PolarDB | PostgreSQL 高并发队列处理业务的数据库性能优化实践

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: 在电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游关系的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理. 如果是高并发的处理, 因为大家都按一个顺序获取, 容易产生热点, 可能遇到取出队列遇到锁冲突瓶颈、IO扫描浪费、CPU计算浪费的瓶颈. 以及在清除已处理订单后, 索引版本未及时清理导致的回表版本判断带来的IO浪费和CPU运算浪费瓶颈等.本文将给出“队列处理业务的数据库性能优化”优化方法和demo演示. 性能提升10到20倍.

作者

digoal

日期

2023-08-05

标签

PostgreSQL , PolarDB , 队列 , 锁 , hash mod , advisory lock , cte , update limit , delete limit , vacuum , index , IO浪费 , CPU浪费


背景

在电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游关系的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理.

这个过程的核心流程: 高速写入队列、从队列按先后顺序提取并高速处理、从队列清除已处理订单记录.

如果是高并发的处理, 因为大家都按一个顺序获取, 容易产生热点, 可能遇到取出队列遇到锁冲突瓶颈、IO扫描浪费、CPU计算浪费的瓶颈. 以及在清除已处理订单后, 索引版本未及时清理导致的回表版本判断带来的IO浪费和CPU运算浪费瓶颈等.

  • 文末的《打车与宇宙大爆炸的关系》一文有相似问题和优化方法, 思路类似.

本文将给出“队列处理业务的数据库性能优化”优化方法和demo演示. 性能提升10到20倍.

想体验一下的同学, 也可以通过云起实验启动环境来进行体验, 这个实验室是永久免费的.

DEMO

1、测试环境

MacBook Pro (15-inch, 2018)  
2.2 GHz 六核Intel Core i7  
32 GB 2400 MHz DDR4  
PostgreSQL 15.1

因为是macos, 可能需要设置一下ulimit.

ulimit -n 1000000

2、上游写入订单处理队列表

create table t_order_q (  
  id serial8 primary key,   -- 自增主键  
  order_id uuid unique,     -- 上游传递过来的订单号  
  cts timestamp not null    -- 上游传递过来的订单创建时间   
);   
-- create index on t_order_q (cts); -- 如果按订单时间先后取出处理, 则需要创建时间字段索引.  也可以按自增主键顺序处理, 则不需要时间索引.

3、取出并处理后的订单状态表

create table t_order_u (  
  id serial8 primary key,   -- 自增主键  
  order_id uuid unique,     -- 上游传递过来的订单号  
  cts timestamp not null,    -- 上游传递过来的订单创建时间   
  uts timestamp not null,   -- 订单处理时间  
  status int not null       -- 订单处理状态标记   
);

4、写入100万条订单队列

insert into t_order_q (order_id, cts) select gen_random_uuid(), clock_timestamp() from generate_series(1,1000000);

5、写pgbench压测脚本, 从队列取出, 并且使用ad lock对队列ID加事务锁, 判断是否正在处理, 事务结束自动释放ad lock. ad lock也经常被用于秒杀场景泄压.

vi t.sql  
with tmp as   
  (delete from t_order_q where ctid = (select ctid from t_order_q where pg_try_advisory_xact_lock(id) order by id limit 1) returning order_id, cts)  
insert into t_order_u (order_id,cts,uts,status) select tmp.order_id, tmp.cts, now(), 1 from tmp;
begin;
select id as v_id from t_order_q where pg_try_advisory_xact_lock(id) order by id limit 1 \gset
with tmp as (delete from t_order_q where id = :v_id returning order_id, cts) 
  insert into t_order_u (order_id,cts,uts,status) select tmp.order_id, tmp.cts, now(), 1 from tmp;   
end;
或(sleep 模拟应用拿到需要处理的订单后的应用端操作增加的耗时.)
begin; 
select id as v_id from t_order_q where pg_try_advisory_xact_lock(id) order by id limit 1 \gset
\sleep 10ms
with tmp as (delete from t_order_q where id = :v_id returning order_id, cts) 
  insert into t_order_u (order_id,cts,uts,status) select tmp.order_id, tmp.cts, now(), 1 from tmp;   
end;

6、压测256个并发消耗队列, 平均每个连接处理3906个事务.

