Bagikan melalui

Tips performa untuk Azure Cosmos DB Python SDK

  • Artikel

BERLAKU UNTUK: NoSQL

Penting

Tips performa dalam artikel ini hanya untuk Azure Cosmos DB Python SDK. Silakan lihat catatan Rilis Readme Azure Cosmos DB Python SDK, Paket (PyPI), Paket (Conda), dan panduan pemecahan masalah untuk informasi selengkapnya.

Azure Cosmos DB merupakan database terdistribusi yang cepat dan fleksibel yang menskalakan secara lancar dengan tingkat latensi dan throughput terjamin. Anda tidak perlu membuat perubahan arsitektur besar atau menulis kode kompleks untuk menskalakan database dengan Azure Cosmos DB. Meningkatkan dan menurunkan skala semudah membuat satu panggilan API atau panggilan metode SDK. Namun, karena Azure Cosmos DB diakses melalui panggilan jaringan ada pengoptimalan sisi klien yang dapat Anda lakukan untuk mencapai performa puncak saat menggunakan Azure Cosmos DB Python SDK.

Jadi, jika Anda bertanya "Bagaimana cara meningkatkan kinerja database saya?" pertimbangkan opsi berikut ini:

Jaringan

  • Kolokasikan klien di wilayah Azure yang sama untuk performa

Jika memungkinkan, tempatkan aplikasi apa pun yang memanggil Azure Cosmos DB di wilayah yang sama dengan database Azure Cosmos DB. Untuk perbandingan perkiraan, panggilan ke Azure Cosmos DB dalam wilayah yang sama selesai dalam 1-2 md, tetapi latensi antara pantai Barat dan Timur AS >50 md. Latensi ini dapat bervariasi dari permintaan ke permintaan tergantung pada rute yang diambil oleh permintaan saat melewati dari klien ke batas pusat data Azure. Latensi serendah mungkin dicapai dengan memastikan aplikasi panggilan berada di wilayah Azure yang sama dengan titik akhir Azure Cosmos DB yang tersedia. Untuk daftar wilayah yang tersedia, lihat Wilayah Azure.

Ilustrasi kebijakan koneksi Azure Cosmos DB.

Aplikasi yang berinteraksi dengan akun Azure Cosmos DB multiwilayah perlu mengonfigurasi lokasi pilihan untuk memastikan bahwa permintaan menuju ke wilayah yang dikolokasikan.

Mengaktifkan jaringan yang dipercepat untuk mengurangi latensi dan jitter CPU

Disarankan agar Anda mengikuti instruksi untuk mengaktifkan Jaringan Terakselerasi di Windows Anda (pilih untuk instruksi) atau Linux (pilih untuk instruksi) Azure VM, untuk memaksimalkan performa (mengurangi latensi dan jitter CPU).

Tanpa jaringan yang dipercepat, IO yang transit antara Azure VM Anda dan sumber daya Azure lainnya mungkin tidak perlu dirutekan melalui host dan sakelar virtual yang terletak antara VM dan kartu jaringannya. Memiliki host dan tombol virtual sebaris di datapath tidak hanya meningkatkan latensi dan jitter di saluran komunikasi, tetapi juga mencuri siklus CPU dari VM. Dengan jaringan yang dipercepat, VM berinteraksi langsung dengan NIC tanpa perantara; detail kebijakan jaringan apa pun yang ditangani oleh host dan tombol virtual sekarang ditangani dalam perangkat keras di NIC; host dan tombol virtual dilewati. Umumnya Anda dapat mengharapkan latensi yang lebih rendah dan throughput yang lebih tinggi, serta latensi yang lebih konsisten dan pemanfaatan CPU yang menurun saat Anda mengaktifkan jaringan yang dipercepat.

Batasan: jaringan yang dipercepat harus didukung pada OS VM dan hanya dapat diaktifkan ketika VM dihentikan dan dibatalkan alokasinya. VM tidak dapat diterapkan dengan Azure Resource Manager. App Service tidak mengaktifkan jaringan yang dipercepat.

Silakan lihat instruksi Windows dan Linux untuk lebih jelasnya.

Penggunaan SDK

  • Menginstal SDK terbaru

Azure Cosmos DB SDK terus ditingkatkan untuk memberikan performa terbaik. Lihat catatan rilis Azure Cosmos DB SDK untuk menentukan SDK terbaru dan meninjau peningkatan.

  • Menggunakan klien database tunggal Azure Cosmos DB sepanjang siklus hidup aplikasi Anda

Setiap instans klien Azure Cosmos DB aman untuk utas dan melakukan manajemen koneksi serta penembolokan alamat yang efisien. Untuk memungkinkan manajemen koneksi yang efisien dan performa yang lebih baik oleh klien Azure Cosmos DB, disarankan untuk menggunakan satu instans klien Azure Cosmos DB selama masa pakai aplikasi.

