PostgreSQL on XFS 性能优化 - 2

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介:
承接上一篇XFS性能优化。
http://yq.aliyun.com/articles/2372
本文是对比XFS优化前后的PostgreSQL TPC-B性能。

配置PostgreSQL

数据库参数

listen_addresses='0.0.0.0'
port=1921
max_connections=1000
unix_socket_directories='.'
shared_buffers=32GB
maintenance_work_mem=512MB
autovacuum_work_mem=512MB
dynamic_shared_memory_type=posix
bgwriter_delay=10ms
wal_level=hot_standby
synchronous_commit=off
full_page_writes=off
wal_buffers=16MB
wal_writer_delay=10ms
max_wal_size=32GB
max_wal_senders=10
max_replication_slots=10
hot_standby=on
wal_receiver_status_interval=1s
hot_standby_feedback=on
random_page_cost=1.0
effective_cache_size=256GB
log_destination='csvlog'
logging_collector=on
log_checkpoints=on
log_connections=on
log_disconnections=on
log_error_verbosity=verbose
log_timezone='PRC'
datestyle='iso,
timezone='PRC'
lc_messages='C'
lc_monetary='C'
lc_numeric='C'
lc_time='C'
default_text_search_config='pg_catalog.english'

$PGDATA和pg_xlog都放在XFS文件系统中。

生成测试数据

生成5亿测试数据
pgbench -i -s 5000

初始化性能对比

XFS未优化时的统计信息如下


pgbench初始化测试数据时的磁盘iostat
IO落在一块盘上
平均IO响应0.36毫秒,平均IO等待0.87毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           3.60    0.00    1.35    0.19    0.00   94.87

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     1.00    0.00    4.00     0.00    40.00    10.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfc               0.00     0.00    0.00  250.00     0.00 206752.00   827.01     0.22    0.86   0.36   9.10
dm-0              0.00     0.00    0.00  250.00     0.00 206752.00   827.01     0.22    0.87   0.36   9.10

vacuum 时的iostat
IO落在一块盘上
平均IO响应0.28毫秒,平均IO等待26.56毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           1.88    0.00    4.77    0.00    0.00   93.35

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfb               0.00     0.00    0.00 3211.00     0.00 3280888.00  1021.77    86.20   26.53   0.28  90.20
dfc               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dm-0              0.00     0.00    0.00 3210.00     0.00 3279864.00  1021.76    86.21   26.56   0.28  90.20



XFS未优化后的统计信息如下


pgbench初始化测试数据时的磁盘iostat
IO分摊到多快盘上
平均IO响应0.00毫秒,平均IO等待0.01毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           3.57    0.00    2.50    0.03    0.00   93.90

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00 9262.00     0.00 148096.00    15.99     0.11    0.01   0.01   8.60
dfb               0.00     0.00    0.00 9243.00     0.00 147888.00    16.00     0.11    0.01   0.01   8.80
dfc               0.00     0.00    0.00 9256.00     0.00 148096.00    16.00     0.17    0.02   0.01   9.00
dm-0              0.00     0.00    0.00 27761.00     0.00 444080.00    16.00     0.42    0.01   0.00   9.30

vacuum 时的iostat
IO分摊到多快盘上
平均IO响应0.01毫秒,平均IO等待0.02毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           2.09    0.00   13.57    0.10    0.00   84.25

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00 52311.00     0.00 836976.00    16.00     0.70    0.01   0.01  63.50
dfb               0.00     0.00    0.00 52313.00     0.00 837008.00    16.00     0.74    0.01   0.01  66.90
dfc               0.00     0.00    0.00 52312.00     0.00 836984.00    16.00     1.11    0.02   0.02  94.30
dm-0              0.00     0.00    0.00 156936.00     0.00 2510952.00    16.00     2.90    0.02   0.01  97.40



压测性能对比

压测命令
nohup pgbench -M prepared -n -r -P 1 -c 96 -j 96 -T 3600 >./bench.log 2>&1 &

XFS优化前性能指标

XFS优化前的IOSTAT
未发生检查点时
IO落到一个块设备
平均IO响应0.04毫秒,平均IO等待0.1毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          73.16    0.00   22.17    0.06    0.00    4.61

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfb               0.00     0.00    0.00  922.00     0.00 12456.00    13.51     0.00    0.00   0.00   0.30
dfc               0.00     0.00    0.00 3955.00     0.00 131776.00    33.32     0.44    0.11   0.05  18.20
dm-0              0.00     0.00    0.00 4877.00     0.00 144232.00    29.57     0.47    0.10   0.04  21.00

发生检查点时
IO落到一个块设备
平均IO响应0.03毫秒,平均IO等待0.6毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          72.67    0.00   25.48    0.00    0.00    1.85

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfb               0.00     0.00    0.00 32539.00     0.00 3184272.00    97.86    20.65    0.63   0.03 100.20
dfc               0.00     0.00    0.00 2566.00     0.00 84464.00    32.92     0.35    0.14   0.09  22.90
dm-0              0.00     0.00    0.00 35104.00     0.00 3268672.00    93.11    21.06    0.60   0.03 100.10

tps
transaction type: TPC-B (sort of)
scaling factor: 5000
query mode: prepared
number of clients: 96
number of threads: 96
duration: 3600 s
number of transactions actually processed: 34796111
latency average: 9.929 ms
latency stddev: 14.829 ms
tps = 9664.902474 (including connections establishing)
tps = 9665.028796 (excluding connections establishing)
statement latencies in milliseconds:
        0.006275        \set nbranches 1 * :scale
        0.001541        \set ntellers 10 * :scale
        0.001213        \set naccounts 100000 * :scale
        0.002230        \setrandom aid 1 :naccounts
        0.001708        \setrandom bid 1 :nbranches
        0.001497        \setrandom tid 1 :ntellers
        0.001460        \setrandom delta -5000 5000
        1.284175        BEGIN;
        1.139272        UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + :delta WHERE aid = :aid;
        1.012388        SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid;
        1.682350        UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + :delta WHERE tid = :tid;
        2.705569        UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + :delta WHERE bid = :bid;
        1.058834        INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime) VALUES (:tid, :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP);
        1.015118        END;


XFS优化后性能指标


未发生检查点时
IO分摊到多快盘上
平均IO响应0.02毫秒,平均IO等待0.02毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          65.34    0.00   26.94    0.00    0.00    7.72

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00 1428.00     0.00 22832.00    15.99     0.02    0.02   0.02   2.40
dfb               0.00     0.00    0.00 1417.00     0.00 22672.00    16.00     0.03    0.02   0.02   2.50
dfc               0.00     0.00    0.00 1417.00     0.00 22672.00    16.00     0.04    0.02   0.02   3.50
dm-0              0.00     0.00    0.00 4262.00     0.00 68176.00    16.00     0.10    0.02   0.02   9.50

检查点发生时
IO分摊到多快盘上
平均IO响应0.01毫秒,平均IO等待0.02毫秒
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          58.82    0.00   35.25    0.00    0.00    5.93

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sdb               0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
dfa               0.00     0.00    0.00 52709.00     0.00 843272.00    16.00     1.12    0.02   0.01  72.30
dfb               0.00     0.00    0.00 52632.00     0.00 842048.00    16.00     0.95    0.02   0.01  74.10
dfc               0.00     0.00    0.00 52805.00     0.00 844832.00    16.00     1.32    0.02   0.02  89.90
dm-0              0.00     0.00    0.00 158143.00     0.00 2530120.00    16.00     3.72    0.02   0.01  99.50

tps
transaction type: TPC-B (sort of)
scaling factor: 5000
query mode: prepared
number of clients: 96
number of threads: 96
duration: 3600 s
number of transactions actually processed: 144901132
latency average: 2.381 ms
latency stddev: 1.571 ms
tps = 40248.632845 (including connections establishing)
tps = 40249.214064 (excluding connections establishing)
statement latencies in milliseconds:
        0.006825        \set nbranches 1 * :scale
        0.002457        \set ntellers 10 * :scale
        0.001856        \set naccounts 100000 * :scale
        0.003474        \setrandom aid 1 :naccounts
        0.002448        \setrandom bid 1 :nbranches
        0.002864        \setrandom tid 1 :ntellers
        0.003144        \setrandom delta -5000 5000
        0.220207        BEGIN;
        0.372330        UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + :delta WHERE aid = :aid;
        0.247961        SELECT abalance FROM pgbench_accounts WHERE aid = :aid;
        0.301182        UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalance + :delta WHERE tid = :tid;
        0.305694        UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalance + :delta WHERE bid = :bid;
        0.247623        INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime) VALUES (:tid, :bid, :aid, :delta, CURRENT_TIMESTAMP);
        0.645872        END;

tps曲线

c0a0c8ca3764dce0b6cc76ab55f006ea00c1ad48

小结

经过XFS优化,单次IO响应延迟始终保持在0.01毫秒左右,性能表现平稳。
使用了9000个allocation group, fsync时,并行度更高,所以对TPS影响更低了。
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PostgreSQL为每个收到的查询产生一个查询计划。查询计划的结构是一个计划结点的树。最底层的结点是扫描结点:它们从表中返回未经处理的行。不同的表访问模式有不同的扫描结点类型:顺序扫描、索引扫描、位图索引扫描。也还有不是表的行来源,例如VALUES子句和FROM中返回集合的函数,它们有自己的结点类型。如果查询需要连接、聚集、排序、或者在未经处理的行上的其它操作,那么就会在扫描结点之上有其它额外的结点来执行这些操作。并且,做这些操作通常都有多种方法,因此在这些位置也有可能出现不同的结点类型。
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关系型数据库 分布式数据库 调度
PolarDB auto_inc 场景性能优化之路
在数据库的使用场景中, 最常见的场景是并发插入或者导入数据场景, 在该场景中并不指定自增id, 由数据库自动生成自增id, 然后插入到数据库中, 因此我们也叫auto_inc 场景的数据插入. 典型的业务场景如: 游戏行业开服过程中的大批的登录注册场景, 电商活动中给商家后台推单场景等等. 我们看看PolarDB 是如何优化针对这种并发插入场景进行优化的. 背景知识: 在这种并发
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PolarDB auto_inc 场景性能优化之路
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存储 固态存储 Cloud Native
【Paper Reading】PolarDB计算存储分离架构性能优化之路
本篇论文收录在 VLDB 2022,介绍了云原生数据库PolarDB在计算存储分离架构下遇到的性能挑战,分析了云存储相对于传统本地存储的工作特性差异及其根因,讨论了将各类存储引擎部署至云存储上时所会遇到的问题挑战,并提出了统一的优化框架 CloudJump。最后通过实验证明优化框架CloudJump适用于PolarDB,也适用于 RocksDB。
【Paper Reading】PolarDB计算存储分离架构性能优化之路
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存储 关系型数据库 分布式数据库
Paper Reading 预告 | 揭秘 PolarDB 计算存储分离架构性能优化之路
12月29日 19:00 锁定「阿里云数据库视频号」揭秘PolarDB计算存储分离架构性能优化之路
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SQL 存储 运维
PolarDB 大表场景性能优化技术揭秘
**背景** 很多时候业务架构设计里面最重要的一环就是数据库模型设计, 由于单机MySQL 的限制, 很多业务架构师不得不考虑对大表进行拆分, 通过中间件或者其他手段进行分库分表. 很多业务在快速发展阶段,开始考虑数据拆分的原因其实并不是计算能力遇到了瓶颈,而是海量数据的存储到达了单实例的上限,但是由于最初设计的时候没有考虑到海量数据的使用方式,或是在业务逻辑中,数据无法进行清理或归档。 运
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缓存 运维 网络协议
PostgreSQL 性能优化和体系化运维(一)|学习笔记
快速学习 PostgreSQL 性能优化和体系化运维(一)
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