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连接postgres特别消耗cpu资源而引发的PostgreSQL性能优化考虑 ._MySQL

php中文网

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发布时间:2016-06-01 13:49:21

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来源于php中文网

原创

bitsCN.com

由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,
以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.
查看进程,发现有一个postgres的进程占用cpu都是80%以上,而且居高不下;

刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大。
后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑:

1,SQL查询方面
检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引;
创建索引,包括表达式和部分索引;
使用COPY语句代替多个Insert语句;
将多个SQL语句组成一个事务以减少提交事务的开销;
从一个索引中提取多条记录时使用CLUSTER;
从一个查询结果中取出部分记录时使用LIMIT;
使用预编译式查询(Prepared Query);
使用ANALYZE以保持精确的优化统计;
定期使用 VACUUM 或 pg_autovacuum
进行大量数据更改时先删除索引(然后重建索引)
2,程序经验方面
检查程序,是否使用了连接池,如果没有使用,尽快使用吧;
继续检查程序,连接使用后,是否交还给了连接池;
3,服务器参数配置
配置文件postgres.conf中的很多设置都会影响性能,
shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核/磁盘打交道。
因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中,通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M)
work_mem:在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在执行排序操作时,
会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和work_mem查不多大小的临时文件。
显然拆分的结果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置为实际RAM的2%-4%,根据需要排序结果集的大小而定,比如81920(80M)
effective_cache_size:是postgresql能够使用的最大缓存,
这个数字对于独立的pgsql服务器而言应该足够大,比如4G的内存,可以设置为3.5G(437500)
maintence_work_mem:这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到,因此用到的频率不高,但是往往这些指令消耗比较多的资源,
因此应该尽快让这些指令快速执行完毕:给maintence_work_mem大的内存,比如512M(524288)
max_connections:通常,max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了实际内存大小。
比如,如果将work_mem设置为实际内存的2%大小,则在极端情况下,如果有50个查询都有排序要求,而且都使用2%的内存,则会导致swap的产生,系统性能就会大大降低。
当然,如果有4G的内存,同时出现50个如此大的查询的几率应该是很小的。不过,要清楚max_connections和work_mem的关系。
有关参数的解释可见: http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/annotated_conf_e.html 和 http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/perf.html 。
4,硬件的选择
由于计算机硬件大多数是兼容的,人们总是倾向于相信所有计算机硬件质量也是相同的。
事实上不是, ECC RAM(带奇偶校验的内存),SCSI (硬盘)和优质的主板比一些便宜货要更加可靠且具有更好的性能。
PostgreSQL几乎可以运行在任何硬件上,但如果可靠性和性能对你的系统很重要,你就需要全面的研究一下你的硬件配置了。
计算机硬件对性能的影响可浏览 http://candle.pha.pa.us/main/writings/pgsql/hw_performance/index.html 和 http://www.powerpostgresql.com/PerfList/ 。
5,为什么在试图连接时收到“Sorry, too many clients”消息?
这表示你已达到缺省100个并发后台进程数的限制,
你需要通过修改postgresql.conf文件中的max_connections值来增加postmaster的后台并发处理数,修改后需重新启动postmaster。

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