データベースの信頼性初心者
データベースのレプリケーションと消費者のラグを監視する
どのダウンストリーム データベース コンシューマが遅れをとっていますか?
レプリカ、CDC、検索コンシューマーラグを明示的な正常性分類と比較します。
データセットとクエリはこのブラウザーに残ります。
期待される結果
最大レプリケーション遅延
warehouse_cdc
120 s
120 s
read_replica_us
18 s
18 s
search_index
10 s
10 s
| consumer_name | source_type | max_lag_seconds | average_lag_seconds | unhealthy_samples |
|---|---|---|---|---|
| warehouse_cdc | cdc_pipeline | 120 | 51.8 | 2 |
| read_replica_us | postgres_replica | 18 | 6.8 | 1 |
| search_index | search_replica | 10 | 6.3 | 0 |
クエリの読み方
- 共有コンシューマ モデルにより、運用レプリカと非同期パイプラインが同等になります。
- 最大ラグは、サンプル ウィンドウ内でユーザーが目に見える最悪の古さをキャプチャします。
- 健康分類は、生のラグを隠すことなく、消費者固有のしきい値をエンコードできます。
結果の読み取り方
- 1遅延が大きく、不健全なサンプルが繰り返される消費者を優先します。
- 2バックログ バイトを使用して、低スループットの古い状態と持続的な取り込み圧力を区別します。
- 3リードレプリカ、CDC、検索インデックスに対して異なるサービスレベル目標を設定します。
関連レッスン
結果を保存する
独自のイベントに対してこのクエリを実行します
クエリを保存し、実際のイベントに接続し、結果を監視する準備ができた場合にのみ、無料のワークスペースを作成します。クレジットカードは必要ありません。