Soluciona errores de plazos excedidos de Cloud Spanner

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

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

Un error de fecha límite excedida puede ocurrir por muchos motivos diferentes, como instancias de Spanner sobrecargadas, esquemas no optimizados o consultas no optimizadas. En esta página, se describen las situaciones comunes en las que ocurre un plazo que excede los errores y se proporciona una guía sobre cómo investigar y resolver estos problemas.

Plazos y filosofía de reintento de Cloud Spanner

La filosofía de los plazos y reintentos de Spanner es diferente de muchos otros sistemas. En Spanner, debes especificar un plazo de espera como la cantidad máxima de tiempo en la que una respuesta es útil. No se recomienda configurar un plazo artificialmente corto para reintentar de inmediato la misma operación, ya que esto provocará situaciones en las que las operaciones nunca se completan. En este contexto, no se recomiendan las siguientes estrategias y operaciones, ya que son contraproducentes y impiden el comportamiento de reintento interno de Spanner:

  • Se establece un plazo demasiado corto. Esto significa que la operación no es resiliente ante aumentos ocasionales de latencia final y no se puede completar antes de que se agote el tiempo de espera. En su lugar, establece un plazo que sea el tiempo máximo en el que una respuesta es útil.

  • Establecer un plazo demasiado largo y cancelar la operación antes de que se supere el plazo límite. Esto genera reintentos y desperdicio de trabajo 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 gRPC subyacente se encarga de la comunicación, el ordenamiento, el desorden y la aplicación de la fecha límite. Los plazos permiten que la aplicación especifique cuánto tiempo está dispuesto a esperar a que se complete una solicitud antes de que finalice la solicitud con el error de fecha límite excedida.

La guía de configuración de tiempo de espera 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 ajustes predeterminados de políticas de tiempo de espera y reintentos que se definen 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 fechas límite

Problemas con la API de acceso a los datos

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

Revise la carga de la CPU de la instancia de Spanner

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

Solución

Para reducir el uso de CPU de la instancia, consulta Cómo reducir el uso de CPU.

Revisa 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: desde la biblioteca cliente hasta el frontend de Google (GFE), desde el frontend de la API de Spanner hasta el de la API de Spanner y, por último, desde el frontend de la API de Spanner. Si hay problemas de red en cualquiera de estas etapas, es posible que veas errores de fecha límite excedidos.

Es posible capturar la latencia en cada etapa (consulta la guía de latencia). A fin de obtener más información para usar la guía de diagnóstico, consulta cómo diagnosticar problemas de latencia.

Solución

Una vez que obtengas el desglose de latencia y diagnostiques el problema de latencia, puedes usar esta guía de solución de problemas de latencia para identificar el origen de la latencia y comprender por qué sucede.

Problemas con la API de datos

Ciertos patrones de uso no óptimos de la API de datos de Spanner pueden causar errores en el plazo límite. En esta sección, se proporcionan lineamientos sobre cómo verificar estos patrones de uso no óptimo.

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 supere el plazo límite. 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 en una columna sin clave (también un análisis de tabla completo).

Puedes inspeccionar las consultas costosas mediante la tabla de estadísticas de consultas y la tabla de estadísticas de transacciones. Estas tablas muestran información sobre consultas y transacciones lentas de ejecución, 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 aún más cómo se ejecutan las consultas.

Solución

A fin de optimizar tus consultas, usa la guía de prácticas recomendadas para las consultas en SQL. También puedes usar los datos obtenidos a través de las tablas de estadísticas y los planes de ejecución mencionados anteriormente 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 declaraciones, lo que podría ayudar a deshacerse de los errores superados en el plazo.

Comprueba la contención de bloqueo

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

Puedes encontrar la causa raíz de las transacciones de lectura y escritura de alta latencia mediante la tabla de estadísticas de bloqueo y consulta 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 bloqueo de bloqueo, se explica cómo encontrar las transacciones que acceden a las columnas involucradas en el conflicto. También puedes descubrir qué transacciones están involucradas en un conflicto de bloqueo mediante la guía de solución de problemas con etiquetas de transacciones.

