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postgres8 性能优化与系统维护  

2010-11-12 13:52:29|  分类: postgres |  标签: |举报 |字号 订阅

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1. 硬件

数据库最重要的就是 I/O了。所以一切从I/O开始。
RAID: 这个基本不用说,数据库放RAID10上面,只读的备份数据库可以放RAID0,反正挂了没关系。谨记:数据库是Random Read

RAID卡的选择:
RAID卡一定要带电池的才可以(BBU)有电源的才能做到东西写进 CACHE,RAID就返回硬盘写成功(不用等)
1. Areca
2. LSI (真正的LSI,re-brand不要)
3. HP P400 以上系列

硬盘选择:

首选是SAS: 15K RPM 每个SAS大约能提供25MB/s的Random Write。也就是说在RAID10的设定下,如果需要50MB/s的Random Write就需要4个硬盘

节俭选择是: SATA 可以多用几个硬盘(SAS一倍数量)达到在RAID10中接近SAS的速度。就算SATA买SAS一倍的数量,价格仍然比SAS便宜。
也可以买 产品: 例如 Compaq的 MSA 70 (P800 Battery backed RAID control)

CPU:64位
Cache:越大越好 (现在个人电脑都3M的cache了)
CORE:越多 越好 (postgresql毕竟是跑cpu的)建议最少4个core
RAM: 最少4G。通常根据具体需求,用16-64G的RAM
2. OS (系统)

可用系统:
1. Debian Stable
2. CentOS
3. Ubuntu LTS
4. Red Hat
5. SUSE Enterprise

如果准备付费(服务),那么就是 Canonical, Novell 跟 Redhat这三家选择而已

如果准备不买任何服务,可以用Debian, CentOS, Ubuntu LTS

这里还是觉得系统用Red Hat (不付费就CentOS)毕竟人家是企业级的老大哥,错不了。
* 现在CentOS也可以买到服务了。

不可用系统: 例如 fedora (redhat QA) ubuntu (non-LTS)
Scheduler:

Grub 增加: elevator=deadline

redhat 的图标可以看出,deadline是数据库的最佳选择
文件系统 (Filesystem)

这里的选择是:ext2,ext3 跟 ext4。 为什么只考虑这几个呢?因为数据库还是稳定第一,内核开发人员所做的文件系统,理论上说出问题的情况会少点。

WAL: 放ext2 因为WAL本身自己有Journal了,不需要用ext3 (ext2快很多)
data: ext3

Block Size: postgres自己是8k的block size。所以文件系统也用8k的 block size。这样才能最佳的提高系统的效能。

ext4:出来时间还 不够长,不考虑。
分区 (Partitioning)

Postgres 跟系统 OS 应该在不同分区

系统(OS):系统应该放独立的RAID1

数据库 (Postgres Data):数据库应该放独立的RAID10上。 如果RAID是带电池的,mount 的时候给 data=writeback的选项
独立的数据库分区,就不许要记录文件时间了(都是放数据的)所以mount的时候要给noatime的 选项,这样可以节约更新时间(timestamp)的I/O了。

WAL日志(xlogs): 独立的RAID1上 (EXT2 系统)日志是 Sequential write,所以普通的硬盘(SATA)速度就足够了,没有必要浪费SAS在log上

Postgresql 日志(logs):直接丢给syslog就可以。最好在syslog.conf中设定单独的文件名. 这里 例如用local2来做postgresql
local2.* -/var/log/postgres/postgres.log
记得log要给Async,这样才不会等卡在log的I/O上, 同时记得设定logrotate以及创建路径(path)

ext2 VS ext3 性能测试:
HP DL585
4 Dual Core 8222 processors
64GB RAM
(2) MSA70 direct attached storage arrays.
25 spindles in each array (RAID 10)
HP P800 Controller
6 Disk in RAID 10 on embedded controller

xlog with ext3: avg = 87418.44 KB/sec
xlog with ext2: avg = 115375.34 KB/sec
3. Postgres 内存 (Memory Usage)

Shared Buffer Cache
Working Memory
Maintenance Memory
Shared Buffers

Postgres 启动时要到的固定内存。每个allocation是8k。 Postgres不直接做硬盘读写,而是把硬盘中的东西放入Shared Buffers,然后更改Shared Buffers,在flush 到硬盘去。
通常 Shared Buffers设定为内存(available memory)的25%-40%左右。
在系统(OS)中,记得设置 kernel.shmmax的值(/etc/sysctl.conf)
kernel.shmmax决定了进程可调用的最大共享内存数量。简单的计 算方法是
kernel.shmmax=postgres shared_buffers + 32 MB
要保留足够的空间(不然会out of memory)postgresql除了shared buffer还会用到一些其他的内存,例如max_connections, max_locks_pre_transaction
Working Memory

