Estadísticas de lectura

Cloud Spanner proporciona tablas integradas que almacenan estadísticas sobre las lecturas. Puedes obtener estadísticas de estas tablas SPANNER_SYS.READ_STATS* mediante instrucciones de SQL.

Nota: Usaremos el término forma de lectura en este documento para hacer referencia al conjunto de columnas leídas en una solicitud de lectura. Las estadísticas de lectura hacen un seguimiento de las propiedades de estas formas de lectura.

Cuándo usar las estadísticas de lectura

Las estadísticas de lectura proporcionan estadísticas sobre cómo una aplicación usa la base de datos y son útiles para investigar problemas de rendimiento. Por ejemplo, puedes verificar qué formas de lectura se ejecutan en una base de datos, con qué frecuencia se ejecutan y explican las características del rendimiento de estas formas de lectura. Puedes usar las estadísticas de lectura de tu base de datos para identificar las formas de lectura que generan un uso de CPU elevado. En un nivel alto, las estadísticas de lectura te ayudarán a comprender el comportamiento del tráfico que entra en una base de datos en términos del uso de recursos.

Limitaciones

• Esta herramienta es ideal para analizar transmisiones de lecturas similares que representan la mayor parte del uso de CPU. No es buena para buscar lecturas que se ejecutaron solo una vez.

• El uso de CPU rastreado en estas estadísticas representa el uso de CPU del lado del servidor de Cloud Spanner, sin incluir el uso de CPU de precarga ni algunas otras sobrecargas.

• Las estadísticas se recopilan en función del mejor esfuerzo. Como resultado, es posible que se pierdan estadísticas si hay problemas con los sistemas subyacentes. Por ejemplo, si hay problemas de red interna, es posible que se pierdan algunas estadísticas.

Disponibilidad

Los datos SPANNER_SYS solo están disponibles a través de interfaces de SQL (por ejemplo, executeQuery y gcloud spanner databases execute-sql); otros métodos de lectura únicos que proporciona Cloud Spanner no son compatibles con SPANNER_SYS.

Uso de CPU agrupado por forma de lectura

En las siguientes tablas, se realiza un seguimiento de las formas de lectura con el mayor uso de CPU durante un período específico:

• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_MINUTE: Lee las estadísticas de formas agregadas en intervalos de 1 minuto.
• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_10MINUTE: Lee las estadísticas de formas agregadas en intervalos de 10 minutos.
• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_HOUR: Lee las estadísticas de formas agregadas en intervalos de 1 hora.

Estas tablas tienen las siguientes propiedades:

• Cada tabla contiene datos de intervalos de tiempo no superpuestos de la longitud que se especifica en el nombre de la tabla.

• Los intervalos se basan en tiempos de reloj. Los intervalos de 1 minuto finalizan en el minuto, los intervalos de 10 minutos finalizan cada 10 minutos a partir de la hora y los intervalos de 1 hora finalizan en la hora. Después de cada intervalo, Cloud Spanner recopila datos de todos los servidores y los pone a disposición en las tablas SPANNER_SYS poco después.

  Por ejemplo, a las 11:59:30 a.m., los intervalos más recientes disponibles para las consultas de SQL son los siguientes:

  • 1 minuto: de 11:58:00 a 11:58:59 a.m.
  • 10 minutos: de 11:40:00 a 11:49:59 a.m.
  • 1 hora: de 10:00:00 a 10:59:59 a.m.

• Cloud Spanner agrupa las estadísticas por forma de lectura. FPRINT (huella digital) se calcula en función de las columnas involucradas en las lecturas.

• Cada fila contiene estadísticas de todas las ejecuciones de una forma de lectura en particular en las que Cloud Spanner captura estadísticas durante el intervalo especificado.

• Si Cloud Spanner no puede almacenar información sobre cada forma de lectura distinta durante el intervalo, el sistema prioriza las lecturas con el mayor uso de CPU durante el intervalo especificado.

