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Risolvere i problemi relativi ai tag di richiesta e di transazione

Spanner fornisce un insieme di tabelle delle statistiche integrate per aiutarti a ottenere insight nelle query, nelle letture e nelle transazioni. Per correlare le statistiche con il codice dell'applicazione e migliorare la risoluzione dei problemi, puoi aggiungere un tag (una stringa di formato libero) alle operazioni di lettura, query e transazione di Spanner nel codice dell'applicazione. Questi tag vengono compilati nelle tabelle statistiche per aiutarti a eseguire ricerche e correlazioni in base ai tag.

Spanner supporta due tipi di tag: request e transaction. Come suggeriscono i nomi, puoi aggiungere tag transazioni alle transazioni e tag richiesta alle singole query e API di lettura. Puoi impostare un tag transazioni nell'ambito delle transazioni e impostare singoli tag di richiesta a ogni richiesta API applicabile nella transazione. I tag di richiesta e di transazione impostati nel codice dell'applicazione vengono inseriti nelle colonne delle seguenti tabelle statistiche.

Tabella delle statistiche	Tipo di tag inseriti nella tabella delle statistiche
Statistiche sulle query TopN	Tag di richiesta
Statistiche di lettura TopN	Tag di richiesta
Statistiche sulle transazioni TopN	Tag transazioni
Statistiche blocco TopN	Tag transazioni

Tag di richiesta

Puoi aggiungere un tag di richiesta facoltativo a una query o a una richiesta di lettura. Spanner agrupa le statistiche per tag richiesta, che è visibile nel campo REQUEST_TAG sia delle tabelle di statistiche sulle query sia di quelle sulle statistiche di lettura.

Quando utilizzare i tag di richiesta

Di seguito sono riportati alcuni scenari che traggono vantaggio dall'utilizzo dei tag di richiesta.

Individuazione dell'origine di una query o lettura problematica: Spanner raccoglie statistiche per letture e query nelle tabelle delle statistiche integrate. Quando nelle statistiche trovi query lente o un elevato consumo di CPU tabella, se hai già assegnato tag a questi ultimi, puoi identificare il (applicazione/microservizio) che chiama queste operazioni in base a le informazioni nel tag.
Identificazione di letture o query nelle tabelle delle statistiche: l'assegnazione dei tag richiesta consente di filtrare le righe nella tabella delle statistiche in base ai tag che ti interessano.
Per scoprire se le query di una determinata applicazione o di un microservizio vengono lenta: i tag di richiesta consentono di identificare se le query provenienti da un determinato un'applicazione o un microservizio hanno latenze più elevate.
Raggruppamento delle statistiche per un insieme di letture o query: puoi utilizzare i tag richiesta per monitorare, confrontare e generare report sul rendimento in un insieme di letture o query simili. Ad esempio, se più query accedono a una tabella o a un insieme di con lo stesso pattern di accesso, puoi valutare di aggiungere lo stesso tag tutte queste query per monitorarle insieme.

Come assegnare tag di richiesta

L'esempio seguente mostra come impostare i tag di richiesta utilizzando le librerie client di Spanner.

C++

void SetRequestTag(google::cloud::spanner::Client client) {
  namespace spanner = ::google::cloud::spanner;
  spanner::SqlStatement select(
      "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums");
  using RowType = std::tuple<std::int64_t, std::int64_t, std::string>;

  auto opts = google::cloud::Options{}.set<spanner::RequestTagOption>(
      "app=concert,env=dev,action=select");
  auto rows = client.ExecuteQuery(std::move(select), std::move(opts));
  for (auto& row : spanner::StreamOf<RowType>(rows)) {
    if (!row) throw std::move(row).status();
    std::cout << "SingerId: " << std::get<0>(*row)
              << " AlbumId: " << std::get<1>(*row)
              << " AlbumTitle: " << std::get<2>(*row) << "\n";
  }
}

C#


using Google.Cloud.Spanner.Data;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

public class RequestTagAsyncSample
{
    public class Album
    {
        public int SingerId { get; set; }
        public int AlbumId { get; set; }
        public string AlbumTitle { get; set; }
    }

    public async Task<List<Album>> RequestTagAsync(string projectId, string instanceId, string databaseId)
    {
        string connectionString = $"Data Source=projects/{projectId}/instances/{instanceId}/databases/{databaseId}";

        using var connection = new SpannerConnection(connectionString);
        using var cmd = connection.CreateSelectCommand(
            $"SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums");
        // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=select".
        // This request tag will only be set on this request.
        cmd.Tag = "app=concert,env=dev,action=select";

        var albums = new List<Album>();
        using var reader = await cmd.ExecuteReaderAsync();
        while (await reader.ReadAsync())
        {
            var album = new Album
            {
                SingerId = reader.GetFieldValue<int>("SingerId"),
                AlbumId = reader.GetFieldValue<int>("AlbumId"),
                AlbumTitle = reader.GetFieldValue<string>("AlbumTitle")
            };
            albums.Add(album);
            Console.WriteLine($"SingerId: {album.SingerId}, AlbumId: {album.AlbumId}, AlbumTitle: {album.AlbumTitle}");
        }
        return albums;
    }
}

