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執行個體特定的效能和資源監控

在執行個體層級上監控是了解連線扭曲、工作負載扭曲和資料扭曲的關鍵，以及何時新增路由器或分割碎片，以利用保留延遲來擴展更高輸送量。

概觀

當您的應用程式對 發出查詢時，該請求會在傳回結果之前周遊複雜的分散式系統。看似簡單的SELECT陳述式可能會觸動多個資料庫執行個體，每個執行個體在處理您的請求時都扮演不同的角色。了解此旅程，以及驅動它的執行個體，會改變您設計應用程式、解譯監控資料和診斷效能問題的方式。

本指南提供執行個體架構的深入技術洞見：

執行個體架構基本概念

透過跨兩種特殊執行個體類型的功能分離來實現水平可擴展性：

此區隔可讓 根據您的工作負載特性獨立擴展連線處理、查詢協調和資料儲存。

路由器和碎片比較

監控執行個體效能

了解執行個體層級效能對於有效運作至關重要。執行個體特定的監控會顯示會影響效能的分佈模式：連線扭曲、工作負載扭曲和資料扭曲。

偵測扭曲

在理想的部署中，工作負載和資源會在執行個體之間平均分配。實際上，應用程式經常遇到扭曲，不均勻的分佈會集中在特定執行個體上的負載。

要監控的三種扭曲類型：

Database Insights 負載分佈

評估執行個體層級運作狀態的最快方法是 Database Insights 的負載分佈檢視，可讓您立即了解 Active Sessions 如何在執行個體間分佈。

若要存取負載分佈：

運作狀態良好模式：負載在執行個體間相對平均分佈

關注模式：在特定執行個體上大幅集中

CloudWatch 指標

針對 Database Insights 以外的深入分析，CloudWatch 提供執行個體特定的指標，可顯示資源使用率模式。

具有維度的ServerlessDatabaseCapacity指標DBShardGroupInstance會顯示每個執行個體的 ACU 耗用量，提供資源使用率的最直接檢視。

調查時機：

路由器監控和故障診斷

路由器可能會遇到兩個主要原因的效能問題：連線分佈不均和跨碎片工作負載集中。

分佈不均勻的工作階段

徵狀：一個路由器處理不成比例的連線份額

根本原因：DNS 快取會導致多個連線請求解析為相同的路由器端點。

最常見的期間：

補救措施：

碎片監控和疑難排解

碎片遇到三個主要原因的效能問題：資源限制、資料扭曲和工作負載扭曲。

碎片資源使用率

具有熱門碎片索引鍵的碎片將擁有更多資料和更高的工作負載。這將資訊清單顯示為資源使用率，即執行個體將耗用更多 ACUs。

修復策略：

何時分割碎片：

碎片資料磁碟區

使用 SQL 函數查詢資料磁碟區：

SELECT subcluster_id, subcluster_type, pg_size_pretty(db_size) 
FROM rds_aurora.limitless_stat_database_size('postgres_limitless') 
ORDER BY 1;
            

若要檢視每個資料表和每個碎片資料：

SELECT * FROM rds_aurora.limitless_stat_relation_sizes('public', 'table_name');
            

解決不均勻的使用率

當工作負載或資料扭曲集中在特定碎片上時，分割碎片會將負載重新分配到更多執行個體。

重要考量：

分割碎片允許進一步擴展，而連續碎片分割是通往更高輸送量和進一步擴展的路徑，同時保持低延遲。

限制

請注意這些操作限制：

路由器限制：

碎片限制：

緩解策略：