Tair (Redis OSS-compatible) インスタンスは、アプリケーションサービスに近いデータ層に配置されます。多くの場合、大量のデータアクセスリクエストを処理し、ネットワーク帯域幅を消費します。最大帯域幅はインスタンスタイプによって異なります。この制限を超えると、アプリケーションのアクセスパフォーマンスに影響します。
ステップ 1: トラフィック使用量のクエリ
特定の期間におけるインスタンスのトラフィック使用量をクエリできます。トラフィックの急増が発生した時期がわかっている場合は、このステップをスキップしてステップ 2: クイックトラブルシューティングに進むことができます。
この例では、次の図に示すように、インバウンドトラフィックとアウトバウンドトラフィックが急速に増加し、100% のままです。
通常、平均トラフィック使用量が常に 80% 以上である場合は、問題を調査する必要があります。これは、帯域幅が不足していることを示している可能性があります。
フォローするメトリックは、インバウンドトラフィック使用率 ([Intranet In Ratio]) とアウトバウンドトラフィック使用率 ([Intranet Out Ratio]) です。
図 1. トラフィック使用量の例
ステップ 2: クイックトラブルシューティング
インスタンスのトラフィックの急増は、複数の問題によって引き起こされる可能性があります。原因を特定するために、次の項目を 1 つずつ確認してください。
トラブルシューティングを開始する前に、緊急時に一時的にインスタンスの帯域幅を調整できます。これにより、サービスへの影響を軽減し、問題を調査するためのより大きなタイムウィンドウを確保できます。
大きいキーとホットキー
まず、トップキー統計機能を使用して、large キーまたはホットキーを確認します。見つかった場合、この機能はコンソールにキーに関する特定の情報を表示します。
影響: large キーはトラフィックの急増を引き起こし、ホットキーはトラフィックの持続的な増加を引き起こします。
large キーが存在する場合は、ユーザー ID や時間範囲などのビジネスロジックに基づいて分割します。それらへのアクセスを減らすか、不要な large キーを削除します。詳細については、「large キーとホットキー」をご参照ください。
ホットキーが存在する場合は、ビジネスロジックに基づいて分割するか、プロキシクエリキャッシュ機能を使用してホットキーをキャッシュすることもできます。