  • Menyetel konfigurasi batas waktu dan coba lagi

Konfigurasi waktu habis dan kebijakan coba lagi dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan aplikasi. Lihat dokumen konfigurasi batas waktu dan coba lagi untuk mendapatkan daftar lengkap konfigurasi yang dapat disesuaikan.

  • Gunakan tingkat konsistensi terendah yang diperlukan untuk aplikasi Anda

Saat Anda membuat CosmosClient, konsistensi tingkat akun digunakan jika tidak ada yang ditentukan dalam pembuatan klien. Untuk informasi selengkapnya tentang tingkat konsistensi, lihat dokumen tingkat konsistensi .

  • Meluaskan skala beban kerja klien Anda

Jika Anda menguji pada tingkat throughput tinggi, aplikasi klien mungkin menjadi hambatan karena mesin menutup pada CPU atau pemanfaatan jaringan. Jika mencapai titik ini, Anda dapat terus mendorong akun Azure Cosmos DB lebih jauh dengan meluaskan skala aplikasi klien di beberapa server.

Aturan praktis yang baik adalah tidak melebihi >50% pemanfaatan CPU pada server tertentu untuk menjaga latensi tetap rendah.

  • Batas Sumber Daya file Terbuka OS

Beberapa sistem Linux (seperti Red Hat) memiliki batas atas jumlah file yang terbuka dan juga jumlah koneksi. Jalankan yang berikut untuk melihat batas saat ini:

ulimit -a

Jumlah file terbuka (nofile) harus cukup besar untuk memiliki ruang yang cukup untuk ukuran kumpulan koneksi yang dikonfigurasi dan file terbuka lainnya oleh OS. Ini dapat dimodifikasi untuk memungkinkan ukuran kumpulan koneksi yang lebih besar.

Buka file limits.conf:

vim /etc/security/limits.conf

Tambahkan/modifikasi baris berikut:

* - nofile 100000

Operasi kueri

Untuk operasi kueri, buka tips performa untuk kueri.

Kebijakan pengindeksan

  • Mengecualikan jalur yang tidak digunakan dari pengindeksan untuk penulisan yang lebih cepat

Kebijakan pengindeksan Azure Cosmos DB memungkinkan Anda menentukan jalur dokumen mana yang akan disertakan atau dikecualikan dari pengindeksan dengan memanfaatkan Jalur Pengindeksan (setIncludedPaths dan setExcludedPaths). Penggunaan jalur pengindeksan dapat menawarkan performa tulis yang lebih baik dan penyimpanan indeks yang lebih rendah untuk skenario di mana pola kueri diketahui sebelumnya karena biaya pengindeksan secara langsung berkorelasi dengan jumlah jalur unik yang diindeks. Misalnya, kode berikut menunjukkan cara menyertakan dan mengecualikan seluruh bagian dokumen (juga dikenal sebagai subtree) dari pengindeksan menggunakan kartu bebas "*".

container_id = "excluded_path_container"
indexing_policy = {
        "includedPaths" : [ {'path' : "/*"} ],
        "excludedPaths" : [ {'path' : "/non_indexed_content/*"} ]
        }
db.create_container(
    id=container_id,
    indexing_policy=indexing_policy,
    partition_key=PartitionKey(path="/pk"))

Untuk informasi selengkapnya, lihat kebijakan pengindeksan Azure Cosmos DB.

Throughput

  • Ukur dan sesuaikan untuk unit permintaan yang lebih rendah/penggunaan kedua

Azure Cosmos DB menawarkan set operasi database yang kaya termasuk kueri relasional dan hierarkis dengan UDF, prosedur tersimpan, dan pemicu – semuanya beroperasi pada dokumen dalam koleksi database. Biaya yang terkait dengan masing-masing operasi ini bervariasi berdasarkan CPU, IO, dan memori yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi. Alih-alih memikirkan dan mengelola sumber daya perangkat keras, Anda dapat memikirkan unit permintaan (RU) sebagai ukuran tunggal untuk sumber daya yang diperlukan untuk melakukan berbagai operasi database dan melayani permintaan aplikasi.

Throughput disediakan berdasarkan jumlah unit permintaan yang diatur untuk setiap kontainer. Konsumsi unit permintaan dievaluasi sebagai tarif per detik. Aplikasi yang melebihi tarif unit permintaan yang disediakan untuk kontainernya akan dibatasi hingga tarifnya turun di bawah tingkat yang disediakan untuk kontainer tersebut. Jika aplikasi Anda memerlukan tingkat throughput yang lebih tinggi, Anda dapat meningkatkan throughput dengan provisi unit permintaan tambahan.

Kompleksitas kueri memengaruhi berapa banyak unit permintaan yang dikonsumsi untuk sebuah operasi. Jumlah predikat, sifat predikat, jumlah UDF, dan ukuran set data sumber semuanya memengaruhi biaya operasi kueri.

Untuk mengukur overhead operasi apa pun (buat, perbarui, atau hapus), periksa header x-ms-request-charge untuk mengukur jumlah unit permintaan yang dikonsumsi oleh operasi ini.

document_definition = {
    'id': 'document',
    'key': 'value',
    'pk': 'pk'
}
document = container.create_item(
    body=document_definition,
)
print("Request charge is : ", container.client_connection.last_response_headers['x-ms-request-charge'])

Biaya permintaan yang dikembalikan di header ini adalah sebagian kecil dari throughput yang Anda sediakan. Misalnya, jika Anda memiliki 2000 RU/dtk tersedia dan jika kueri sebelumnya mengembalikan 1000 dokumen 1 KB, biaya operasinya adalah 1000. Dengan demikian, dalam satu detik server hanya menerima dua permintaan seperti itu sebelum membatasi tarif permintaan selanjutnya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Unit permintaan dan kalkulator unit permintaan.

  • Tangani pembatasan tarif/tarif permintaan yang terlalu besar

Saat klien mencoba untuk melebihi throughput yang dicadangkan untuk sebuah akun, tidak ada penurunan kinerja di server dan tidak ada penggunaan kapasitas throughput di luar tingkat yang dicadangkan. Server akan terlebih dahulu mengakhiri permintaan dengan RequestRateTooLarge (kode status HTTP 429) dan mengembalikan header x-ms-retry-after-ms yang menunjukkan jumlah waktu, dalam milidetik, yang pengguna harus menunggu sebelum mencoba kembali permintaan tersebut.

HTTP Status 429,
Status Line: RequestRateTooLarge
x-ms-retry-after-ms :100

SDK secara implisit menangkap respons ini, mengindahkan header coba-lagi yang ditentukan server, dan mengulang permintaan. Kecuali akun Anda diakses secara bersamaan oleh beberapa klien, percobaan berikutnya akan berhasil.

Jika Anda memiliki lebih dari satu klien yang secara kumulatif beroperasi secara konsisten di atas tingkat permintaan, jumlah coba lagi default yang saat ini diatur ke 9 secara internal oleh klien mungkin tidak cukup; dalam hal ini, klien melempar CosmosHttpResponseError dengan kode status 429 ke aplikasi. Jumlah coba lagi default dapat diubah dengan meneruskan retry_total konfigurasi ke klien. Secara default, CosmosHttpResponseError dengan kode status 429 dikembalikan setelah waktu tunggu kumulatif 30 detik jika permintaan terus beroperasi di atas tingkat permintaan. Hal ini terjadi meskipun jumlah percobaan ulang saat ini kurang dari jumlah percobaan ulang maksimal, baik itu default 9 atau nilai yang ditentukan pengguna.

Meskipun perilaku percobaan ulang otomatis membantu meningkatkan ketahanan dan kegunaan untuk sebagian besar aplikasi, perilaku tersebut mungkin bertentangan saat melakukan tolok ukur performa, terutama saat mengukur latensi. Latensi yang diamati klien akan melonjak jika eksperimen mencapai pembatasan server dan menyebabkan SDK klien mencoba ulang secara diam-diam. Untuk menghindari lonjakan latensi selama eksperimen performa, ukur biaya yang dikembalikan oleh setiap operasi dan pastikan bahwa permintaan beroperasi di bawah tarif permintaan yang dipesan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Unit permintaan.

  • Mendesain dokumen yang lebih kecil untuk throughput yang lebih tinggi

Biaya permintaan (biaya pemrosesan permintaan) dari operasi tertentu berkorelasi langsung dengan ukuran dokumen. Operasi pada dokumen besar lebih mahal daripada operasi untuk dokumen kecil. Idealnya, rancang aplikasi dan alur kerja Anda agar ukuran item Anda ~ 1KB, atau urutan atau besaran yang serupa. Untuk aplikasi yang sensitif terhadap latensi, item besar harus dihindari - dokumen multi-MB akan memperlambat aplikasi Anda.

Langkah berikutnya

Untuk mempelajari selengkapnya tentang perancangan aplikasi Anda untuk skala dan kinerja tinggi, lihat Pemartisian dan penyekalaan di Azure Cosmos DB.

Mencoba melakukan perencanaan kapasitas untuk migrasi ke Azure Cosmos DB? Anda dapat menggunakan informasi tentang kluster database Anda yang ada saat ini untuk membuat perencanaan kapasitas.