PostgreSQL 实时健康监控 大屏 - 高频指标 - 珍藏级

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:

标签

PostgreSQL , 大屏指标 , qps , long query , locks , active , idle in transaction , long idle in transaction , 2PC


背景

最关键的一些数据库健康指标,趋势监测。

1 总连接数

主要看趋势,直接与业务量挂钩

如果连接数接近max_connection水位,需要注意。

同时连接数应与数据库主机可用内存挂钩,每个连接保守估计10MB内存开销(这里还未计算SYSCACHE,RELCACHE)。

select count(*) from pg_stat_activity ;  

演示,打印每秒的总连接数。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity ;  
  
\watch 1  

2 N秒内新建的连接数

主要看趋势,直接与业务量挂钩

如果突发大量连接,可能是新增了业务服务器,或者是性能抖动过导致业务大量新建连接满足并发的请求。

突然连接数下降,可能原因是业务服务器突然释放连接,或者业务服务器挂了。

select count(*) from pg_stat_activity where now()-backend_start > '? second';  

演示,打印每秒的5秒内新建连接数。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where now()-backend_start > '5 second';  
  
\watch 1  

3 SQL活跃统计

1、需要加载pg_stat_statements,如果需要跟踪IO时间,需要开启track_io_timing。

同时需要注意,由于pg_stat_statements跟踪的SQL有限,最近未访问过的SQL的跟踪信息可能被抛弃。所以统计并不是非常的精准。

postgres=# \d pg_stat_statements
                    View "public.pg_stat_statements"
       Column        |       Type       | Collation | Nullable | Default 
---------------------+------------------+-----------+----------+---------
 userid              | oid              |           |          | 
 dbid                | oid              |           |          | 
 queryid             | bigint           |           |          | 
 query               | text             |           |          | 
 calls               | bigint           |           |          | 
 total_time          | double precision |           |          | 
 min_time            | double precision |           |          | 
 max_time            | double precision |           |          | 
 mean_time           | double precision |           |          | 
 stddev_time         | double precision |           |          | 
 rows                | bigint           |           |          | 
 shared_blks_hit     | bigint           |           |          | 
 shared_blks_read    | bigint           |           |          | 
 shared_blks_dirtied | bigint           |           |          | 
 shared_blks_written | bigint           |           |          | 
 local_blks_hit      | bigint           |           |          | 
 local_blks_read     | bigint           |           |          | 
 local_blks_dirtied  | bigint           |           |          | 
 local_blks_written  | bigint           |           |          | 
 temp_blks_read      | bigint           |           |          | 
 temp_blks_written   | bigint           |           |          | 
 blk_read_time       | double precision |           |          | 
 blk_write_time      | double precision |           |          | 

3.1 QPS

QPS指标来自pg_stat_statements,由于这个插件有一个STATEMENT采集上限,可配置,例如最多采集1000条SQL,如果有新的SQL被采集到时,并且1000已用完,则会踢掉最老的SQL。所以我们这里统计的QPS并不是完全精确,不过还好PG内部会自动合并SQL,把一些条件替换成变量,这样即使不使用绑定变量,也能追踪到很多SQL。

对于业务SQL非常繁多并且大多数都是活跃SQL的场景,可以适当调大pg_stat_statements的track数,提高精准度。

除此之外,可以改进pg_stat_statements的功能,直接统计精准的QPS。

主要看趋势,直接与业务量挂钩

with                                               
a as (select sum(calls) s, sum(case when ltrim(query,' ') ~* '^select' then calls else 0 end) q from pg_stat_statements),   
b as (select sum(calls) s, sum(case when ltrim(query,' ') ~* '^select' then calls else 0 end) q from pg_stat_statements , pg_sleep(1))   
select   
b.s-a.s,          -- QPS  
b.q-a.q,          -- 读QPS  
b.s-b.q-a.s+a.q   -- 写QPS  
from a,b;  

如果只想看QPS,使用

with                                               
a as (select sum(calls) s from pg_stat_statements),   
b as (select sum(calls) s from pg_stat_statements , pg_sleep(1))   
select   
b.s-a.s          -- QPS  
from a,b;  

演示,打印每秒的QPS。

psql  
  
with                                               
a as (select sum(calls) s from pg_stat_statements),   
b as (select sum(calls) s from pg_stat_statements , pg_sleep(1))   
select   
b.s-a.s          -- QPS  
from a,b;  
  
\watch 0.000001  

3.2 每秒处理了多少行

每秒处理了多少行,包括写入,读取,更新,删除等操作。

两次快照相减除以时间间隔

sum(pg_stat_statements.rows)  

3.3 共享缓冲区:每秒缓存命中、未命中读

 shared_blks_hit     | bigint           |           |          | 
 shared_blks_read    | bigint           |           |          | 

3.4 共享缓冲区:每秒产生多少脏页

 shared_blks_dirtied | bigint           |           |          | 

3.5 共享缓冲区:每秒异步write多少脏页

 shared_blks_written | bigint           |           |          | 

3.6 进程本地缓冲区:每秒缓存命中、未命中读

 local_blks_hit      | bigint           |           |          | 
 local_blks_read     | bigint           |           |          | 

3.7 进程本地缓冲区:每秒产生多少脏页

 local_blks_dirtied  | bigint           |           |          | 

3.8 进程本地缓冲区:每秒异步write多少脏页

 local_blks_written  | bigint           |           |          | 

3.9 临时文件每秒读

 temp_blks_read      | bigint           |           |          | 

3.10 临时文件每秒写

 temp_blks_written   | bigint           |           |          | 

3.11 两次快照之间的读数据块耗时

 blk_read_time       | double precision |           |          | 

3.12 两次快照之间的写数据块耗时

 blk_write_time      | double precision |           |          | 

4 active session

主要看趋势,直接与业务量挂钩

如果活跃会话数长时间超过CPU核数时,说明数据库响应变慢了,需要深刻关注。

select count(*) from pg_stat_activity where state='active';  

演示,打印每秒的活跃会话数。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where state='active';  
  
\watch 1  

5 平均RT

活跃会话/qps = RT(秒)

6 long query

当前系统中执行时间超过N秒的SQL有多少条,LONG QUERY与活跃会话的比例说明当前LONG SQL的占比。占比越高,说明该系统可能偏向OLAP,占比越低,说明该系统偏向OLTP业务。

select count(*) from pg_stat_activity where state='active' and now()-query_start > interval '? second';  

演示,打印每秒系统中执行时间超过5秒的SQL有多少条。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where state='active' and now()-query_start > interval '5 second';  
  
\watch 1  

7 long transaction

当前系统中N秒未结束的事务有多少条

select count(*) from pg_stat_activity where now()-xact_start > interval '? second';  

演示,打印每秒系统中5秒未结束的事务有多少条

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where now()-xact_start > interval '5 second';  
  
\watch 1  

8 idle in transaction

当前系统中在事务中并且处于空闲状态的会话有多少,很多,说明业务端的处理可能比较慢,如果结合锁等待发现有大量锁等待,并且活跃会话数有突增,可能需要关注并排查业务逻辑的问题。

select count(*) from pg_stat_activity where state='idle in transaction';  

演示,打印每秒系统中在事务中并且处于空闲状态的会话有多少

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where state='idle in transaction';  
  
\watch 1  

9 long idle in transaction

当前系统中,有多少长期(超过N秒)处于空闲的事务。如果有较多这样的事务,说明业务端的处理时间超过N秒的情况非常普遍,应该尽快排查业务。

比如前端开启了游标,等待用户的翻页动作,用户可能开小差了。又比如业务上使用了一些交互模式,等用户的一些输入等。

这种情况应该尽量避免,否则长时间占用连接资源。

select count(*) from pg_stat_activity where state='idle in transaction' and now()-state_change > interval '? second';  

演示,打印每秒系统中在事务中并且处于空闲状态(超过5秒)的会话有多少

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where state='idle in transaction' and now()-state_change > interval '5 second';  
  
\watch 1  

10 waiting

当前系统中,处于等待中的会话有多少。

如果很多,说明出现了大量的锁等待,使用末尾文章进行排查。

select count(*) from pg_stat_activity where wait_event_type is not null;  

演示,打印每秒系统中处于等待中的会话有多少。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where wait_event_type is not null;  
  
\watch 1  

11 long waiting

当前系统中,等待超过N秒的会话有多少。

select count(*) from pg_stat_activity where wait_event_type is not null and now()-state_change > interval '? second';  

演示,打印每秒系统中等待超过5秒的会话有多少。

psql  
  
select count(*) from pg_stat_activity where wait_event_type is not null and now()-state_change > interval '5 second';  
  
\watch 1  

12 2pc

当前系统中,2PC的事务有多少。如果接近max_prepared_transactions,需要注意。建议调大max_prepared_transactions,或者排查业务是否未及时提交。

select count(*) from pg_prepared_xacts;  

演示,打印每秒系统中未结束的2PC事务数。

psql  
  
select count(*) from pg_prepared_xacts;  
  
\watch 1  

13 long 2pc

当前系统中,超过N秒未结束的2PC的事务有多少。如果很多,需要排查业务为什么未及时提交。

select count(*) from pg_prepared_xacts where now() - prepared > interval '? second';   

演示,打印每秒系统中5秒仍未结束的2PC事务数。

psql  
  
select count(*) from pg_prepared_xacts where now() - prepared > interval '5 second';   
  
\watch 1  

14 膨胀点监测 - 多久以前的垃圾可以被回收

时间间隔越大,说明越容易导致膨胀。

排查这几个方向,长事务,长SQL,2PC,持有SNAPSHOT的QUERY。必要时把不合理的老的会话干掉。

with a as 
(select min(xact_start) m from pg_stat_activity where backend_xid is not null or backend_xmin is not null), 
b as (select min(prepared) m from pg_prepared_xacts) 
select now()-least(a.m,b.m) from a,b;  

演示,打印每秒系统中多久以前的垃圾可以被回收

psql  
  
with a as 
(select min(xact_start) m from pg_stat_activity where backend_xid is not null or backend_xmin is not null), 
b as (select min(prepared) m from pg_prepared_xacts) 
select now()-least(a.m,b.m) from a,b;  
  
\watch 1  

15 空间

看当前占用情况,打快照,看时间维度空间变化情况。

按库划分

postgres=# \l+  
                                                                   List of databases  
   Name    |  Owner   | Encoding  |  Collate   |   Ctype    |   Access privileges   |  Size   | Tablespace |                Description                   
-----------+----------+-----------+------------+------------+-----------------------+---------+------------+--------------------------------------------  
 postgres  | postgres | SQL_ASCII | en_US.UTF8 | en_US.UTF8 |                       | 54 GB   | pg_default | default administrative connection database  
 template0 | postgres | SQL_ASCII | en_US.UTF8 | en_US.UTF8 | =c/postgres          +| 7489 kB | pg_default | unmodifiable empty database  
           |          |           |            |            | postgres=CTc/postgres |         |            |   
 template1 | postgres | SQL_ASCII | en_US.UTF8 | en_US.UTF8 | =c/postgres          +| 578 MB  | pg_default | default template for new databases  
           |          |           |            |            | postgres=CTc/postgres |         |            |   
 test      | test     | SQL_ASCII | en_US.UTF8 | en_US.UTF8 |                       | 7489 kB | pg_default |   
(4 rows)  

