Soluciona problemas de errores de plazo excedido de Spanner

En esta página, se proporciona una descripción general de los errores excedidos de la fecha límite de Spanner: cuáles son, por qué ocurren y cómo solucionarlos y resolverlos.

Cuando se accede a las APIs de Spanner, las solicitudes pueden fallar debido a errores DEADLINE_EXCEEDED. Este error indica que no se recibió una respuesta dentro del tiempo de espera configurado.

Un error de plazo excedido puede ocurrir por muchos motivos diferentes, como instancias de Spanner sobrecargadas, esquemas no optimizados o consultas no optimizadas. En esta página, se describen situaciones comunes en las que se produce un error cuando se excedió el plazo y se proporciona una guía para investigar y resolver estos problemas.

Filosofía de reintentos y plazos de Spanner

La filosofía de plazos y reintentos de Spanner difiere de muchos otros sistemas. En Spanner, debes especificar una fecha límite de tiempo de espera como la cantidad máxima de tiempo en la que una respuesta es útil. No se recomienda establecer un plazo artificialmente corto para reintentar inmediatamente la misma operación otra vez, ya que esto generará situaciones en las que las operaciones nunca se completen. En este contexto, no se recomiendan las siguientes estrategias ni operaciones, ya que son contraproductivas y anulan el comportamiento de reintento interno de Spanner:

  • Establecer una fecha límite demasiado corta Esto significa que la operación no es resistente a aumentos ocasionales de latencia final y no se puede completar antes de que se agote el tiempo de espera. En su lugar, establece una fecha límite que sea la cantidad máxima de tiempo en la que una respuesta es útil.

  • Establecer una fecha límite demasiado larga y cancelar la operación antes de que se cumpla el plazo Esto genera reintentos y trabajo desperdiciado en cada intento. En conjunto, esto puede crear una carga adicional significativa en tu instancia.

¿Qué es un error de plazo excedido?

Cuando usas una de las bibliotecas cliente de Spanner, la capa de gRPC subyacente se encarga de la comunicación, el ordenamiento, el desordenamiento y la aplicación de la fecha límite. Los plazos permiten que tu aplicación especifique cuánto tiempo está dispuesta a esperar a que se complete una solicitud antes de que esta finalice con el error de plazo excedido.

En la guía de configuración de tiempo de espera, se muestra cómo puedes especificar fechas límite (o tiempos de espera) en cada una de las bibliotecas cliente compatibles con Spanner. Las bibliotecas cliente de Spanner usan la configuración predeterminada de la política de reintentos y tiempo de espera, que se define en los siguientes archivos de configuración:

Para obtener más información sobre los plazos de gRPC, consulta gRPC y plazos.

Cómo investigar y resolver errores comunes de plazos excedidos

Es posible que se generen errores DEADLINE_EXCEEDED en los siguientes tipos de problemas:

Problemas con la API de acceso a los datos

Una instancia de Spanner debe estar configurada de forma adecuada para tus cargas de trabajo específicas a fin de evitar problemas de la API de acceso a los datos. En las siguientes secciones, se describe cómo investigar y resolver diferentes problemas de la API de acceso a los datos.

Verifica la carga de CPU de la instancia de Spanner

La latencia de la solicitud puede aumentar de forma significativa a medida que el uso de CPU supera el umbral de buen estado recomendado. Puedes verificar el uso de CPU de Spanner en la consola de supervisión proporcionada en la consola de Google Cloud. También puedes crear alertas basadas en el uso de CPU de la instancia.

Solución

Si deseas conocer los pasos para reducir el uso de CPU de la instancia, consulta Reduce el uso de CPU.

Verifica el desglose de latencia de extremo a extremo de la solicitud

A medida que una solicitud viaja del cliente a los servidores de Spanner y regresa, se deben realizar varios saltos de red: de la biblioteca cliente a Google Front End (GFE), del GFE al frontend de la API de Spanner y, por último, del frontend de la API de Spanner a la base de datos de Spanner. Si hay problemas de red en cualquiera de estas etapas, es posible que veas errores de plazo excedido.

Es posible capturar la latencia en cada etapa. Para obtener más información, consulta Puntos de latencia en una solicitud de Spanner. Para descubrir dónde ocurre la latencia en Spanner, consulta identifica dónde ocurre la latencia en Spanner.

Solución

Una vez que obtengas el desglose de latencia, puedes usar métricas para diagnosticar la latencia, comprender por qué ocurre y encontrar soluciones.

Problemas con la API de datos

Ciertos patrones de uso no óptimos de la API de datos de Spanner pueden causar errores de plazo excedido. En esta sección, se proporcionan lineamientos para verificar estos patrones de uso no óptimos.

