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会话数

本页介绍了 Spanner 中的会话高级概念，包括创建客户端库、使用 REST 或 RPC API 或使用 Google 客户端库时的会话最佳实践。

会话概览

会话代表一种与 Spanner 数据库服务的通信渠道。会话用于执行事务来读取、写入或修改 Spanner 数据库中的数据。每个会话只应用于单个数据库。

会话一次可以执行单个或多个事务。执行多个事务时，会话称为复用会话。

独立读取、写入和查询在内部使用一个事务。

会话池的性能优势

创建会话的开销很大。为了避免每次进行数据库操作时影响性能，客户端应该保留“会话池”，这是准备就绪可供使用的可用会话池。池应存储现有会话，并响应请求返回适当类型的会话，以及清理未使用的会话。如需查看有关如何实现会话池的示例，请参阅其中一个 Spanner 客户端库（例如 Go 客户端库或 Java 客户端库）的源代码。

会话设计为长期有效，因此在某会话用于数据库操作之后，客户端应将该会话返回到池，以供重复使用。

gRPC 通道概览

Spanner 客户端使用 gRPC 通道进行通信。一个 gRPC 渠道大致相当于一个 TCP 连接。一个 gRPC 通道最多可以处理 100 个并发请求。这意味着，应用需要的 gRPC 通道数量至少为应用将执行的并发请求数量除以 100。

在您创建 Spanner 客户端时，它会创建一个 gRPC 通道池。

使用 Google 客户端库时的最佳做法

下文介绍了将 Google 客户端库用于 Spanner 时的最佳实践。

配置池中的会话数和 gRPC 通道数

客户端库的会话池中会话数和通道池中的 gRPC 通道数均为默认值。这两种默认值在大多数情况下都足够了。以下是每个编程语言的默认会话数下限、上限和 gRPC 通道数。

C++

MinSessions: 100
MaxSessions: 400
NumChannels: 4

C#

MinSessions: 100
MaxSessions: 400
NumChannels: 4

Go

MinSessions: 100
MaxSessions: 400
NumChannels: 4

Java

MinSessions: 100
MaxSessions: 400
NumChannels: 4

Node.js

Node.js 客户端不支持多个 gRPC 通道。因此，建议创建多个客户端，而不是将单个客户端的会话池大小增加到 100 个会话以上。

MinSessions: 25
MaxSessions: 100

PHP

PHP 客户端不支持可配置数量的 gRPC 通道。

MinSessions: 1
MaxSessions: 500

Python

Python 支持四种不同的会话池类型，可用于管理会话。

Ruby

Ruby 客户端不支持多个 gRPC 通道。因此，建议创建多个客户端，而不是将单个客户端的会话池大小增加到 100 个会话以上。

MinSessions: 10
MaxSessions: 100

应用使用的会话数等于应用执行的并发事务数。只有当您希望单个应用实例执行的并发事务数超出默认会话池的处理能力时，才应修改默认会话池设置。

对于高并发应用，建议采取以下措施：

将 MinSessions 设置为单个客户端将执行的预期并发事务数。
将 MaxSessions 设置为单个客户端可以执行的并发事务数上限。
如果预期的并发性在应用生命周期内没有太大变化，请设置 MinSessions=MaxSessions。这会阻止会话池扩容或缩容。扩容或缩容会话池也会消耗一些资源。
将 NumChannels 设置为 MaxSessions / 100。一个 gRPC 通道最多可以并发处理 100 个请求。如果您观察到高尾延迟时间（p95/p99 延迟时间），请提高此值，因为这可能表明 gRPC 通道拥塞。

增加活跃会话数会使用 Spanner 数据库服务和客户端库中的额外资源。如果将会话数增加到超出应用实际需求的数量，可能会降低系统性能。

增加会话池与增加客户端数量

应用的会话池大小决定了单个应用实例可以执行的并发事务数。不建议将会话池大小增加到单个应用实例可以处理的最大并发数。如果应用收到的请求数量超过了池中的会话数，这些请求会排队，同时等待有会话可用。

客户端库使用的资源如下：

每个 gRPC 通道都使用一个 TCP 连接。
每个 gRPC 调用都需要一个线程。客户端库使用的线程数上限等于应用执行的并发查询数上限。这些线程位于应用用于其自身业务逻辑的所有线程之上。

不建议将会话池的大小增加到单个应用实例可以处理的最大线程数。而是增加应用实例的数量。

管理写入会话比例

Spanner 会为某些客户端库的读写事务保留一部分会话，称为写入会话比例。如果您的应用耗尽了所有读取会话，那么 Spanner 将会为只读事务使用读写会话。读写会话需要 spanner.databases.beginOrRollbackReadWriteTransaction 权限。如果用户的角色为 spanner.databaseReader IAM 角色，则调用会失败，并且 Spanner 会返回以下错误消息：

generic::permission_denied: Resource %resource% is missing IAM permission:
spanner.databases.beginOrRollbackReadWriteTransaction

对于维持写入会话比例的客户端库，您可以对其进行设置。

C++

所有 C ++ 会话都相同。没有只读或只读写会话。

C#

C# 的默认写入会话比例是 0.2。您可以使用 SessionPoolOptions 的 WriteSessionsFraction 字段更改比例。

Go

所有 Go 会话都是相同的。没有只读或只读写会话。

Java

所有 Java 会话都相同。没有只读或只读写会话。

Node.js

所有 Node.js 会话都是相同的。没有只读或只读写会话。

PHP

所有 PHP 会话都是相同的。没有只读或只读写会话。

Python

Python 支持四种不同的会话池类型，可用于管理读取和读写会话。

Ruby

Ruby 的默认写入会话比例是 0.3。您可以使用 client 初始化方法更改比例。

创建客户端库或使用 REST/RPC 时的最佳做法

下文介绍了在 Spanner 客户端库中实现会话或者通过 REST 或 RPC API 使用会话的最佳实践。

这些最佳做法仅在您开发客户端库或使用 REST/RPC API 的情况下适用。如果您使用的是 Spanner 的 Google 客户端库之一，请参阅使用 Google 客户端库时的最佳做法。

创建会话池并确定其大小

如需确定某客户端进程的会话池的最佳大小，请将下限设置为预期的并发事务数，并将上限设置为初始测试数（例如 100）。如果上限不够，请提高上限。增加活跃会话数会使用 Spanner 数据库服务上的额外资源，因此不清理未使用的会话可能会降低性能。对于使用 RPC API 的用户，我们建议每个 gRPC 通道的会话数不超过 100。

处理已删除的会话

可以通过以下三种方式删除会话：

客户端可以删除会话。
Spanner 数据库服务可以在会话闲置超过 1 小时后删除会话。
如果会话存在超过 28 天，Spanner 数据库服务可能会删除该会话。

尝试使用已删除的会话会导致 NOT_FOUND 错误。如果遇到此错误，请创建并使用新会话，将新会话添加到池中，并从池中移除已删除的会话。

使空闲会话保持活跃状态

Spanner 数据库服务保留删除未使用会话的权利。如果您确实需要让空闲会话保持活跃状态，例如，在预计数据库使用近期内会显著增长的情况下，您可以防止会话被删除。执行开销较小的操作（例如，执行 SQL 查询 SELECT 1）可使会话保持活跃状态。如果您有近期并不需要的空闲会话，让 Spanner 删除该会话，然后在下次要用时创建新的会话。

让会话保持活动状态的一种情况是应对数据库上的常规高峰需求。如果每天的上午 9:00 到下午 6:00 大量使用数据库，则应在这段时间内保留一些空闲会话，因为高峰使用期间可能需要这些会话。下午 6:00 之后，您可以让 Spanner 删除空闲会话。在每天上午 9:00 之前，请创建一些新会话，以便它们能够满足预期需求。

另一种情况是，如果您有一个应用使用 Spanner，但必须在使用时避免连接开销。您可以将一组会话保持活动状态以避免连接开销。

向客户端库用户隐藏会话详细信息

如果您正在创建客户端库，请勿将会话曝露给客户端库使用者。让客户端能够进行数据库调用，但无需涉及会话创建和维护的复杂性。有关向客户端库使用者隐藏会话详细信息的客户端库示例，请参阅 Java 版 Spanner 客户端库。

处理非幂等写入事务的错误

没有重试保护的写入事务可能会多次应用变更。如果某一变更不具有幂等性，则多次应用变更可能会导致失败。例如，即使在写入尝试之前某行不存在，插入操作也可能会失败并出现 ALREADY_EXISTS 错误。如果后端服务器提交了变更但无法将成功信息传达给客户端，则可能发生这种情况。在这种情况下，可能会重试变更，导致 ALREADY_EXISTS 失败。

在实现您自己的客户端库或使用 REST API 时，可以采用以下方法来应对这种情况：

设计您的写入代码结构，使其具有幂等性。
对写入使用重试保护。
实现一个执行“upsert”逻辑的方法：若是新的则插入，若已存在则更新。
代替客户端处理错误。

保持稳定连接

为获得最佳性能，用于承载会话的连接应保持稳定。当承载会话的连接发生更改时，Spanner 可能会中断会话上的活动事务，并在更新会话元数据时为数据库增加少量的额外负载。少数连接偶尔发生变化是无关紧要的，但应避免同时更改大量连接的情况。如果您在客户端和 Spanner 之间使用代理，则应保持每个会话的连接稳定性。

监控活跃会话

您可以从命令行、通过 REST API 或 RPC API 使用 ListSessions 命令，监控数据库中的活跃会话。ListSessions 可显示给定数据库的活跃会话。如果您需要查明会话泄漏的原因，这一命令非常有用。（会话泄漏是指系统创建会话，但未将其返回到会话池以重复使用的事件）。

借助 ListSessions，您能够查看有关活跃会话的元数据，包括创建会话的时间以及上次使用会话的时间。在排查会话问题时，分析此数据可以为您指明正确的方向。如果大多数活跃会话没有最近的 approximate_last_use_time，这可能表明会话没有被您的应用合理地重复使用。如需详细了解 approximate_last_use_time 字段，请参阅 RPC API 参考文档。

如需详细了解如何使用 ListSessions，请参阅 REST API 参考文档、RPC API 参考文档或 gcloud 命令行工具参考文档。

自动清理会话泄露

当您使用会话池中的所有会话时，每个新事务都会等待会话返回到池中。如果系统创建了会话，但未将其返回到会话池以供重复使用，这称为会话泄漏。发生会话泄露时，等待打开会话的事务会无限期卡住并阻塞应用。会话泄露通常是由运行时间极长且未提交的问题事务导致的。

您可以设置会话池以自动解析这些非活跃事务。当您启用客户端库自动解析非活动转换时，它会识别可能导致会话泄露的问题事务，将其从会话池中移除，并将其替换为新会话。

日志记录还有助于识别存在问题的交易。如果已启用日志记录，当会话池的使用率超过 95% 时，系统会默认共享警告日志。如果会话用量超过 95%，则您需要增加会话池中允许的会话数上限，或者您可能存在会话泄漏。警告日志包含运行时间超出预期的事务的堆栈轨迹，有助于确定会话池利用率较高的原因。系统会根据您的日志导出器配置推送警告日志。

让客户端库自动解析非活跃事务

您可以让客户端库发送警告日志并自动解析非活跃事务，也可以让客户端库仅接收警告日志。

Java

如需接收警告日志并移除不活跃的事务，请使用 setWarnAndCloseIfInactiveTransactions。

 final SessionPoolOptions sessionPoolOptions = SessionPoolOptions.newBuilder().setWarnAndCloseIfInactiveTransactions().build()

 final Spanner spanner =
         SpannerOptions.newBuilder()
             .setSessionPoolOption(sessionPoolOptions)
             .build()
             .getService();
 final DatabaseClient client = spanner.getDatabaseClient(databaseId);

如需仅接收警告日志，请使用 setWarnIfInactiveTransactions。

 final SessionPoolOptions sessionPoolOptions = SessionPoolOptions.newBuilder().setWarnIfInactiveTransactions().build()

 final Spanner spanner =
         SpannerOptions.newBuilder()
             .setSessionPoolOption(sessionPoolOptions)
             .build()
             .getService();
 final DatabaseClient client = spanner.getDatabaseClient(databaseId);

Go

如需接收警告日志并移除不活跃的交易，请将 SessionPoolConfig 与 InactiveTransactionRemovalOptions 结合使用。

 client, err := spanner.NewClientWithConfig(
     ctx, database, spanner.ClientConfig{SessionPoolConfig: spanner.SessionPoolConfig{
         InactiveTransactionRemovalOptions: spanner.InactiveTransactionRemovalOptions{
         ActionOnInactiveTransaction: spanner.WarnAndClose,
         }
     }},
 )
 if err != nil {
     return err
 }
 defer client.Close()

如需仅接收警告日志，请使用 customLogger。

 customLogger := log.New(os.Stdout, "spanner-client: ", log.Lshortfile)
 // Create a logger instance using the golang log package
 cfg := spanner.ClientConfig{
         Logger: customLogger,
     }
 client, err := spanner.NewClientWithConfig(ctx, db, cfg)

多路复用会话

借助多路复用会话，您可以一次创建无限数量的并发请求。多路复用会话具有以下优势：

降低后端资源要求。例如，它们会避免与会话所有权维护和垃圾回收相关的会话维护活动。
长时会话，在空闲时不需要保持连接请求。
典型的客户端库可以为每个客户端使用一个多路复用会话。与仅使用常规会话的客户端相比，针对某些操作使用多路复用会话的客户端使用的常规会话数量较少。
无需仅与一个 gRPC 通道保持亲和性。客户端可以针对同一复用会话通过多个通道发送请求。

多路复用会话支持以下操作：

Java 和 Go 客户端库”。
依赖于 Java 和 Go 客户端库的 Spanner 生态系统工具，例如 PGAdapter、JDBC、Hibernate、数据库/SQL 驱动程序和 GORM。
适用于只读事务的 Spanner API

您可以使用 OpenTelemetry 指标查看流量如何在现有会话池和多路复用会话之间分配。OpenTelemetry 有一个指标过滤器 is_multiplexed，如果将其设置为 true，则会显示多路复用会话。

默认情况下，JDBC 和 PG 适配器支持多路复用会话。对于 Java 和 Go 客户端库，该功能默认处于停用状态。您可以使用 Java 客户端库或 Go 客户端库启用多路复用会话。如需使用 Java 或 Go 启用多路复用会话，请参阅启用多路复用会话。

启用多路复用会话

如需使用 Java 或 Go 客户端启用多路复用会话，请将 GOOGLE_CLOUD_SPANNER_MULTIPLEXED_SESSIONS 设置为 true。

export GOOGLE_CLOUD_SPANNER_MULTIPLEXED_SESSIONS=TRUE

查看常规会话和多路复用会话的流量

Opentelemetry 具有 is_multiplexed 过滤器，用于显示多路复用会话的流量。您可以将此过滤条件设为 true to view multiplexed sessions andfalse`，以查看常规会话。

使用 Spanner Opentelemetry 准备工作部分中的步骤为 Spanner 设置 OpenTelemetry。
前往 Metrics Explorer。

转到 Metrics Explorer
在指标下拉菜单中，按 generic 进行过滤。
点击通用任务，然后依次前往 Spanner > Spanner/num_acquired_sessions。
在过滤条件字段中，从以下选项中进行选择：

a. is_multiplexed = false 以查看常规会话。 b. is_multiplexed = true 以查看多路复用会话。

下图显示了已选择多路复用会话的过滤器选项。

如需详细了解如何将 OpenTelemetry 与 Spanner 搭配使用，请参阅利用 OpenTelemetry 普惠大众的 Spanner 可观测性和使用 OpenTelemetry 检查 Spanner 组件中的延迟时间。

显示 is-multiplexed 过滤条件的 Opentelemetry 信息中心。