regexp"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"

	"contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver"
	"go.opencensus.io/plugin/ocgrpc"
	"go.opencensus.io/stats/view"
)

var validDatabasePattern = regexp.MustCompile("^projects/(?P<project>[^/]+)/instances/(?P<instance>[^/]+)/databases/(?P<database>[^/]+)$")

func queryWithGRPCMetric(w io.Writer, db string) error {
	projectID, _, _, err := parseDatabaseName(db)
	if err != nil {
		return err
	}

	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	// Register OpenCensus views.
	if err := view.Register(ocgrpc.DefaultClientViews...); err != nil {
		return err
	}

	// Create OpenCensus Stackdriver exporter.
	sd, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{
		ProjectID: projectID,
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	// It is imperative to invoke flush before your main function exits
	defer sd.Flush()

	// Start the metrics exporter
	sd.StartMetricsExporter()
	defer sd.StopMetricsExporter()

	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().Query(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

func parseDatabaseName(databaseUri string) (project, instance, database string, err error) {
	matches := validDatabasePattern.FindStringSubmatch(databaseUri)
	if len(matches) == 0 {
		return "", "", "", fmt.Errorf("failed to parse database name from %q according to pattern %q",
			databaseUri, validDatabasePattern.String())
	}
	return matches[1], matches[2], matches[3], nil
}

La app de muestra de código agrega la cadena roundtrip_latency al nombre de la métrica cuando se exporta a Cloud Monitoring. Puedes buscar esta métrica en Monitoring con la cadena agregada.

Captura la latencia de GFE

La latencia de GFE es la duración en milisegundos entre el momento en que la red de Google recibe una llamada de procedimiento remoto del cliente y el momento en que GFE recibe el primer byte de la respuesta.

Puedes capturar la latencia de GFE con el siguiente código:

Java

static void captureGfeMetric(DatabaseClient dbClient) {
  // Capture GFE Latency.
  SpannerRpcViews.registerGfeLatencyView();

  // Capture GFE Latency and GFE Header missing count.
  // SpannerRpcViews.registerGfeLatencyAndHeaderMissingCountViews();

  // Capture only GFE Header missing count.
  // SpannerRpcViews.registerGfeHeaderMissingCountView();

  // Enable OpenCensus exporters to export metrics to Stackdriver Monitoring.
  // Exporters use Application Default Credentials to authenticate.
  // See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
  // for more details.
  try {
    StackdriverStatsExporter.createAndRegister();
  } catch (IOException | IllegalStateException e) {
    System.out.println("Error during StackdriverStatsExporter");
  }

  try (ResultSet resultSet =
      dbClient
          .singleUse() // Execute a single read or query against Cloud Spanner.
          .executeQuery(Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"))) {
    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "%d %d %s", resultSet.getLong(0), resultSet.getLong(1), resultSet.getString(2));
    }
  }
}

Go


// We are in the process of adding support in the Cloud Spanner Go Client Library
// to capture the gfe_latency metric.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strconv"
	"strings"

	spanner "cloud.google.com/go/spanner/apiv1"
	sppb "cloud.google.com/go/spanner/apiv1/spannerpb"
	gax "github.com/googleapis/gax-go/v2"
	"google.golang.org/grpc"
	"google.golang.org/grpc/metadata"

	"contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver"
	"go.opencensus.io/stats"
	"go.opencensus.io/stats/view"
	"go.opencensus.io/tag"
)

// OpenCensus Tag, Measure and View.
var (
	KeyMethod    = tag.MustNewKey("grpc_client_method")
	GFELatencyMs = stats.Int64("cloud.google.com/go/spanner/gfe_latency",
		"Latency between Google's network receives an RPC and reads back the first byte of the response", "ms")
	GFELatencyView = view.View{
		Name:        "cloud.google.com/go/spanner/gfe_latency",
		Measure:     GFELatencyMs,
		Description: "Latency between Google's network receives an RPC and reads back the first byte of the response",
		Aggregation: view.Distribution(0.0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 10.0, 13.0,
			16.0, 20.0, 25.0, 30.0, 40.0, 50.0, 65.0, 80.0, 100.0, 130.0, 160.0, 200.0, 250.0,
			300.0, 400.0, 500.0, 650.0, 800.0, 1000.0, 2000.0, 5000.0, 10000.0, 20000.0, 50000.0,
			100000.0),
		TagKeys: []tag.Key{KeyMethod}}
)

func queryWithGFELatency(w io.Writer, db string) error {
	projectID, _, _, err := parseDatabaseName(db)
	if err != nil {
		return err
	}