select 1000000/256.0;  
3906.2500000000000

7、压测结果

pgbench -M extended -f ./t.sql -n -r -P 1 -c 256 -j 2 -t 3906
transaction type: ./t.sql  
scaling factor: 1  
query mode: extended  
number of clients: 256  
number of threads: 2  
maximum number of tries: 1  
number of transactions per client: 3906  
number of transactions actually processed: 999936/999936  
number of failed transactions: 0 (0.000%)  
latency average = 8.111 ms  
latency stddev = 5.376 ms  
initial connection time = 429.698 ms  
tps = 25379.081141 (without initial connection time)  
statement latencies in milliseconds and failures:  
         8.114           0  with tmp as

未优化前的性能如何?

1、写pgbench压测脚本, 从队列取出, 并且使用ad lock对队列ID加事务锁, 判断是否正在处理, 事务结束自动释放ad lock. ad lock也经常被用于秒杀场景泄压.

vi t1.sql  
begin;  
select id as vid from t_order_q order by id for update limit 1 \gset  
with tmp as   
  (delete from t_order_q where id = :vid returning order_id, cts)  
insert into t_order_u (order_id,cts,uts,status) select tmp.order_id, tmp.cts, now(), 1 from tmp;   
end;

2、压测结果

pgbench -M extended -f ./t1.sql -n -r -P 1 -c 256 -j 2 -t 3906
TPS 约 1200.

增加了skip locked后, TPS也只能到2500左右. 降低并发后使用skip locked性能可提升到8K tps左右.

begin;  
select id as vid from t_order_q order by id for update skip locked limit 1 \gset  
with tmp as   
  (delete from t_order_q where id = :vid returning order_id, cts)  
insert into t_order_u (order_id,cts,uts,status) select tmp.order_id, tmp.cts, now(), 1 from tmp;   
end;

还有什么可以提升性能的点?

1、减少浪费的IO和cpu计算:

  • 在并发的情况下, order by id limit 1需要扫描若干行, 而不是1行, 因为可能有些ID已经被ad lock touch了, 浪费的pg_try_advisory_xact_lock() cpu ops计算次数约等于 n + n-1 + n-2 + ... + n-n, 浪费的IO约等于N.

优化方法:

  • 固定N个链接, 按ID hash mod 取不同的数据分片, 从而减少浪费的IO和cpu计算.
  • 或者将队列表拆分成几个分区表, 入库的时候 按id hash mode, 每个分区分配给不同的进程取数, 从而减少冲突和浪费的扫描提高并发.

2、提高index vacuum的频率, 减少因没有index version导致的垃圾数据判断带来的cpu和回表的IO浪费. 提升autovacuum_work_mem, 容纳下所有dead tuple ctid避免多次扫描index.

优化方法:

  • 配置参数autovacuum_naptime、autovacuum_work_mem(或者老版本 maintenance_work_mem)即可.

3、使用并行vacuum, 配置max_parallel_maintenance_workers.

4、配置vacuum使用prefetch blocks, 减少io delay带来的vacuum 比较久的问题. (适合 单次IO delay较高, 但是吞吐没有瓶颈的云盘)

5、一次取出多条, 批量处理.

6、使用IOPS较高, 单次IO delay较低的本地nvme SSD.

更多请参考末尾文章.

参考

《DB吐槽大会,第69期 - PG 不支持update | delete limit语法》

《在PostgreSQL中实现update | delete limit - CTID扫描实践 (高效阅后即焚)》

《PostgreSQL skip locked与CTE妙用 - 解决并发批量更新锁冲突带来的锁等待,提高处理吞吐》

《PostgreSQL SELECT 的高级用法(CTE, LATERAL, ORDINALITY, WINDOW, SKIP LOCKED, DISTINCT, GROUPING SETS, ...) - 珍藏级》

《PostgreSQL 秒杀4种方法 - 增加 批量流式加减库存 方法》

《HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 30 - (OLTP) 秒杀 - 高并发单点更新》