Comprueba si hay consultas costosas

Si intentas ejecutar consultas costosas que no se ejecutan dentro del plazo de tiempo de espera configurado en las bibliotecas cliente, es posible que se produzca un error de plazo excedido. Algunos ejemplos de consultas costosas incluyen, entre otros, los análisis completos de una tabla grande, las uniones cruzadas en varias tablas grandes o una ejecución de consultas con un predicado en una columna sin clave (también un análisis completo de la tabla).

Puedes inspeccionar las consultas costosas con la tabla de estadísticas de consultas y la tabla de estadísticas de transacciones. Estas tablas muestran información sobre las consultas y transacciones de ejecución lenta, como la cantidad promedio de filas leídas, el promedio de bytes leídos, la cantidad promedio de filas analizadas y más. Además, puedes generar planes de ejecución de consultas para inspeccionar en más detalle cómo se ejecutan tus consultas.

Solución

Para optimizar tus consultas, usa la guía de prácticas recomendadas para consultas en SQL. También puedes usar los datos obtenidos a través de las tablas de estadísticas mencionadas antes y los planes de ejecución para optimizar tus consultas y realizar cambios de esquema en tus bases de datos. Estas prácticas recomendadas ayudan a reducir el tiempo de ejecución de las declaraciones, lo que, a su vez, ayuda a eliminar los errores de plazo excedido.

Cómo comprobar la contención de bloqueo

Las transacciones de Spanner deben adquirir bloqueos para confirmarse. Las aplicaciones que se ejecutan a una capacidad de procesamiento alta pueden hacer que las transacciones compitan por los mismos recursos, lo que genera una mayor espera para obtener los bloqueos y afecta el rendimiento general. Esto podría provocar que se excedan los plazos para cualquier solicitud de lectura o escritura.

Para encontrar la causa raíz de las transacciones de lectura y escritura de latencia alta, usa la tabla de estadísticas de bloqueo y revisa la siguiente entrada de blog. En la tabla de estadísticas de bloqueo, puedes encontrar las claves de fila con los tiempos de espera de bloqueo más altos.

En esta guía para solucionar problemas de conflictos de bloqueo, se explica cómo encontrar las transacciones que acceden a las columnas involucradas en el conflicto de bloqueo. También puedes descubrir qué transacciones están involucradas en un conflicto de bloqueo en la guía de solución de problemas con etiquetas de transacción.

Solución

Aplica estas prácticas recomendadas para reducir las contención de bloqueo. Además, usa transacciones de solo lectura para casos de uso de lectura sin formato para evitar conflictos de bloqueo con las escrituras. Las transacciones de lectura y escritura deben reservarse para las operaciones de escritura o para flujos de trabajo mixtos de lectura y escritura. Seguir estos pasos debería mejorar la latencia general del tiempo de ejecución de la transacción y reducir los errores de plazo excedido.

Verifica si hay esquemas no optimizados

Antes de diseñar un esquema de base de datos óptimo para tu base de datos de Spanner, debes considerar los tipos de consultas que se ejecutarán en tu base de datos. Los esquemas subóptimos pueden causar problemas de rendimiento cuando se ejecutan algunas consultas. Estos problemas de rendimiento pueden impedir que las solicitudes se completen dentro del plazo configurado.

Solución

El diseño de esquema óptimo dependerá de las operaciones de lectura y escritura que se realicen en tu base de datos. Se deben seguir las prácticas recomendadas para el diseño de esquemas y las prácticas recomendadas de SQL, sin importar los detalles del esquema. Con estas guías, puedes evitar los problemas de diseño de esquemas más comunes. Otras causas raíz del rendimiento deficiente se atribuyen a la elección de claves primarias, al diseño de la tabla (consulta Usa tablas intercaladas para un acceso más rápido), al diseño del esquema (consulta Optimiza el esquema para el rendimiento) y al rendimiento del nodo configurado en tu instancia de Spanner (consulta la Descripción general del rendimiento de Spanner).

Comprueba si hay hotspots

Debido a que Spanner es una base de datos distribuida, el diseño del esquema debe tener en cuenta la prevención de los hotspots. Por ejemplo, la creación de columnas que aumentan de forma monótona limitará la cantidad de divisiones con las que Spanner puede trabajar para distribuir la carga de trabajo de manera uniforme. Estos cuellos de botella pueden generar tiempos de espera. Además, puedes usar Key Visualizer para solucionar problemas de rendimiento causados por hotspots.

Solución

Consulta las resoluciones identificadas en la sección anterior Verifica si hay esquemas no optimizados como el primer paso para resolver este problema. Rediseña el esquema de la base de datos y usa índices intercalados para evitar los índices que podrían causar la generación de hotspots. Si seguir estos pasos no mitiga el problema, consulta la guía Elige una clave primaria para evitar hotspots. Por último, evita los patrones de tráfico subóptimos, como las lecturas de gran rango, que podrían impedir la división basada en la carga.

Verifica si hay tiempos de espera mal configurados

Las bibliotecas cliente proporcionan valores predeterminados de tiempo de espera razonables para todas las solicitudes en Spanner. Sin embargo, es posible que debas ajustar estas opciones de configuración predeterminadas para tu carga de trabajo específica. Vale la pena observar el costo de tus consultas y ajustar los plazos para que se adapten a tu caso práctico específico.

