PostgreSQL物理"备库"的哪些操作或配置,可能影响"主库"的性能、垃圾回收、IO波动

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介: 标签 PostgreSQL , 物理复制 , 垃圾回收 , vacuum_defer_cleanup_age , hot_standby_feedback , max_standby_archive_delay , max_standby_streaming_delay 背景 PostgreSQL 物理备库的哪些配置,或者哪些操作,可能影响到主库呢? 首先,简单介绍一下PostgreSQL的物理备库,物理备库就是基于PostgreSQL WAL流式复制,实时恢复的备库。

标签

PostgreSQL , 物理复制 , 垃圾回收 , vacuum_defer_cleanup_age , hot_standby_feedback , max_standby_archive_delay , max_standby_streaming_delay


背景

PostgreSQL 物理备库的哪些配置,或者哪些操作,可能影响到主库呢?

首先,简单介绍一下PostgreSQL的物理备库,物理备库就是基于PostgreSQL WAL流式复制,实时恢复的备库。物理备库在物理层面与主库完全一致,每一个数据块都一样。物理备库允许在实时恢复的同时,对外提供只读的功能。

问题来了,只读操作可能和恢复会发生冲突,比如用户正在备库读某个数据块的数据,与此同时,实时恢复进程读取到WAL的记录,发现需要修改这个数据块的数据。此时恢复就与只读发生了冲突。

为了避免冲突,数据库有哪些手段呢?

1. 主库配置

1.1 vacuum_defer_cleanup_age

设置主库垃圾回收的延迟,例如配置为1000,表示垃圾版本将延迟1000个事务再被回收。

2. 备库配置

2.1 hot_standby_feedback

如果设置为ON,备库在执行QUERY时会通知主库,哪些版本需要被保留。

2.2 max_standby_archive_delay, max_standby_streaming_delay

表示当备库的QUERY与恢复进程发生冲突时,恢复进程最长的等待时间,当恢复进程从被冲突堵塞开始等待时间超过以上设置时,会主动KILL与之发生冲突的QUERY,然后开始恢复,直到catch up,才允许QUERY与恢复进程再次发生冲突。

问题分析

以上配置,要么会伤害主库,要么会伤害备库。都是有一定代价的。

1. vacuum_defer_cleanup_age > 0

代价1,主库膨胀,因为垃圾版本要延迟若干个事务后才能被回收。

代价2,重复扫描垃圾版本,重复耗费垃圾回收进程的CPU资源。(n_dead_tup会一直处于超过垃圾回收阈值的状态,从而autovacuum 不断唤醒worker进行回收动作)。

当主库的 autovacuum_naptime=很小的值,同时autovacuum_vacuum_scale_factor=很小的值时,尤为明显。

代价3,如果期间发生大量垃圾,垃圾版本可能会在事务到达并解禁后,爆炸性的被回收,产生大量的WAL日志,从而造成WAL的写IO尖刺。

2. hot_standby_feedback=on

如果备库出现了LONG QUERY,或者Repeatable Read的长事务,并且主库对备库还需要或正查询的数据执行了更新并产生了垃圾时,主库会保留这部分垃圾版本(与vacuum_defer_cleanup_age效果类似)。

代价,与vacuum_defer_cleanup_age > 0 一样。

3. max_standby_archive_delay, max_standby_streaming_delay

代价,如果备库的QUERY与APPLY(恢复进程)冲突,那么备库的apply会出现延迟,也许从备库读到的是N秒以前的数据。

影响主库的问题复现

前面分析了,当主库设置了vacuum_defer_cleanup_age > 0或者备库设置了hot_standby_feedback=on同时有LONG QUERY时,都可能造成主库的3个问题。

这个问题很容易复现。

复现方法1 备库hot_standby_feedback=on

开启主库的自动垃圾回收,同时设置为很小的唤醒时间,以及很小的垃圾回收阈值。

这样设置是为了防止膨胀,但是也使得本文提到的问题更加的明显。

postgres=# show autovacuum_naptime ;  
-[ RECORD 1 ]------+---  
autovacuum_naptime | 1s  
  
postgres=# show autovacuum_vacuum_scale_factor ;  
-[ RECORD 1 ]------------------+-------  
autovacuum_vacuum_scale_factor | 0.0002  

1. 创建测试表

postgres=# create table test(id int , info text, crt_time timestamp);  

2. 插入1000万测试数据

postgres=# insert into test select 1,md5(random()::text),now() from generate_series(1,10000000);  

