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如何分析POSTGRESQL FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

發布時間:2021-12-27 09:36:00 來源:億速云 閱讀:119 作者:柒染 欄目:大數據

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。

在說完mysql 不要關DW 后,祭出 POSTGRESQL FULL PAGE 的確是有點不厚道,所以必然會引出 FULL PAGE 也存在性能問題的話題。到底是大公雞和大馬猴的問題,還是小綿羊的牧羊犬的故事。

首先FULL PAGE 和 MYSQL的 DW 一樣,都是為了解決數據庫CRASH 時數據的那一刻存在的缺失問題。我看來看看相關的解釋

PostgreSQL 在 checkpoint 之后在對數據頁面的第一次寫的時候會將整個數據頁面寫到 xlog 里面。當出現主機斷電或者OS崩潰時,redo操作時通過checksum發現“部分寫”的數據頁,并將xlog中保存的這個完整數據頁覆蓋當前損壞的數據頁,然后再繼續redo就可以恢復整個數據庫了。

看完以后會突然冒出一個想法

1 checkpoint 越密集,那FULL PAGE 也就越多咯

2 FULL PAGE 第一個頁面的大小會影響寫性能

那我關掉FULL PAGE 不就好了

當然不是,FULL  PAGE 在某些時候,不是你要開就開,要關就關的,尤其你在操作  pg_basebackup(或者一連串利用這命令的偽裝者們)的操作時 FULL PAGE 是強制打開的,到底為什么這就不解釋了,和 備份的原理有關。

其實這個想法是比較巧妙的,他僅僅針對CHECK POINT 的第一個頁面進行檢測并寫入到 XLOG 中

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

而提出異議或否定的意見是,full_page_write需要在xlog(wal)中記錄數據頁,會進行更多寫操作,不僅數據變,還有數據頁的信息,這會增加的IO和磁盤消耗,引起主備延遲變大。

另外具體相關的FULL PAGE 的解釋和講解,參見下邊的圖,如有需要(可以入群,免費下載相關書籍)

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

于此同時,很多的優化的方法就來了 ,有一種就很像 MYSQL的 DW 的方式來優化PG 的FULL PAGE 方式, 但需要在PG上打PATCH。(這里不詳細展開)

另外降低CHECKPOINT 的頻率也可以降低 FULL PAGE 所帶來的性能影響,也有提出將PG的數據頁面在編譯的時候變小(個人覺得有點過了), 當然這還不是終極的優化方法,還有的文章中提出了,使用序列,與 UUID 對FULL PAGE 的不同的性能影響,其中指出,如果使用序列的方式,則在插入同樣行數的數據時,對比 UUID ,產生的WAL 的大小相差20倍。

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

其中關鍵的一段話在上,提出如果使用序列的方式作為主鍵,則插入到btree索引中的相同葉頁面,只有對頁面的第一次修改才會觸發整個頁面的寫入。UUID是完全不同的情況,UUID值完全不是連續的,實際上每次插入都可能接觸到全新的葉索引葉頁面,造成寫入日志的量大影響I/O的性能。

上文中也提出可以調整 CHECK POINT 的間距,來降低FULL PAGE 造成的影響,具體怎么調整CHECK POINT 的間距。

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

上面是我們在每個PG 中都能看到的與CHECKPOINT 有關的東西,在一個負載很重的系統中,我們是否可以將MAX_WAL_SIZE 調大,(有人可能會問這個數字初期是怎么來的,那我覺得你可能對PG的安裝方面還可以在了解一下),調整到多大,8 - 10G 是沒有問題的。增加檢查點之間的距離可以減少WAL -但是為什么會發生這種情況呢?請記住:將事務日志放在首位的目的是確保系統在崩潰后仍然能夠正常運行。將WAL中的這些更改應用到數據文件將修復數據文件并在啟動時恢復系統。為了安全起見,PostgreSQL不能簡單地記錄對一個塊所做的更改—如果一個塊在通過檢查點后第一次被更改,那么整個頁面都必須被發送到WAL。

兩個檢查點之間的距離不僅由于檢查點的減少而提高了速度,更少的檢查點還會影響所寫事務日志的數量。所以在優化FULL PAGE 的時候是要考慮,降低檢查點,其實這和 MYSQL 里面調整innodb log file size 是一個意思。

在 Postgresql 11 Administratoration Cookbook, 這本書中的427頁也中對這兩個參數也有相關的講解,

兩個參數控制CHECKPOINT發生的頻率與預期,首先checkpoint_timout 這個參數會觸發在上一次CHECKPOINT 發生后多少秒后,進行HECKPOINT,這直接影響有多少量的 WAL data 將要寫入目標文件,實際上控制WAL寫入的數量的參數有兩個地方 

MAX_WAL_SIZE 

CHECKPOINT_TIMEOUT

然而當你調大參數,你應該考慮系統如果CRASH 后的恢復時間,與多長時間做一次CHECKPOINT 之間做一個衡量,并且也要考慮WAL 日志的空間在磁盤上是否有充足的空間。

同時除2個參數可以優化FULL PAGE 的性能的同時,是否還有其他的方法,我們知道 WAL 日志的也是有緩沖,默認是同步提交,只要是有COMMIT 日志信息就會刷入到磁盤, wal_buffers可以調整wal_buffer 的大小,并且調整 synchronous_commit  不在同步提交,減少磁盤交互,但這會打破系統CRASH 后的數據庫安全,有數據庫丟失的風險。

那怎么有的放矢的更大利用wal_buffers ,可以根據業務,在某些情況下,通過調整下面的參數在session 的級別,來對某些可以容忍 1秒內數據庫丟失的情況中,將syschronous_commit = off.

如何分析POSTGRESQL  FULL PAGE優化與CHECKPOINT的矛盾

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