Ein Cloud Bigtable-Cluster weist einen Hotspot und langsame Abfragen für global verteilte Gerätedaten auf. Wie können Hotspots behoben und verhindert werden?

Hotspots in Cloud Bigtable entstehen, wenn Abfragen sich auf einen kleinen Bereich der Tabelle konzentrieren, was zu einer ungleichmäßigen Auslastung der Tablets führt. Eine Überprüfung und Neugestaltung der Row Key-Strategie ist entscheidend, um Hotspots zu beheben und zu verhindern. Durch die Wahl von Row Keys, die eine gleichmäßige Verteilung der Daten über die Tablets gewährleisten (z. B. durch Hashing oder die Verwendung von Präfixen, die eine hohe Kardinalität aufweisen), wird die Last gleichmäßig verteilt. Das Löschen alter Datensätze kann die Gesamtgröße der Tabelle reduzieren, behebt aber nicht das grundlegende Problem der ungleichmäßigen Schlüsselverteilung. Eine Verdoppelung der Bigtable-Knoten kann kurzfristig die Leistung verbessern, ist aber keine nachhaltige Lösung für ein Hotspot-Problem, da die ungleichmäßige Verteilung der Abfragen weiterhin besteht. Die Wahl der API (HBase vs. Node.js) hat keinen direkten Einfluss auf die Verteilung der Daten und die Entstehung von Hotspots.