Vai


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// queryWithTag reads from a database with request tag set
func queryWithTag(w io.Writer, db string) error {
	// db = `projects/<project>/instances/<instance-id>/database/<database-id>`
	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	stmt := spanner.Statement{SQL: `SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums`}
	iter := client.Single().QueryWithOptions(ctx, stmt, spanner.QueryOptions{RequestTag: "app=concert,env=dev,action=select"})
	defer iter.Stop()
	for {
		row, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			return nil
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		var singerID, albumID int64
		var albumTitle string
		if err := row.Columns(&singerID, &albumID, &albumTitle); err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "%d %d %s\n", singerID, albumID, albumTitle)
	}
}

Java

static void setRequestTag(DatabaseClient databaseClient) {
  // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=select".
  // This request tag will only be set on this request.
  try (ResultSet resultSet = databaseClient
      .singleUse()
      .executeQuery(
          Statement.of("SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums"),
          Options.tag("app=concert,env=dev,action=select"))) {
    while (resultSet.next()) {
      System.out.printf(
          "SingerId: %d, AlbumId: %d, AlbumTitle: %s\n",
          resultSet.getLong(0),
          resultSet.getLong(1),
          resultSet.getString(2));
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project-id';
// const instanceId = 'my-instance';
// const databaseId = 'my-database';

// Imports the Google Cloud client library
const {Spanner} = require('@google-cloud/spanner');

// Creates a client
const spanner = new Spanner({
  projectId: projectId,
});

async function queryTags() {
  // Gets a reference to a Cloud Spanner instance and database.
  const instance = spanner.instance(instanceId);
  const database = instance.database(databaseId);

  // Execute a query with a request tag.
  const [albums] = await database.run({
    sql: 'SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums',
    requestOptions: {requestTag: 'app=concert,env=dev,action=select'},
    json: true,
  });
  albums.forEach(album => {
    console.log(
      `SingerId: ${album.SingerId}, AlbumId: ${album.AlbumId}, AlbumTitle: ${album.AlbumTitle}`
    );
  });
  await database.close();
}
queryTags();

PHP

use Google\Cloud\Spanner\SpannerClient;

/**
 * Executes a read with a request tag.
 * Example:
 * ```
 * spanner_set_request_tag($instanceId, $databaseId);
 * ```
 *
 * @param string $instanceId The Spanner instance ID.
 * @param string $databaseId The Spanner database ID.
 */
function set_request_tag(string $instanceId, string $databaseId): void
{
    $spanner = new SpannerClient();
    $instance = $spanner->instance($instanceId);
    $database = $instance->database($databaseId);

    $snapshot = $database->snapshot();
    $results = $snapshot->execute(
        'SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums',
        [
            'requestOptions' => [
                'requestTag' => 'app=concert,env=dev,action=select'
            ]
        ]
    );
    foreach ($results as $row) {
        printf('SingerId: %s, AlbumId: %s, AlbumTitle: %s' . PHP_EOL,
            $row['SingerId'], $row['AlbumId'], $row['AlbumTitle']);
    }
}

Python

# instance_id = "your-spanner-instance"
# database_id = "your-spanner-db-id"
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance(instance_id)
database = instance.database(database_id)

with database.snapshot() as snapshot:
    results = snapshot.execute_sql(
        "SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums",
        request_options={"request_tag": "app=concert,env=dev,action=select"},
    )

    for row in results:
        print("SingerId: {}, AlbumId: {}, AlbumTitle: {}".format(*row))

Ruby

# project_id  = "Your Google Cloud project ID"
# instance_id = "Your Spanner instance ID"
# database_id = "Your Spanner database ID"

require "google/cloud/spanner"

spanner = Google::Cloud::Spanner.new project: project_id
client = spanner.client instance_id, database_id

client.execute(
  "SELECT SingerId, AlbumId, MarketingBudget FROM Albums",
  request_options: { tag: "app=concert,env=dev,action=select" }
).rows.each do |row|
  puts "#{row[:SingerId]} #{row[:AlbumId]} #{row[:MarketingBudget]}"
end

Come visualizzare i tag di richiesta nella tabella delle statistiche

La seguente query restituisce le statistiche delle query su intervalli di 10 minuti.