这个是postgres运行作业中 (task)需要的内存,例如内存内的hashed (aggregates, hash joins)sort (order by, distinct 等等)合理的设定,可以保证postgres在做这些东西的时候可以完全在内存内完成,而不需要把数据吐回到硬盘上去作swap。但是设定太大的话,会造成postgres使用的内存大于实际机器的内存,这个时候就会去硬盘swap了。(效能下降)

working memory是per connection and per sort的设定。所以设定一定要非常小心。举例来说,如果设定working memory为32MB,那么以下例子:
select * from lines, lineitems
where lines.lineid = lineitems.lineid
and lineid=6
order by baz;
这里就可 能用到64MB的内存。
hashjoin between lines and lineitems (32MB)
order by baz (32MB)
要注意自己有多少query是用到了order by或者join
如果同时有100个链接,那么就是 100 connection X 64MB = 6400MB (6G) 内存
通常来说,working mem不要给太大,2-4MB足够

在postgres 8.3之后的版本,working mem可以在query中设定
Query:
begin;
set work_mem to ‘128MB’;
select * from foo order by bar;
insert into foo values (‘bar’);
reset work_mem;
commit;
Function:
create function return_foo() returns setof text as
$ select * from foo order by bar; $
SET work_mem to ‘128MB’
LANGUAGE ’sql’

postgres官方不建议(但是支持)在 postgresql.conf文件中更改work_mem然后HUP (数据库应该没有任何中断)

利用 explain analyze可以检查是否有足够的work_mem
sort (cost=0.02..0.03 rows=1 width=0) (actual time=2270.744..22588.341 rows=1000000 loops=1)
Sort Key: (generate_series(1, 1000000))
Sort Method: external merge Disk:13696kb
-> Result (cost=0.00..0.01 rows=1 width=0) (actual time=0.006..144.720 rows=1000000 loops=1)
Total runtime: 3009.218 ms
(5 rows)
以上的 query分析显示,这里需要从硬盘走13MB的东西。所以这个query应给set work_mem到16MB才能确保性能。
Maintenance Memory (维护内存)

maintenance_work_mem 决定系统作维护时可以调用的内存大小。
这个也是同样可以在query中随时设定。
这个内存只有在VACUUM, CREATE INDEX 以及 REINDEX 等等系统维护指令的时候才会用到。系统维护是,调用硬盘swap会大大降低系统效能。通常maintenance_work_mem超过1G的时候并没有什么实际的效能增加(如果内存够, 设定在1G足以)
Background Writer (bgwriter)

功能:
负责定时写 shared buffer cache 中的 dirty shared buffers
好处:
a. 减少系统flush shared buffers到硬盘(已经被bgwriter做了)
b. 在checkpoint中,不会看到I/O的突然性暴增,因为dirty buffers在背景中已经被flush进硬盘
坏处:
因为一直定时在背后flush disk,会看到平均硬盘I/O怎加(好过checkpoint时I/O暴增)

设定:

bgwriter_delay:
sleep between rounds。 default 200(根据机器,数据而调整)

bgwriter_lru_maxpages:
决 定每次bgwriter写多少数据。如果实际数据大于这里的设定,那么剩余数据将会被postgres的进程(server process)来完成。server porcess自己写的数据会造成一定的性能下降。如果想确定所有的数据都由bgwriter来写,可以设定这里的值为-1

bgwriter_lru_multiplier:
采 用计算的方式来决定多少数据应该被bgwriter来写。这里保持内置的2.0就可以。

计算bgwriter的I/O:
1000 / bgwriter_delay * bgwriter_lru_maxpages * 8192 = 实际I/O
(8192是 postgres的8k block)
例如:
1000/200 * 100 * 8192 = 4096000 = 4000 kb

bgwrater 可以用 pg_stat_bgwriter 来监测。如果想要观察bgwrater 的运行状况,记得首先清理旧的stat信息。

bgwriter如果设定的太大(做太多事情)那么就会影响到前台的效能 (server)但是如果由系统(server)来做buffer flush同样会影响效能。所以这里的最好设定就是通过观察 pg_stat_bgwriter 来找到一个最佳的平衡点。
WAL (write ahead log)

postgres中的所有写动作都是首先写入WAL,然后才执行的。这样可以确保数据的准确跟 完整。当中途数据库崩溃的时候,postgres可以通过WAL恢复到崩溃前的状况而不会出现数据错误等等问题。
WAL 会在两种情况下被回写硬盘。
1. commit。 当commit数据的时候,WAL会被强制写回硬盘(flush)并且所有这个commit之前的东西如果在WAL中,也会一同被flush。
2. WAL writer进程自己会定时回写。