Esquema de la tabla

Nombre de la columna	Tipo	Descripción
INTERVAL_END	TIMESTAMP	Fin del intervalo de tiempo en el que se produjeron las ejecuciones de lectura incluidas.
READ_COLUMNS	ARRAY<STRING>	El conjunto de columnas que se leyeron. Están en orden alfabético.
FPRINT	INT64	Hash de los nombres de columna de lectura.
EXECUTION_COUNT	INT64	Cantidad de veces que Cloud Spanner ejecutó la forma de lectura durante el intervalo.
AVG_ROWS	FLOAT64	Promedio de filas que mostró la lectura.
AVG_BYTES	FLOAT64	Cantidad promedio de bytes de datos que mostró la lectura, sin incluir la sobrecarga de codificación de la transmisión.
AVG_CPU_SECONDS	FLOAT64	Promedio de segundos de CPU del servidor de Cloud Spanner en el que se ejecutan la lectura, sin incluir el uso previo de CPU y otras sobrecargas.
AVG_LOCKING_DELAY_SECONDS	FLOAT64	Promedio de segundos de espera debido al bloqueo.
AVG_CLIENT_WAIT_SECONDS	FLOAT64	Cantidad promedio de segundos de espera porque el cliente no consume datos tan rápido como Cloud Spanner podría generarlos.
AVG_LEADER_REFRESH_DELAY_SECONDS	FLOAT64	Es la cantidad promedio de segundos de espera para confirmar con el líder de Paxos que se observaron todas las escrituras.

Ejemplos de consultas

En esta sección, se incluyen varias instrucciones de SQL de ejemplo que recuperan estadísticas de lectura. Puedes ejecutar estas instrucciones de SQL con las bibliotecas cliente, la herramienta de línea de comandos de gcloud o Cloud Console.

Enumera las estadísticas básicas para cada forma de lectura en un período determinado

La siguiente consulta muestra los datos sin procesar de las formas de lectura principales en los intervalos de tiempo más recientes de 1 minuto.

SELECT fprint,
       read_columns,
       execution_count,
       avg_cpu_seconds,
       avg_rows,
       avg_bytes,
       avg_locking_delay_seconds,
       avg_client_wait_seconds
FROM spanner_sys.read_stats_top_minute
ORDER BY interval_end DESC LIMIT 3;

Resultado de la consulta

fprint	read_columns	execution_count	avg_cpu_seconds	avg_rows	avg_bytes	avg_locking_delay_seconds	avg_client_wait_seconds
125062082139	["Singers.id", "Singers.name"]	8514387	0.000661355290396507	310.79	205	8.3232564943763752e-06	0
151238888745	["Singers.singerinfo"]	3341542	6.5992827184280315e-05	12784	54	4.6859741349028595e-07	0
14105484	["Albums.id", "Albums.title"]	9306619	0.00017855774721667873	1165.4	2964.71875	1.4328191393074178e-06	0

Enumera las formas de lectura, ordenadas por el uso de CPU total más alto

La siguiente consulta muestra las formas de lectura con el mayor uso de CPU en la hora más reciente:

SELECT read_columns,
       execution_count,
       avg_cpu_seconds,
       execution_count * avg_cpu_seconds AS total_cpu
FROM spanner_sys.read_stats_top_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.read_stats_top_hour)
ORDER BY total_cpu DESC LIMIT 3;

Resultado de la consulta

read_columns	execution_count	avg_cpu_seconds	total_cpu
["ID", "NAME", "ADDRESS"]	1647	0.00023380297430622681	0.2579
["Routes"]	720	0.00016738889440282034	0.221314999999999
["id", "no"]	3223	0.00037764625882302246	0.188053

Estadísticas agregadas

SPANNER_SYS también contiene tablas para almacenar estadísticas de lectura agregadas que captura Cloud Spanner en un período específico:

• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_MINUTE: Estadísticas agregadas para todas las formas de lectura durante intervalos de 1 minuto.
• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_10MINUTE: Estadísticas agregadas para todas las formas de lectura durante intervalos de 10 minutos.
• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_HOUR: Agrega estadísticas para todas las formas de lectura durante intervalos de 1 hora.

Las tablas conjuntas de estadísticas tienen las siguientes propiedades:

• Cada tabla contiene datos de intervalos de tiempo no superpuestos de la longitud que se especifica en el nombre de la tabla.

