Tips performa untuk Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK v2

  • Artikel

BERLAKU UNTUK: NoSQL

Penting

Ini bukan Java SDK terbaru untuk Azure Cosmos DB! Anda harus meningkatkan proyek ke Azure Cosmos DB Java SDK v4 lalu membaca panduan tips performa Azure Cosmos DB Java SDK v4. Ikuti petunjuk dalam panduan Migrasi ke Azure Cosmos DB Java SDK v4 dan peningkatan Reactor vs RxJava.

Tips performa ini hanya untuk Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK v2. Silakan lihat repositori Maven untuk informasi lebih lanjut.

Penting

Pada tanggal 29 Februari 2024, Azure Cosmos DB Sync Java SDK v2.x akan dihentikan; SDK dan semua aplikasi yang menggunakan SDK akan tetap berfungsi; Azure Cosmos DB hanya akan berhenti menyediakan pemeliharaan dan dukungan lain untuk SDK ini. Sebaiknya ikuti petunjuk di atas untuk bermigrasi ke Azure Cosmos DB Java SDK v4.

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. Peningkatan atau penurunan skala semudah memerintahkan satu API. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat cara penyediaan throughput kontainer atau cara penyediaan throughput database. Namun, karena Azure Cosmos DB diakses melalui panggilan jaringan, maka terdapat pengoptimalan sisi klien yang dapat Anda lakukan untuk mencapai performa puncak saat menggunakan Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK v2.

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

Jaringan

  1. Mode koneksi: Menggunakan DirectHttps

    Cara klien terhubung ke Azure Cosmos DB memiliki implikasi performa penting, khususnya mengenai latensi sisi klien yang diamati. Ada satu setelan konfigurasi utama yang tersedia untuk mengonfigurasi ConnectionPolicy - ConnectionMode klien. Dua ConnectionModes yang tersedia adalah:

    1. Gateway (default)

    2. DirectHttps

      Mode gateway didukung di semua platform SDK dan merupakan default yang dikonfigurasi. Jika aplikasi Anda berjalan dalam jaringan perusahaan dengan pembatasan firewall ketat, mode gateway adalah pilihan terbaik karena menggunakan port HTTPS standar dan satu titik akhir DNS. Namun, tradeoff performanya adalah mode gateway melibatkan hop jaringan tambahan setiap kali data dibaca atau ditulis dari atau ke Azure Cosmos DB. Karena itu, mode DirectHttps menawarkan performa yang lebih baik karena lebih sedikit hop jaringan.

      Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK v2 menggunakan HTTPS sebagai protokol transportasi. HTTPS menggunakan TLS untuk autentikasi awal dan mengenkripsi lalu lintas. Ketika menggunakan Azure Cosmos DB Singkronisasi Java SDK v2, hanya port HTTPS 443 yang perlu dibuka.

      ConnectionMode dikonfigurasikan selama konstruksi instans DocumentClient dengan parameter ConnectionPolicy.

    Sinkronisasi Java SDK V2 (Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)

    public ConnectionPolicy getConnectionPolicy() {
  ConnectionPolicy policy = new ConnectionPolicy();
  policy.setConnectionMode(ConnectionMode.DirectHttps);
  policy.setMaxPoolSize(1000);
  return policy;
}

ConnectionPolicy connectionPolicy = new ConnectionPolicy();
DocumentClient client = new DocumentClient(HOST, MASTER_KEY, connectionPolicy, null);

    Diagram yang menunjukkan kebijakan samubungan Azure Cosmos DB.

  2. 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.

    Diagram menunjukkan permintaan dan respons di dua wilayah, di mana komputer terhubung ke Akun Azure Cosmos DB melalui layanan tingkat menengah.

Penggunaan SDK

  1. Menginstal SDK terbaru

    Azure Cosmos DB SDK terus ditingkatkan untuk memberikan performa terbaik. Untuk menentukan peningkatan SDK terbaru, kunjungi Azure Cosmos DB SDK.

