Auf dieser Seite werden die für Memorystore for Redis verfügbaren Cloud Monitoring-Messwerte aufgelistet und es wird beschrieben, was die einzelnen Messwerte messen.
Cloud Monitoring-Messwerte
Messwertname | Beschreibung |
---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/clients/average_connected_clients |
Durchschnittliche aktuelle Anzahl der Clientverbindungen auf allen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/maximum_connected_clients |
Die aktuelle maximale Anzahl von Clientverbindungen für einen einzelnen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/maximum_connection_duration |
Maximale Dauer einer Clientverbindung für einen einzelnen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/total_connected_clients |
Aktuelle Anzahl der Clientverbindungen zur Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_connections_received_count |
Anzahl der gesamten Clientverbindungen auf Instanzebene, die in der letzten Minute erstellt wurden. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_rejected_connections_count |
Anzahl der abgelehnten Verbindungen aufgrund des Limits „maxclients“. |
memorystore.googleapis.com/instance/commandstats/total_usec_count |
Die insgesamt pro Befehl verbrauchte Zeit. |
memorystore.googleapis.com/instance/commandstats/total_calls_count |
Gesamtzahl der Aufrufe für diesen Befehl in einer Minute. |
memorystore.googleapis.com/instance/cpu/average_utilization |
Durchschnittliche CPU-Auslastung aller Knoten in der Instanz von 0,0 bis 1,0. |
memorystore.googleapis.com/instance/cpu/maximum_utilization |
Maximale CPU-Auslastung für einen einzelnen Knoten in der Instanz von 0,0 bis 1,0. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_expired_keys |
Durchschnittliche Anzahl von Schlüsselablaufereignissen für die Hauptkonten aller Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_expired_keys |
Maximale Anzahl von Schlüsselablaufereignissen für einen einzelnen Knoten in der Instanz für den Primärschlüssel. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_expired_keys_count |
Gesamtzahl der Schlüsselablaufereignisse auf allen primären Knoten der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_evicted_keys |
Die durchschnittliche Anzahl der Schlüssel, die aufgrund der Arbeitsspeicherkapazität in den Hauptkonten aller Knoten in der Instanz entfernt wurden. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_evicted_keys |
Maximale Anzahl der entfernten Schlüssel für einen einzelnen Knoten in der Instanz aufgrund der Arbeitsspeicherkapazität für den Primärspeicher. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_evicted_keys_count |
Anzahl der entfernten Schlüssel aufgrund der Arbeitsspeicherkapazität in den Hauptkonten aller Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/keyspace/total_keys |
Anzahl der in der Instanz gespeicherten Schlüssel. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_keyspace_hits |
Durchschnittliche Anzahl der erfolgreichen Lookups von Schlüsseln auf allen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_keyspace_hits |
Maximale Anzahl erfolgreicher Schlüsselabfragen für einen einzelnen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_keyspace_hits_count |
Anzahl der erfolgreichen Schlüsselabfragen für die Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_keyspace_misses |
Durchschnittliche Anzahl fehlgeschlagener Lookups von Schlüsseln auf allen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_keyspace_misses |
Maximale Anzahl fehlgeschlagener Schlüsselsuchen für einen einzelnen Knoten in der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_keyspace_misses_count |
Gesamtzahl der fehlgeschlagenen Schlüsselsuchen für die Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/average_utilization |
Durchschnittliche Arbeitsspeicherauslastung auf allen Knoten in der Instanz. Der Wert liegt zwischen 0,0 und 1,0. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/maximum_utilization |
Maximale Arbeitsspeicherauslastung für einen einzelnen Knoten in der Instanz von 0,0 bis 1,0. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/total_used_memory |
Gesamte Arbeitsspeichernutzung der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/size |
Arbeitsspeichergröße der Instanz. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/average_ack_lag |
Durchschnittliche Replikationsverzögerung (in Sekunden) der Replikate auf allen Knoten in der Instanz. Die Replikationsverzögerung (in Sekunden) gibt an, wie weit die Replikate hinter den primären Instanzen zurückliegen. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/maximum_ack_lag |
Maximale Replikationsbestätigungsverzögerung (in Sekunden) für ein einzelnes Replikat in der Instanz. Die Replikationsbestätigungsverzögerung (in Sekunden) gibt an, wie weit die Replikationsbestätigungen hinter den primären Instanzen zurückliegen. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/average_offset_diff |
Durchschnittliche Differenz des Replikationsbestätigungs-Offset (in Byte) für alle Knoten in der Instanz. Der Replikationsbestätigungs-Offset ist die Anzahl der Byte, die nicht zwischen den Replikaten und ihren primären Instanzen repliziert wurden. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/maximum_offset_diff |
Der maximale Replikations-Offset-Unterschied (in Byte) für einen einzelnen Knoten in der Instanz. Die Anzahl der Bytes, die zwischen einem Replikat und seinen primären Instanzen nicht repliziert wurden. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_net_input_bytes_count |
Anzahl der eingehenden Netzwerkbyte, die von den Instanzendpunkten empfangen wurden. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_net_output_bytes_count |
Anzahl der ausgehenden Netzwerk-Byte, die von den Instanzendpunkten gesendet wurden. |
Persistenzmesswerte
In diesem Abschnitt sind Persistenzmesswerte aufgeführt und es werden beispielhafte Anwendungsfälle für Persistenzmesswerten.