Solución

Aplica estas prácticas recomendadas para reducir las contenciones de bloqueo. Además, usa transacciones de solo lectura para casos de uso de lectura simple a fin de evitar conflictos de bloqueo con las escrituras. El uso de transacciones de lectura y escritura debe reservarse para escrituras o flujos de trabajo de lectura y escritura mixtos. Seguir estos pasos debería mejorar la latencia general del tiempo de ejecución de la transacción y reducir los errores de exceso de fecha límite.

Verifica esquemas no optimizados

Antes de diseñar un esquema de base de datos óptimo para la base de datos de Spanner, debes considerar los tipos de consultas que se ejecutarán en la 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, independientemente de los detalles del esquema. Si sigues estas guías, evitarás los problemas de diseño de esquema más comunes. Algunas otras causas principales del rendimiento deficiente se atribuyen a la opción de claves primarias, diseño de la tabla (consulta cómo usar tablas intercaladas para un acceso más rápido), el diseño del esquema (consulta el esquema de optimización para el rendimiento) y el rendimiento del nodo configurado dentro de tu instancia de Spanner (consulta los límites regionales o multirregionales).

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 hotspots. Por ejemplo, crear columnas que incrementan monótonamente limitará la cantidad de divisiones con las que Spanner puede trabajar para distribuir la carga de trabajo de manera uniforme. Estos cuellos de botella podrían generar tiempos de espera agotados. Además, puedes aprovechar Key Visualizer para solucionar problemas de rendimiento causados por los hotspots.

Solución

Consulta las resoluciones identificadas en la sección anterior Verifica esquemas no optimizados como primer paso para resolver este problema. Vuelve a diseñar tu esquema de base de datos y usa índices intercalados para evitar los índices que podrían causar la generación de hotspots. Si los siguientes pasos no mitigan el problema, consulta la guía para elegir una clave primaria a fin de evitar la generación de hotspots. Por último, evita patrones de tráfico subóptimo, como lecturas de rango grande, que pueden evitar la división basada en la carga.

Comprueba si hay tiempos de espera mal configurados

Las bibliotecas cliente proporcionan un tiempo de espera razonable para todas las solicitudes en Spanner. Sin embargo, es posible que debas ajustar esta configuración predeterminada para la carga de trabajo específica. Vale la pena observar el costo de tus consultas y ajustar los plazos para que sean adecuados 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 reintentar), 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 haría que la operación se vuelva a intentar con más frecuencia.

Problemas con la API de Administrador

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 varios segundos antes de 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 es 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 esta se actualice 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 instancias y bases de datos.

Problemas con la consola de Google Cloud

Las consultas emitidas desde la página de consultas de Google Cloud Console 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 plazo de Cloud Console superado

El backend cancelará la consulta con errores y es posible que la transacción se revierta si es necesario.

Solución

Puedes reescribir la consulta con la guía de prácticas recomendadas para las 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 independientes de la biblioteca cliente. Sin embargo, aún es posible recibir un error de tiempo de espera y de plazo excedido cuando los elementos de trabajo son demasiado grandes. Actualmente, solo es posible personalizar la configuración del tiempo de espera de confirmación de Apache Beam.

Solución

Si se produce un error que excede el plazo en los pasos ReadFromSpanner / Execute query / Read from Cloud Spanner / Read from Partitions, revisa 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.

En el siguiente mensaje de excepción, se muestra otro ejemplo de un error que excede el plazo de Dataflow:

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 debe a que los elementos de trabajo son demasiado grandes. En el caso anterior, las dos recomendaciones siguientes pueden ser útiles. Primero, puedes intentar habilitar el servicio Shuffle si aún no está habilitado. En segundo lugar, puedes intentar ajustar la configuración de 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 superó el plazo adicional para solucionar problemas de recursos

Si aún ves un error de plazo límite excedido cuando se siguen los pasos anteriores para solucionar problemas, usa el siguiente desglose para determinar si necesitas abrir un caso de ayuda (consulta la lista completa de casos de ayuda en la tabla de solución de problemas de latencia). En resumen, abre un ticket de asistencia si tienes las siguientes situaciones:

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

También puedes consultar los siguientes recursos para solucionar problemas: