Patrones de mapa de calor
En esta página, se muestran ejemplos de los patrones que podrías ver en el mapa de calor de un análisis de Key Visualizer y, luego, se explica el significado de cada uno. Usa esta información para diagnosticar problemas de rendimiento con Bigtable.
- Para obtener información sobre cómo abrir un análisis de Key Visualizer, consulta Ver el análisis de un período de tiempo.
- Para descubrir cómo explorar un análisis de Key Visualizer en detalle, consulta Cómo explorar mapas de calor.
Antes de leer esta página, debes familiarizarte con la descripción general de Key Visualizer.
Descripción de los patrones comunes
En esta página, se explica cómo interpretar los siguientes patrones de Key Visualizer.
Lecturas y escrituras distribuidas de manera uniforme
Si en un mapa de calor se muestra una mezcla detallada de colores oscuros y brillantes, significa que las lecturas y escrituras están distribuidas de manera uniforme en la tabla. Este mapa de calor representa un patrón de uso efectivo de Bigtable, de manera que no es necesario modificar nada.
Uso periódico
Si en un mapa de calor aparecen bandas alternadas de colores claros y oscuros en un rango de claves, significa que accedes a ese rango solo durante algunos períodos. Por ejemplo, es posible que ejecutes un trabajo en lotes que acceda al rango de claves en horas específicas del día.
Este patrón de uso no representa ningún problema mientras no provoque un aumento excesivo del uso de CPU o la latencia, y siempre y cuando tu intención haya sido acceder a los datos de esta forma. Si este patrón provoca un uso excesivo de CPU, es posible que debas agregar más nodos a tu clúster durante los períodos de aumento repentino. Si acceder a los datos de esta manera no era tu intención, analiza tus aplicaciones a fin de descubrir cuáles son las que no se están comportando adecuadamente.
Rangos de claves activos
Si un mapa de calor contiene bandas horizontales de un color brillante, separadas por colores oscuros, significa que los rangos de claves de colores brillantes tienen uno de los siguientes problemas:
- Si estás viendo las métricas del Índice de presión de lectura o del Índice de presión de escritura, es posible que el rango de claves activo provoque un alto uso de CPU o una latencia alta. Estos problemas pueden producirse si ejecutas una gran cantidad de lecturas o escrituras, o si almacenas más de 256 MB en una fila. Presta especial atención si una sola fila activa esta advertencia, en lugar de un rango de ellas.
- Si puedes ver la métrica Filas grandes, el rango de claves incluye filas que contienen más de 256 MB de datos o un promedio de más de 200 MB por fila.
- Si ves otra métrica, es posible que estés accediendo a las filas de ese rango de claves mucho más que al resto.
Realiza, al menos, una de las siguientes acciones para abordar el problema:
- Usa filtros para reducir la cantidad de datos que lees.
- Cambia el diseño de tu esquema o tu aplicación a fin de que los datos de una fila activa, o de una fila demasiado grande, se dividan en varias de estas.
- Actualiza tu aplicación para que almacene en caché los resultados de las lecturas de Bigtable.
- Actualiza tu aplicación para que duplique las escrituras en Bigtable y las organice en lotes.
Aumentos repentinos
Si en un mapa de calor se muestra un rango de claves que cambia de forma repentina de un color oscuro a uno brillante, se produjo uno de los siguientes cambios:
Si estás viendo la métrica Filas grandes, agregaste una cantidad considerable de datos a las filas de ese rango de claves en un período breve.
Borra los datos de las filas grandes o cambia el diseño de tu esquema a fin de almacenar menos datos en esas filas.
Si ves otra métrica, es posible que, en algún momento, hayas comenzado a acceder a esas filas con mucha mayor frecuencia.
Este patrón de uso no representa ningún problema mientras no provoque un aumento excesivo del uso de CPU o la latencia, y siempre y cuando tu intención haya sido acceder a los datos de esta forma. Si este patrón provoca un uso excesivo de CPU, es posible que debas agregar más nodos a tu clúster durante los períodos de aumento repentino. Si comenzar a acceder a los datos de esta manera no era tu intención, analiza tus aplicaciones a fin de descubrir cuáles son las que no se están comportando adecuadamente.
Lecturas y escrituras secuenciales
Si en un mapa de calor se muestra una línea diagonal brillante, esto significa que accedes a rangos de claves contiguos en una tabla en orden secuencial. Por ejemplo, es posible que hayas ejecutado un trabajo en lotes que itere en las claves de fila de la tabla.
Este patrón de uso no representa ningún problema mientras no provoque un aumento excesivo del uso de CPU o la latencia, y siempre y cuando tu intención haya sido acceder a los datos de esta forma. Si este patrón provoca un uso excesivo de CPU, es posible que debas agregar más nodos a tu clúster durante los períodos de aumento repentino. Si acceder a las filas de tu tabla en orden secuencial no era tu intención, analiza tus aplicaciones a fin de descubrir cuáles son las que no se están comportando adecuadamente.
¿Qué sigue?
- Aprende cómo comenzar a usar Key Visualizer.
- Descubre cómo analizar un mapa de calor en detalle.
- Obtén información sobre las métricas que puedes ver en un mapa de calor.