Messwerte zur Persistenz von RDB
Messwertname | Beschreibung |
---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/load_count |
Kumulative Anzahl der Ladevorgänge aus der Dumpdatei in der Instanz (AOF oder RDB). |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rdb_saves_count |
Dieser Messwert zeigt die kumulative Häufigkeit, mit der Ihre Instanz einen RDB-Snapshot erstellt hat (auch als Speichern bezeichnet). Dieser Messwert hat das Feld status_code . Wenn Sie prüfen möchten, ob ein Snapshot fehlgeschlagen ist, können Sie das Feld status_code nach dem folgenden Fehler filtern: 3 – INTERNAL_ERROR. |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rdb_last_success_ages |
Dieser Messwert gibt das Alter eines Verteilungs-Snapshots für alle Knoten in der Instanz an. Idealerweise möchten Sie die Werte der Verteilung sehen, die eine kürzere (gleiche) Verzögerungszeit als die Snapshot-Häufigkeit haben. |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rejected_writes_count |
Kumulative Anzahl der abgelehnten Schreibbefehle in der Instanz aufgrund eines Fehlers. |
AOF-Persistenzmesswerte
Messwertname | Beschreibung |
---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/aof_fsync_lags |
Dieser Messwert zeigt eine Verteilung der Verzögerung (vom Schreiben von Daten bis zur Synchronisierung mit dem dauerhaften Speicher) für alle Knoten in der Instanz. Er wird nur für Instanzen mit appendfsync=everysec ausgegeben. Idealerweise möchten Sie die Werte der Verteilung sehen, die eine kürzere (gleiche) Verzögerungszeit als die AOF-Synchronisierungshäufigkeit haben. |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/aof_rewrite_count |
Dieser Messwert gibt an, wie oft ein Knoten für Ihre Instanz eine AOF-Neuausrichtung ausgelöst hat. Dieser Messwert hat das Feld status_code . Um zu prüfen, ob AOF-Umschreibungen fehlschlagen, können Sie das Feld status_code nach dem folgenden Fehler filtern: 3 – INTERNAL_ERROR |
Beispiele für Anwendungsfälle für Persistenzmesswerte
Prüfen, ob AOF-Schreibvorgänge zu Latenz und Arbeitsspeicherausfall führen
Angenommen, Sie stellen eine erhöhte Latenz oder Speichernutzung bei Ihrer Instanz fest. In diesem Fall sollten Sie prüfen, ob die zusätzliche Nutzung mit der AOF-Persistenz zusammenhängt.
Da Sie wissen, dass AOF-Neuschreiben vorübergehende Lastspitzen auslösen können, können Sie den Messwert aof_rewrites_count
prüfen. Dieser gibt die kumulative Anzahl der AOF-Neuschreibungen während der Lebensdauer der Instanz an. Angenommen, dieser Messwert zeigt, dass Steigerungen der Anzahl der Neuausschreibungen mit Latenzsteigerungen korrelieren. In diesem Fall können Sie das Problem beheben, indem Sie die Schreibrate reduzieren oder die Anzahl der Shards erhöhen, um die Häufigkeit der Überschreibungen zu verringern.
Prüfen, ob RDB-Speichervorgänge zu Latenz und Arbeitsspeicherausfall führen
Angenommen, Sie stellen eine erhöhte Latenz oder Speichernutzung bei Ihrer Instanz fest. In diesem Fall sollten Sie prüfen, ob die zusätzliche Nutzung mit der RDB-Persistenz zusammenhängt.
Da Sie wissen, dass RDB-Speichervorgänge vorübergehende Lastspitzen auslösen können, können Sie den Messwert rdb_saves_count
untersuchen. Dieser gibt die kumulative Anzahl der RDB-Speicherungen während der Lebensdauer der Instanz an. Angenommen, dieser Messwert zeigt, dass die Erhöhungen der RDB-Speicherungen der Latenzerhöhung entsprechen. In diesem Fall können Sie das RDB-Snapshot-Intervall verkürzen, um die Häufigkeit der Überschreibungen zu verringern. Sie können die Instanz auch hochskalieren, um die Basislasten zu reduzieren.
Messwerte für Memorystore for Valkey interpretieren
Wie in der Liste oben zu sehen, sind viele der Messwerte in drei Kategorien unterteilt: „Durchschnitt“, „Maximum“ und „Summe“.
Für Memorystore for Valkey geben wir durchschnittliche und maximale Abweichungen von denselben Messwert, sodass Sie mit beiden das Heißlaufen erkennen können, Messwertgruppe.
Der Gesamtwert für den Messwert ist unabhängig und bietet separate Informationen hat nichts mit dem Heißlaufzweck von Durchschnitt und Maximum zu tun.
Durchschnittliche und maximale Messwerte
Angenommen, Sie vergleichen die Werte average_keyspace_hits
und maximum_keyspace_hits
für Ihre Instanz. Je größer der Unterschied zwischen den beiden Messwerten ist, desto mehr Hotspots gibt es in Ihrer Instanz. Ideally
liegt ein Abschlusswert zwischen average_keyspace_hits
und
maximum_keyspace_hits
, da die Treffer somit gleichmäßiger verteilt sind.
auf Ihrer Instanz verteilt sind.
Dieses Prinzip gilt für alle Messwerte, die die Varianten Durchschnitt und Maximum desselben Messwerts haben.
Beispiel für einen Hotspot
Wenn Sie average_keyspace_hits
und maximum_keyspace_hits
für alle Shards in Ihrer Instanz vergleichen, können Sie anhand dieser Werte erkennen, wo Hotspots auftreten. Angenommen, die Shards in einer Instanz mit sechs Shards haben Folgendes:
Anzahl der Treffer:
- Shard 1–2 Hits
- Shard 2 – 2 Treffer
- Shard 3 – 2 Hits
- Shard 4 – 2 Hits
- Shard 5 – 2 Treffer
- Shard 6–8 – Treffer
In diesem Beispiel gibt average_keyspace_hits
den Wert 3 und maximum_keyspace_hits
den Wert 8 zurück, was bedeutet, dass Shard 6 heiß ist.