SELECT t.text,
       t.request_tag,
       t.execution_count,
       t.avg_latency_seconds,
       t.avg_rows,
       t.avg_bytes
FROM SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_10MINUTE AS t
LIMIT 3;

Prendiamo i seguenti dati come esempio dei risultati che otteniamo query.

sms	request_tag	execution_count	avg_latency_seconds	avg_rows	avg_bytes
SELECT SingerId, AlbumId, AlbumTitle FROM Albums	app=concert,env=dev,action=select	212	0,025	21	2365
select * from orders;	app=catalogsearch,env=dev,action=list	55	0,02	16	33,35
SELECT SingerId, FirstName, LastName FROM Singers;	[stringa vuota]	154	0,048	42	486,33

Da questa tabella dei risultati, possiamo vedere che se hai assegnato un REQUEST_TAG per una query, questo viene inserito nella tabella delle statistiche. Se non è assegnato alcun tag richiesta, viene visualizzato come stringa vuota.

Per le query con tag, le statistiche vengono aggregate per tag (ad es. il tag richiestaapp=concert,env=dev,action=select ha una latenza media di 0,025 secondi). Se non è stato assegnato alcun tag, le statistiche vengono aggregate in base (ad es. la query nella terza riga ha una latenza media di 0,048) secondi).

Tag transazione

È possibile aggiungere un tag transazioni facoltativo alle singole transazioni. Spanner raggruppa le statistiche per tag transazioni, che è visibile nel campo TRANSACTION_TAG delle tabelle delle statistiche delle transazioni.

Quando utilizzare i tag transazioni

Di seguito sono riportati alcuni scenari che traggono vantaggio dall'utilizzo dei tag transaction.

Ricerca dell'origine di una transazione problematica: Spanner raccoglie le statistiche per le transazioni di lettura-scrittura nella tabella delle statistiche delle transazioni. Quando noti transazioni lente nella transazione delle statistiche, se sono già stati assegnati tag, puoi Identifica l'origine (applicazione/microservizio) che chiama transazioni in base alle informazioni contenute nel tag.
Identificazione delle transazioni nelle tabelle delle statistiche: l'assegnazione dei tag transazioni consente di filtrare le righe nella tabella delle statistiche delle transazioni in base ai tag che ti interessano. Senza i tag transazioni, scoprire quali operazioni sono rappresentate da una statistica può essere un processo complicato. Ad esempio, per le statistiche sulle transazioni, devi esaminare le tabelle e le colonne coinvolte per identificare la transazione non taggata.
Scoprire se le transazioni di una determinata applicazione o di un microservizio vengono lenta: i tag Transaction possono aiutare a identificare se le transazioni provenienti da un particolare un'applicazione o un microservizio hanno latenze più elevate.
Raggruppamento delle statistiche per un insieme di transazioni: puoi utilizzare i tag transazioni per monitorare, confrontare e generare report sul rendimento di un insieme di transazioni simili.
Trovare le transazioni che accedono alle colonne coinvolte nel conflitto di blocco: i tag transazioni possono aiutarti a individuare le singole transazioni che causano conflitti di blocco nelle tabelle Statistiche dei blocchi.
Eseguire lo streaming dei dati delle modifiche utente da Spanner utilizzando i flussi di modifiche: i record dei dati dei flussi di modifiche contengono i tag transazioni per le transazioni che hanno modificato i dati utente. In questo modo, il lettore di uno stream di modifiche può associare le modifiche al tipo di transazione in base ai tag.

Come assegnare i tag transazioni

L'esempio seguente mostra come impostare i tag transazioni utilizzando le librerie client Spanner. Quando utilizzi una libreria client, puoi impostare un tag transazione l'inizio della chiamata della transazione, che viene applicata a tutti i singoli operazioni all'interno della transazione.

C++

void SetTransactionTag(google::cloud::spanner::Client client) {
  namespace spanner = ::google::cloud::spanner;
  using ::google::cloud::StatusOr;

  // Sets the transaction tag to "app=concert,env=dev". This will be
  // applied to all the individual operations inside this transaction.
  auto commit_options =
      google::cloud::Options{}.set<spanner::TransactionTagOption>(
          "app=concert,env=dev");
  auto commit = client.Commit(
      [&client](
          spanner::Transaction const& txn) -> StatusOr<spanner::Mutations> {
        spanner::SqlStatement update_statement(
            "UPDATE Venues SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64)"
            "  WHERE OutdoorVenue = false");
        // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=update".
        // This will only be set on this request.
        auto update = client.ExecuteDml(
            txn, std::move(update_statement),
            google::cloud::Options{}.set<spanner::RequestTagOption>(
                "app=concert,env=dev,action=update"));
        if (!update) return std::move(update).status();

        spanner::SqlStatement insert_statement(
            "INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, "
            "                    LastUpdateTime)"
            " VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, "
            "         PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())",
            {
                {"venueId", spanner::Value(81)},
                {"venueName", spanner::Value("Venue 81")},
                {"capacity", spanner::Value(1440)},
                {"outdoorVenue", spanner::Value(true)},
            });
        // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=insert".
        // This will only be set on this request.
        auto insert = client.ExecuteDml(
            txn, std::move(insert_statement),
            google::cloud::Options{}.set<spanner::RequestTagOption>(
                "app=concert,env=dev,action=select"));
        if (!insert) return std::move(insert).status();
        return spanner::Mutations{};
      },
      commit_options);
  if (!commit) throw std::move(commit).status();
}

