View a markdown version of this page

Memantau DAX - Amazon DynamoDB
Menskalakan cluster DAX Anda menggunakan data pemantauan

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Memantau DAX

Anda dapat memantau metrik utama, misalnya rasio hit cache, untuk memastikan kinerja cluster DAX yang optimal, mendiagnosis masalah, dan menentukan kapan Anda perlu menskalakan cluster. Memeriksa metrik utama secara teratur membantu Anda mempertahankan kinerja, stabilitas, dan efisiensi biaya dengan menskalakan cluster agar sesuai dengan persyaratan beban kerja Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang pemantauan DAX, lihatPemantauan produksi.

Daftar berikut menyajikan beberapa metrik utama yang harus Anda pantau:

  • Rasio hit cache - Menunjukkan seberapa efektif DAX melayani data cache, mengurangi kebutuhan untuk mengakses tabel DynamoDB yang mendasarinya. Beberapa cache yang hilang untuk cluster menunjukkan efisiensi caching yang baik. Tetapi beberapa hit cache menunjukkan bahwa Anda mungkin perlu meninjau kembali pengaturan TTL caching atau beban kerja tidak cocok untuk caching.

    Gunakan Amazon CloudWatch untuk menghitung rasio hit cache cluster DAX Anda. BandingkanItemCacheHits,, ItemCacheMissesQueryCacheHits, dan QueryCacheMisses metrik untuk mendapatkan rasio ini. Rumus berikut menunjukkan bagaimana rasio hit cache dihitung. Untuk menghitung rasio menggunakan rumus ini, bagilah hit cache Anda dengan jumlah hit dan miss cache Anda.

    Cache hit ratio = Cache hits / (Cache hits + Cache misses)

    Rasio hit cache adalah angka antara 0 dan 1, yang direpresentasikan sebagai persentase. Persentase yang lebih tinggi menunjukkan pemanfaatan cache keseluruhan yang lebih baik.

  • ErrorRequestCount— Hitungan permintaan yang mengakibatkan kesalahan pengguna yang dilaporkan oleh node atau cluster. ErrorRequestCounttermasuk permintaan yang dibatasi oleh node atau cluster. Memantau kesalahan pengguna dapat membantu Anda mengidentifikasi kesalahan konfigurasi penskalaan atau item/partition pola panas di aplikasi Anda.

  • Latensi operasi — Memantau latensi operasi baca dan tulis ke dan dari cluster DAX dapat membantu Anda mengidentifikasi hambatan kinerja. Meningkatnya latensi mungkin mengindikasikan masalah dengan konfigurasi cluster DAX Anda, jaringan, atau kebutuhan untuk menskalakan.

  • Konsumsi jaringan — Awasi NetworkBytesIn dan NetworkBytesOut metrik untuk memantau lalu lintas jaringan cluster DAX Anda. Peningkatan throughput jaringan yang tidak terduga dapat berarti lebih banyak permintaan klien atau pola kueri yang tidak efisien yang menyebabkan lebih banyak data ditransfer.

    Memantau konsumsi jaringan membantu Anda mengelola biaya untuk cluster DAX Anda. Ini juga memastikan jaringan tidak menjadi hambatan untuk kinerja cluster.

  • Tingkat penggusuran — Menunjukkan seberapa sering item dihapus dari cache Anda untuk memberi ruang bagi item baru. Jika tingkat penggusuran meningkat seiring waktu, cache Anda mungkin terlalu kecil atau strategi caching Anda tidak efektif.

    Pantau EvictedSize metrik CloudWatch untuk menentukan apakah ukuran cache Anda memadai untuk beban kerja Anda. Jika ukuran total yang diusir terus bertambah, Anda mungkin perlu meningkatkan cluster DAX Anda untuk mengakomodasi cache yang lebih besar.

  • Pemanfaatan CPU — Mengacu pada persentase pemanfaatan CPU dari node atau cluster. Ini adalah metrik penting untuk dipantau untuk database atau sistem caching apa pun. Pemanfaatan CPU yang tinggi dapat berarti cluster DAX Anda mungkin kelebihan beban dan perlu penskalaan untuk menangani peningkatan permintaan.

    Pantau CPUUtilization metrik untuk cluster DAX Anda. Jika pemanfaatan CPU Anda secara konsisten mendekati atau melebihi 70-80%, per timbangkan untuk meningkatkan cluster DAX Anda seperti yang dijelaskan di bagian berikut.

    Jika jumlah permintaan yang dikirim ke DAX melebihi kapasitas node, DAX membatasi tingkat di mana ia menerima permintaan tambahan. Ini dilakukan dengan mengembalikan a ThrottlingException. DAX terus mengevaluasi pemanfaatan CPU cluster Anda untuk menentukan volume permintaan yang dapat diproses sambil mempertahankan status cluster yang sehat.

    Anda dapat memantau ThrottledRequestCount metrik yang diterbitkan DAX. CloudWatch Jika melihat pengecualian ini secara rutin, Anda harus mempertimbangkan untuk menaikkan skala klaster.

Menskalakan cluster DAX Anda menggunakan data pemantauan

Anda dapat menentukan apakah Anda perlu menaikkan atau menurunkan cluster DAX Anda dengan memantau metrik kinerjanya.

  • Meningkatkan atau mengurangi skala — Jika cluster DAX Anda memiliki pemanfaatan CPU yang tinggi, hit cache rendah (setelah mengoptimalkan strategi caching), atau latensi operasi yang tinggi, Anda harus meningkatkan skala cluster Anda. Menambahkan lebih banyak node, juga disebut penskalaan, dapat membantu mendistribusikan beban lebih merata. Untuk beban kerja dengan peningkatan penulisan per detik, Anda mungkin perlu memilih node yang lebih kuat (peningkatan skala).

  • Menurunkan skala — Jika Anda secara konsisten melihat pemanfaatan CPU rendah dan latensi operasi di bawah ambang batas, Anda mungkin memiliki sumber daya yang terlalu banyak disediakan. Dalam kasus seperti itu, kurangi node untuk mengurangi biaya. Anda dapat mengurangi jumlah node menjadi 1 selama periode pemanfaatan rendah, tetapi Anda tidak dapat mematikan cluster sepenuhnya.