FSYNC vs ASYNC
postgres 的 default 是做 fsync,也就是说postgres会等待数据被写入硬盘,才会给query返回成功的信号。如果设定sync=no关闭fsync的话,postgres不会等待WAL会写硬盘,就直接返回query成功。通常这个会带来15-25%的性能提升。
但是缺点就是,如果系统崩溃 (断电,postgres挂掉)的时候,你将有可能丢失最后那个transcation. 不过这个并不会造成你系统的数据结构问题。(no data corrupt)如果说在系统出问题的时候丢失1-2笔数据是可以接受的,那么25%的性能提升是很可观的。

WAL设定:
fsync 可以选择on或者off
wal_sync_method:
linux中是使用fdatasync。其他的。。。不知道,应该是看系统的文 件参数了
full_page_writes:
开启的时候,在checkpoint之后的第一次对page的更改,postgres会将每 个disk page写入WAL。这样可以防止系统当机(断电)的时候,page刚好只有被写一半。打开这个选项可以保证page image的完整性。
关 闭的时候会有一定的性能增加。尤其使用带电池的 RAID卡的时候,危险更低。这个选项属于底风险换取性能的选项,可以关闭

wal_buffers:
WAL 的储存大小。default 是 64 kb。 实验证明, 设定这个值在 256 kb 到 1 MB 之间会提升效能。

wal_writer_delay
WAL 检查WAL数据(回写)的间隔时间。值是毫秒(milliseconds)
Checkpoints

确保数据回写硬盘。dirty data page会被 flushed回硬盘。
checkpoint 由以下3中条件激发 (bgwriter如果设定,会帮忙在后台写入,所以就不会有checkpoint时候的短期高I/O出现)
1. 到达设定的WAL segments
2. 到达设定的timeout
3. 用户下达checkpoint指令
如果 checkpoint运行频率高于checkpint_warning值。postgres会在日志(log)中记录出来,通过观察log,可以来决定 checkpoint_segments的设定。
增加cehckpoint_segments或者checkpoint_timeout可以有一定的效能提升。而唯一的坏处就是如果系统挂了,在重启的时需要多一点时间来回复(系统启动回复期间数据库是不能用的)鉴于postgres很少挂掉,这个其实可以设定的很长(1天都可以)

设定:
checkpoint_segments 最多的wal log数量,到达后会激发checkpoint,通常设定在30就好
checkpoint_timeout 一般设置15-20分钟,常的可以设定1天也没关系
checkpoint_completion_target 这个保持不动就好。内建是0.5,意思就是每个checkpoint预计在下个checkpoint完成前的一半时间内完成(听起来有点绕嘴,呵呵)
checkpoint_warning 如果checkpint速度快于这个时间,在log中记录。内建是30秒

理论中的完美设定,就是你的backend从来不用回写硬盘。 东西都是由background来写入的。这个就要靠调整bgwriter, checkpoints跟wal到一个最佳平衡状态。当然这个是理想中的完美,想真的做到。。。继续想吧。呵呵
4. 维护 – 保持postgres的笑容

维护数据库是必 须的。基本维护
vacuum

delete数据的时候,数据库只是记录这笔数据是‘不要的‘并不是真的删除数据。所以这个时候就要vacuum了,vacuum会把标记为‘不要‘的数据清除掉。这里要注意的是,vacuum不会清理index。当数据更改超过75%的时候,需要重新建立index。postgres 8.4 index可以用cluster重建速度快很多。在postgres 9.x中,vacuum=cluster,没有任何区别了(保留cluster只是为了兼容旧版指令)

Full Vacuum
这个会做exclusive lock。vacuum跟full vacuum的区别是vacuum会把标志为‘不要‘的空间标志成可以再次使用(回收)而 full vacuum则会把这个空间删除(返还给系统OS)所以vacuum之后你的postgres在硬盘上看到的占用空间不会减少,但是full vacuum会减小硬盘占用空间。不建议使用full vacuum,第一没必要,第二exclusive lock不好玩。
ANALYZE

Analyze 会更新统计信息(statistics)所有的query的最佳方案,以及sql prepared statement都是靠这统计信息而决定的。所以当数据库中的一定量数据变动后(例如超过10%),要作analyze,严格的说,这个是应该常做的东西,属于数据库正常维护的一部分。另外一个很重要的就是,如果是 upload数据(restore那种)做完之后要记得作analyze(restore自动不给你作的)
当 建立新的table的时候,或者给table增加index,或者对table作reindex,或者restore数据进数据库,需要手动跑 analyze才可以。analyze直接影响default_statistics_target数据。
Autovacuum

根 据postgres的官方资料,autovacuum在8.3之后才变得比较真的实用(8.1推出的)因为在8.3之前,autovacuum一次只能同 时做一个数据库中的一个table。 8.3之后的版本,可以作多数据库多table。

设定

log_autovacuum_min_duration:
-1 为关闭。0是log全部。>0就是说超过这个时间的就log下来。例如设定为30,那么所有超过30ms的都会被日志记录。
autovacuum_max_workers:
同 时启用的autovacuum进程。通常不要设定太高,3个就可以。
autovacuum_naptime:
检查数据库的时 间,default是1分钟,不用改动
autovacuum_vacuum_threshold:
最低n行记录才会引发 autovacuum。也就是数据改变说低于这个值,autovacuum不会运行。default是50
autovacuum_analyze_threshold:
运 行analyze的最低值,跟上面的一样
autovacuum_vacuum_scale_factor:
table中的百分比的计算方 式(超过一定百分比作vacuum)内建是20% (0.2)
autovacuum_analyze_scale_factor:
同上, 不过是analyze的设定
autovacuum_freeze_max_age:
最大XID出发autovacuum
autovacuum_vacuum_cost_delay:
延 迟。。如果系统负荷其他东西,可以让vacuum慢点,保证其他东西的运行.这里是通过延迟来限制
autovacuum_vacuum_cost_limit:
同 上,也是作限制的,这里是通过cost限制limit
Cluster

Cluster 类似于vacuum full。建议使用cluster而不是vacuum full。cluster跟vacuum full一样会重写table,移除所有的dead row。同样也是要做exclusive lock。
Truncate

Turncat 会删除一个table中的所有数据, 并且不会造成任何的dead row(delete则会造成dead row)同样的,turncate也可以用来重建table

begin;
lock foo in access exclusive mode;
create table bar as select * from foo;
turncate foo;
insert into foo (select * from bar);
commit;

这样就重新清理了 foo这个table了。

REINDEX

重 新建立index
5. 其他
planner:

statistics直接决定planner的结 果。使用planner,那么要记得确保statistics的准确(analyze)
default_statistics_target:

设定analyze分析的值。这个可以在 query中随时设定更改
set default_statistics_target to 100;
analyze verbose mytable;
INFO: analyzing “aweber_shoggoth.mytable”
INFO: “mytable”: scanned 30000 of 1448084 pages, containing 1355449 live rows and 0 dead rows; 30000 rows in sample, 65426800 estimated total rows
ANALYZE

set default_statistics_target to 300;
analyze verbose mytable;
INFO: analyzing “aweber_shoggoth.mytable”
INFO: “mytable”: scanned 90000 of 1448084 pages, containing 4066431 live rows and 137 dead rows; 90000 rows in sample, 65428152 estimated total rows
ANALYZE
Set statistics per column 给不同的column设定不同的 statistics

alter table foo alter column bar set statistics 120
查找何时需要增加statistics

跑 个query作expain analyze
这个就会看到例如:
-> Seq Scan on bar (cost=0.00-52.00 rows=52 width=2 (actual time=0.007..1.894 rows=3600 loops=1)
这里的rows应该跟真正的rows数量差不多才 是正确的。
seq_page_cost

planner 作sequential scan时候的cost。default是1,如果内存,cache,shared buffer设定正确。那么这个default的值太低了,可以增加
random_page_cost

planner 作random page fetch的值。default是4.0 如果内存,cache,shared buffer设定正确,那么这个值太高了,可以降低

seq_page_cost跟random_page_cost的值可以设定成一样 的。然后测试效能,可以适当降低random_page_cost的值
cpu_operator_cost

default 是0.0025,测试为,通常设定在0.5比较好
set cpu_operator_cost to 0.5;
explain analyze select ….
cpu_tuple_cost

default 是0.01 测试为,通常设定在0.5比较好
set cpu_tuple_cost to 0.5;
explain analyze select …
effective_cache

应 该跟尽可能的给到系统free能接受的大小(越大越好)
total used free shared buffer cached
mem: xxxx yyyyy zzz aaaa bbbb cccc
设定的计算方法为:
effective_cache=cached X 50% + shared
这里的50%可以根据服务器的繁忙程度 在40%-70%之间调整。
监测方法:
explain analyze ;
set effective_cache_size=新的值;
explain analyze ;
reset effective_cache_size;
尝试出一个最适合的值,就可以改postgresql.conf文件设定成固定了。
Natural vs Primary Key

Primary Key 基本因为要做join,跟Natural相比多消耗20%左右的效能。所以尽力primary做在Natural key上。
Btree vs hash

btree 比 hash 快,不管什么情况,所以不要用hash
gin vs gist

full text的时候,用gin不要用 gist
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