• Los intervalos se basan en tiempos de reloj. Los intervalos de 1 minuto finalizan en el minuto, los intervalos de 10 minutos finalizan cada 10 minutos a partir de la hora y los intervalos de 1 hora finalizan en la hora.

  Por ejemplo, a las 11:59:30 a.m., los intervalos más recientes disponibles para las consultas de SQL en las estadísticas de lectura agregadas son los siguientes:

  • 1 minuto: de 11:58:00 a 11:58:59 a.m.
  • 10 minutos: de 11:40:00 a 11:49:59 a.m.
  • 1 hora: de 10:00:00 a 10:59:59 a.m.

• Cada fila contiene estadísticas de todas las formas de lectura que se ejecutan en la base de datos durante el intervalo especificado combinadas. Solo hay una fila por intervalo de tiempo.

• Las estadísticas capturadas en las tablas SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_* pueden incluir formas de lectura que Cloud Spanner no capturó en las tablas SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_*.

Esquema de la tabla

Nombre de la columna	Tipo	Descripción
INTERVAL_END	TIMESTAMP	Fin del intervalo de tiempo en el que ocurrieron las ejecuciones de formas de lectura incluidas.
EXECUTION_COUNT	INT64	Cantidad de veces que Cloud Spanner ejecutó la forma de lectura durante el intervalo.
AVG_ROWS	FLOAT64	Cantidad promedio de filas que mostraron las lecturas.
AVG_BYTES	FLOAT64	Promedio de bytes de datos que mostraron las lecturas, sin incluir la sobrecarga de codificación de transmisión.
AVG_CPU_SECONDS	FLOAT64	Promedio de segundos de CPU del servidor de Cloud Spanner en el que se ejecutan la lectura, sin incluir el uso previo de CPU y otras sobrecargas.
AVG_LOCKING_DELAY_SECONDS	FLOAT64	Promedio de segundos de espera debido al bloqueo.
AVG_CLIENT_WAIT_SECONDS	FLOAT64	Promedio de segundos de espera debido a la limitación.
AVG_LEADER_REFRESH_DELAY_SECONDS	FLOAT64	Cantidad promedio de segundos dedicados a coordinar las lecturas entre instancias en configuraciones multirregionales.

Ejemplos de consultas

En esta sección, se incluyen varias instrucciones de SQL de ejemplo que recuperan estadísticas agregadas de lectura. Puedes ejecutar estas instrucciones de SQL con las bibliotecas cliente, la herramienta de línea de comandos de gcloud o Cloud Console.

Encuentra el uso de CPU total en todas las formas de lectura

La siguiente consulta muestra la cantidad de horas de CPU que consumen las formas de lectura en la hora más reciente:

SELECT (avg_cpu_seconds * execution_count / 60 / 60)
  AS total_cpu_hours
FROM spanner_sys.read_stats_total_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.read_stats_total_hour);

Resultado de la consulta

total_cpu_hours
0.00026186111111111115

Encuentra el recuento total de ejecuciones en un período determinado

La siguiente consulta muestra la cantidad total de formas de lectura ejecutadas en el intervalo completo de 1 minuto más reciente:

SELECT interval_end,
       execution_count
FROM spanner_sys.read_stats_total_minute
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.read_stats_total_minute);

Resultado de la consulta

interval_end	execution_count
2020-05-28 11:02:00-07:00	12861966

Retención de datos

Como mínimo, Cloud Spanner conserva los datos para cada tabla durante los siguientes períodos:

• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_MINUTE y SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_MINUTE: Intervalos que abarcan las 6 horas anteriores.

• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_10MINUTE y SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_10MINUTE: Intervalos que abarcan los 4 días anteriores.

• SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_HOUR y SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_HOUR: Intervalos que abarcan los 30 días anteriores.

Nota: No puedes evitar que Cloud Spanner recopile estadísticas de lectura. Para borrar los datos de estas tablas, debes borrar la base de datos asociada con las tablas o esperar hasta que Cloud Spanner quite los datos de manera automática. El período de retención de estas tablas es fijo. Si deseas mantener las estadísticas durante períodos prolongados, te recomendamos copiar de forma periódica los datos de estas tablas.