按表空间划分

postgres=# \db+  
                                                    List of tablespaces  
        Name        |  Owner   |               Location               | Access privileges | Options |  Size   | Description   
--------------------+----------+--------------------------------------+-------------------+---------+---------+-------------  
 dbt2_index1        | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/index1/ts        |                   |         | 452 MB  |   
 dbt2_index2        | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/index2/ts        |                   |         | 869 MB  |   
 dbt2_pk_customer   | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_customer/ts   |                   |         | 451 MB  |   
 dbt2_pk_district   | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_district/ts   |                   |         | 236 kB  |   
 dbt2_pk_item       | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_item/ts       |                   |         | 2212 kB |   
 dbt2_pk_new_order  | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_new_order/ts  |                   |         | 149 MB  |   
 dbt2_pk_order_line | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_order_line/ts |                   |         | 4701 MB |   
 dbt2_pk_orders     | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_orders/ts     |                   |         | 490 MB  |   
 dbt2_pk_stock      | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_stock/ts      |                   |         | 1768 MB |   
 dbt2_pk_warehouse  | postgres | /data02/pg/tbs_tpcc/pk_warehouse/ts  |                   |         | 44 kB   |   
 pg_default         | postgres |                                      |                   |         | 46 GB   |   
 pg_global          | postgres |                                      |                   |         | 573 kB  |   
(12 rows)  

16 数据空间

数据占用的空间。

17 日志空间

WAL日志占用的空间。

18 备库发送延迟

select application_name,client_addr,client_hostname,client_port,state,sync_priority,sync_state,pg_size_pretty(pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), sent_lsn)) from pg_stat_replication;  

19 备库APPLY延迟

select application_name,client_addr,client_hostname,client_port,state,sync_priority,sync_state,pg_size_pretty(pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), replay_lag)) from pg_stat_replication;  

20 SLOT 延迟

select slot_name, plugin, slot_type, temporary, active, active_pid, pg_size_pretty(pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), restart_lsn)) from pg_replication_slots;  

21 归档延迟

最后一次归档失败时间减去最后一次归档成功的时间,求时间差。

select last_failed_time - last_archived_time from pg_stat_archiver;  

22 数据库活动信息

以下都可以针对单个数据库输出,也可以输出整个实例的统计。

postgres=# \d pg_stat_database  
                     View "pg_catalog.pg_stat_database"  
     Column     |           Type           | Collation | Nullable | Default   
----------------+--------------------------+-----------+----------+---------  
 datid          | oid                      |           |          |   
 datname        | name                     |           |          |   
 numbackends    | integer                  |           |          |   
 xact_commit    | bigint                   |           |          |   
 xact_rollback  | bigint                   |           |          |   
 blks_read      | bigint                   |           |          |   
 blks_hit       | bigint                   |           |          |   
 tup_returned   | bigint                   |           |          |   
 tup_fetched    | bigint                   |           |          |   
 tup_inserted   | bigint                   |           |          |   
 tup_updated    | bigint                   |           |          |   
 tup_deleted    | bigint                   |           |          |   
 conflicts      | bigint                   |           |          |   
 temp_files     | bigint                   |           |          |   
 temp_bytes     | bigint                   |           |          |   
 deadlocks      | bigint                   |           |          |   
 blk_read_time  | double precision         |           |          |   
 blk_write_time | double precision         |           |          |   
 stats_reset    | timestamp with time zone |           |          |   

22.1 每秒事务提交数

多次查询计算

select sum(xact_commit) from pg_stat_database;  -- pg_stat_get_db_xact_commit 为stable函数,一个事务中两次调用之间只执行一次,所以需要外部多次执行。  

22.2 每秒事务回滚数

select sum(xact_rollback) from pg_stat_database;   

22.3 每秒全表扫描记录数

select sum(tup_returned) from pg_stat_database;   

22.4 每秒索引扫描回表记录数

select sum(tup_fetched) from pg_stat_database;   

22.5 每秒插入记录数

select sum(tup_inserted) from pg_stat_database;   

22.6 每秒更新记录数

select sum(tup_updated) from pg_stat_database;   

