20.05.2020 07:10
Kilor 9 4200 Источник
Я уже рассказывал, как мы «ловим» проблемы PostgreSQL с помощью массового мониторинга логов на сотнях серверов одновременно. Но ведь кроме логов, эта СУБД предоставляет нам еще и множество инструментов для анализа ее состояния — грех ими не воспользоваться.

Правда, если просто смотреть на них с консоли, можно очень быстро окосеть без какой-либо пользы, потому что количество доступных нам данных превышает все разумные пределы.


Поэтому, чтобы ситуация все же оставалась контролируемой, мы разработали надстройку над Zabbix, которая поставляет метрики, формирует экраны и задает единые правила мониторинга для всех серверов и баз на них.

Сегодняшняя статья — о том, какие выводы можно сделать, наблюдая в динамике различные метрики баз PostgreSQL-сервера, и где может скрываться проблема.

Состояние соединений


Самое первое, с чего начинаются все разборки на тему «что у нас с базой сейчас/было плохо» — это наблюдение за сводным состоянием pg_stat_activity:



На левом графике мы видим все соединения, которые чего-то ждут, на правом — которые что-то делают. В зависимости от версии PG состояние соединения определяется по pg_stat_activity.state/wait_event и/или тексту самого запроса.

На что обращать внимание:

  • Слишком мало idle — вашему приложению может в какой-то момент не хватить уже открытых к базе соединений, и при попытке открыть еще одно вы попадете на длительное ожидание инициализации процесса для обслуживания нового коннекта.
  • Слишком много idle с динамикой роста может означать «утечку» соединений на стороне приложения, что рано или поздно приведет к достижению лимита max_connections.
  • Много idle in transaction — скорее всего, у нас перегружена бизнес-логика или pgbouncer. То есть с точки зрения БД вы транзакцию открыли и ушли перекурить.

    Если при этом есть еще и тенденция к росту, стоит поискать утечку открытых транзакций в приложении, а пока временно выставить idle_in_transaction_session_timeout.
  • Растут wait — приложение в кого-то «уперлось» на блокировках. Если это уже прошедшая разовая аномалия — повод разобраться в исходной причине.

    Если же значение растет и растет, то стоит оперативно «прибить» виновника через pg_terminate_backend(pid).
  • Пики active (особенно max-значение) демонстрируют, насколько ваше приложение любит ходить в базу «синхронно». То есть вы кинули какой-то сигнал по всем пользователям (например, «опубликована новость») и несколько сотен клиентских приложений одновременно, без всяких задержек, рванули в базу читать…

    Не надо так — сделайте минимальную рандомизированную задержку после приема сигнала, чтобы «размазать» нагрузку.
  • maintenance — это все активные запросы, которые делают с базой что-то служебное:

    query ~* E'^(\\s*(--[^\\n]*\\n|/\\*.*\\*/|\\n))*(autovacuum|VACUUM|ANALYZE|REINDEX|CLUSTER|CREATE|ALTER|TRUNCATE|DROP)'

    В большинстве случаев там будет фигурировать количество одновременно работающих autovacuum/autoanalyze, вред которых заключается разве что в употреблении ресурсов сервера на «посторонние» дела. Если для вас это критично — покрутите autovacuum_max_workers и autovacuum_naptime, но совсем отключать — не стоит.

    Но если одновременно начинают расти wait и maintenance, то это повод посмотреть, не решил ли кто-то из DBA или разработчиков накатить индекс, например, заблокировав случайно половину функционала приложения.

Поскольку для нас важно снимать не только много метрик, но и делать это максимально эффективно, то некоторые из них мы стараемся снимать синхронно в рамках одного запроса:

Состояние соединений и блокировок 
WITH event_types(wait_event_type) AS(
  VALUES
    ('lwlock')
  , ('lock')
  , ('bufferpin')
  , ('client')
  , ('extension')
  , ('ipc')
  , ('timeout')
  , ('io')
)
, events(wait_event) AS(
  VALUES
    ('walwritelock')
  , ('wal_insert')
  , ('buffer_content')
  , ('buffer_io')
  , ('lock_manager')
  , ('relation')
  , ('extend')
  , ('page')
  , ('tuple')
  , ('transactionid')
  , ('virtualxid')
  , ('speculative token')
  , ('object')
  , ('userlock')
  , ('advisory')
  , ('clientread')
  , ('datafileextend')
  , ('datafileread')
  , ('datafilewrite')
  , ('slruread')
  , ('slruwrite')
)
, states(state) AS(
  VALUES
    ('running')
  , ('maintenance')
  , ('waiting')
  , ('transaction')
  , ('idle')
)
, stats AS(
  SELECT
    pid
  , datname
  , state
  , lower(wait_event_type) wait_event_type
  , lower(wait_event) wait_event
  , query
  FROM
    pg_stat_activity
  WHERE
    pid <> pg_backend_pid()
)
, dbs AS(
  SELECT
    datname
  FROM
    pg_database db
  WHERE
    NOT db.datistemplate
)
  SELECT
    date_part('epoch', now())::integer ts
  , coalesce(s.qty, 0) val
  , dbs.datname dbname
  , states.state
  , true total
  FROM
    dbs
  CROSS JOIN
    states
  NATURAL LEFT JOIN
    (
      SELECT
        datname
      , CASE
          WHEN query ~* E'^(\\s*(--[^\\n]*\\n|/\\*.*\\*/|\\n))*(autovacuum|VACUUM|ANALYZE|REINDEX|CLUSTER|CREATE|ALTER|TRUNCATE|DROP)' THEN
            'maintenance'
          WHEN wait_event IS NOT NULL AND
            wait_event <> 'clientread' AND
            state = 'active' THEN
            'waiting'
          WHEN state = 'active' THEN
            'running'
          WHEN state = 'idle' THEN
            'idle'
          WHEN state IN ('idle in transaction', 'idle in transaction (aborted)') THEN
            'transaction'
          WHEN state = 'fastpath function call' THEN
            'fastpath'
          ELSE
            'disabled'
        END state
      , count(*) qty
      FROM
        stats
      GROUP BY
        1, 2
    ) s
UNION
  SELECT
    date_part('epoch', now())::integer ts
  , coalesce(t.qty, 0) val
  , dbs.datname dbname
  , event_types.wait_event_type
  , false total
  FROM
    dbs
  CROSS JOIN
    event_types
  NATURAL LEFT JOIN
    (
      SELECT
        datname
      , wait_event_type
      , count(*) qty
      FROM
        stats
      WHERE
        wait_event_type IS NOT NULL
      GROUP BY
        1, 2
    ) t
UNION
  SELECT
    date_part('epoch', now())::integer ts
  , coalesce(e.qty, 0) val
  , dbs.datname dbname
  , events.wait_event
  , false total
  FROM
    dbs
  CROSS JOIN
    events
  NATURAL LEFT JOIN
    (
      SELECT
        datname
      , wait_event
      , count(*) qty
      FROM
        stats
      WHERE
        wait_event IS NOT NULL
      GROUP BY
        1, 2
    ) e;

Блокировки


Раз уж мы затронули в предыдущем пункте мониторинг блокировок, то стоит заметить, что PostgreSQL любит их накладывать направо и налево:



Нас из них больше всего интересуют два вида:

  • Exclusive — типично возникают при блокировке на конкретной записи.
  • AccessExclusive — при проведении maintenance-операции над таблицей.

Но не забываем, что суммарное количество блокировок — не резиновое:
И рекомендательные, и обычные блокировки сохраняются в области общей памяти, размер которой определяется параметрами конфигурации max_locks_per_transaction и max_connections. Важно, чтобы этой памяти было достаточно, так как в противном случае сервер не сможет выдать никакую блокировку. Таким образом, число рекомендуемых блокировок, которые может выдать сервер, ограничивается обычно десятками или сотнями тысяч в зависимости от конфигурации сервера.
Обычно такая ситуация возникает, если у вас в приложении «текут» и не освобождаются ресурсы: соединения с базой, контексты транзакций или advisory-блокировки. Поэтому обращайте внимание на общую динамику.

Transactions per second (TPS)


Для получения информации об изменениях в контексте текущей базы можно воспользоваться системным представлением pg_stat_database. Но если баз на сервере много, удобно делать это сразу для них всех, подключившись к postgres.

TPS & tuples 
SELECT
  extract(epoch from now())::integer ts
, datname dbname
, pg_stat_get_db_tuples_returned(oid) tup_returned
, pg_stat_get_db_tuples_fetched(oid) tup_fetched
, pg_stat_get_db_tuples_inserted(oid) tup_inserted
, pg_stat_get_db_tuples_updated(oid) tup_updated
, pg_stat_get_db_tuples_deleted(oid) tup_deleted
, pg_stat_get_db_xact_commit(oid) xact_commit
, pg_stat_get_db_xact_rollback(oid) xact_rollback
FROM
  pg_database
WHERE
  NOT datistemplate;

Отдельно хочу акцентировать внимание — не пренебрегайте выводом max-значений метрик!



На этом графике мы как раз хорошо видим ситуацию внезапного пикового увеличения количества проведенных (commit) транзакций. Это не один-в-один соответствует нагрузке на сервер и транзакции могут быть разной сложности, но рост в 4 раза явно показывает, что серверу стоит иметь определенный резерв производительности, чтобы и такой пик переживать беспроблемно.

Ну а откат (rollback) транзакции — это повод проверить, осознанно ли ваше приложение выполняет ROLLBACK, или это автоматически делает сервер в результате возникшей ошибки.

Количество операций над записями


Сначала обратим внимание на записи, которые у нас вычитываются из индексов/таблиц:



  • tuples.returned — это количество записей, которые были «прочитаны» со страниц данных.
  • tuples.fetched — те из них, которые не были отфильтрованы «прямо тут» на этапе Rows Removed by Filter, а ушли «выше» по плану выполнения.
  • tuples.ratio — соответственно, отношение одного к другому, которое должно стремиться к 1, чем больше — тем хуже. Это базовый показатель, который демонстрирует, во сколько раз больше данных вы вычитываете, чем реально необходимо вашим запросам.

Если вы наблюдаете резкий пик tuples.ratio — можете быть уверены, что рядом в логе вам попадется какой-то неэффективный запрос из разряда описанных в статье про рецепты их лечения.

Впрочем, даже если ratio идеально равно 1, но пик пришелся на returned/fetched — тоже хорошего не жди. Обычно это может означать наличие в плане какой-то неприятности вроде:

Hash Join
  - Hash
    - Seq Scan on BIG_TABLE
  - Index Scan ...

Merge Join
  - Index Scan on BIG_INDEX
  - Index Scan ...

Раз уж мы начали проверять, «что» у нас там читается — давайте посмотрим и «как» это происходит. То есть какой объем записей у нас читается по индексам, а какой — в результате Seq Scan:



Понятно, что тут любой внеплановый рост показателей должен вызвать подозрение. Например, если вы по каким-то нуждам каждую ночь вычитываете целиком табличку на 10M записей, то возникновение такого пика днем — повод к разборкам.

Равно как и любые массово-аномальные вставки/обновления/удаления:



Использование кэша данных


Чтобы понять, насколько реально ухудшает жизнь сервера массовая вычитка записей, посмотрим на работу сервера со страницами данных и соотношение block.read/hit. В идеальном мире сервер не должен «читать» с диска (shared read на узле плана) ровно ничего, все уже должно быть в памяти (shared hit), поскольку обращение к диску — всегда медленно.

В реальности все не совсем так, и является поводом к доскональному анализу запросов около времени пика:



Самый длительный запрос/транзакция


Для MVCC долго активные запросы и транзакции в нагруженных системах — беда для производительности. Подробно и в картинках про это можно прочитать тут, а тут — как можно все-таки выжить в таких условиях.



Поймать таких злодеев нам помогают pg_stat_activity.query_start/xact_start.

Как показывает наш опыт, визуального представления этих метрик уже достаточно, чтобы примерно представлять, куда дальше «копать»:

  • искать утечки ресурсов в приложении
  • оптимизировать неудачные запросы
  • ставить более производительное «железо»
  • … или следить, чтобы нагрузка была правильно разнесена во времени