Soluciona problemas de errores de fechas límite de Cloud Spanner

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

Cuando se accede a las API 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 exceso de plazos 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 supera un plazo límite y se proporciona una guía sobre cómo investigar y resolver estos problemas.

Plazo de Cloud Spanner y filosofía de reintento

La fecha límite de Spanner y la filosofía de reintento son diferentes a 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 un plazo artificialmente corto solo para reintentar de inmediato la misma operación, ya que esto provocará 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 evitan el comportamiento de reintento interno de Spanner:

  • Establecer un plazo demasiado corto. Esto significa que la operación no es resistente a los aumentos ocasionales de la latencia final y no se puede completar antes de que se agote el tiempo de espera. En cambio, establece un plazo que sea la cantidad máxima de tiempo en que una respuesta es útil.

  • Establecer un plazo demasiado largo y cancelar la operación antes de que se cumpla el plazo. 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 exceso de fecha límite?

Cuando usas una de las bibliotecas cliente de Spanner, la capa de 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 se finalice con el error de fecha límite excedida.

En la guía de configuración de tiempo de espera, se muestra cómo especificar plazos (o tiempos de espera) en cada una de las bibliotecas cliente de Spanner compatibles. Las bibliotecas cliente de Spanner usan parámetros de configuración predeterminados de políticas de tiempo de espera y de reintento 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 los errores comunes excedidos por el plazo

Problemas con la API de acceso a los datos

Una instancia de Spanner debe configurarse correctamente para las cargas de trabajo específicas a fin de 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 CPU de la instancia de Spanner

La latencia de las solicitudes puede aumentar significativamente, ya 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 que se proporciona en la consola de Google Cloud. También puedes crear alertas basadas en el uso de CPU de la instancia.

Solución

Si quieres 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

Como una solicitud viaja del cliente a los servidores de Spanner y viceversa, se deben realizar varios saltos de red: desde la biblioteca cliente hasta Google Front End (GFE); desde el frontend de GFE hasta la API de Spanner y, por último, desde el frontend de la API de Spanner hasta la base de datos de Spanner. Si hay problemas de red en cualquiera de estas etapas, es posible que veas errores de plazos excedidos.

Es posible capturar la latencia en cada etapa (consulta la guía de latencia). Para obtener más información sobre el uso de la guía de diagnóstico, consulta cómo diagnosticar problemas de latencia.

Solución

Una vez que obtengas el desglose de la latencia y diagnostiques el problema de latencia, puedes usar esta guía para solucionar problemas de latencia a fin de identificar el origen de la latencia y comprender por qué está sucediendo.

Problemas con la API de datos

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

Consulta si hay consultas costosas

Intentar ejecutar consultas costosas que no se ejecutan dentro del plazo límite de tiempo de espera configurado en las bibliotecas cliente puede generar un error de exceso de fecha límite. Algunos ejemplos de consultas costosas incluyen, sin limitaciones, análisis completos de una tabla grande, uniones cruzadas en varias tablas grandes o la ejecución de una consulta con un predicado en una columna sin clave (también un análisis de tabla completo).

Puedes inspeccionar consultas costosas con la tabla de estadísticas de consultas y la tabla de estadísticas de transacciones. Estas tablas muestran información sobre 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 mucho más. Además, puedes generar planes de ejecución de consultas para inspeccionar aún más cómo se ejecutan tus 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 liberar los errores de exceso de fecha límite.

Revisar la competencia de bloqueos

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 aumenta la espera 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.

Esta guía de solución de problemas de bloqueo de bloqueo 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 mediante la guía de solución de problemas con etiquetas de transacción.

Solución

Aplica estas prácticas recomendadas para reducir las contenciones de bloqueo. Además, usa transacciones de solo lectura para casos de uso de lectura sin formato a fin de evitar conflictos de bloqueo con las escrituras. El uso de transacciones de lectura y escritura debe reservarse para las escrituras o los 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 exceso de plazos.

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 podrían impedir que se completen las solicitudes 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 de diseño de esquemas y las prácticas recomendadas de SQL, sin importar las especificaciones del esquema. Si sigues estas guías, evitarás los problemas de diseño de esquemas más comunes. Otras causas principales del rendimiento deficiente se atribuyen a tu elección de claves primarias, diseño de tabla (consulta Usa tablas intercaladas para obtener acceso más rápido), diseño de esquema (consulta Optimiza el esquema para rendimiento) y el rendimiento del nodo configurado en tu instancia de Spanner (consulta Límites regionales o límites multirregionales).

Verifica si hay hotspots

Debido a que Spanner es una base de datos distribuida, el diseño del esquema debe tener en cuenta para evitar los hotspots. Por ejemplo, crear columnas que aumentan 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 pueden generar tiempos de espera. Además, puedes aprovechar Key Visualizer para solucionar los problemas de rendimiento causados por los hotspots.

Solución

Consulta las resoluciones identificadas en la sección anterior Comprueba si hay esquemas no optimizados como primer paso para resolver este problema. Rediseña tu esquema de base de datos y usa índices intercalados para evitar la generación de hotspots. Si seguir estos pasos no mitiga el problema, consulta la guía para elegir una clave primaria a fin de evitar la generación de hotspots. Por último, evita los patrones de tráfico subóptimos, como lecturas de gran rango que podrían evitar 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 esta configuración predeterminada 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 estos parámetros de configuración (consulta la guía de tiempo de espera personalizado y reintento), pero no se recomienda utilizar 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 más largos configurados, pero nunca establecer 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 reintentara 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 varios 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 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 esté actualizada y tenga 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 tus 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 que indica que se superó el plazo de la consola de Cloud

El backend cancelará la consulta con errores y la transacción podría revertirse si es necesario.

Solución

Puedes reescribir la consulta mediante la guía de prácticas recomendadas para las consultas en SQL.

Problemas con 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 la biblioteca cliente independiente. Sin embargo, es posible recibir un error de tiempo de espera y de tiempo de espera excedido cuando los elementos de trabajo son demasiado grandes. Por el momento, solo es posible personalizar la configuración de tiempo de espera de confirmación de Apache Beam si es necesario.

Solución

Si se produce un error por exceder el plazo límite 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 de fecha límite 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 siguientes dos recomendaciones pueden ayudarte. Primero, intenta habilitar el servicio Shuffle si aún no está habilitado. En segundo lugar, puedes intentar modificar los parámetros de configuración en la lectura de tu 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 hacer esto en esta plantilla de Dataflow.

Se superó el plazo adicional para solucionar problemas de recursos

Si aún ves un error por exceder el plazo límite una vez que se tomaron los pasos anteriores de solución de problemas, usa el siguiente desglose para determinar si necesitas abrir un caso de asistencia (consulta la lista completa de casos de asistencia en la tabla para solucionar problemas de latencia). En resumen, abre un ticket de asistencia si tienes alguno de estos problemas:

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