Padrões de mapas de calor

Nesta página, mostramos exemplos de padrões que você pode ver no mapa de calor de uma verificação do Key Visualizer e explicamos o significado de cada um deles. Use essas informações para ajudar a diagnosticar problemas de desempenho com o Bigtable .

Antes de ler esta página, familiarize-se com a visão geral do Key Visualizer.

Visão geral de padrões comuns

Nesta página, explicamos como interpretar os seguintes padrões do Key Visualizer:

Leituras e gravações distribuídas uniformemente

Mapa de calor que mostra leituras e gravações distribuídas uniformemente

Se um mapa de calor mostrar uma mistura refinada de cores escuras e claras, as leituras e gravações estão distribuídas uniformemente pela tabela. Esse mapa de calor representa um padrão de uso eficaz do Bigtable e não exige nenhuma ação.

Uso periódico

Mapa de calor que mostra um padrão de uso periódico

Se um mapa de calor mostrar faixas alternadas de cores escuras e claras dentro de um intervalo de chave, você está acessando o intervalo de chaves durante determinados períodos, mas não em outros. Por exemplo, talvez você esteja executando um job em lotes que acessa o intervalo de chaves em horários específicos do dia.

Esse padrão de uso não é um problema, desde que não resulte em uso ou latência excessivos da CPU e desde que você pretenda acessar seus dados dessa maneira. Se esse padrão resultar em utilização excessiva da CPU, talvez seja necessário adicionar nós ao cluster durante os períodos de pico de uso. Se você não pretendia acessar seus dados com intensidade maior durante períodos específicos, analise os aplicativos para descobrir quais estão se comportando de maneira inadequada.

Intervalos de chaves com uso intenso

Mapa de calor que mostra intervalos de chaves com uso intenso

Se um mapa de calor mostrar faixas horizontais de cor clara, separadas por cores escuras, as faixas de cores claras terão um dos seguintes problemas:

  • Se você estiver visualizando as métricas de Índice de pressão de leitura ou Índice de pressão de gravação, o intervalo de chaves com uso intenso pode estar causando alto uso da CPU ou alta latência. Esses problemas podem ocorrer se você executar um grande número de leituras ou gravações ou se armazenar mais de 256 MB em uma linha. Preste bastante atenção se esse aviso for acionado por uma única linha, em vez de um intervalo de linhas.
  • Se você estiver visualizando a métrica Linhas grandes, o intervalo de chaves incluirá linhas que contêm mais de 256 MB de dados ou uma média de mais de 200 MB por linha.
  • Se estiver visualizando outra métrica, provavelmente está acessando linhas nesse intervalo de chaves com muito mais intensidade do que outras linhas.

Realize pelo menos uma das seguintes ações para resolver o problema:

  • Usar filtros para reduzir a quantidade de dados lidos.
  • Alterar o design do esquema ou seu aplicativo para que os dados em uma linha muito usada ou em uma linha excessivamente grande sejam distribuídos em várias linhas.
  • Atualizar o aplicativo para armazenar em cache os resultados das leituras do Bigtable.
  • Atualize seu aplicativo para gravar em lote e eliminar duplicações de gravações no Bigtable.

Aumentos repentinos

Mapa de calor que mostra um aumento súbito

Se um mapa de calor mostra um intervalo de chaves que muda repentinamente de escuro para claro, uma das seguintes mudanças ocorreu:

  • Se estiver visualizando a métrica de Linhas grandes, você adicionou uma grande quantidade de dados às linhas nesse intervalo de chaves durante um curto período.

    Exclua os dados das linhas grandes ou altere o design do esquema para que menos dados sejam armazenados nessas linhas.

  • Se estiver visualizando outra métrica, é provável que você tenha acessado essas linhas com muito mais intensidade que o normal em um momento específico.

    Esse padrão de uso não é um problema, desde que não resulte em uso ou latência excessivos da CPU e desde que você pretenda acessar seus dados dessa maneira. Se esse padrão resultar em utilização excessiva da CPU, talvez seja necessário adicionar nós ao cluster durante os períodos de pico de uso. Se você não pretendia acessar seus dados com intensidade muito maior em um período específico, analise os aplicativos para descobrir quais estão se comportando de maneira inadequada.

Leituras e gravações sequenciais

Mapa de calor que mostra leituras e gravações sequenciais dentro de um intervalo de chaves

Se um mapa de calor mostra uma linha diagonal clara, você está acessando intervalos de chaves contíguos dentro de uma tabela em ordem sequencial. Por exemplo, você pode ter executado um job em lote que se repete nas chaves de linha da tabela.

Esse padrão de uso não é um problema, desde que não resulte em uso ou latência excessivos da CPU e desde que você pretenda acessar seus dados dessa maneira. Se esse padrão resultar em utilização excessiva da CPU, talvez seja necessário adicionar nós ao cluster durante os períodos de pico de uso. Se você não pretendia acessar as linhas da sua tabela em ordem sequencial, analise os aplicativos para descobrir quais estão se comportando de maneira inadequada.

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