在資料庫中尋找熱點

本文說明如何使用 Hotspot 深入分析資訊主頁，偵測 Spanner 資料庫中的熱點。

資源使用率不均洞察總覽

熱點會導致 Spanner 資料庫延遲。您可以透過「Hotspot insights」(熱點深入分析) 資訊主頁，偵測受熱點影響的分割。請按照下列步驟判斷熱點是否造成延遲，如果是，請按照下列步驟解決問題：

1. 開啟資訊主頁。
2. 判斷是否需要介入處理熱點。
3. 找出有問題的熱門分割。

熱點深入分析功能適用於單一區域、多區域和雙區域設定。

定價

使用熱點深入分析功能不會產生額外費用。

資料保留

Hotspot 深入分析圖表和 TopN 分割資料表的資料保留政策，取決於基礎 SPANNER_SYS.SPLIT_STATS_TOP_* 資料表。如需特定保留政策，請參閱「熱門分割統計資料保留」。

必要的角色

視您是 IAM 使用者或精細存取控管使用者而定，您可能需要不同的 Identity and Access Management (IAM) 角色和權限。

IAM 使用者

如要取得查看「Hotspot insights」(熱點深入分析) 頁面所需的權限，請要求管理員授予您執行個體的下列 IAM 角色：

• 全部：
  • Cloud Spanner 檢視者 (roles/spanner.viewer)

  • Cloud Spanner 資料庫讀取者 (roles/spanner.databaseReader)

您必須具備 Cloud Spanner 資料庫讀取者 (roles/spanner.databaseReader) 角色的下列權限，才能查看「Hotspot insights」(熱點深入分析) 頁面：

• spanner.databases.beginReadOnlyTransaction
• spanner.databases.select
• spanner.sessions.create

精細存取控管使用者

如果您是精細存取控管使用者，請務必：

• Cloud Spanner 檢視者 (roles/spanner.viewer)
• 具備精細的存取控管權限，並獲派 spanner_sys_reader 系統角色或其成員角色之一。
• 在資料庫「Overview」(總覽) 頁面，選取 spanner_sys_reader 或成員角色做為目前的系統角色。

注意： 如果您已具備 IAM 資料庫層級權限 (例如 spanner.databases.select)， Google Cloud 控制台會假設您是 IAM 使用者。您無法以 IAM 使用者身分，在資料庫總覽頁面選取 spanner_sys_reader 或成員角色。

詳情請參閱「精細的存取控管總覽」和「精細的存取控管系統角色」。

開啟「資源使用率不均洞察」資訊主頁

「Hotspot insights」(熱點深入分析) 資訊主頁會顯示分割 CPU 用量百分比的最高值。這項指標是介於 0 到 100 之間的抽象百分比，反映存取分割內資料列時使用的 CPU 數量。

如要查看資料庫的「Hotspot insights」(熱點深入分析) 資訊主頁，請按照下列步驟操作：

1. 在 Google Cloud 控制台開啟「Spanner」頁面。

   前往「Spanner」頁面

2. 從清單中選取執行個體。

3. 在導覽選單中，按一下「Hotspot insights」(熱點深入分析) 分頁標籤。

4. 在「database」(資料庫) 欄位中，從清單選取資料庫。資訊主頁會顯示資料庫的最高分割 CPU 用量分數。

資訊主頁包含下列元素：

• 最高的分割 CPU 用量分數圖表：較高的 CPU 用量分數 (例如接近 100) 代表分割相當熱門，伺服器極有可能出現資源使用率不均的情況。
• 「Database」(資料庫) 欄位：篩選特定資料庫或所有資料庫的熱門分割資訊。
• 時間範圍篩選器：以 1 分鐘為單位，篩選 CPU 用量最高的分割，最多可篩選 6 小時。
• 前幾名分割表格：顯示前幾名分割的清單，並依分割 CPU 用量分數排序。

瞭解「前 N 名分割」表格中的資料： 「前 N 名分割」表格會根據您選取的日期範圍，填入基礎 SPANNER_SYS.SPLIT_STATS_TOP_* 表格中的資料。詳情請參閱「熱門分割統計資料保留」。

解讀 10MINUTE 或 HOUR 資料表的資料列： 來自 SPANNER_SYS.SPLIT_STATS_TOP_10MINUTE 或 SPANNER_SYS.SPLIT_STATS_TOP_HOUR 的資料列代表各時間間隔的匯總資料。如表格事件匯總所述，這些資料列中的 CPU_USAGE_SCORE 是在任何基礎 1 分鐘子間隔中觀察到的「最大」分數，而 UNSPLITTABLE_REASONS 是原因的「聯集」。