Solución

La configuración predeterminada de los tiempos de espera es adecuada para la mayoría de los casos de uso. Los usuarios pueden anular estas configuraciones (consulta la guía de tiempos de espera personalizados y reintentos), pero no se recomienda usar tiempos de espera más agresivos que los predeterminados. Si decides cambiar el tiempo de espera, configúralo en la cantidad de tiempo real que la aplicación está dispuesta a esperar el resultado. Puedes experimentar con tiempos de espera configurados más largos, pero nunca establecer un tiempo de espera más corto que el tiempo real que la aplicación está dispuesta a esperar, ya que esto provocaría que la operación se reintente con mayor frecuencia.

Problemas con la API de Admin

Las solicitudes a la API de Admin son operaciones costosas en comparación con las solicitudes a la API de datos. Las solicitudes de administrador, como CreateInstance, CreateDatabase o CreateBackups, pueden tardar muchos segundos en mostrar una respuesta. Las bibliotecas cliente de Spanner establecen plazos de 60 minutos para las solicitudes de administrador de instancias y bases de datos. Esto permite garantizar que el servidor tenga la oportunidad de completar la solicitud antes de que el cliente vuelva a intentarlo o falle.

Solución

Si usas la biblioteca cliente de Google Spanner para acceder a la API de administrador, asegúrate de que la biblioteca cliente esté actualizada y use la versión más reciente. Si accedes a la API de Spanner directamente a través de una biblioteca cliente que creaste, asegúrate de no tener una configuración de plazos más agresiva que la configuración predeterminada (60 minutos) para las solicitudes de administrador de instancia y base de datos.

Problemas con la consola de Google Cloud

Las consultas emitidas desde la página de Spanner Studio de la consola de Google Cloud no pueden exceder los cinco minutos. Si creas una consulta costosa que tarda más de cinco minutos en ejecutarse, verás el siguiente mensaje de error:

Captura de pantalla del mensaje de error excedido el plazo de la consola de Google Cloud

El backend cancelará la consulta con errores y la transacción se puede revertir si es necesario.

Solución

Puedes volver a escribir la consulta con la guía de prácticas recomendadas para consultas en SQL.

Problemas de Dataflow

En Apache Beam, la configuración predeterminada del tiempo de espera es de dos horas para las operaciones de lectura y de 15 segundos para las operaciones de confirmación. Estas opciones de configuración permiten operaciones más largas en comparación con los tiempos de espera de la biblioteca cliente independiente. Sin embargo, es posible que recibas un error de tiempo de espera excedido el tiempo de espera cuando los elementos de trabajo son demasiado grandes. Si es necesario, puedes personalizar la configuración de tiempo de espera de confirmación de Apache Beam.

Solución

Si se produce un error en el que se superó el plazo en los pasos ReadFromSpanner / Execute query / Read from Spanner / Read from Partitions, verifica la tabla de estadísticas de consultas para averiguar qué consulta analizó una gran cantidad de filas. Luego, modifica esas consultas para intentar reducir el tiempo de ejecución.

Otro ejemplo de un error de tiempo excedido de Dataflow se muestra en el siguiente mensaje de excepción:

exception:
     org.apache.beam.sdk.util.UserCodeException:
     com.google.cloud.spanner.SpannerException: DEADLINE_EXCEEDED:
     io.grpc.StatusRuntimeException: DEADLINE_EXCEEDED: deadline exceeded after
     3599.999905380s.
     [remote_addr=batch-spanner.googleapis.com/172.217.5.234:443] at
 org.apache.beam.runners.dataflow.worker.GroupAlsoByWindowsParDoFn$1.output(GroupAlsoByWindowsParDoFn.java:184)

Se agotó el tiempo de espera porque los elementos de trabajo son demasiado grandes. En el ejemplo anterior, las siguientes dos recomendaciones pueden ayudar. En primer lugar, puedes intentar habilitar el servicio de Shuffle si aún no está habilitado. En segundo lugar, puedes intentar modificar la configuración en la lectura de la base de datos, como maxPartitions y partitionSizeBytes. Si deseas obtener más información, consulta PartitionOptions para intentar reducir el tamaño del elemento de trabajo. Puedes encontrar un ejemplo de cómo hacerlo en esta plantilla de Dataflow.

Se excedió el plazo adicional para los recursos de solución de problemas

Si todavía ves un error DEADLINE_EXCEEDED después de completar los pasos para solucionar problemas, abre un caso de asistencia en las siguientes situaciones:

  • Una latencia alta de Google Front End, pero una latencia baja en la solicitud a la API de Spanner
  • Una latencia alta de solicitud a la API de Spanner, pero una latencia de consulta baja

También puedes consultar los siguientes recursos para solucionar problemas: