運算資源、節點和處理單元

本頁面說明 Spanner 運算資源，以及用於量化運算資源的兩種計量單位：節點和處理單元。

運算能力

建立執行個體時，請選擇「執行個體設定」，並為執行個體分配運算資源。您執行個體的運算容量具有下列特徵：

  • 這會決定執行個體中資料庫可用的伺服器和儲存空間資源量，包括磁碟負載。磁碟負載僅適用於存取 HDD 儲存空間所儲存資料的工作負載。詳情請參閱「分層儲存空間總覽」。

  • 運算資源是以處理單元 (PU) 或節點計算，1000 個處理單元等於 1 個節點。

    • 節點或 1,000 個處理單元是運算能力的邏輯單元，不代表單一實體伺服器。每個節點的運算資源會分散在多部底層實體機器或伺服器上。每個節點的伺服器數量取決於執行個體設定。舉例來說，區域執行個體每個節點至少使用三部伺服器，而多區域執行個體則至少使用五部。詳情請參閱「運算容量和執行個體設定」。
    • 定義或變更執行個體的運算容量時，您必須以 100 的倍數指定 PU (例如 100、200、300)。當處理單元數量達到 1000 時，您可以指定較大的數量，例如 1000 個處理單元的倍數 (例如 1000、2000、3000)，或是節點 (例如 1、2、3)。

Spanner 會在每個代管資料副本的區域中，提供完整的指定運算容量 (複製)。舉例來說，如果您為地區執行個體佈建 1000 個 PU，而這類執行個體通常有三個區域的副本，則這三個區域各自都有完整的 1000 個 PU 可用來為副本提供服務。Spanner 不會將 PU 總數劃分或分配到各個可用區。除非您要建立運算能力小於 1,000 個 PU (1 個節點) 的執行個體，否則使用哪種測量單位都沒關係。在這種情況下，您必須使用 PU 指定執行個體的運算容量。

PU 數量少於 1,000 個的執行個體適用於較小的資料大小、查詢和工作負載。運算資源有限，因此部分工作負載可能會出現非線性擴充和效能問題。這些執行個體也可能會間歇性地增加延遲時間。

Spanner 適用情形

Spanner 專為高可用性而設計。 由於每個執行個體的運算容量分散在不同區域的多部伺服器上，因此 Spanner 不會因單一伺服器故障而受到影響。個別伺服器故障不算是節點故障。Spanner 會自動管理基礎資源，確保執行個體持續可用。

資料儲存空間上限

如「配額和限制」一文所述，為確保存取資料庫時能兼顧高可用性及低延遲優勢，Spanner 會以執行個體的運算資源為基礎，並依據下列準則判斷儲存空間限制：

  • 如果執行個體的節點少於 1 個 (1,000 個 PU)，Spanner 會為資料庫中每 100 個 PU 分配 1024.0 GiB 的資料。
  • 如果執行個體有 1 個以上的節點，Spanner 會為每個節點分配 10 TiB 的資料。

舉例來說，如要為 300 GB 的資料庫建立執行個體，您可以將運算容量設為 100 PU。在資料庫大小超過 1024.0 GiB 前，這個運算容量可確保執行個體不超過限制。資料庫達到這個大小後，您必須再新增 100 個 PU，資料庫才能繼續成長。否則，Spanner 可能會拒絕寫入資料庫。詳情請參閱資料庫儲存空間用量建議。

Spanner 會根據執行個體實際使用的儲存空間計費，而非總儲存空間配額。

成效

特定運算容量可提供的最高讀取和寫入總處理量，取決於執行個體設定、結構定義設計和資料集特性。詳情請參閱「成效總覽」。

如果資料大小、查詢和工作負載較小，可以使用 PU 數量少於 1,000 個的執行個體。對於較大的工作負載，有限的運算資源可能會導致非線性資源調度和效能，延遲時間也會間歇性增加。

運算能力和執行個體設定

如「地區、雙區域和多區域設定」一文所述，Spanner 會將執行個體分散到一或多個區域的各個區域，以提供高效能和高可用性。因此，Spanner 也會分配執行個體運算容量提供的伺服器資源。

下圖說明伺服器資源的分配情形。

在區域執行個體設定中建立的兩個執行個體

下圖顯示兩個具有區域設定的執行個體：

  • 執行個體 A 顯示 1000 個 PU (1 個節點) 的執行個體，其運算容量分配會消耗三個區域的伺服器資源。
  • 執行個體 B 顯示 2000 個 PU (2 個節點) 的執行個體，其運算容量分配會消耗三個區域中每個區域的伺服器資源。

請注意此圖中的下列事項：

  • Spanner 會為每個執行個體，在區域設定的每個區域中分配伺服器資源。每個區域伺服器資源都會使用所在區域的資料副本。如要瞭解執行個體設定中的資料副本，請參閱區域、雙區域和多區域設定。如要瞭解 Spanner 如何讓這些資料副本保持同步，請參閱「複製」。

  • Instance-A 的伺服器資源顯示在單一方塊中，而 Instance-B 的資源則顯示在分成兩部分的方塊中。這項差異說明 Spanner 會為不同大小的執行個體分配不同的伺服器資源：

    • 對於 1000 個處理單元 (1 個節點) 以下的執行個體，Spanner 會在每個區域中，為單一伺服器工作分配伺服器資源。
    • 如果執行個體大於 1,000 個 PU (1 個節點)，Spanner 會在每個區域的多個伺服器工作中分配伺服器資源，每 1, 000 個 PU 對應一項工作。每個可用區使用多個伺服器工作可提升效能，並讓 Spanner 建立資料庫分割，進一步提升效能。

變更運算能力

建立執行個體後，您可以在日後提高運算容量。在大多數情況下，要求會在幾分鐘內完成。在極少數情況下，擴大作業最多可能需要一小時才能完成。

在多數情況下，您也可以減少運算容量。在下列情況下，您無法調降運算容量：

  • 如要移除運算資源，執行個體必須為每 1,000 個處理單元 (1 個節點) 儲存超過 10 TiB 的資料。
  • 根據您的歷史用量模式，Spanner 為執行個體資料建立了大量分割，在極少數情況下，移除運算能力後，Spanner 無法管理分割。

在後者情況下，您可以嘗試逐步減少運算資源，直到找出 Spanner 管理所有執行個體分割所需的最低資源量為止。如果使用模式改變，導致執行個體不再需要這麼多分割，Spanner 最終可能會合併部分分割，讓您在一兩週後進一步減少執行個體的運算容量。

移除運算容量時，請在 Cloud Monitoring 中監控 CPU 使用率和要求延遲時間，確保區域執行個體的 CPU 使用率維持在 65% 以下，多區域執行個體中每個區域的 CPU 使用率維持在 45% 以下。移除運算容量時，要求延遲時間可能會暫時增加。

Spanner 沒有暫停模式。Spanner 運算資源是專屬資源，即使您沒有執行工作負載，Spanner 也會頻繁執行背景工作，以最佳化及保護您的資料。

您可以使用 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI 或 Spanner 用戶端程式庫變更運算容量。詳情請參閱「變更運算容量」。

運算能力與副本

如要擴充執行個體的伺服器和儲存空間資源，請提高執行個體的運算能力。請注意，增加運算容量並不會增加備用資源的數量 (該數量在指定的執行個體設定中為固定值)，而是增加執行個體中每個備用資源所擁有的資源。增加運算資源可為每個副本提供更多 CPU 和 RAM，進而增加副本的總處理量，也就是每秒可以執行更多的讀取和寫入作業。

後續步驟