判斷是否需要介入處理熱點

如果圖表中的整體延遲時間和持續偏高的分割 CPU 用量分數出現高峰或上升，可能需要進一步調查。

請查看圖表，思考下列問題：

• 哪個資料庫的延遲時間變長？從「Databases」(資料庫) 清單中選取不同的資料庫，找出延遲時間最長的資料庫。如要找出負載最高的資料庫，您也可以在 Google Cloud 控制台中查看資料庫的「Latency」(延遲時間) 圖表。

  

• 延遲時間是否過長？與工作負載的預期延遲時間相比，延遲時間是否偏高？圖表是否會隨著時間推移而出現高峰或上升趨勢？如果延遲時間不長，表示熱點不是問題。

• 分割 CPU 用量分數是否達到 100%？圖表是否出現高峰，或隨著時間推移而上升？如果 CPU 使用率百分比未持續 10 分鐘以上達到 100% 尖峰分割，則可能沒有熱點問題。如果分割 CPU 用量百分比峰值超過 10 分鐘，建議您進一步調查，看看資料庫的延遲時間是否高於預期。

如果分割 CPU 用量峰值百分比超過 10 分鐘都維持在 100%，可能需要您介入處理。接下來，您可以找出資料庫中的熱門分割，繼續偵錯。

找出有問題的熱門分割

如要找出可能有熱點問題的分割，請參閱 Google Cloud 控制台中的「TopN splits」(前 N 個分割) 部分，如下所示。

「TopN splits」(前 N 名分割) 表格會概略列出所選時間範圍內可能熱門的分割，並依時間由新到舊排序。TopN 分割數量上限為 100。

Spanner 會從前 N 個熱門分割統計資料表中擷取資料，並以一分鐘為單位繪製圖表。圖表中每個資料點的值代表一分鐘間隔內的平均值。

表格會顯示下列屬性：

• Interval end：CPU 使用率高峰結束的日期和時間。
• 分割起始：分割內資料列範圍的起始鍵。如果分割起始位置是 <begin>，代表資料庫鍵範圍的開頭。
• 分割極限：分割內資料列範圍的極限鍵。如果極限鍵是 <end>，則代表資料庫鍵範圍的結尾。
• 分割 CPU 用量分數：這個抽象分數介於 0 至 100 之間，呈現出某個伺服器中，存取分割內資料列耗用的 CPU 數量。您可以參考 CPU 用量分數，評估是否有資源使用率不均的情況。
• 受影響的資料表：所含資料列可能儲存於分割的資料表。
• 無法分割的原因：Spanner 無法進一步分割熱門分割區的原因陣列。如果這裡有值，表示基於負載的分割無法因應列出的原因，緩解熱點問題。詳情請參閱「UNSPLITTABLE_REASONS 類型」。

分析無法分割的原因

「TopN splits」(前 N 項分割) 表格可讓您深入瞭解哪些特定分割在特定時間受到這些原因影響，如「Unsplittable reasons」(無法分割的原因) 欄所示。

診斷工作流程範例

以下是使用資訊主頁偵錯熱點的一般工作流程：

1. 觀察效能問題：留意應用程式的延遲時間或錯誤是否增加。
2. 開啟資源使用率不均洞察：在 Google Cloud 控制台中，前往相關 Spanner 資料庫的「Hotspot insights」(資源使用率不均洞察) 資訊主頁。選取問題發生的日期範圍。
3. 查看圖表：
   • 查看「Peak split CPU usage score」(最高的分割 CPU 用量分數) 圖表，看看是否有持續偏高的值，例如 >50%，尤其是接近 100% 且持續至少 10 分鐘。
4. 找出受影響的分割並建立發現結果的關聯：如果 CPU 使用率偏高，請前往「TopN splits」(前 N 名分割) 表格。篩選或排序，找出影響期間內分割 CPU 用量分數最高的分割。查看這些主要分割的 UNSPLITTABLE_REASONS 欄：
   • 高分割 CPU 用量分數和無法分割的原因：這強烈表示效能問題與 Spanner 無法自動解決的熱點有關。原因類型 (例如 HOT_ROW 或 MOVING_HOT_SPOT) 是重要線索。
   • 分割 CPU 用量分數偏高，且沒有無法分割的原因：熱點可能是新出現的，Spanner 可能仍在分割。或者，問題可能是因應工作負載的變更，您不需要採取任何行動。
5. 瞭解原因：請留意 UNSPLITTABLE_REASONS 陣列中的特定代碼。
6. 緩解：根據找出的原因，參閱UNSPLITTABLE_REASONS類型 ，取得詳細說明和建議的緩解策略，通常涉及結構定義設計變更或工作負載調整。

後續步驟

• 瞭解分割熱點統計資料