C#


using Google.Cloud.Spanner.Data;
using System.Threading.Tasks;

public class TransactionTagAsyncSample
{
    public async Task<int> TransactionTagAsync(string projectId, string instanceId, string databaseId)
    {
        string connectionString = $"Data Source=projects/{projectId}/instances/{instanceId}/databases/{databaseId}";
        using var connection = new SpannerConnection(connectionString);
        await connection.OpenAsync();

        return await connection.RunWithRetriableTransactionAsync(async transaction =>
        {
            // Sets the transaction tag to "app=concert,env=dev".
            // This transaction tag will be applied to all the individual operations inside
            // the transaction.
            transaction.Tag = "app=concert,env=dev";

            // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=update".
            // This request tag will only be set on this request.
            var updateCommand =
                connection.CreateDmlCommand("UPDATE Venues SET Capacity = DIV(Capacity, 4) WHERE OutdoorVenue = false");
            updateCommand.Tag = "app=concert,env=dev,action=update";
            updateCommand.Transaction = transaction;
            int rowsModified = await updateCommand.ExecuteNonQueryAsync();

            var insertCommand = connection.CreateDmlCommand(
                @"INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime)
                    VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())",
                new SpannerParameterCollection
                {
                    {"venueId", SpannerDbType.Int64, 81},
                    {"venueName", SpannerDbType.String, "Venue 81"},
                    {"capacity", SpannerDbType.Int64, 1440},
                    {"outdoorVenue", SpannerDbType.Bool, true}
                }
            );
            // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=insert".
            // This request tag will only be set on this request.
            insertCommand.Tag = "app=concert,env=dev,action=insert";
            insertCommand.Transaction = transaction;
            rowsModified += await insertCommand.ExecuteNonQueryAsync();
            return rowsModified;
        });
    }
}

Vai


import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/spanner"
)

// readWriteTransactionWithTag executes the update and insert queries on venues table with appropriate transaction and requests tag
func readWriteTransactionWithTag(w io.Writer, db string) error {
	// db = `projects/<project>/instances/<instance-id>/database/<database-id>`
	ctx := context.Background()
	client, err := spanner.NewClient(ctx, db)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	_, err = client.ReadWriteTransactionWithOptions(ctx, func(ctx context.Context, txn *spanner.ReadWriteTransaction) error {
		stmt := spanner.Statement{
			SQL: `UPDATE Venues SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64) WHERE OutdoorVenue = false`,
		}
		_, err := txn.UpdateWithOptions(ctx, stmt, spanner.QueryOptions{RequestTag: "app=concert,env=dev,action=update"})
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprint(w, "Venue capacities updated.")
		stmt = spanner.Statement{
			SQL: `INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime) 
                   VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())`,
			Params: map[string]interface{}{
				"venueId":      81,
				"venueName":    "Venue 81",
				"capacity":     1440,
				"outdoorVenue": true,
			},
		}
		_, err = txn.UpdateWithOptions(ctx, stmt, spanner.QueryOptions{RequestTag: "app=concert,env=dev,action=insert"})
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprint(w, "New venue inserted.")
		return nil
	}, spanner.TransactionOptions{TransactionTag: "app=concert,env=dev"})
	return err
}

Java

static void setTransactionTag(DatabaseClient databaseClient) {
  // Sets the transaction tag to "app=concert,env=dev".
  // This transaction tag will be applied to all the individual operations inside this
  // transaction.
  databaseClient
      .readWriteTransaction(Options.tag("app=concert,env=dev"))
      .run(transaction -> {
        // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=update".
        // This request tag will only be set on this request.
        transaction.executeUpdate(
            Statement.of("UPDATE Venues"
                + " SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64)"
                + " WHERE OutdoorVenue = false"),
            Options.tag("app=concert,env=dev,action=update"));
        System.out.println("Venue capacities updated.");

        Statement insertStatement = Statement.newBuilder(
            "INSERT INTO Venues"
                + " (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime)"
                + " VALUES ("
                + " @venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP()"
                + " )")
            .bind("venueId")
            .to(81)
            .bind("venueName")
            .to("Venue 81")
            .bind("capacity")
            .to(1440)
            .bind("outdoorVenue")
            .to(true)
            .build();

        // Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=insert".
        // This request tag will only be set on this request.
        transaction.executeUpdate(
            insertStatement,
            Options.tag("app=concert,env=dev,action=insert"));
        System.out.println("New venue inserted.");

        return null;
      });
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project-id';
// const instanceId = 'my-instance';
// const databaseId = 'my-database';

// Imports the Google Cloud client library
const {Spanner} = require('@google-cloud/spanner');

// Creates a client
const spanner = new Spanner({
  projectId: projectId,
});

async function transactionTag() {
  // Gets a reference to a Cloud Spanner instance and database.
  const instance = spanner.instance(instanceId);
  const database = instance.database(databaseId);

  // Run a transaction with a transaction tag that will automatically be
  // included with each request in the transaction.
  try {
    await database.runTransactionAsync(
      {requestOptions: {transactionTag: 'app=cart,env=dev'}},
      async tx => {
        // Set the request tag to "app=concert,env=dev,action=update".
        // This request tag will only be set on this request.
        await tx.runUpdate({
          sql: 'UPDATE Venues SET Capacity = DIV(Capacity, 4) WHERE OutdoorVenue = false',
          requestOptions: {requestTag: 'app=concert,env=dev,action=update'},
        });
        console.log('Updated capacity of all indoor venues to 1/4.');

        await tx.runUpdate({
          sql: `INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime)
                VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())`,
          params: {
            venueId: 81,
            venueName: 'Venue 81',
            capacity: 1440,
            outdoorVenue: true,
          },
          types: {
            venueId: {type: 'int64'},
            venueName: {type: 'string'},
            capacity: {type: 'int64'},
            outdoorVenue: {type: 'bool'},
          },
          requestOptions: {requestTag: 'app=concert,env=dev,action=update'},
        });
        console.log('Inserted new outdoor venue');

        await tx.commit();
      }
    );
  } catch (err) {
    console.error('ERROR:', err);
  } finally {
    await database.close();
  }
}
transactionTag();

PHP

use Google\Cloud\Spanner\SpannerClient;
use Google\Cloud\Spanner\Transaction;

/**
 * Executes a transaction with a transaction tag.
 * Example:
 * ```
 * spanner_set_transaction_tag($instanceId, $databaseId);
 * ```
 *
 * @param string $instanceId The Spanner instance ID.
 * @param string $databaseId The Spanner database ID.
 */
function set_transaction_tag(string $instanceId, string $databaseId): void
{
    $spanner = new SpannerClient();
    $instance = $spanner->instance($instanceId);
    $database = $instance->database($databaseId);

    $database->runTransaction(function (Transaction $t) {
        $t->executeUpdate(
            'UPDATE Venues SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64) WHERE OutdoorVenue = false',
            [
                'requestOptions' => ['requestTag' => 'app=concert,env=dev,action=update']
            ]
        );
        print('Venue capacities updated.' . PHP_EOL);
        $t->executeUpdate(
            'INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime) '
            . 'VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())',
            [
                'parameters' => [
                    'venueId' => 81,
                    'venueName' => 'Venue 81',
                    'capacity' => 1440,
                    'outdoorVenue' => true,
                ],
                'requestOptions' => ['requestTag' => 'app=concert,env=dev,action=insert']
            ]
        );
        print('New venue inserted.' . PHP_EOL);
        $t->commit();
    }, [
        'requestOptions' => ['transactionTag' => 'app=concert,env=dev']
    ]);
}

Python

# instance_id = "your-spanner-instance"
# database_id = "your-spanner-db-id"
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance(instance_id)
database = instance.database(database_id)

def update_venues(transaction):
    # Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=update".
    #  This request tag will only be set on this request.
    transaction.execute_update(
        "UPDATE Venues SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64) WHERE OutdoorVenue = false",
        request_options={"request_tag": "app=concert,env=dev,action=update"},
    )
    print("Venue capacities updated.")

    # Sets the request tag to "app=concert,env=dev,action=insert".
    # This request tag will only be set on this request.
    transaction.execute_update(
        "INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue, LastUpdateTime) "
        "VALUES (@venueId, @venueName, @capacity, @outdoorVenue, PENDING_COMMIT_TIMESTAMP())",
        params={
            "venueId": 81,
            "venueName": "Venue 81",
            "capacity": 1440,
            "outdoorVenue": True,
        },
        param_types={
            "venueId": param_types.INT64,
            "venueName": param_types.STRING,
            "capacity": param_types.INT64,
            "outdoorVenue": param_types.BOOL,
        },
        request_options={"request_tag": "app=concert,env=dev,action=insert"},
    )
    print("New venue inserted.")

database.run_in_transaction(update_venues, transaction_tag="app=concert,env=dev")

Ruby

# project_id  = "Your Google Cloud project ID"
# instance_id = "Your Spanner instance ID"
# database_id = "Your Spanner database ID"

require "google/cloud/spanner"

spanner = Google::Cloud::Spanner.new project: project_id
client = spanner.client instance_id, database_id

client.transaction request_options: { tag: "app=cart,env=dev" } do |tx|
  tx.execute_update \
    "UPDATE Venues SET Capacity = CAST(Capacity/4 AS INT64) WHERE OutdoorVenue = false",
    request_options: { tag: "app=concert,env=dev,action=update" }

  puts "Venue capacities updated."

  tx.execute_update \
    "INSERT INTO Venues (VenueId, VenueName, Capacity, OutdoorVenue) " \
    "VALUES (@venue_id, @venue_name, @capacity, @outdoor_venue)",
    params: {
      venue_id: 81,
      venue_name: "Venue 81",
      capacity: 1440,
      outdoor_venue: true
    },
    request_options: { tag: "app=concert,env=dev,action=insert" }

  puts "New venue inserted."
end

Come visualizzare i tag transazione nella tabella delle statistiche delle transazioni

La seguente query restituisce le statistiche sulle transazioni in intervalli di 10 minuti.

SELECT t.fprint,
       t.transaction_tag,
       t.read_columns,
       t.commit_attempt_count,
       t.avg_total_latency_seconds
FROM SPANNER_SYS.TXN_STATS_TOP_10MINUTE AS t
LIMIT 3;

Prendiamo i seguenti dati come esempio dei risultati che riceviamo dalla nostra query.

fprint	transaction_tag	read_columns	commit_attempt_count	avg_total_latency_seconds
40015598317	app=concert,env=dev	[Sedi._esiste, Venues.VenueId, Venues.VenueName, Venues.Capacity]	278802	0,3508
20524969030	app=product,service=payment	[Singers.SingerInfo]	129012	0,0142
77848338483	[stringa vuota]	[Singers.FirstName, Singers.LastName, Singers._exists]	5357	0,048

Da questa tabella dei risultati, possiamo vedere che se hai assegnato un valore TRANSACTION_TAG a una transazione, questo viene inserito nella tabella delle statistiche sulle transazioni. Se non è assegnato alcun tag transazione, viene visualizzato come stringa vuota.

Per le transazioni con tag, le statistiche vengono aggregate per tag di transazione Ad esempio, il tag transazione app=concert,env=dev a ha una media latenza di 0,3508 secondi). Se non è stato assegnato alcun tag, le statistiche vengono aggregate per FPRINT (ad es. 77848338483 nella terza riga ha una latenza media di 0,048 secondi).

Come visualizzare i tag transazione nella tabella Statistiche di blocco

La seguente query restituisce le statistiche di blocco in intervalli di 10 minuti.

La funzione CAST() converte il row_range_start_key campo BYTES in una STRINGA.

SELECT 
   CAST(s.row_range_start_key AS STRING) AS row_range_start_key,
   s.lock_wait_seconds,
   s.sample_lock_requests
FROM SPANNER_SYS.LOCK_STATS_TOP_10MINUTE s
LIMIT 2;

Prendiamo i seguenti dati come esempio dei risultati che otteniamo query.

row_range_start_key	lock_wait_seconds	sample_lock_requests
Songs(2,1,1)	0,61	LOCK_MODE: Condivisione con Reader COLONNA: Cantanti.SingerInfo TRANSACTION_TAG: app=prodotto,servizio=spedizione LOCK_MODE: WriterShared COLONNA: Cantanti.SingerInfo TRANSACTION_TAG: app=prodotto,servizio=pagamento
albums(2,1+)	0,48	LOCK_MODE: Condivisione con Reader COLONNA: utenti._esiste1 TRANSACTION_TAG: [stringa vuota] LOCK_MODE: WriterShared COLONNA: utenti._esiste TRANSACTION_TAG: [stringa vuota]

Da questa tabella dei risultati, possiamo notare che se hai assegnato un TRANSACTION_TAG a una transazione, il codice viene inserito nel blocco tabella delle statistiche. Se non è stato assegnato alcun tag transazioni, viene visualizzato come stringa vuota.

Mappatura tra i metodi API e il tag richiesta/transazione

I tag di richiesta e di transazione sono applicabili a metodi API specifici basati se la modalità di transazione è di sola lettura o lettura/scrittura transazione. Generalmente, i tag transazione sono applicabili alle operazioni di lettura/scrittura mentre i tag di richiesta sono applicabili alle transazioni di sola lettura. La tabella seguente mostra la mappatura dai metodi dell'API ai tipi applicabili di i tag.

Metodi API	Modalità transazione	Richiedi tag	Tag transazione
Letto, StreamingRead	Transazione di sola lettura	Sì	No
Letto, StreamingRead	Transazione di lettura/scrittura	Sì	Sì
EsecuzioneSql, EsecuzioneStreamingSql¹	Transazione di sola lettura¹	Sì¹	No
EsecuzioneSql, EsecuzioneStreamingSql¹	Transazione di lettura/scrittura	Sì	Sì
ExecuteBatchDml	Transazione di lettura/scrittura	Sì	Sì
BeginTransaction	Transazione di lettura/scrittura	No	Sì
Esegui il commit	Transazione di lettura/scrittura	No	Sì

¹ Per le query di modifiche in tempo reale eseguite utilizzando SpannerIO di Apache Beam Connettore Dataflow, REQUEST_TAG contiene il nome di un job Dataflow.

Limitazioni

Quando aggiungi tag a letture, query e transazioni, considera quanto segue: limitazioni:

La lunghezza di una stringa di tag è limitata a 50 caratteri. Stringhe che superano questo limite è troncato.
In un tag sono consentiti solo caratteri ASCII (32-126). Unicode arbitrario vengono sostituiti da trattini bassi.
Eventuali trattini bassi (_) iniziali vengono rimossi dalla stringa.
I tag sono sensibili alle maiuscole. Ad esempio, se aggiungi il tag di richiesta APP=cart,ENV=dev a un insieme di query e aggiungi app=cart,env=dev a a un altro insieme di query, Spanner aggrega le statistiche separatamente per ogni tag.
I tag potrebbero non essere presenti nelle tabelle delle statistiche nelle seguenti condizioni:
- Se Spanner non è in grado di archiviare le statistiche per tutti i tag non eseguite durante l'intervallo nelle tabelle, le operazioni con le risorse che consumano di più durante il periodo specificato intervallo di tempo.

Denominazione dei tag

Quando assegni tag alle operazioni di database, è importante considerare le informazioni che vuoi comunicare in ogni stringa di tag. La convenzione o il pattern scelto rende i tag più efficaci. Ad esempio, la scelta di nomi appropriati per i tag semplifica la correlazione delle statistiche con il codice dell'applicazione.

Puoi scegliere qualsiasi tag entro i limiti indicati. Tuttavia, consigliamo di creare una stringa tag come un insieme di coppie chiave/valore separate con virgole.

Ad esempio, supponiamo che tu stia utilizzando un database Spanner per un caso d'uso di e-commerce. Ti consigliamo di includere informazioni sul dell'applicazione, dell'ambiente di sviluppo e dell'azione eseguita dalla query il tag di richiesta che intendi assegnare a una determinata query. Puoi considera l'assegnazione della stringa tag nel formato chiave-valore app=cart,env=dev,action=update.Ciò significa che la query viene richiamata dal carrello nell'ambiente di sviluppo e viene utilizzato per aggiornare il carrello.

Supponiamo che tu abbia un'altra query da un'applicazione di ricerca nel catalogo e assegni la stringa del tag come app=catalogsearch,env=dev,action=list. Se uno di questi visualizzate nella tabella delle statistiche delle query come query ad alta latenza, identificare facilmente la fonte utilizzando il tag.

Ecco alcuni esempi di come un pattern di tagging può essere utilizzato per organizzare le statistiche delle operazioni. Questi esempi non intendono essere esaustivi; puoi e combinarle nella stringa tag utilizzando un delimitatore, ad esempio una virgola.

Chiavi tag	Esempi di coppia tag-valore	Descrizione
Applicazione	app=cart app=frontend app=catalogsearch	Aiuta a identificare l'applicazione che chiama l'operazione.
Ambiente	env=prod env=dev env=test env=staging	Aiuta a identificare l'ambiente associato all'operazione.
Framework	framework=spring framework=django framework=jetty	Aiuta a identificare il framework associato all'operazione.
Azione	action=list action=retrieve action=update	Aiuta a identificare l'azione intrapresa dall'operazione.
Servizio	service=payment service=shipping	Aiuta a identificare il microservizio che chiama l'operazione.

Da tenere presente

Quando assegni un REQUEST_TAG, le statistiche per più query che hanno La stessa stringa tag viene raggruppate in una singola riga nelle statistiche delle query tabella. Nel campo TEXT viene mostrato solo il testo di una di queste query.
Quando assegni un REQUEST_TAG, le statistiche per più letture con La stessa stringa tag è raggruppate in una singola riga nelle statistiche di lettura tabella. L'insieme di tutte le colonne lette viene aggiunto al campo READ_COLUMNS.
Quando assegni un TRANSACTION_TAG, le statistiche relative alle transazioni che hanno la stessa stringa di tag vengono raggruppate in una singola riga nella tabella delle statistiche delle transazioni. Viene aggiunto l'insieme di tutte le colonne scritte dalle transazioni al campo WRITE_CONSTRUCTIVE_COLUMNS e all'insieme di tutte le colonne vengono aggiunte al campo READ_COLUMNS.

Scenari di risoluzione dei problemi che utilizzano i tag

Individuare l'origine di una transazione problematica

La seguente query restituisce i dati non elaborati per le transazioni principali nel periodo di tempo selezionato.

SELECT
 fprint,
 transaction_tag,
 ROUND(avg_total_latency_seconds,4) as avg_total_latency_sec,
 ROUND(avg_commit_latency_seconds,4) as avg_commit_latency_sec,
 commit_attempt_count,
 commit_abort_count
FROM SPANNER_SYS.TXN_STATS_TOP_10MINUTE
WHERE interval_end = "2020-05-17T18:40:00"
ORDER BY avg_total_latency_seconds DESC;

La tabella seguente elenca i dati di esempio restituiti dalla nostra query, in cui abbiamo tre applicazioni, ovvero cart, product e frontend, che possiedono o eseguono query sullo stesso database.

Una volta identificate le transazioni che presentano una latenza elevata, puoi utilizzare il metodo i tag associati per identificare la parte pertinente del codice dell'applicazione e prova a risolvere altri problemi utilizzando statistiche sulle transazioni.

fprint	transaction_tag	avg_total_latency_sec	avg_commit_latency_sec	commit_attempt_count	commit_abort_count
7129109266372596045	app=cart,service=order	0,3508	0,0139	278802	142205
9353100217060788102	app=cart,service=redis	0,1633	0,0142	129012	27177
9353100217060788102	app=product,service=payment	0,1423	0,0133	5357	636
898069986622520747	app=product,service=shipping	0,0159	0,0118	4269	1
9521689070912159706	app=frontend,service=ads	0,0093	0,0045	164	0
11079878968512225881	[stringa vuota]	0,031	0,015	14	0

Analogamente, il tag richiesta può essere utilizzato per trovare l'origine di una query problematica dalla tabella Statistiche query e l'origine di una lettura problematica dalla tabella Statistiche letture.

Trovare la latenza e altre statistiche per le transazioni di una determinata applicazione o di un determinato microservizio

Se hai utilizzato il nome dell'applicazione o del microservizio nella stringa del tag, aiuta a filtrare la tabella delle statistiche delle transazioni in base ai tag che contengono il nome dell'applicazione o del microservizio.

Supponiamo che tu abbia aggiunto nuove transazioni all'app di pagamento e che tu voglia esaminare le latenze e altre statistiche di queste nuove transazioni. Se disponi utilizzato il nome dell'applicazione di pagamento all'interno del tag, puoi filtrare delle statistiche delle transazioni solo per i tag che contengono app=payment.

La seguente query restituisce le statistiche delle transazioni per l'app di pagamento negli Intervalli di 10 minuti.

SELECT
  transaction_tag,
  avg_total_latency_sec,
  avg_commit_latency_sec,
  commit_attempt_count,
  commit_abort_count
FROM SPANNER_SYS.TXN_STATS_TOP_10MINUTE
WHERE STARTS_WITH(transaction_tag, "app=payment")
LIMIT 3;

Ecco un esempio di output:

transaction_tag	avg_total_latency_sec	avg_commit_latency_sec	commit_attempt_count	commit_abort_count
app=payment,action=update	0,3508	0,0139	278802	142205
app=payment,action=transfer	0,1633	0,0142	129012	27177
app=payment, action=retrieve	0,1423	0,0133	5357	636

Analogamente, puoi trovare query o letture da un'applicazione specifica nella tabella Statistiche query o Statistiche letture utilizzando i tag richiesta.

Individuare le transazioni coinvolte nel conflitto di blocco

Per scoprire quali transazioni e chiavi di riga hanno registrato tempi di attesa elevati per i blocchi, effettuiamo una query sulla tabella LOCK_STAT_TOP_10MINUTE, che elenca le chiavi di riga, le colonne e le transazioni corrispondenti coinvolte nel conflitto di blocco.

SELECT CAST(s.row_range_start_key AS STRING) AS row_range_start_key,
       t.total_lock_wait_seconds,
       s.lock_wait_seconds,
       s.lock_wait_seconds/t.total_lock_wait_seconds frac_of_total,
       s.sample_lock_requests
FROM spanner_sys.lock_stats_total_10minute t, spanner_sys.lock_stats_top_10minute s
WHERE
  t.interval_end = "2020-05-17T18:40:00" and s.interval_end = t.interval_end;

Ecco alcuni esempi di output della nostra query:

row_range_start_key	total_lock_wait_seconds	lock_wait_seconds	frac_of_total	sample_lock_requests
Cantanti(32)	2,37	1,76	1	LOCK_MODE: WriterShared COLUMN: Singers.SingerInfo TRANSACTION_TAG: app=cart,service=order LOCK_MODE: ReaderShared COLUMN: Singers.SingerInfo TRANSACTION_TAG: app=cart,service=redis

Da questa tabella dei risultati, possiamo vedere che il conflitto si è verificato nella Singers nella chiave SingerId=32. Singers.SingerInfo è la colonna in cui si è verificato un conflitto di blocco tra ReaderShared e WriterShared. Puoi anche identificare le transazioni corrispondenti (app=cart,service=order e app=cart,service=redis) che stanno riscontrando il conflitto.

Una volta identificate le transazioni che causano i conflitti di blocco, puoi Concentrati su queste transazioni utilizzando le statistiche sulle transazioni. per avere un'idea migliore di ciò che stanno facendo le transazioni e se è possibile evitare conflitti o di ridurre il tempo di permanenza dei blocchi. Per ulteriori informazioni, consulta le best practice per ridurre le contese sui blocchi.

Passaggi successivi

Scopri di più sugli altri strumenti di introspezione.
Scopri altre informazioni archiviate da Spanner per ogni database nelle tabelle dello schema delle informazioni del database.
Scopri di più sulle best practice per SQL per Spanner.
Scopri di più su come esaminare l'utilizzo elevato della CPU.