En esta página, se enumeran las métricas de Cloud Monitoring disponibles de Memorystore para Valkey y se describe lo que mide cada métrica.
Métricas de Cloud Monitoring
| Nombre de la métrica | Descripción |
|---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/clients/average_connected_clients |
Es la cantidad actual promedio de conexiones de cliente en todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/maximum_connected_clients |
Cantidad actual máxima de conexiones de cliente para un solo nodo en la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/maximum_connection_duration |
Es la duración máxima de una conexión de cliente para un solo nodo en la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/clients/total_connected_clients |
Es la cantidad actual de conexiones de cliente a la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_connections_received_count |
Es el recuento de las conexiones de cliente totales a nivel de la instancia creadas en el último minuto. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_rejected_connections_count |
Cantidad de conexiones rechazadas debido al límite de maxclients. |
memorystore.googleapis.com/instance/commandstats/total_usec_count |
El tiempo total consumido por comando. |
memorystore.googleapis.com/instance/commandstats/total_calls_count |
Cantidad total de llamadas para este comando en un minuto. |
memorystore.googleapis.com/instance/cpu/average_utilization |
Uso medio de CPU en todos los nodos de la instancia de 0.0 a 1.0. |
memorystore.googleapis.com/instance/cpu/maximum_utilization |
Uso de CPU máximo para un solo nodo en la instancia de 0.0 a 1.0. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_expired_keys |
Es la cantidad promedio de eventos de vencimiento de claves para los principales de todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_expired_keys |
Cantidad máxima de eventos de vencimiento de claves correspondientes a un solo nodo de la instancia principal. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_expired_keys_count |
Cantidad total de eventos de vencimiento de claves en los principales de todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_evicted_keys |
Cantidad promedio de claves expulsadas debido a la capacidad de memoria en los principales de todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_evicted_keys |
Cantidad máxima de claves expulsadas para un solo nodo de la instancia debido a la capacidad de memoria de la instancia principal. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_evicted_keys_count |
Cantidad de claves expulsadas debido a la capacidad de memoria en los principales de todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/keyspace/total_keys |
Cantidad de claves almacenadas en la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_keyspace_hits |
Cantidad promedio de búsquedas correctas de claves en todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_keyspace_hits |
Es la cantidad máxima de búsquedas de claves correctas para un solo nodo en la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_keyspace_hits_count |
Cantidad de búsquedas correctas de claves para la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/average_keyspace_misses |
Cantidad promedio de búsquedas de claves con errores en todos los nodos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/maximum_keyspace_misses |
Cantidad máxima de búsquedas de claves con errores para un solo nodo de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_keyspace_misses_count |
Cantidad total de búsquedas de claves fallidas para la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/average_utilization |
Es el uso medio de la memoria en todos los nodos de la instancia. El valor es de 0.0 a 1.0. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/maximum_utilization |
Uso máximo de memoria para un solo nodo en la instancia de 0.0 a 1.0. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/total_used_memory |
Es el uso total de memoria de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/memory/size |
Tamaño de memoria de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/average_ack_lag |
El retraso promedio de la replicación (en segundos) de las réplicas en todos los nodos de la instancia. El retraso de replicación (en segundos) indica el grado de retraso de las réplicas respecto de las principales. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/maximum_ack_lag |
Es el retraso máximo de confirmación de replicación (en segundos) para una sola réplica en la instancia. El retraso de confirmación de replicación (en segundos) indica qué tan lejos están los acuse de recibos de replicación de las instancias principales. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/average_offset_diff |
La diferencia de desplazamiento de confirmación de la replicación promedio (en bytes) entre todos los nodos de la instancia. La diferencia de desplazamiento de confirmación de la replicación hace referencia a la cantidad de bytes que no se replicaron entre las réplicas y sus principales. |
memorystore.googleapis.com/instance/replication/maximum_offset_diff |
La diferencia máxima de desplazamiento de replicación (en bytes) para un solo nodo de la instancia. La diferencia de desplazamiento de replicación hace referencia a la cantidad de bytes que no se replicaron entre una réplica y sus principales. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_net_input_bytes_count |
Recuento de bytes de red entrantes que recibieron los extremos de la instancia. |
memorystore.googleapis.com/instance/stats/total_net_output_bytes_count |
Recuento de bytes de red salientes enviados desde los extremos de la instancia. |
Métricas de persistencia
En esta sección, se enumeran las métricas de persistencia y se proporcionan casos de uso de muestra para las métricas de persistencia.
Métricas de persistencia de RDB
| Nombre de la métrica | Descripción |
|---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/load_count |
Es el recuento acumulativo de cargas del archivo de volcado en toda la instancia (AOF o RDB). |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rdb_saves_count |
Esta métrica muestra la cantidad acumulada de veces que tu instancia tomó una instantánea de RDB (también conocida como guardar). Esta métrica tiene un campo status_code. Para verificar si una instantánea falló, puedes filtrar el campo status_code en busca del siguiente error: 3 - INTERNAL_ERROR |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rdb_last_success_ages |
Esta métrica muestra la antigüedad de la instantánea de distribución de todos los nodos en la instancia. Lo ideal sería ver que la distribución tenga valores que tengan menos tiempo de retraso (o el mismo tiempo) que la frecuencia de tu instantánea. |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/rejected_writes_count |
Recuento acumulado de comandos de escritura rechazados en la instancia debido a que no se conservaron. |
Métricas de persistencia de AOF
| Nombre de la métrica | Descripción |
|---|---|
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/aof_fsync_lags |
Esta métrica muestra una distribución del retraso (de la escritura de datos a la sincronización del almacenamiento duradero) para todos los nodos de la instancia. Solo se emite para las instancias con addfsync=everysec. Lo ideal es que la distribución tenga valores con menos tiempo de retraso (o el mismo tiempo) que la frecuencia de sincronización de AOF. |
memorystore.googleapis.com/instance/persistence/aof_rewrite_count |
Esta métrica muestra la cantidad acumulada de veces que un nodo activó una reescritura de AOF en tu instancia. Esta métrica tiene un campo status_code. Para verificar si las reescrituras de AOF fallan, puedes filtrar el campo status_code en busca del siguiente error: 3 - INTERNAL_ERROR |
Ejemplos de casos de uso para las métricas de persistencia
Cómo verificar si las operaciones de escritura de AOF causan latencia y presión en la memoria
Supongamos que detectas un aumento en la latencia o el uso de memoria de tu instancia. En este caso, te recomendamos que verifiques si el uso adicional está relacionado con la persistencia de AOF.
Como sabes que las operaciones de reescritura de AOF pueden activar picos de carga transitorios, puedes inspeccionar la métrica aof_rewrites_count, que te brinda el recuento acumulativo de las reescrituras de AOF durante el ciclo de vida de la instancia. Supongamos que esta métrica te muestra que los incrementos en el recuento de reescrituras corresponden a aumentos de latencia. En esta circunstancia, podrías abordar el problema reduciendo la tasa de escritura o aumentando el recuento de fragmentos para reducir la frecuencia de las reescrituras.
Verifica si las operaciones de guardado de la RDB causan latencia y presión en la memoria
Supongamos que detectas un aumento en la latencia o el uso de memoria de tu instancia. En este caso, te recomendamos verificar si el uso adicional está relacionado con la persistencia de RDB.
Como sabes que las operaciones de guardado de RDB pueden activar picos de carga transitorios, puedes inspeccionar la métrica rdb_saves_count, que muestra el recuento acumulativo de objetos guardados de RDB durante el ciclo de vida de la instancia. Supongamos que esta métrica te muestra que los incrementos en el recuento de ahorros de RDB corresponden a aumentos de latencia. En esta circunstancia, puedes reducir el intervalo de la instantánea de RDB para disminuir la frecuencia de las reescrituras. También puedes escalar la instancia para reducir los niveles de carga del modelo de referencia.
Cómo interpretar las métricas de Memorystore para Valkey
Como se ve en la lista anterior, muchas de las métricas comparten tres categorías: promedio, máximo y total.
En el caso de Memorystore para Valkey, proporcionamos variaciones promedio y máximas de la misma métrica para que puedas usarlas para identificar los hotspots de esa familia de métricas.
El valor total de la métrica es independiente y proporciona estadísticas independientes. No se relacionan con el propósito de generación de hotspots de average y maximum.
Información sobre las métricas promedio y máximas
Supongamos que comparas average_keyspace_hits y maximum_keyspace_hits.
de salida para tu instancia. A medida que aumenta la diferencia entre las dos métricas, una mayor diferencia indica que hay más puntos calientes de hits en tu instancia. Idealmente, deberías tener un valor cercano entre average_keyspace_hits y maximum_keyspace_hits, ya que esto significa que los hits se distribuyen de forma más uniforme en tu instancia.
Este principio se aplica a todas las métricas que tienen las variaciones promedio y máximas de la misma métrica.
Ejemplo de punto de acceso
Si comparas average_keyspace_hits y maximum_keyspace_hits para todos los fragmentos de tu instancia, la comparación de estos valores indica dónde se produce el hotspot. Por ejemplo, supongamos que los fragmentos de una instancia de 6 fragmentos tienen la siguiente
cantidad de hits:
- Fragmento 1: Entre 1 y 2 hits
- Fragmento 2: 2 hits
- Fragmento 3: 2 hits
- Fragmento 4: 2 hits
- Fragmento 5: 2 hits
- Entre 6 y 8 hits del fragmento
En este ejemplo, average_keyspace_hits muestra un valor de 3, y
maximum_keyspace_hits muestra 8, lo que indica que el fragmento 6 está caliente.