Soluciona problemas de errores de vencimiento de Spanner

En esta página, se proporciona una descripción general de los errores de vencimiento de Spanner: qué son, por qué ocurren y cómo solucionarlos.

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

Un error de vencimiento 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 de vencimiento y se proporciona una guía para investigar y resolver estos problemas.

Filosofía de Spanner sobre el plazo y los reintentos

La filosofía de la fecha límite y la reintento de Spanner difiere de muchos otros sistemas. En Spanner, debes especificar un plazo de tiempo de espera como la cantidad máxima de tiempo en la que una respuesta es útil. No se recomienda establecer una fecha límite artificialmente breve solo para volver a intentar la misma operación de inmediato, ya que esto generará situaciones en las que las operaciones nunca se completen. En este contexto, no se recomiendan las siguientes estrategias y operaciones, ya que son contraproducentes y anulan el comportamiento de reintento interno de Spanner:

  • Establecer una fecha límite demasiado corta Esto significa que la operación no es resiliente a aumentos ocasionales de latencia de cola 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 un plazo demasiado largo y cancelar la operación antes de que se supere 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 fecha límite excedida?

Cuando usas una de las bibliotecas cliente de Spanner, la capa subyacente de gRPC se encarga de la comunicación, el marshalling, el unmarshalling y la aplicación forzosa 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 se cancele con el error de que se superó el plazo.

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

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

Cómo investigar y resolver errores comunes de vencimiento

Es posible que encuentres errores DEADLINE_EXCEEDED para los siguientes tipos de problemas:

Problemas con la API de acceso a los datos

Una instancia de Spanner debe configurarse de manera adecuada para tus cargas de trabajo específicas para evitar problemas con 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 datos.

Verifica la carga de la CPU de la instancia de Spanner

La latencia de la solicitud puede aumentar significativamente a medida que el uso de la CPU supera el umbral saludable recomendado. Puedes verificar tu uso de CPU de Spanner en la consola de supervisión que se proporciona en la consola de Google Cloud . También puedes crear alertas según el uso de CPU de la instancia.

Solución

Para conocer los pasos para reducir el uso de CPU de la instancia, consulta Cómo reducir 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 viceversa, 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 vencimiento.

Es posible capturar la latencia en cada etapa. Para obtener más información, consulta Puntos de latencia en una solicitud de Spanner. Para saber dónde se produce la latencia en Spanner, consulta Cómo identificar dónde se produce la latencia en Spanner.

Solución

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

Problemas de la API de datos

Ciertos patrones de uso no óptimos de la API de datos de Spanner pueden provocar errores de vencimiento. En esta sección, se proporcionan lineamientos para detectar estos patrones de uso no óptimos.

Cómo verificar si hay consultas costosas

Si intentas ejecutar consultas costosas que no se ejecutan dentro del tiempo de espera configurado en las bibliotecas cliente, es posible que se genere un error de vencimiento excedido. Algunos ejemplos de consultas costosas incluyen, entre otros, análisis completos de una tabla grande, uniones cruzadas en varias tablas grandes o una ejecución de consulta con un predicado sobre una columna que no es 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. En estas tablas, se muestra información sobre las consultas y transacciones de ejecución lenta, como la cantidad promedio de filas leídas, la cantidad promedio de bytes leídos, la cantidad promedio de filas analizadas y mucho más. Además, puedes generar planes de ejecución de consultas para inspeccionar mejor cómo se ejecutan tus consultas.

Solución

Para optimizar tus consultas, usa la guía de prácticas recomendadas para consultas de SQL. También puedes usar los datos obtenidos a través de las tablas de estadísticas mencionadas anteriormente y los planes de ejecución para optimizar tus consultas y realizar cambios de esquema en tus bases de datos. Estas prácticas recomendadas pueden ayudar a reducir el tiempo de ejecución de las sentencias, lo que podría ayudar a eliminar los errores de vencimiento excedido.

Verifica la contención de bloqueo

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

Para encontrar la causa raíz de las transacciones de lectura y escritura de alta latencia, puedes usar la tabla de estadísticas de bloqueo y consultar 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 de solución de 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 con la guía para solucionar problemas con las etiquetas de transacción.

Solución

Aplica estas prácticas recomendadas para reducir las contención de bloqueos. Además, usa transacciones de solo lectura para los casos de uso de lecturas simples para evitar conflictos de bloqueo con las operaciones de escritura. El uso de transacciones de lectura y escritura debe reservarse para operaciones de escritura o flujos de trabajo mixtos de lectura y escritura. Si sigues estos pasos, debería mejorarse la latencia general del tiempo de ejecución de la transacción y reducirse los errores de vencimiento.

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 poco óptimos pueden causar problemas de rendimiento cuando se ejecutan algunas consultas. Estos problemas de rendimiento podrían impedir que las solicitudes se completen dentro del plazo configurado.

Solución

El diseño de esquema más óptimo dependerá de las operaciones de lectura y escritura que se realicen en tu base de datos. Se deben seguir las guías de prácticas recomendadas de diseño de esquemas y prácticas recomendadas de SQL, independientemente de los detalles del esquema. Si sigues estas guías, evitarás los problemas de diseño de esquemas más comunes. Algunas otras causas raíz del rendimiento bajo se atribuyen a la elección de claves primarias, el diseño de tablas (consulta Cómo usar tablas intercaladas para un acceso más rápido), el diseño del esquema (consulta Cómo optimizar el esquema para mejorar el rendimiento) y el rendimiento del nodo configurado en tu instancia de Spanner (consulta la descripción general del rendimiento de Spanner).

Verifica si hay hotspots

Debido a que Spanner es una base de datos distribuida, el diseño del esquema debe tener en cuenta la prevención de hotspots. Por ejemplo, crear 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 provocar tiempos de espera. Además, puedes usar Key Visualizer para solucionar problemas de rendimiento causados por hotspots.

Solución

Como primer paso para resolver este problema, consulta las resoluciones que se identificaron en la sección anterior Cómo verificar si hay esquemas no optimizados. Vuelve a diseñar tu esquema de base de datos y usa índices intercalados para evitar los índices que puedan causar hotspots. Si estos pasos no mitigan el problema, consulta la guía para elegir una clave primaria y evitar hotspots. Por último, evita los patrones de tráfico poco óptimos, como las lecturas de rango amplio, que podrían impedir la división basada en la carga.

Verifica si hay tiempos de espera mal configurados

Las bibliotecas cliente proporcionan tiempos de espera predeterminados razonables para todas las solicitudes en Spanner. Sin embargo, es posible que debas ajustar estas configuraciones 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 de uso 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 tiempo de espera personalizado y reintento), pero no se recomienda usar tiempos de espera más agresivos que los predeterminados. Si decides cambiar el tiempo de espera, debes establecerlo en el tiempo real en el cual la aplicación estará lista para esperar el resultado. Puedes experimentar con tiempos de espera configurados más largos, pero nunca establezcas un tiempo de espera más corto que el tiempo real que la aplicación está dispuesto a esperar, ya que esto haría que la operación se vuelva a intentar con más frecuencia.

Problemas con la API de Admin

Las solicitudes 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 los administradores de instancias y de bases de datos. Esto se hace para 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 Spanner de Google 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 fecha límite más agresiva que la configuración predeterminada (60 minutos) para las solicitudes de administrador de tu instancia y base de datos.

Problemas con la consola deGoogle Cloud

Las consultas emitidas desde la página Spanner Studio de la consola de Google Cloud no pueden superar 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 de que se superó la fecha límite de la consola de Google Cloud

El backend cancelará la consulta fallida, y la transacción podría revertirse si es necesario.

Solución

Puedes volver a escribir la consulta con la guía de prácticas recomendadas para consultas de 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 configuraciones permiten operaciones más largas en comparación con los tiempos de espera de los plazos de la biblioteca cliente independiente. Sin embargo, aún es posible recibir un error de tiempo de espera y de vencimiento excedido cuando los elementos de trabajo son demasiado grandes. Si es necesario, puedes personalizar la configuración del tiempo de espera de confirmación de Apache Beam.

Solución

Si se produce un error de vencimiento excedido en los pasos ReadFromSpanner / Execute query / Read from Spanner / Read from Partitions, consulta la tabla de estadísticas de consultas para saber 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 Dataflow por vencimiento de la fecha límite 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)

Este tiempo de espera se produjo porque los elementos de trabajo son demasiado grandes. En el ejemplo anterior, las siguientes dos recomendaciones podrían ser útiles. En primer lugar, puedes intentar habilitar el servicio de reproducción aleatoria si aún no está habilitado. En segundo lugar, puedes intentar ajustar la configuración de la lectura de tu base de datos, como maxPartitions y partitionSizeBytes. Para obtener más información, consulta PartitionOptions y trata de reducir el tamaño del elemento de trabajo. Puedes encontrar un ejemplo de cómo hacerlo en esta plantilla de Dataflow.

Recursos de solución de problemas adicionales para el vencimiento adicional

Si sigues viendo un error DEADLINE_EXCEEDED después de completar los pasos para solucionar problemas, abre un caso de asistencia si experimentas las siguientes situaciones:

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

También puedes consultar los siguientes recursos para solucionar problemas: