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Drosselungsdiagnose

Wenn Ihre Anwendung gedrosselt wird, stellt DynamoDB detaillierte Ausnahmeinformationen und gezielte CloudWatch-Metriken bereit, um Sie bei der Diagnose dieser Ereignisse zu unterstützen.

In diesem Abschnitt wird ein systematischer Ansatz zum Verständnis von Drosselungsereignissen in Ihren DynamoDB-Anwendungen vorgestellt. Er erläutert, wie Drosselungsausnahmen interpretiert und mit CloudWatch-Metriken in Verbindung gesetzt werden können, um genauere Einblicke zu erhalten. So können Sie ermitteln, welche Änderungen die Drosselung in Ihren DynamoDB-Anwendungen reduzieren würden.

Übersicht über Drosselungsausnahmen

Wenn DynamoDB eine Anfrage drosselt, gibt es spezifische Ausnahmen mit detaillierten Diagnoseinformationen zurück. In Java gehören dazu beispielsweise ProvisionedThroughputExceededException, RequestLimitExceeded oder ThrottlingException.

Jede Ausnahme umfasst ThrottlingReasons, eine Reihe einzelner ThrottlingReason mit zwei Schlüsselfeldern, mit deren Hilfe Sie Drosselungen identifizieren und verstehen können:

Das Feld mit dem Grund folgt einem konsistenten Muster, das Ihnen hilft, das Ereignis genau zu verstehen:

Der Ressourcenname (ARN) gibt genau an, welche Tabelle oder welcher Index gedrosselt wird:

Beispiele für vollständige Drosselungsgründe:

Damit können Sie genau ermitteln, welche Ressource gedrosselt wurde, durch welche Art von Vorgang die Drosselung verursacht wurde und warum die Drosselung erfolgt ist.

Beispielausnahmen

Beispiel 1: Überschreitung der bereitgestellten Kapazität eines GSI

{
    "ThrottlingReasons": [
        {
            "reason": "IndexWriteProvisionedThroughputExceeded",
            "resource": "arn:aws:dynamodb:us-west-2:123456789012:table/CustomerOrders/index/OrderDateIndex"
        }
    ],
    "awsErrorDetails": {
        "errorCode": "ProvisionedThroughputExceeded",
        "errorMessage": "The level of configured provisioned throughput for the index was exceeded",
        "serviceName": "DynamoDB",
        "sdkHttpResponse": {
            "statusText": "Bad Request",
            "statusCode": 400
        }
    }
}

In diesem Beispiel erhält die Anwendung eine ProvisionedThroughputExceededException mit dem Grund IndexWriteProvisionedThroughputExceeded. Schreibvorgänge in den OrderDateIndex werden gedrosselt, weil der Schreibverbrauch die konfigurierte bereitgestellte Schreibkapazität des GSI überschritten hat.

Beispiel 2: Überschreitung des maximalen On-Demand-Durchsatzes

{
    "ThrottlingReasons": [
        {
            "reason": "TableReadMaxOnDemandThroughputExceeded",
            "resource": "arn:aws:dynamodb:us-east-1:123456789012:table/UserSessions"
        }
    ],
    "awsErrorDetails": {
        "errorMessage": "Throughput exceeds the maximum OnDemandThroughput configured on table or index",
        "errorCode": "ThrottlingException",
        "serviceName": "DynamoDB",
        "sdkHttpResponse": {
            "statusText": "Bad Request",
            "statusCode": 400
        }
    }
}

In diesem Beispiel werden Lesevorgänge aus der UserSessions-Tabelle gedrosselt, weil sie den für die Tabelle konfigurierten maximalen On-Demand-Durchsatz überschreiten.

Diagnose-Framework für DynamoDB-Drosselungen

Wenn in Ihrer Anwendung eine Drosselung auftritt, gehen Sie wie folgt vor, um das Problem zu diagnostizieren und zu beheben.

Schritt 1 – Analysieren der ThrottlingReason-Details

Schritt 2 – Identifizieren und Analysieren der zugehörigen CloudWatch-Metriken

Schritt 3 – Identifizieren der gedrosselten Schlüssel und hohen Zugriffsraten mithilfe von CloudWatch Contributor Insights (für partitionsbezogene Drosselung)

Wenn Sie in Schritt 1 partitionsbezogene Probleme festgestellt haben (z. B. Fehler vom Typ KeyRangeThroughputExceeded), können Sie mithilfe von CloudWatch Contributor Insights for DynamoDB diagnostizieren, welche spezifischen Schlüssel Ihren Datenverkehr antreiben und von Drosselungsereignissen in Ihrer Tabelle oder Ihrem Index betroffen sind.

Ausführliche Informationen zum Aktivieren und Verwenden von CloudWatch Contributor Insights finden Sie unter Verwenden von CloudWatch Contributor Insights for DynamoDB.

Schritt 4 – Ermitteln der passenden Lösung

Nachdem Sie die konkrete Ursache der Drosselung bestimmt haben, implementieren Sie die empfohlene Lösung für Ihren spezifischen Kontext. Die geeignete Lösung hängt von mehreren Faktoren ab. Dazu gehören das Drosselungsszenario, der Kapazitätsmodus der Tabelle, Entscheidungen zum Tabellen- und Schlüsseldesign, Zugriffsmuster und Abfrageeffizienz, die Konfiguration des globalen sekundären Indexes sowie die allgemeine Systemarchitektur und die Integrationspunkte.

Detaillierte Lösungen für Ihre spezifischen Drosselungsszenarien finden Sie im Abschnitt Lösungsleitfaden für Drosselungen in DynamoDB. Diese Ressource bietet gezielte Abhilfemaßnahmen, die auf Ihren speziellen Drosselungsgrund und die Konfiguration des Kapazitätsmodus zugeschnitten sind.

Schritt 5 – Überwachen des Fortschritts