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Suggerimenti sulle prestazioni per Azure Cosmos DB Python SDK

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SI APPLICA A: NoSQL

Importante

I suggerimenti sulle prestazioni in questo articolo sono solo per Python SDK di Azure Cosmos DB. Per altre informazioni, vedere le note sulla versione leggimidi Python SDK di Azure Cosmos DB, il pacchetto (PyPI), il pacchetto (Conda) e la guida alla risoluzione dei problemi.

Azure Cosmos DB è un database distribuito veloce e flessibile, facilmente scalabile e con latenza e velocità effettiva garantite. Non è necessario apportare modifiche significative all'architettura o scrivere codice complesso per ridimensionare il database con Azure Cosmos DB. Aumentare o ridurre le prestazioni è semplice come eseguire una singola chiamata API o una chiamata al metodo SDK. Tuttavia, poiché Azure Cosmos DB è accessibile tramite chiamate di rete, è possibile eseguire ottimizzazioni lato client per ottenere prestazioni ottimali quando si usa Azure Cosmos DB Python SDK.

Se si vogliono migliorare le prestazioni del database, valutare le opzioni seguenti:

Rete

  • Collocare i client nella stessa area di Azure per ottenere prestazioni migliori

Quando possibile, posizionare eventuali applicazioni che chiamano Azure Cosmos DB nella stessa area del database Azure Cosmos DB. Per un confronto approssimativo, le chiamate ad Azure Cosmos DB eseguite nella stessa area vengono completate entro 1-2 millisecondi, mentre la latenza tra la costa occidentale e quella orientale degli Stati Uniti è >50 millisecondi. Questa latenza può variare da richiesta a richiesta, in base alla route seguita dalla richiesta durante il passaggio dal client al limite del data center di Azure. È possibile ottenere la latenza più bassa possibile assicurandosi che l'applicazione chiamante si trovi nella stessa area di Azure in cui si trova l'endpoint di Azure Cosmos DB con provisioning. Per un elenco delle aree disponibili, vedere Aree di Azure.

Illustrazione dei criteri di connessione di Azure Cosmos DB.

Un'app che interagisce con un account Azure Cosmos DB per più aree deve configurare località preferite per garantire che le richieste vengano inviate a un'area collocata.

Abilitare la rete accelerata per ridurre la latenza e l'instabilità della CPU

Per ottimizzare le prestazioni (ridurre la latenza e instabilità della CPU), è consigliabile seguire le istruzioni per abilitare la rete accelerata nella macchina virtuale di Azure con Windows (selezionare per istruzioni) o Linux (selezionare per istruzioni).

Senza rete accelerata, le operazioni di IO che transitano tra la macchina virtuale di Azure e le altre risorse di Azure potrebbero essere instradate inutilmente attraverso un host e un commutatore virtuale posizionato tra la macchina virtuale e la relativa scheda di rete. La presenza dell'host e del commutatore virtuale inline nel percorso dei dati non solo aumenta la latenza e l'instabilità nel canale di comunicazione, ma sottrae anche cicli della CPU alla macchina virtuale. Grazie alla rete accelerata, la macchina virtuale si interfaccia direttamente con la scheda di interfaccia di rete senza intermediari. Tutti i dettagli dei criteri di rete gestiti dall'host e dal commutatore virtuale vengono ora gestiti nell'hardware della scheda di interfaccia di rete. L'host e il commutatore virtuale vengono ignorati. Quando si abilita la rete accelerata, è in genere possibile prevedere una latenza più bassa e una velocità effettiva più elevata, oltre a una maggiore latenza coerente e a un minore utilizzo della CPU.

Limitazioni: la rete accelerata deve essere supportata nel sistema operativo della macchina virtuale e può essere abilitata solo quando la macchina virtuale viene arrestata e deallocata. La macchina virtuale non può essere distribuita con Azure Resource Manager. Servizio app non ha alcuna rete accelerata abilitata.

Per altri dettagli, vedere le istruzioni per Windows e Linux.

Uso dell'SDK

  • Installare l'SDK più recente

Agli SDK di Azure Cosmos DB vengono apportati continui miglioramenti per offrire prestazioni ottimali. Vedere le note sulla versione di Azure Cosmos DB SDK per determinare l'SDK più recente ed esaminare i miglioramenti.