22.7 每秒删除记录数

select sum(tup_deleted) from pg_stat_database;   

22.8 备库查询冲突数

select sum(conflicts) from pg_stat_database;   

22.9 死锁数

select sum(deadlocks) from pg_stat_database;   

参考

《PostgreSQL 锁等待监控 珍藏级SQL - 谁堵塞了谁》

《PostgreSQL snapshot too old补丁, 防止数据库膨胀》

《PostgreSQL垃圾回收代码分析 - why postgresql cann't reclaim tuple is HEAPTUPLE_RECENTLY_DEAD》

《PostgreSQL relcache在长连接应用中的内存霸占"坑"》

《PostgreSQL pg_stat_ pg_statio_ 统计信息(scan,read,fetch,hit)源码解读》

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于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。
相关文章
|
7月前
|
弹性计算 监控 测试技术
基于Prometheus+Grafana的PolarDB-X监控体系
《PolarDB-X 动手实践》系列第十期,体验如何监控PolarDB-X集群。
425 1
|
7月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 8: 电商|短视频|新闻|内容推荐业务(根据用户行为推荐相似内容)、监控预测报警系统(基于相似指标预判告警)、音视图文多媒体相似搜索、人脸|指纹识别|比对 - 向量搜索应用
1、在电商业务中, 用户浏览商品的行为会构成一组用户在某个时间段的特征, 这个特征可以用向量来表达(多维浮点数组), 同时商品、店铺也可以用向量来表达它的特征. 那么为了提升用户的浏览体验(快速找到用户想要购买的商品), 可以根据用户向量在商品和店铺向量中进行相似度匹配搜索. 按相似度来推荐商品和店铺给用户. 2、在短视频业务中, 用户浏览视频的行为, 构成了这个用户在某个时间段的兴趣特征, 这个特征可以用向量来表达(多维浮点数组), 同时短视频也可以用向量来表达它的特征. 那么为了提升用户的观感体验(推荐他想看的视频), 可以在短视频向量中进行与用户特征向量的相似度搜索.
228 0
|
11月前
|
监控 Cloud Native 关系型数据库
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——二、监控报警使用、监控巡检
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——二、监控报警使用、监控巡检
|
11月前
|
监控 Cloud Native 关系型数据库
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(下)——二、功能演示2:增加监控报警规则
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版功能演示(下)——二、功能演示2:增加监控报警规则
|
SQL 弹性计算 监控
实践教程之基于Prometheus+Grafana的PolarDB-X监控体系
PolarDB-X 为了方便用户体验,提供了免费的实验环境,您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验,PolarDB-X 也提供免费的视频课程,手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
实践教程之基于Prometheus+Grafana的PolarDB-X监控体系
QGS
|
监控 关系型数据库 Linux
zabbix5.0—agent2监控PostgreSQL-11.4(linux)
记zabbix5.0—agent2监控PostgreSQL-11.4(linux)
QGS
539 0
zabbix5.0—agent2监控PostgreSQL-11.4(linux)
|
监控 关系型数据库 PostgreSQL
|
搜索推荐 关系型数据库 数据库
《阿里云RDS PostgreSQL实践课 2 实时用户画像数据库实践》电子版地址
阿里云RDS PostgreSQL实践课 2 实时用户画像数据库实践
112 0
《阿里云RDS PostgreSQL实践课 2 实时用户画像数据库实践》电子版地址
|
SQL 缓存 监控
PostgreSQL 监控1统计进程和统计信息的解读|学习笔记(二)
快速学习PostgreSQL 监控1统计进程和统计信息的解读
320 0
PostgreSQL 监控1统计进程和统计信息的解读|学习笔记(二)
|
SQL 监控 IDE
PostgreSQL监控1统计进程和统计信息的解读|学习笔记(一)
快速学习PostgreSQL监控1统计进程和统计信息的解读
481 0
PostgreSQL监控1统计进程和统计信息的解读|学习笔记(一)

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB