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Questa pagina descrive come risolvere i problemi dei componenti di Spanner per trovare l'origine della latenza. Per scoprire di più sui possibili punti di latenza in una richiesta Spanner, consulta Punti di latenza in una richiesta Spanner.
Nell'applicazione client che influisce sul tuo servizio, verifica che sia presente un aumento della latenza rispetto alla latenza di andata e ritorno del client. Controlla le seguenti dimensioni
dalle metriche lato client.
Nome dell'applicazione client
Località del client (ad esempio, zone VM Compute Engine) e host (ovvero i nomi delle VM).
Metodo dell'API Spanner
Stato dell'API Spanner
Raggruppa i dati in base a queste dimensioni per capire se il problema riguarda un cliente, uno stato o un metodo specifico. Per i workload a due regioni o multiregionali, controlla se il problema è limitato a un client o a una regione Spanner specifici.
Controlla lo stato dell'applicazione client, in particolare l'infrastruttura di calcolo lato client (ad esempio l'utilizzo di VM, CPU o memoria, connessioni, descrittori file e così via).
Se la latenza di andata e ritorno del client è elevata, ma la latenza GFE e la latenza della richiesta dell'API Spanner sono basse, il codice dell'applicazione potrebbe avere un problema. Potrebbe anche indicare un problema di rete tra il cliente
e il GFE regionale. Se la tua applicazione ha un problema di prestazioni che causa la lentezza di alcuni percorsi di codice, la latenza di andata e ritorno del client per ogni richiesta API potrebbe aumentare. Potrebbe anche esserci un problema nell'infrastruttura di computing del cliente che non è stato rilevato nel passaggio precedente.
Raggruppa in base a queste dimensioni per capire se il problema è limitato a un database, a uno stato o a un metodo specifico. Per i carichi di lavoro a due regioni o in più regioni,
controlla se il problema è limitato a una regione specifica.
Se la latenza GFE è elevata, ma la latenza della richiesta dell'API Spanner è bassa, il motivo potrebbe essere uno dei seguenti:
Accesso a un database da un'altra regione. Questa azione può comportare una latenza GFE elevata e una latenza delle richieste dell'API Spanner bassa. Ad esempio,
il traffico da un client nella regione us-east1 con un'istanza nella regione
us-central1 potrebbe avere una latenza GFE elevata, ma una latenza delle richieste dell'API Spanner inferiore.
Si è verificato un problema a livello di GFE. Controlla la Google Cloud Dashboard dello stato per verificare se sono in corso problemi di rete nella tua regione. Se non ci sono problemi, apri una richiesta di assistenza e includi queste informazioni in modo che gli addetti all'assistenza possano aiutarti a risolvere i problemi relativi al GFE.
Osserva e risolvi i potenziali hotspot o i pattern di accesso sbilanciati utilizzando Key Visualizer e prova a eseguire il rollback di eventuali modifiche al codice dell'applicazione fortemente correlate al periodo di tempo del problema.
Controlla eventuali variazioni del modello di traffico.
Controlla Query Insights e
Transaction Insights per verificare se potrebbero esserci colli di bottiglia relativi alle prestazioni delle query o delle transazioni.
Utilizza le procedure in Query attive meno recenti per visualizzare eventuali query sulle spese che potrebbero causare un collo di bottiglia delle prestazioni e annullarle in base alle esigenze.
Utilizza le procedure descritte nelle sezioni relative alla risoluzione dei problemi dei seguenti argomenti per risolvere ulteriormente il problema utilizzando gli strumenti di introspezione di Spanner:
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-05 UTC."],[],[],null,["# Identify where latency occurs\n\n| **Note:** [OpenCensus is deprecated](https://opentelemetry.io/blog/2023/sunsetting-opencensus/). We recommend using OpenTelemetry to capture and visualize Spanner observability metrics. For more information, see [Capture custom client-side metrics using OpenTelemetry](/spanner/docs/capture-custom-metrics-opentelemetry).\n\nThis page describes how to troubleshoot Spanner components to find the\nsource of the latency. To learn more about possible latency points in a\nSpanner request, see\n[Latency points in a Spanner request](/spanner/docs/latency-points).\n\n1. In your client application that affects your service, confirm there's a\n latency increase from client round-trip latency. Check the following dimensions\n from your client-side metrics.\n\n - Client Application Name\n - Client locality (for example, Compute Engine VM zones) and Host (that is, VM names)\n - Spanner API method\n - Spanner API status\n\n Group by these dimensions to see if the issue is limited to a specific\n client, status, or method. For dual-region or multi-regional workloads, see\n if the issue is limited to a specific client or Spanner region.\n2. Check your client application health, especially the computing\n infrastructure on the client side (for example, VM, CPU, or memory\n utilization, connections, file descriptors, and so on).\n\n3. Check latency in Spanner components:\n\n a. Check client round-trip latency [with OpenTelemetry](/spanner/docs/capture-custom-metrics-opentelemetry#capture-client-round-trip-latency)\n or [with OpenCensus](/spanner/docs/capture-visualize-latency-opencensus#capture_and_visualize_client_round-trip_latency).\n\n b. Check Google Front End (GFE) latency [with OpenTelemetry](/spanner/docs/capture-custom-metrics-opentelemetry#capture-gfe-latency)\n or [with OpenCensus](/spanner/docs/capture-visualize-latency-opencensus#capture_and_visualize_gfe_latency).\n\n c. Check Spanner API request latency [with OpenTelemetry](/spanner/docs/capture-custom-metrics-opentelemetry#capture-spanner-api-request-latency)\n or [with OpenCensus](/spanner/docs/capture-visualize-latency-opencensus#capture_and_visualize_api_request_latency).\n\n If you have high client round-trip latency, but low GFE latency, and a low\n Spanner API request latency, the application code might\n have an issue. It could also indicate a networking issue between the client\n and regional GFE. If your application has a performance issue that causes\n some code paths to be slow, then the client round-trip latency for each API\n request might increase. There might also be an issue in the client computing\n infrastructure that was not detected in the previous step.\n4. Check the following dimensions for\n [Spanner metrics](/spanner/docs/latency-metrics):\n\n - Spanner Database Name\n - Spanner API method\n - Spanner API status\n\n Group by these dimensions to see if the issue is limited to a specific\n database, status, or method. For dual-region or multi-regional workloads,\n check to see if the issue is limited to a specific region.\n\n If you have a high GFE latency, but a low Spanner API request\n latency, it might have one of the following causes:\n - Accessing a database from another region. This action can lead to high GFE\n latency and low Spanner API request latency. For example,\n traffic from a client in the `us-east1` region that has an instance in the\n `us-central1` region might have a high GFE latency but a lower\n Spanner API request latency.\n\n - There's an issue at the GFE layer. Check the [Google Cloud Status Dashboard](https://status.cloud.google.com/)\n to see if there are any ongoing networking issues in your region. If there\n aren't any issues, then open a support case and include this information so\n that support engineers can help with troubleshooting the GFE.\n\n5. [Check the CPU utilization of the instance](/spanner/docs/cpu-utilization).\n If the CPU utilization of the instance is above the recommended level, you\n should manually add more nodes, or set up auto scaling. For more information,\n see [Autoscaling overview](/spanner/docs/autoscaling-overview).\n\n6. Observe and troubleshoot potential hotspots or unbalanced access patterns\n using [Key Visualizer](/spanner/docs/key-visualizer)\n and try to roll back any application code changes that strongly correlate\n with the issue timeframe.\n\n | **Note:** We recommend you follow [Schema design best practices](/spanner/docs/schema-design) to ensure your access is balanced across Spanner computing resources.\n7. Check any traffic pattern changes.\n\n8. Check [Query insights](/spanner/docs/using-query-insights) and\n [Transaction insights](/spanner/docs/use-lock-and-transaction-insights) to\n see if there might be any query or transaction performance bottlenecks.\n\n9. Use procedures in [Oldest active queries](/spanner/docs/introspection/oldest-active-queries)\n to see any expense queries that might cause a performance bottleneck and\n cancel the queries as needed.\n\n10. Use procedures in the troubleshooting sections in the following topics to\n troubleshoot the issue further using Spanner introspection\n tools:\n\n - [Query statistics](/spanner/docs/introspection/query-statistics)\n - [Read statistics](/spanner/docs/introspection/read-statistics)\n - [Transaction statistics](/spanner/docs/introspection/transaction-statistics)\n - [Lock statistics](/spanner/docs/introspection/lock-statistics)\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Now that you've identified the component that contains the latency, explore the problem further using OpenCensus. For more information, see [Capture custom client-side metrics using OpenTelemetry](/spanner/docs/capture-custom-metrics-opentelemetry) or [with OpenCensus](/spanner/docs/capture-visualize-latency-opencensus).\n- Learn how to use [metrics](/spanner/docs/latency-metrics) to diagnose latency.\n- Learn how to [troubleshoot Spanner deadline exceeded errors](/spanner/docs/deadline-exceeded)."]]