  • Usare un client Azure Cosmos DB singleton per la durata dell'applicazione

Ogni istanza del client Azure Cosmos DB è thread-safe ed esegue la gestione efficiente delle connessioni e la memorizzazione nella cache degli indirizzi. Per consentire una gestione efficiente delle connessioni e prestazioni migliori dal client Azure Cosmos DB, è consigliabile usare una singola istanza del client Azure Cosmos DB per la durata dell'applicazione.

  • Ottimizzare il timeout e ripetere le configurazioni

Le configurazioni di timeout e i criteri di ripetizione dei tentativi possono essere personalizzati in base alle esigenze dell'applicazione. Fare riferimento a timeout e ritentare il documento di configurazione per ottenere un elenco completo delle configurazioni che è possibile personalizzare.

  • Usare il livello di coerenza minimo richiesto per l'applicazione

Quando si crea un CosmosClient, viene usata la coerenza a livello di account se non è specificato alcun elemento nella creazione del client. Per altre informazioni sui livelli di coerenza, vedere il documento sui livelli di coerenza.

  • Aumentare il carico di lavoro client

Se si sta eseguendo il test a livelli di velocità effettiva elevati, l'applicazione client può diventare un collo di bottiglia a causa della limitazione di uso della CPU o della rete. In questo caso, è possibile continuare a effettuare il push dell'account Azure Cosmos DB aumentando il numero di istanze delle applicazioni client in più server.

Una regola empirica efficace è quella di non superare del >50% l'utilizzo della CPU su un determinato server, per mantenere bassa la latenza.

  • Limite di risorse per i file aperti del sistema operativo

Alcuni sistemi Linux (ad esempio Red Hat) prevedono un limite massimo per il numero di file aperti e quindi per il numero totale di connessioni. Eseguire il comando seguente per visualizzare i limiti correnti:

ulimit -a

Il numero di file aperti (nofile) deve essere sufficientemente grande da disporre di spazio sufficiente per le dimensioni del pool di connessioni configurate e per altri file aperti dal sistema operativo. Può essere modificato per consentire dimensioni del pool di connessioni più grandi.

Aprire il file limits.conf:

vim /etc/security/limits.conf

Aggiungere/modificare le righe seguenti:

* - nofile 100000

Operazioni di query

Per le operazioni di query, vedere i suggerimenti sulle prestazioni per le query.

Criterio di indicizzazione

  • Escludere i percorsi non usati dall'indicizzazione per scritture più veloci

I criteri di indicizzazione di Azure Cosmos DB consentono di specificare i percorsi dei documenti da includere o escludere dall'indicizzazione sfruttando i percorsi di indicizzazione (setIncludedPaths e setExcludedPaths). L'uso dei percorsi di indicizzazione può consentire di ottenere prestazioni migliori e di ridurre le risorse di archiviazione dell'indice per gli scenari in cui i modelli di query sono noti in anticipo, poiché i costi dell'indicizzazione sono correlati direttamente al numero di percorsi univoci indicizzati. Il codice seguente, ad esempio, mostra come includere ed escludere dall'indicizzazione intere sezioni dei documenti (nota anche come sottoalbero) usando il carattere jolly "*".

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"))

Per altre informazioni, vedere l'articolo relativo ai criteri di indicizzazione di Azure Cosmos DB.

Velocità effettiva

  • Misurare e ottimizzare per ottenere un utilizzo minore di unità richiesta al secondo

Azure Cosmos DB offre un'ampia gamma di operazioni di database, incluse le query relazionali e gerarchiche con funzioni definite dall'utente, stored procedure e trigger, operative nei documenti in una raccolta di database. Il costo associato a ognuna di queste operazioni dipende da CPU, I/O e memoria necessari per il completamento dell'operazione. Invece di occuparsi della pianificazione e della gestione delle risorse hardware, sarà possibile usare un'unità di richiesta come misura singola per le risorse necessarie per eseguire diverse operazioni di database e rispondere a una richiesta dell'applicazione.

Viene eseguito il provisioning della velocità effettiva in base al numero di unità richiesta impostato per ogni contenitore. Il consumo delle unità di richiesta è valutato in base alla frequenza al secondo. Le applicazioni che superano la frequenza di unità richiesta con provisioning previsto per il contenitore sono limitate fino al ritorno della frequenza sotto il valore riservato per il contenitore. Se l'applicazione necessita di un livello superiore di velocità effettiva, sarà possibile aumentare la velocità effettiva eseguendo il provisioning di unità di richiesta aggiuntive.

La complessità di una query influisce sulla quantità di unità richiesta usate per un'operazione. Il numero di predicati, la natura dei predicati, il numero di funzioni definite dall'utente e le dimensioni del set di dati di origine sono tutti fattori che incidono sul costo delle operazioni di query.

Per misurare l'overhead di qualsiasi operazione (create, update o delete), esaminare l'intestazione x-ms-request-charge per determinare il numero di unità richiesta usate da queste operazioni.

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'])

L'addebito richiesta restituito in questa intestazione è una frazione della velocità effettiva con provisioning. Se, ad esempio, sono presenti 2000 UR/secondo e se la query precedente restituisce 1000 documenti da 1 kB, il costo dell'operazione è 1000. Entro un secondo, il server rispetterà quindi solo due richieste di questo tipo prima di limitare la velocità delle richieste successive. Per altre informazioni, vedere Unità richiesta e il calcolatore di unità richiesta.

  • Gestire la limitazione della frequenza o una frequenza di richieste troppo elevata

Quando un client prova a superare la velocità effettiva riservata per un account, non si verifica alcun calo delle prestazioni del server e l'uso della capacità della velocità effettiva non supera il livello riservato. Il server termina preventivamente la richiesta con RequestRateTooLarge (codice di stato HTTP 429) e restituisce l'intestazione x-ms-retry-after-ms, che indica la quantità di tempo, in millisecondi, che l'utente deve attendere prima di eseguire di nuovo la richiesta.

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

Tutti gli SDK intercettano implicitamente questa risposta, rispettano l'intestazione retry-after specificata dal server e ripetono la richiesta. A meno che all'account non accedano contemporaneamente più client, il tentativo successivo riuscirà.

Se si dispone di più client che operano in modo cumulativo in modo coerente al di sopra della frequenza delle richieste, il numero di tentativi predefinito attualmente impostato su 9 internamente dal client potrebbe non essere sufficiente; in questo caso, il client genera un errore CosmosHttpResponseError con codice di stato 429 all'applicazione. Il numero di tentativi predefinito può essere modificato passando retry_total la configurazione al client. Per impostazione predefinita, CosmosHttpResponseError con codice di stato 429 viene restituito dopo un tempo di attesa cumulativo di 30 secondi se la richiesta continua a funzionare al di sopra della frequenza di richiesta. Ciò si verifica anche quando il numero di ripetizioni dei tentativi corrente è inferiore al numero massimo di tentativi, indipendentemente dal fatto che si tratti del valore predefinito 9 o di un valore definito dall'utente.

Benché il comportamento automatizzato per la ripetizione dei tentativi consenta di migliorare la resilienza e l'usabilità per la maggior parte delle applicazioni, è possibile che provochi conflitti durante l'esecuzione dei benchmark delle prestazioni, in particolare durante la misurazione della latenza. La latenza osservata dal client presenterà dei picchi se l'esperimento raggiunge il limite del server e fa in modo che l'SDK client ripeta automaticamente i tentativi. Per evitare i picchi di latenza durante gli esperimenti relativi alle prestazioni, misurare l'addebito restituito da ogni operazione e assicurarsi che le richieste operino al di sotto della frequenza delle richieste riservata. Per altre informazioni, vedere Unità richiesta.

  • Progettare documenti di dimensioni minori per ottenere una velocità effettiva maggiore

L'addebito per le richieste, ovvero il costo di elaborazione delle richieste, per un'operazione specifica è correlato direttamente alle dimensioni del documento. Le operazioni sui documenti di grandi dimensioni sono più costose rispetto alle operazioni per i documenti di piccole dimensioni. In teoria, l'applicazione e i flussi di lavoro devono essere progettati in modo che la dimensione dell'elemento sia pari a ~1 kB o di un ordine di grandezza simile. Per le applicazioni sensibili alla latenza è consigliabile evitare elementi di grandi dimensioni. I documenti di più MB rallenteranno l'applicazione.

Passaggi successivi

Per altre informazioni sulla progettazione dell'applicazione per scalabilità e prestazioni elevate, vedere l'articolo relativo a partizionamento e ridimensionamento in Azure Cosmos DB.

Si sta tentando di pianificare la capacità per una migrazione ad Azure Cosmos DB? È possibile usare le informazioni del cluster di database esistente per la pianificazione della capacità.