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

    Setiap instans DocumentClient merupakan utas yang aman dan melakukan manajemen koneksi serta penembolokan alamat yang efisien saat beroperasi dalam mode Direct. Untuk memungkinkan manajemen koneksi yang efisien dan performa yang lebih baik oleh DocumentClient, disarankan untuk menggunakan satu instans DocumentClient per AppDomain untuk masa pakai aplikasi.

  3. Meningkatkan MaxPoolSize per host saat menggunakan mode Gateway

    Permintaan Azure Cosmos DB dibuat melalui HTTPS/REST ketika menggunakan mode Gateway, dan tunduk pada batas koneksi default per nama host atau alamat IP. Anda mungkin perlu mengatur MaxPoolSize ke nilai yang lebih tinggi (dari 200-1000 hingga 1.000) sehingga pustaka klien dapat menggunakan beberapa koneksi simultan ke Azure Cosmos DB. Di Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK v2, nilai default untuk ConnectionPolicy.getMaxPoolSize adalah 100. Gunakan setMaxPoolSize untuk mengubah nilai.

  4. Menyesuaikan kueri paralel untuk kumpulan yang dipartisi

    Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK versi 1.9.0 dan yang terbaru mendukung kueri paralel, yang memungkinkan Anda untuk mengkueri koleksi yang dipartisi secara paralel. Untuk informasi selengkapnya, lihat sampel kode yang bekerja dengan SDK. Kueri paralel dirancang untuk meningkatkan latensi kueri dan throughput melalui rekan serialnya.

    (a) Menyetel setMaxDegreeOfParallelism: Kueri paralel bekerja dengan mengkueri beberapa partisi secara paralel. Namun, data dari koleksi yang dipartisi individu diambil secara serial sehubungan dengan kueri. Jadi, gunakan setMaxDegreeOfParallelism untuk mengatur jumlah partisi yang memiliki peluang maksimum untuk mencapai kueri yang paling berperforma, asalkan semua kondisi sistem lainnya tetap sama. Jika Anda tidak tahu jumlah partisi, Anda dapat menggunakan setMaxDegreeOfParallelism untuk mengatur angka tinggi dan sistem memilih minimum (jumlah partisi, input yang diberikan pengguna) sebagai tingkat paralelisme maksimum.

    Perlu diingat bahwa kueri paralel menghasilkan manfaat terbaik jika data didistribusikan secara merata di semua partisi sehubungan dengan kueri. Jika koleksi yang dipartisi dipartisi sededih sehingga semua atau sebagian besar data yang dikembalikan oleh kueri terkonsentrasi dalam beberapa partisi (satu partisi dalam kasus terburuk), maka performa kueri akan disempitan oleh partisi tersebut.

    (b) Menyetel setMaxBufferedItemCount: Kueri paralel dirancang untuk melakukan prefetch hasil saat batch hasil saat ini sedang diproses oleh klien. Prefetching membantu dalam peningkatan latensi keseluruhan kueri. setMaxBufferedItemCount membatasi jumlah hasil yang telah diambil sebelumnya. Dengan mengatur setMaxBufferedItemCount ke jumlah hasil yang diharapkan yang dikembalikan (atau angka yang lebih tinggi), ini memungkinkan kueri untuk menerima manfaat maksimum dari prefetching.

    Prefetching bekerja dengan cara yang sama terlepas dari MaxDegreeOfParallelism, dan ada satu buffer untuk data dari semua partisi.

  5. Menerapkan backoff di interval getRetryAfterInMilliseconds

    Selama pengujian performa, Anda harus meningkatkan beban sampai tingkat permintaan yang kecil dibatasi. Jika dibatasi, aplikasi klien perlu melakukan backoff untuk interval coba lagi yang ditentukan server. Memperhatikan backoff akan memastikan bahwa Anda menghabiskan sedikit waktu menunggu di antara upaya ulang. Dukungan kebijakan coba lagi disertakan dalam Versi 1.8.0 dan yang terbaru dari Azure Cosmos DB Sinkronisasi Java SDK. Untuk informasi lebih lanjut, lihat getRetryAfterInMilliseconds.

  6. Meluaskan skala beban kerja klien Anda

    Jika Anda menguji pada tingkat throughput tinggi (>50.000 RU/d), aplikasi klien dapat menjadi hambatan karena mesin menutup keluar 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.

  7. Menggunakan alamat berbasis nama

    Gunakan alamat berbasis nama, di mana tautan memiliki format dbs/MyDatabaseId/colls/MyCollectionId/docs/MyDocumentId, bukan SelfLinks (_self), yang memiliki format dbs/<database_rid>/colls/<collection_rid>/docs/<document_rid> untuk menghindari mengambil ResourceIds dari semua sumber daya yang digunakan untuk membangun tautan. Selain itu karena sumber daya ini dibuat ulang (mungkin dengan nama yang sama), penembolokan ini mungkin tidak membantu.

  8. Menyesuaikan ukuran halaman untuk kueri/umpan baca untuk performa yang lebih baik

    Saat melakukan bacaan massal dokumen dengan menggunakan fungsi umpan baca (misalnya, readDocuments) atau saat mengeluarkan kueri SQL, hasilnya dikembalikan secara tersegmentasi apabila hasilnya diatur terlalu besar. Secara default, hasil dikembalikan dalam gugus 100 item atau 1 MB, batas mana pun yang tercapai lebih dahulu.

    Untuk mengurangi jumlah perjalanan pulang pergi jaringan yang diperlukan untuk mengambil semua hasil yang berlaku, Anda dapat meningkatkan ukuran halaman menggunakan header permintaan x-ms-max-item-count hingga 1000. Dalam kasus di mana Anda hanya perlu menampilkan beberapa hasil, misalnya, jika antarmuka pengguna atau API aplikasi Anda hanya mengembalikan 10 hasil dalam satu waktu, Anda dapat mengurangi ukuran halaman menjadi 10 untuk mengurangi throughput yang digunakan untuk bacaan dan kueri.

    Anda juga dapat mengatur ukuran halaman menggunakan metode setPageSize.

Kebijakan pengindeksan

  1. 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 menggunakan 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 mengecualikan seluruh bagian (subtree) dokumen dari pengindeksan dengan menggunakan kartubebas "*".

    Sinkronisasi Java SDK V2 (Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)

    Index numberIndex = Index.Range(DataType.Number);
numberIndex.set("precision", -1);
indexes.add(numberIndex);
includedPath.setIndexes(indexes);
includedPaths.add(includedPath);
indexingPolicy.setIncludedPaths(includedPaths);
collectionDefinition.setIndexingPolicy(indexingPolicy);

    Untuk informasi selengkapnya, lihat kebijakan pengindeksan Azure Cosmos DB.

Throughput

  1. 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 (atau properti RequestCharge yang setara di ResourceResponse<T> atau FeedResponse<T> untuk mengukur jumlah unit permintaan yang digunakan oleh operasi.

    Sinkronisasi Java SDK V2 (Maven com.microsoft.azure::azure-documentdb)

    ResourceResponse<Document> response = client.createDocument(collectionLink, documentDefinition, null, false);

response.getRequestCharge();

    Biaya permintaan yang dikembalikan di header ini adalah sebagian kecil dari throughput yang Anda sediakan. Misalnya, jika Anda memiliki 2000 RU/dtk yang disediakan, dan jika kueri sebelumnya mengembalikan 1.000 dokumen 1KB, biaya operasi 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.

  2. 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 ditetapkan ke 9 secara internal oleh klien mungkin tidak cukup; dalam keadaan ini, klien melempar DocumentClientException dengan kode status 429 ke aplikasi. Jumlah coba lagi default dapat diubah dengan menggunakan setRetryOptions di instans ConnectionPolicy. Secara default, DocumentClientException dengan kode status 429 dikembalikan setelah waktu tunggu kumulatif 30 detik jika permintaan terus beroperasi di atas kecepatan 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.

  3. 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.

Langkah berikutnya

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