	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	// Register OpenCensus views.
	err = view.Register(&GFELatencyView)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Create OpenCensus Stackdriver exporter.
	sd, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{
		ProjectID: projectID,
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	// It is imperative to invoke flush before your main function exits
	defer sd.Flush()

	// Start the metrics exporter
	sd.StartMetricsExporter()
	defer sd.StopMetricsExporter()

	// Create a session.
	req := &sppb.CreateSessionRequest{Database: db}
	session, err := client.CreateSession(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Execute a SQL query and retrieve the GFE server-timing header in gRPC metadata.
	req2 := &sppb.ExecuteSqlRequest{
		Session: session.Name,
		Sql:     `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`,
	}
	var md metadata.MD
	resultSet, err := client.ExecuteSql(ctx, req2, gax.WithGRPCOptions(grpc.Header(&md)))
	if err != nil {
		return err
	}
	for _, row := range resultSet.GetRows() {
		for _, value := range row.GetValues() {
			fmt.Fprintf(w, "%s ", value.GetStringValue())
		}
		fmt.Fprintf(w, "\n")
	}

	// The format is: "server-timing: gfet4t7; dur=[GFE latency in ms]"
	srvTiming := md.Get("server-timing")[0]
	gfeLtcy, err := strconv.Atoi(strings.TrimPrefix(srvTiming, "gfet4t7; dur="))
	if err != nil {
		return err
	}
	// Record GFE t4t7 latency with OpenCensus.
	ctx, err = tag.New(ctx, tag.Insert(KeyMethod, "ExecuteSql"))
	if err != nil {
		return err
	}
	stats.Record(ctx, GFELatencyMs.M(int64(gfeLtcy)))

	return nil
}

La app de muestra de código agrega la cadena spanner/gfe_latency al nombre de la métrica cuando se exporta a Monitoring. Puedes buscar esta métrica en Monitoring con la cadena agregada.

Captura la latencia de la solicitud de la API de Cloud Spanner

La latencia de la solicitud de la API de Cloud Spanner es el tiempo en segundos entre el primer byte de la solicitud del cliente que recibe el frontend de la API de Cloud Spanner y el último byte de la respuesta que envía el frontend de la API de Cloud Spanner.

Esta métrica de latencia está disponible como parte de las métricas de Spanner en Monitoring.

Captura la latencia de las consultas

La latencia de las consultas es la duración en milisegundos para ejecutar consultas de SQL en la base de datos de Spanner.

Puedes capturar la latencia de las consultas con el siguiente código:

Java

private static final String MILLISECOND = "ms";
static final List<Double> RPC_MILLIS_BUCKET_BOUNDARIES =
    Collections.unmodifiableList(
        Arrays.asList(
            0.0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 10.0, 13.0,
            16.0, 20.0, 25.0, 30.0, 40.0, 50.0, 65.0, 80.0, 100.0, 130.0, 160.0, 200.0, 250.0,
            300.0, 400.0, 500.0, 650.0, 800.0, 1000.0, 2000.0, 5000.0, 10000.0, 20000.0, 50000.0,
            100000.0));
static final Aggregation AGGREGATION_WITH_MILLIS_HISTOGRAM =
    Distribution.create(BucketBoundaries.create(RPC_MILLIS_BUCKET_BOUNDARIES));

static MeasureDouble QUERY_STATS_ELAPSED =
    MeasureDouble.create(
        "cloud.google.com/java/spanner/query_stats_elapsed",
        "The execution of the query",
        MILLISECOND);

// Register the view. It is imperative that this step exists,
// otherwise recorded metrics will be dropped and never exported.
static View QUERY_STATS_LATENCY_VIEW = View
    .create(Name.create("cloud.google.com/java/spanner/query_stats_elapsed"),
        "The execution of the query",
        QUERY_STATS_ELAPSED,
        AGGREGATION_WITH_MILLIS_HISTOGRAM,
        Collections.emptyList());

static ViewManager manager = Stats.getViewManager();
private static final StatsRecorder STATS_RECORDER = Stats.getStatsRecorder();

static void captureQueryStatsMetric(DatabaseClient dbClient) {
  manager.registerView(QUERY_STATS_LATENCY_VIEW);

  // Enable OpenCensus exporters to export metrics to Cloud Monitoring.
  // Exporters use Application Default Credentials to authenticate.
  // See https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials
  // for more details.
  try {
    StackdriverStatsExporter.createAndRegister();
  } catch (IOException | IllegalStateException e) {
    System.out.println("Error during StackdriverStatsExporter");
  }

  try (ResultSet resultSet = dbClient.singleUse()
      .analyzeQuery(Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"),
          QueryAnalyzeMode.PROFILE)) {

    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "%d %d %s", resultSet.getLong(0), resultSet.getLong(1), resultSet.getString(2));
    }
    Value value = resultSet.getStats().getQueryStats()
        .getFieldsOrDefault("elapsed_time", Value.newBuilder().setStringValue("0 msecs").build());
    double elapasedTime = Double.parseDouble(value.getStringValue().replaceAll(" msecs", ""));
    STATS_RECORDER.newMeasureMap()
        .put(QUERY_STATS_ELAPSED, elapasedTime)
        .record();
  }
}

Go


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"strconv"
	"strings"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"

	"contrib.go.opencensus.io/exporter/stackdriver"
	"go.opencensus.io/stats"
	"go.opencensus.io/stats/view"
	"go.opencensus.io/tag"
)

// OpenCensus Tag, Measure and View.
var (
	QueryStatsElapsed = stats.Float64("cloud.google.com/go/spanner/query_stats_elapsed",
		"The execution of the query", "ms")
	QueryStatsLatencyView = view.View{
		Name:        "cloud.google.com/go/spanner/query_stats_elapsed",
		Measure:     QueryStatsElapsed,
		Description: "The execution of the query",
		Aggregation: view.Distribution(0.0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.3, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 8.0, 10.0, 13.0,
			16.0, 20.0, 25.0, 30.0, 40.0, 50.0, 65.0, 80.0, 100.0, 130.0, 160.0, 200.0, 250.0,
			300.0, 400.0, 500.0, 650.0, 800.0, 1000.0, 2000.0, 5000.0, 10000.0, 20000.0, 50000.0,
			100000.0),
		TagKeys: []tag.Key{}}
)

func queryWithQueryStats(w io.Writer, db string) error {
	projectID, _, _, err := parseDatabaseName(db)
	if err != nil {
		return err
	}

	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	// Register OpenCensus views.
	err = view.Register(&QueryStatsLatencyView)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Create OpenCensus Stackdriver exporter.
	sd, err := stackdriver.NewExporter(stackdriver.Options{
		ProjectID: projectID,
	})
	if err != nil {
		return err
	}
	// It is imperative to invoke flush before your main function exits
	defer sd.Flush()

	// Start the metrics exporter
	sd.StartMetricsExporter()
	defer sd.StopMetricsExporter()

	// Execute a SQL query and get the query stats.
	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().QueryWithStats(ctx, stmt)
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			// Record query execution time with OpenCensus.
			elapasedTime := iter.QueryStats["elapsed_time"].(string)
			elapasedTimeMs, err := strconv.ParseFloat(strings.TrimSuffix(elapasedTime, " msecs"), 64)
			if err != nil {
				return err
			}
			stats.Record(ctx, QueryStatsElapsed.M(elapasedTimeMs))
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

La app de muestra de código agrega la cadena spanner/query_stats_elapsed al nombre de la métrica cuando se exporta a Monitoring. Puedes buscar esta métrica en Monitoring con la cadena agregada.

Visualiza métricas en el Explorador de métricas

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Explorador de métricas.

    Ir al Explorador de métricas

  2. Elige tu proyecto.

  3. Haz clic en Selecciona una métrica.

  4. Busca métricas de latencia con las siguientes cadenas:

    • roundtrip_latency: Para la métrica de latencia de ida y vuelta del cliente.
    • spanner/gfe_latency: Para la métrica de latencia de GFE.
    • spanner/query_stats_elapsed: Para la métrica de latencia de las consultas.

  5. Selecciona la métrica y, luego, haz clic en Aplicar.

Para obtener más información sobre cómo agrupar o agregar tu métrica, consulta Compila consultas con menús.

¿Qué sigue?

  • Obtén más información sobre OpenCensus.

  • Obtén información para usar métricas y diagnosticar la latencia.