Solución de problemas del uso alto de CPU con estadísticas de lectura

Las estadísticas de lectura de Cloud Spanner son útiles en casos en los que necesitas investigar el uso elevado de CPU en tu base de datos de Cloud Spanner o cuando solo intentas comprender las formas de lectura que consumen mucha CPU en tu base de datos. La inspección de las formas de lectura que usa cantidades significativas de recursos de base de datos brinda a los usuarios de Cloud Spanner una forma potencial de reducir los costos operativos y, posiblemente, mejorar las latencias del sistema. En los siguientes pasos, te mostraremos cómo usar las estadísticas de lectura para investigar el uso alto de CPU en tu base de datos.

Selecciona un período para investigar

Comienza tu investigación en busca de un momento en el que tu aplicación comenzó a experimentar un uso de CPU elevado. Por ejemplo, supongamos que el problema comenzó alrededor de las 5:20 p.m. el 28 de mayo de 2020.

Recopila estadísticas de lectura para el período seleccionado

Después de seleccionar un período para comenzar nuestra investigación, veremos las estadísticas recopiladas en la tabla READ_STATS_TOTAL_10MINUTE alrededor de esa fecha. Los resultados de esta consulta nos pueden dar seguimiento sobre cómo cambió la CPU y otras estadísticas de lectura durante ese período. En la siguiente consulta, se muestran las estadísticas de lectura agregadas de 4:30 pm a 7:30 pm (inclusive).

SELECT
  interval_end,
  ROUND(avg_cpu_seconds,4) as avg_cpu_seconds,
  execution_count,
  avg_locking_delay_seconds
FROM SPANNER_SYS.READ_STATS_TOTAL_10MINUTE
WHERE
  interval_end >= "2020-05-28T16:30:00"
  AND interval_end <= "2020-05-28T19:30:00"
ORDER BY interval_end;

Tomemos los siguientes datos como ejemplo del resultado que obtenemos de nuestra consulta.

interval_end	avg_cpu_seconds	execution_count	avg_locking_delay_seconds
2020-05-28 16:40:00-07:00	0.0004	11111421	8.3232564943763752e-06
2020-05-28 16:50:00-07:00	0.0002	8815637	8.98734051776406e-05
2020-05-28 17:00:00-07:00	0.0001	8260215	6.039129247846453e-06
2020-05-28 17:10:00-07:00	0.0001	8514387	9.0535466616680686e-07
2020-05-28 17:20:00-07:00	0.0006	13715466	2.6801485272173765e-06
2020-05-28 17:30:00-07:00	0.0007	12861966	4.6859741349028595e-07
2020-05-28 17:40:00-07:00	0.0007	3755954	2.7131391918005383e-06
2020-05-28 17:50:00-07:00	0.0006	4248137	1.4328191393074178e-06
2020-05-28 18:00:00-07:00	0.0006	3986198	2.6973481999639748e-06
2020-05-28 18:10:00-07:00	0.0006	3510249	3.7577083563017905e-06
2020-05-28 18:20:00-07:00	0.0004	3341542	4.0940589703795433e-07
2020-05-28 18:30:00-07:00	0.0002	8695147	1.9914494947583975e-05
2020-05-28 18:40:00-07:00	0.0003	11679702	1.8331461539001595e-05
2020-05-28 18:50:00-07:00	0.0003	9306619	1.2527332321222135e-05
2020-05-28 19:00:00-07:00	0.0002	8520508	6.2268448078447915e-06
2020-05-28 19:10:00-07:00	0.0006	13715466	2.6801485272173765e-06
2020-05-28 19:20:00-07:00	0.0005	11947323	3.3029114639321295e-05
2020-05-28 19:30:00-07:00	0.0002	8514387	9.0535466616680686e-07

Aquí vemos que avg_cpu_seconds, el tiempo promedio de CPU, es mayor en los intervalos resaltados. El valor interval_end con el valor 2020-05-28 19:20:00 tiene un tiempo de CPU más alto, por lo que elegiremos ese intervalo para investigar más en el siguiente paso.

Averigua qué formas de lectura están causando un uso elevado de la CPU

Para profundizar un poco más, ahora consultamos la tabla READ_STATS_TOP_10MINUTE según el intervalo elegido en el paso anterior. Los resultados de esta consulta pueden indicar qué formas de lectura generan un uso de CPU elevado.

SELECT
  read_columns,
  ROUND(avg_cpu_seconds,4) as avg_cpu_seconds,
  execution_count,
  avg_rows
FROM SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_10MINUTE
WHERE
  interval_end = "2020-05-28T19:20:00"
ORDER BY avg_cpu_seconds DESC LIMIT 3;

Los siguientes datos como ejemplo del resultado que recibimos de nuestra consulta y muestran información sobre las tres formas principales de lectura clasificadas por avg_cpu_seconds. Ten en cuenta el uso de ROUND en nuestra consulta para restringir el resultado de avg_cpu_seconds a 4 decimales.

read_columns	avg_cpu_seconds	execution_count	avg_rows
[TestHigherLatency._exists,TestHigherLatency.lang_status,TestHigherLatency.score,globalTagAffinity.shares]	0.4192	1182	11650.42216582
[TestHigherLatency._exists,TestHigherLatency.lang_status,TestHigherLatency.likes,globalTagAffinity.score]	0.0852	4	12784
[TestHigherLatency._exists,TestHigherLatency.lang_status,TestHigherLatency.score,globalTagAffinity.ugcCount]	0.0697	1140	310.7921052631

Una de las razones del uso alto de CPU es que comienzas a ejecutar algunas formas de lectura con mayor frecuencia (execution_count). Es posible que aumente la cantidad promedio de filas que mostró la lectura (avg_rows). Si ninguna de esas propiedades de la forma de lectura revela algo interesante, puedes examinar otras propiedades, como avg_locking_delay_seconds, avg_client_wait_seconds o avg_bytes.

Aplicar recomendaciones para reducir el uso de CPU elevado

Una vez que hayas completado los pasos anteriores, considera si proporcionar cualquiera de estas prácticas recomendadas ayudará a tu situación.

• La cantidad de veces que Cloud Spanner ejecutó formas de lectura durante el intervalo es un buen ejemplo de una métrica que necesita una base de referencia para indicar si una medición es razonable o es un indicio de un problema. Después de establecer una base de referencia para la métrica, podrás detectar e investigar la causa de cualquier variación inesperada del comportamiento normal.

• Si el uso de CPU es relativamente constante en la mayoría de los casos, pero de repente muestra un aumento que se puede correlacionar con un aumento repentino similar en las solicitudes de los usuarios o el comportamiento de la aplicación, podría ser un indicador de que todo funciona como debería.

• Prueba la siguiente consulta para encontrar las formas de lectura principales clasificadas por la cantidad de veces que Cloud Spanner hizo una ejecución para cada forma de lectura:

  SELECT interval_end, read_columns, execution_count
  FROM SPANNER_SYS.READ_STATS_TOP_MINUTE
  ORDER BY execution_count DESC
  LIMIT 10;
  

• Si buscas las latencias de lectura más bajas posibles, en especial cuando usas parámetros de configuración de instancias multirregión, usa lecturas inactivas en lugar de lecturas sólidas para reducir o quitar el AVG_LEADER_REFRESH_DELAY_SECONDS componente de la latencia de lectura.

  Nota: Las lecturas inactivas no proporcionan ningún beneficio de latencia en la configuración regional. Por lo tanto, debes usar lecturas sólidas casi siempre cuando tu instancia no tenga una configuración de varias regiones.

• Si solo realizas operaciones de lectura y puedes expresar tu lectura con un único método de lectura, debes usar ese método. Las lecturas únicas no se bloquean, a diferencia de las transacciones de lectura y escritura, por lo que debes usar transacciones de solo lectura en lugar de transacciones de lectura y escritura más costosas cuando no escribes datos.

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre otras herramientas de introspección.
• Aprende sobre qué otra información Cloud Spanner almacena para cada base de datos en las tablas de esquema de información de la base de datos.
• Obtén más información sobre las prácticas recomendadas de SQL para Cloud Spanner.