《聊一聊双十一背后的技术 - 不一样的秒杀技术, 裸秒》

《PostgreSQL 垃圾回收参数优化之 - maintenance_work_mem , autovacuum_work_mem》

《[直播]为什么打车和宇宙大爆炸有关?》

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 7.5 应用实践之 TPCH性能优化
PolarDB在复杂查询、大数据量计算与分析场景的测试和优化实践.
71 7
|
2月前
|
关系型数据库 OLAP API
非“典型”向量数据库AnalyticDB PostgreSQL及RAG服务实践
本文介绍了非“典型”向量数据库AnalyticDB PostgreSQL及其RAG(检索增强生成)服务的实践应用。 AnalyticDB PostgreSQL不仅具备强大的数据分析能力,还支持向量查询、全文检索和结构化查询的融合,帮助企业高效构建和管理知识库。
117 19
|
2月前
|
缓存 NoSQL JavaScript
Vue.js应用结合Redis数据库:实践与优化
将Vue.js应用与Redis结合,可以实现高效的数据管理和快速响应的用户体验。通过合理的实践步骤和优化策略,可以充分发挥两者的优势,提高应用的性能和可靠性。希望本文能为您在实际开发中提供有价值的参考。
65 11
|
2月前
|
存储 Java 数据库连接
时序数据库TDengine 3.3.5.0 发布:高并发支持与增量备份功能引领新升级
TDengine 3.3.5.0 版本正式发布,带来多项更新与优化。新特性包括提升 MQTT 稳定性和高并发性能、新增 taosX 增量备份与恢复、支持 JDBC 和 Rust 连接器 STMT2 接口、灵活配置 Grafana Dashboard 等。性能优化涵盖查询内存管控、多级存储迁移、强密码策略等,全面提升时序数据管理的效率和可靠性。欢迎下载体验并提出宝贵意见。
58 5
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
云端问道21期方案教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®*)缓存实现极速响应
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
云端问道21期实操教学-应对高并发,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®)缓存实现极速响应
本文介绍了如何通过云端问道21期实操教学,利用云数据库 Tair(兼容 Redis®)缓存实现高并发场景下的极速响应。主要内容分为四部分:方案概览、部署准备、一键部署和完成及清理。方案概览中,展示了如何使用 Redis 提升业务性能,降低响应时间;部署准备介绍了账号注册与充值步骤;一键部署详细讲解了创建 ECS、RDS 和 Redis 实例的过程;最后,通过对比测试验证了 Redis 缓存的有效性,并指导用户清理资源以避免额外费用。
|
3月前
|
弹性计算 安全 关系型数据库
活动实践 | 自建数据库迁移到云数据库
通过阿里云RDS,用户可获得稳定、安全的企业级数据库服务,无需担心数据库管理与维护。该方案使用RDS确保数据库的可靠性、可用性和安全性,结合ECS和DTS服务,实现自建数据库平滑迁移到云端,支持WordPress等应用的快速部署与运行。通过一键部署模板,用户能迅速搭建ECS和RDS实例,完成数据迁移及应用上线,显著提升业务灵活性和效率。
|
3月前
|
运维 监控 Cloud Native
云原生之运维监控实践:使用 taosKeeper 与 TDinsight 实现对 时序数据库TDengine 服务的监测告警
在数字化转型的过程中,监控与告警功能的优化对保障系统的稳定运行至关重要。本篇文章是“2024,我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品之一,详细介绍了如何利用 TDengine、taosKeeper 和 TDinsight 实现对 TDengine 服务的状态监控与告警功能。作者通过容器化安装 TDengine 和 Grafana,演示了如何配置 Grafana 数据源、导入 TDinsight 仪表板、以及如何设置告警规则和通知策略。欢迎大家阅读。
89 0
|
4月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
高并发架构系列:数据库主从同步的 3 种方案
本文详解高并发场景下数据库主从同步的三种解决方案:数据主从同步、数据库半同步复制、数据库中间件同步和缓存记录写key同步,旨在帮助解决数据一致性问题。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
高并发架构系列:数据库主从同步的 3 种方案
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL Linux
Linux环境下MySQL数据库自动定时备份实践
数据库备份是确保数据安全的重要措施。在Linux环境下,实现MySQL数据库的自动定时备份可以通过多种方式完成。本文将介绍如何使用`cron`定时任务和`mysqldump`工具来实现MySQL数据库的每日自动备份。
309 3

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB