Heatmap-Muster

Diese Seite zeigt Beispiele für Muster, die Sie in der Heatmap für einen Key Visualizer-Scan sehen können, und erläutert dann die Bedeutung der einzelnen Muster. Verwenden Sie diese Informationen, um Leistungsprobleme mit Bigtable zu diagnostizieren .

Informationen dazu, wie Sie einen Key Visualizer-Scan aufrufen, finden Sie unter Scans für einen bestimmten Zeitraum abrufen.
Informationen dazu, wie Sie einen Key Visualizer-Scan im Detail untersuchen, finden Sie unter Heatmaps erkunden.

Bevor Sie diese Seite lesen, sollten Sie sich mit den Informationen unter Überblick über Key Visualizer vertraut gemacht haben.

Überblick über gängige Muster

Auf dieser Seite wird erläutert, wie die folgenden Key Visualizer-Muster zu interpretieren sind.

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Gleichmäßig verteilte Lese- und Schreibvorgänge

Wenn eine Heatmap eine fein strukturierte Mischung aus dunklen und hellen Farben aufweist, dann sind Lese- und Schreibvorgänge gleichmäßig über die Tabelle verteilt. Diese Heatmap stellt ein effektives Nutzungsmuster für Bigtable dar. Sie müssen also nicht aktiv werden.

Periodische Nutzung

Wenn eine Heatmap in einem Schlüsselbereich abwechselnd dunkle und helle Farbbänder aufweist, greifen Sie zu bestimmten Zeiten auf diesen Schlüsselbereich zu, aber nicht zu anderen. Beispielsweise könnten Sie einen Stapeljob ausführen, der zu bestimmten Tageszeiten auf den Schlüsselbereich zugreift.

Dieses Nutzungsmuster stellt kein Problem dar, solange es nicht zu einer übermäßigen CPU-Auslastung oder Latenz führt und solange diese Art des Datenzugriffs von Ihnen beabsichtigt war. Sollte dieses Muster eine übermäßige CPU-Auslastung zur Folge haben, müssen Sie unter Umständen in Zeiten hoher Auslastung Knoten zu Ihrem Cluster hinzufügen. Wenn dieser erheblich stärkere Zugriff auf Ihre Daten in bestimmten Zeiträumen nicht beabsichtigt war, sollten Sie Ihre Anwendungen untersuchen, um herauszufinden, welche sich nicht korrekt verhalten.

Heiße Schlüsselbereiche

Wenn eine Heatmap horizontale Bänder in heller Farbe zeigt, die durch dunkle Farbbänder getrennt sind, dann liegt bei den in heller Farbe dargestellten Schlüsselbereichen eines der folgenden Probleme vor:

Wenn Sie sich gerade den Messwert Auslastungsindex für Lesevorgänge oder Auslastungsindex für Schreibvorgänge ansehen, kann der heiße Schlüsselbereich eine hohe CPU-Auslastung oder eine hohe Latenz verursachen. Diese Probleme können auftreten, wenn Sie eine große Anzahl von Lese- oder Schreibvorgängen ausführen oder wenn Sie mehr als 256 MB in einer Zeile speichern. Besondere Aufmerksamkeit sollten Sie dieser Warnung schenken, wenn sie durch eine einzelne Zeile und nicht durch einen Zeilenbereich ausgelöst wird.
Wenn Sie sich gerade den Messwert Große Zeilen ansehen, enthält der Schlüsselbereich Zeilen mit mehr als 256 MB Daten oder durchschnittlich mehr als 200 MB pro Zeile.
Wenn Sie sich einen anderen Messwert ansehen, greifen Sie wahrscheinlich viel stärker auf die Zeilen in diesem Schlüsselbereich zu als auf andere Zeilen.

Ergreifen Sie mindestens eine der folgenden Maßnahmen, um das Problem zu beheben:

Verwenden Sie Filter, um die Menge der gelesenen Daten zu reduzieren.
Ändern Sie Ihr Schemadesign bzw. Ihre Anwendung so, dass die Daten in einer stark beanspruchten oder einer übermäßig langen Zeile auf mehrere Zeilen verteilt werden.
Aktualisieren Sie Ihre Anwendung, um die Ergebnisse von Lesevorgängen aus Bigtable im Cache zu speichern.
Aktualisieren Sie Ihre Anwendung, um Schreibvorgänge in Bigtable in Stapeln zu verarbeiten und zu deduplizieren.

Plötzliche Anstiege

Wenn eine Heatmap einen Schlüsselbereich zeigt, der plötzlich von dunkel nach hell wechselt, ist eine der folgenden Änderungen eingetreten:

Wenn Sie sich den Messwert Große Zeilen ansehen, haben Sie den Zeilen in diesem Schlüsselbereich innerhalb kurzer Zeit eine große Menge von Daten hinzugefügt.

Löschen Sie Daten aus den großen Zeilen oder ändern Sie Ihr Schemadesign dahingehend, dass weniger Daten in diesen Zeilen gespeichert werden.
Wenn Sie sich gerade einen anderen Messwert ansehen, haben Sie wahrscheinlich zu einem bestimmten Zeitpunkt viel stärker als gewöhnlich auf diese Zeilen zugegriffen.

Dieses Nutzungsmuster stellt kein Problem dar, solange es nicht zu einer übermäßigen CPU-Auslastung oder Latenz führt und solange diese Art des Datenzugriffs von Ihnen beabsichtigt war. Sollte dieses Muster eine übermäßige CPU-Auslastung zur Folge haben, müssen Sie unter Umständen in Zeiten hoher Auslastung Knoten zu Ihrem Cluster hinzufügen. Wenn dieser erheblich stärkere Zugriff auf Ihre Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht beabsichtigt war, untersuchen Sie Ihre Anwendungen, um herauszufinden, welche sich nicht korrekt verhalten.

Sequenzielle Lese- und Schreibvorgänge

Wenn eine Heatmap eine helle diagonale Linie zeigt, greifen Sie in sequenzieller Folge auf zusammenhängende Schlüsselbereiche in einer Tabelle zu. Vielleicht haben Sie einen Stapeljob ausgeführt, der die Zeilenschlüssel der Tabelle durchläuft.

Dieses Nutzungsmuster stellt kein Problem dar, solange es nicht zu einer übermäßigen CPU-Auslastung oder Latenz führt und solange diese Art des Datenzugriffs von Ihnen beabsichtigt war. Sollte dieses Muster eine übermäßige CPU-Auslastung zur Folge haben, müssen Sie unter Umständen in Zeiten hoher Auslastung Knoten zu Ihrem Cluster hinzufügen. Wenn dieser sequenzielle Zugriff auf die Daten in Ihrer Tabelle nicht beabsichtigt war, untersuchen Sie Ihre Anwendungen, um herauszufinden, welche sich nicht korrekt verhalten.