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使用诊断查询排查问题

  • 项目
  • 2024/09/14

适用对象： NoSQL MongoDB Cassandra Gremlin 表

本文介绍如何使用发送到 AzureDiagnostics（旧版）和特定于资源（预览版）的表的诊断日志编写简单的查询，以帮助排查 Azure Cosmos DB 帐户的问题。

对于 Microsoft Azure 诊断表，所有数据都写入一个表中，用户需要指定要查询的类别。

对于特定于资源的表，数据将写入每个资源类别的各个表中（不适用于表 API）。 建议使用此模式，因为它可以大幅简化数据的处理、更好地发现架构、改善引入延迟和查询时间方面的性能。

常见查询

下面是常见故障排除查询的列表。

运行时间超过 3 毫秒的操作问题

找出持续时间超过 3 毫秒的操作。

AzureDiagnostics 
| where toint(duration_s) > 3 and ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests" 
| summarize count() by clientIpAddress_s, TimeGenerated

查询正在运行操作的用户代理

找出与每个操作关联的用户代理。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests" 
| summarize count() by OperationName, userAgent_s

查询长时间运行的操作

通过将其运行时以每 5 秒为间隔进行量化，来找出运行时间过长的操作。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests" 
| project TimeGenerated , duration_s 
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 5s)
| render timechart

获取分区键统计信息，以评估数据库帐户的最大三个分区之间的偏差

通过获取物理分区的常见统计信息来衡量偏差。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="PartitionKeyStatistics" 
| project SubscriptionId, regionName_s, databaseName_s, collectionName_s, partitionKey_s, sizeKb_d, ResourceId

获取高开销查询的请求开销

衡量最大查询的请求开销（以 RU 为单位）。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests" and todouble(requestCharge_s) > 10.0
| project activityId_g, requestCharge_s
| join kind= inner (
AzureDiagnostics
| where ResourceProvider =="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category == "QueryRuntimeStatistics"
| project activityId_g, querytext_s
) on $left.activityId_g == $right.activityId_g
| order by requestCharge_s desc
| limit 100

确定哪些操作消耗的每秒 RU 数最多

按其使用的每秒 RU 数对操作进行排序。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests"
| where TimeGenerated >= ago(2h) 
| summarize max(responseLength_s), max(requestLength_s), max(requestCharge_s), count = count() by OperationName, requestResourceType_s, userAgent_s, collectionRid_s, bin(TimeGenerated, 1h)

获取每秒使用超过 100 个 RU 的所有查询

找出每秒使用的 RU 数超过某个基线数量的查询。

此查询与来自 DataPlaneRequests 和 QueryRunTimeStatistics 的数据联接。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests" and todouble(requestCharge_s) > 100.0
| project activityId_g, requestCharge_s
| join kind= inner (
        AzureDiagnostics
        | where ResourceProvider =="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category == "QueryRuntimeStatistics"
        | project activityId_g, querytext_s
) on $left.activityId_g == $right.activityId_g
| order by requestCharge_s desc
| limit 100

获取查询的请求费用和执行持续时间

获取特定查询的请求费用和持续时间的统计信息。

AzureDiagnostics
| where TimeGenerated >= ago(24hr)
| where Category == "QueryRuntimeStatistics"
| join (
AzureDiagnostics
| where TimeGenerated >= ago(24hr)
| where Category == "DataPlaneRequests"
) on $left.activityId_g == $right.activityId_g
| project databasename_s, collectionname_s, OperationName1 , querytext_s,requestCharge_s1, duration_s1, bin(TimeGenerated, 1min)

获取不同操作的分布情况

按资源分布情况将操作分组。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests"
| where TimeGenerated >= ago(2h) 
| summarize count = count()  by OperationName, requestResourceType_s, bin(TimeGenerated, 1h)

获取分区已使用的最大吞吐量

获取物理分区的最大吞吐量。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests"
| where TimeGenerated >= ago(2h) 
| summarize max(requestCharge_s) by bin(TimeGenerated, 1h), partitionId_g

获取分区键的每秒 RU 消耗量信息

按照每个分区键每秒，衡量每秒 RU 的使用量。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider == "MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category == "PartitionKeyRUConsumption" 
| summarize total = sum(todouble(requestCharge_s)) by databaseName_s, collectionName_s, partitionKey_s, TimeGenerated 
| order by TimeGenerated asc

获取特定分区键的请求开销

衡量每个分区键的请求开销。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider == "MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category == "PartitionKeyRUConsumption" 
| where parse_json(partitionKey_s)[0] == "2"

获取在特定时间段每秒消耗了最多 RU 的分区键

根据某个时间段内请求单位的使用量对分区键进行排序。

AzureDiagnostics 
| where ResourceProvider == "MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category == "PartitionKeyRUConsumption" 
| where TimeGenerated >= datetime("11/26/2019, 11:20:00.000 PM") and TimeGenerated <= datetime("11/26/2019, 11:30:00.000 PM") 
| summarize total = sum(todouble(requestCharge_s)) by databaseName_s, collectionName_s, partitionKey_s 
| order by total desc

获取存储大小大于 8 GB 的分区键的日志

找出按每个分区键的存储大小筛选的分区键的日志。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="PartitionKeyStatistics"
| where todouble(sizeKb_d) > 800000

获取操作的 P99 或 P50 延迟、请求费用或响应时间

衡量性能、操作延迟、每个 RU 使用情况，以及响应时间。

AzureDiagnostics
| where ResourceProvider=="MICROSOFT.DOCUMENTDB" and Category=="DataPlaneRequests"
| where TimeGenerated >= ago(2d)
| summarize percentile(todouble(responseLength_s), 50), percentile(todouble(responseLength_s), 99), max(responseLength_s), percentile(todouble(requestCharge_s), 50), percentile(todouble(requestCharge_s), 99), max(requestCharge_s), percentile(todouble(duration_s), 50), percentile(todouble(duration_s), 99), max(duration_s), count() by OperationName, requestResourceType_s, userAgent_s, collectionRid_s, bin(TimeGenerated, 1h)

获取控制平面日志

使用“ControlPlaneRequests”获取控制平面日志。

提示

切记按照禁用基于键的元数据写访问权限中所述打开标志，并通过使用 Azure PowerShell、Azure CLI 或 Azure 资源管理器执行操作。

AzureDiagnostics 
| where Category =="ControlPlaneRequests"
| summarize by OperationName

后续步骤