인덱스가 너무 많거나 속성이 너무 많은 복합 인덱스가 있거나 유형에 너무 많은 데이터가있는 경우 후속 쿼리가 몇 분 이상 동안 엔티티를 찾지 못할 수도 있습니다. 삽입되었습니다.Datastore에서 일관성 지연을 어떻게 추적합니까?
큰 인덱스의 영향에 대한 벤치 마크가 있습니까? 아마도 벤치 마크는 객체를 큰 Kind에 삽입 한 다음 다른 복제본에 대해 쿼리하고 시간을 측정합니다.
관련된 요인이 더 복잡합니다.
인덱스의 수를 늘리면 일관성이 향상 될 수 있습니다. 인덱스를 동 기적으로 쓰는 반면 엔티티 자체는 항상 커밋이 반환되기 전에 적용됩니다. 읽기/쓰기 패턴은 엔티티 그룹 지침에 따라 초당 1 건의 트랜잭션을 초과하는 것과 같은 최종 일관성에도 영향을 미칠 수 있습니다. 테일 엔드의 다른 요인으로는 데이터 센터/복제본 중단 및 후속 복구와 같은 것들이 있습니다.
특히 벤치 마크에서 특정 복제본을 강요 할 수 없기 때문에 벤치 마크를 통해 이러한 문제를 잘 볼 수는 없습니다.
일반적으로 최종 일관성은 평균적으로 밀리 초 단위로 결정됩니다. 요인에 따라 극단적 인 테일 엔드에서 이것은 몇 시간 또는 그 이상 (예 : 온라인으로 돌아 오는 데이터 센터)까지 확장 될 수 있습니다.
최종 일관성이 허용되지 않는 상황에서는 가능한 경우 강력한 일관성 메커니즘 (조상 쿼리, 조회)을 사용하는 것이 좋습니다.