3. 在hot standby上开启一个repeatable read事务,执行一笔QUERY,查询test的全表

postgres=# begin transaction isolation level repeatable read;  
BEGIN  
postgres=# select count(*) from test ;  
  count     
----------  
 10000000  
(1 row)  

4. 在主库更新test全表

postgres=# update test set info=info;  

5. 查询test表当前的统计信息,有1000万条dead tuple

postgres=# select * from pg_stat_all_tables where relname ='test';  
-[ RECORD 1 ]-------+------------------------------  
relid               | 17621  
schemaname          | public  
relname             | test  
seq_scan            | 1  
seq_tup_read        | 10000000  
idx_scan            |   
idx_tup_fetch       |   
n_tup_ins           | 10000000  
n_tup_upd           | 10000000  
n_tup_del           | 0  
n_tup_hot_upd       | 0  
n_live_tup          | 10000000  
n_dead_tup          | 10000000  
n_mod_since_analyze | 0  
last_vacuum         | 2017-04-10 17:35:02.670226+08  
last_autovacuum     | 2017-04-10 17:42:03.81277+08  
last_analyze        |   
last_autoanalyze    | 2017-04-10 17:34:22.947725+08  
vacuum_count        | 1  
autovacuum_count    | 211  
analyze_count       | 0  
autoanalyze_count   | 2  

6. 造成的影响,读IO巨大(扫描test表,试图回收垃圾,但是回收未遂),以及autovacuum worker的CPU开销很大。

autovacuum worker process 不停被唤醒,扫描垃圾数据,但是不能对其进行回收,所以n_dead_tup一直不会下降,循环往复,autovacuum worker不断被唤醒。

进程CPU 100%  
  
  PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND   
45213 dege.zzz  20   0 8570m 1.2g 1.2g R 100.0  0.2   0:01.18 postgres: autovacuum worker process   postgres   

问题处理

1. 备库设置参数hot_standby_feedback=off

hot_standby_feedback = off   

reload

pg_ctl reload -D .  
server signaled  

问题马上解除,垃圾被回收掉了。

postgres=# select * from pg_stat_all_tables where relname ='test';  
-[ RECORD 1 ]-------+------------------------------  
relid               | 17621  
schemaname          | public  
relname             | test  
seq_scan            | 1  
seq_tup_read        | 10000000  
idx_scan            |   
idx_tup_fetch       |   
n_tup_ins           | 10000000  
n_tup_upd           | 10000000  
n_tup_del           | 0  
n_tup_hot_upd       | 0  
n_live_tup          | 10000000  
n_dead_tup          | 0  
n_mod_since_analyze | 0  
last_vacuum         | 2017-04-10 17:35:02.670226+08  
last_autovacuum     | 2017-04-10 17:42:52.455949+08  
last_analyze        |   
last_autoanalyze    | 2017-04-10 17:34:22.947725+08  
vacuum_count        | 1  
autovacuum_count    | 233  
analyze_count       | 0  
autoanalyze_count   | 2  

autovacuum worker不会再被唤醒,所以主库的CPU马上下降。

同时垃圾回收会带来一次很大的WAL写IO。造成尖刺。

2. max_standby_archive_delay, max_standby_streaming_delay起作用,备库的事务在apply冲突超时后,被强制kill

postgres=# show hot_standby_feedback;  
 hot_standby_feedback   
----------------------  
 off  
(1 row)  
  
postgres=# select count(*) from test ;  
  count     
----------  
 10000000  
(1 row)  
  
postgres=# select * from test limit 10;  
FATAL:  terminating connection due to conflict with recovery  
DETAIL:  User query might have needed to see row versions that must be removed.  
HINT:  In a moment you should be able to reconnect to the database and repeat your command.  
server closed the connection unexpectedly  
        This probably means the server terminated abnormally  
        before or while processing the request.  
The connection to the server was lost. Attempting reset: Succeeded.  

复现方法2 主库vacuum_defer_cleanup_age > 0

略,复现方法一样。

小结与优化

为了尽量的避免物理备库的QUERY与apply的冲突,PostgreSQL提供了几种方法,但是这些方法要么会伤害主库,要么会伤害备库。都有一定代价。

1. vacuum_defer_cleanup_age > 0

代价1,主库膨胀,因为垃圾版本要延迟若干个事务后才能被回收。

代价2,重复扫描垃圾版本,重复耗费垃圾回收进程的CPU资源。(n_dead_tup会一直处于超过垃圾回收阈值的状态,从而autovacuum 不断唤醒worker进行回收动作)。

当主库的 autovacuum_naptime=很小的值,同时autovacuum_vacuum_scale_factor=很小的值时,尤为明显。

代价3,如果期间发生大量垃圾,垃圾版本可能会在事务到达并解禁后,爆炸性的被回收,产生大量的WAL日志,从而造成WAL的写IO尖刺。

2. hot_standby_feedback=on

如果备库出现了LONG QUERY,或者Repeatable Read的长事务,并且主库对备库还需要或正查询的数据执行了更新并产生了垃圾时,主库会保留这部分垃圾版本(与vacuum_defer_cleanup_age效果类似)。

代价,与vacuum_defer_cleanup_age > 0 一样。

3. max_standby_archive_delay, max_standby_streaming_delay

代价,如果备库的QUERY与APPLY(恢复进程)冲突,那么备库的apply会出现延迟,也许从备库读到的是N秒以前的数据。

优化

1. 不建议设置 vacuum_defer_cleanup_age > 0

2. 如果备库有LONG query,同时需要实时性,可以设置hot_standby_feedback=on,同时建议将主库的autovacuum_naptime,autovacuum_vacuum_scale_factor设置为较大值(例如60秒,0.1),主库的垃圾回收唤醒间隔会长一点,如果突然产生很多垃圾,可能会造成一定的膨胀。

3. 如果备库有LONG QUERY,并且没有很高的实时性要求,建议设置设置hot_standby_feedback=off, 同时设置较大的max_standby_archive_delay, max_standby_streaming_delay。

参考

https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/runtime-config-replication.html

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍如何基于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
|
10月前
|
关系型数据库 Linux 数据库
PostgreSQL 入门指南:安装、配置与基本命令
本文从零开始,详细介绍如何在 Windows、Linux 和 macOS 上安装和配置 PostgreSQL,涵盖30+个实操代码示例。内容包括安装步骤、配置远程访问和用户权限、基础数据库操作命令(如创建表、插入和查询数据),以及常见问题的解决方案。通过学习,你将掌握 PostgreSQL 的基本使用方法,并为后续深入学习打下坚实基础。
12081 1
|
关系型数据库 MySQL Linux
在Linux中,如何配置数据库服务器(如MySQL或PostgreSQL)?
在Linux中,如何配置数据库服务器(如MySQL或PostgreSQL)?
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之在使用FlinkCDC与PostgreSQL进行集成时,该如何配置参数
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用问题之在使用FlinkCDC与PostgreSQL进行集成时,该如何配置参数
|
安全 关系型数据库 Linux
|
缓存 关系型数据库 数据库
postgresql.conf配置详解
postgresql.conf配置详解
|
关系型数据库 网络安全 数据安全/隐私保护
你会开启Postgresql 的SSL单向认证 配置?
你会开启Postgresql 的SSL单向认证 配置?
1041 0
你会开启Postgresql 的SSL单向认证 配置?
|
关系型数据库 Linux 数据安全/隐私保护
PostgreSQL【部署 02】在线安装PostgreSQL(Some psql features might not work 问题处理+角色密码设置+配置远程访问)
PostgreSQL【部署 02】在线安装PostgreSQL(Some psql features might not work 问题处理+角色密码设置+配置远程访问)
234 0
PostgreSQL【部署 02】在线安装PostgreSQL(Some psql features might not work 问题处理+角色密码设置+配置远程访问)
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
ADBPG(AnalyticDB for PostgreSQL)是阿里云提供的一种云原生的大数据分析型数据库
ADBPG(AnalyticDB for PostgreSQL)是阿里云提供的一种云原生的大数据分析型数据库
1968 1
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
将 PostgreSQL 迁移到 MySQL 数据库
将 PostgreSQL 迁移到 MySQL 数据库
2630 2
|
SQL 存储 自然语言处理
玩转阿里云RDS PostgreSQL数据库通过pg_jieba插件进行分词
在当今社交媒体的时代,人们通过各种平台分享自己的生活、观点和情感。然而,对于平台管理员和品牌经营者来说,了解用户的情感和意见变得至关重要。为了帮助他们更好地了解用户的情感倾向,我们可以使用PostgreSQL中的pg_jieba插件对这些发帖进行分词和情感分析,来构建一个社交媒体情感分析系统,系统将根据用户的发帖内容,自动判断其情感倾向是积极、消极还是中性,并将结果存储在数据库中。
1175 1
玩转阿里云RDS PostgreSQL数据库通过pg_jieba插件进行分词

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版
  • 推荐镜像

    更多