シナリオ：SkylerがDatabase Query Performanceを使用してRedisのパフォーマンス問題を調査する 🔗
Buttercup Gamesのサイト信頼性エンジニアのリーダーであるSkylerは、Redisデータベースを使用する新しい広告サービスにおいて顧客から報告された遅延のトラブルシューティングを行わなければなりません。
Redisのインフラストラクチャをチェックする 🔗
Skylerは最初にSplunk Infrastructure Monitoringで Redisのインフラストラクチャをチェックします。コマンドの処理速度が大幅に低下し、サーバーが処理したコマンドの総数が減少していることに気が付きました。
これは、1つ以上のコマンドがレイテンシの問題を引き起こしていることを意味する可能性があります。これをさらに調査するため、Skylerは画面下部の「関連コンテンツ」タイルを選択し、Splunk APMにジャンプします。
Splunk APMでサービスにジャンプする 🔗
Splunk APMのサービスマップが表示されます。Skylerは、すぐにRedisデータベースを選択し、どのコマンドが最も遅いかを一目で確認します。レイテンシとリクエストとエラーのチャートから、パフォーマンスの傾向を見ることができます。
SkylerはDatabase Query Performanceを選択し、問題の根本原因を調べます。
Redisコマンドのレイテンシを調査する 🔗
サービスマップからDatabase Query Performanceを開くと、SkylerはRedisコマンドのリストを合計時間で並べ替えて表示します。各コマンドについて、リクエスト数とレイテンシ、ならびにTag Spotlightのデータを見ることができます。
Skylerは、SORT、LREM、SUNIONなど、多くのエレメントに影響するコマンドは遅くなる可能性があることを知っています。レイテンシに問題のあるコマンドを特定し、レイテンシチャートを選択してトレース例を読み込みます。
Skylerはトレース例を選択し、その特定のスパンのレイテンシについて詳細を調査します。
スパンと関連コマンドを掘り下げる 🔗
トレースビューから、SkylerはRedisのスパンを選択し、どのデータベースステートメントが当該コマンドを構成しているのかを確認します。パフォーマンスサマリーは、データベーススパンがオーバーヘッドの主な原因であることを指摘しています。
このトレースと他のトレースからの情報によって、SkylerはRedisコマンドを最適化するための十分な情報を得ることができ、結果としてパフォーマンスが顕著に向上しました。
さらに詳しく 🔗
Database Query Performanceの詳細については、以下のリンクを参照してください：
Database Query Performanceの概要については、Database Query Performanceの監視 を参照してください。
Database Query Performanceを有効化する方法は、Database Query Performanceを有効にする を参照してください。
「関連コンテンツ」の詳細は、Splunk Observability Cloudの関連コンテンツ を参照してください。
Database Query Performanceに関する問題のトラブルシューティングについては、Database Query Performanceのトラブルシューティング を参照してください。
Database Query Performanceに関する参考資料は、Database Query Performanceの参考情報 を参照してください。