Este documento descreve como identificar e reduzir problemas de desempenho do banco de dados AlloyDB Omni usando um relatório que compara snapshots de métricas do sistema entre dois pontos diferentes no tempo. As métricas do sistema capturadas em cada instantâneo incluem uso de CPU virtual (vCPU), uso de memória, E/S de disco, contagem de transações e eventos de espera.
Como os relatórios de snapshot de performance funcionam
Os relatórios de resumo de desempenho são uma ferramenta integrada do AlloyDB Omni que captura e analisa dados de desempenho para ajudar a identificar a causa dos problemas de performance. Essa ferramenta complementa outros recursos de observabilidade do AlloyDB Omni, como insights de sistemas, insights de consulta e o Metrics Explorer, que fornecem métricas em tempo real sobre sua instância.
Os relatórios de resumo de desempenho mostram as métricas do banco de dados entre dois carimbos de data/hora em um único relatório. É possível usar as informações do relatório de resumo de performance para identificar problemas de desempenho com a instância do relatório de resumo de performance, como redução no desempenho do banco de dados em determinados horários do dia ou redução no desempenho em um determinado período.
Com o relatório de resumo de performance, você compara as métricas a um valor de referência de performance para ter insights sobre as métricas de performance da carga de trabalho, que podem ser usadas para otimizar ou resolver problemas de desempenho do banco de dados. Uma linha de base é um conjunto personalizado de snapshots de banco de dados que mede o desempenho e o comportamento padrão de um banco de dados para uma configuração e carga de trabalho específicas.
Para informações sobre eventos de espera no relatório de snapshot de desempenho, consulte Referência do relatório de snapshot de desempenho do banco de dados.
Funções exigidas
Verifique se você tem o papel alloydbsuperuser.
Por padrão, o AlloyDB concede o papel pg_monitor a
alloydbsuperuser. Para mais informações, consulte
Papéis predefinidos do PostgreSQL.
Se você preferir usar outras funções autodefinidas, execute
GRANT pg_monitor TO my_user como alloydbsuperuser primeiro. Para mais
informações, consulte
Atualizar uma conta do Identity and Access Management (IAM) com o papel apropriado.
Instalar o relatório de resumo de performance
perfsnap é o nome do esquema que contém funções SQL que permitem que os usuários capturem instantâneos ou gerem relatórios. Esse esquema faz parte da extensão g_stats do AlloyDB Omni. Use a função de superusuário para instalar o relatório de resumo de desempenho.
Para usar as APIs perfsnap, conecte-se a qualquer banco de dados em que os usuários queiram instalar a extensão e crie a extensão g_stats com o seguinte comando:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS g_stats;
Criar um snapshot das métricas do sistema
Crie um snapshot no início e no fim da carga de trabalho de seu interesse. O intervalo de tempo entre os dois snapshots permite que a carga de trabalho progrida para que o sistema possa acumular métricas que reflitam a carga de trabalho. Depois de receber as métricas do relatório de snapshot de performance resultante, você pode fazer outro conjunto de snapshots e repetir o processo.
- Conecte um cliente
psqla uma instância do AlloyDB. Execute
SELECT perfsnap.snap(). A saída será assim:postgres=# select perfsnap.snap(); snap ------ 1 (1 row)
Conferir uma lista de snapshots
- Conecte um cliente
psqla uma instância do AlloyDB Omni. Execute
SELECT * FROM perfsnap.g$snapshots. A saída será semelhante a esta:postgres=# select * from perfsnap.g$snapshots; snap_id | snap_time | instance_id | node_id | snap_description | snap_type | is_baseline ---------+-------------------------------+-------------+---------+------------------+-----------+------------- 1 | 2023-11-13 22:13:43.159237+00 | sr-primary | | Manual snapshot | Manual | f 2 | 2023-11-13 22:53:40.49565+00 | sr-primary | | Automatic snapshot| Automatic | f (2 rows)
Gerar um relatório de snapshot
Para gerar um relatório que capture a diferença entre os instantâneos 1 e 2, por exemplo, execute SELECT perfsnap.report(1,2).
O segundo instantâneo em uma operação diferencial não precisa seguir imediatamente o primeiro. No entanto, capture o segundo snapshot no diferencial após o primeiro.
O relatório de resumo de desempenho gerado é semelhante ao exemplo resumido a seguir:
Exemplo de relatório de resumo de performance
$ psql -d postgres -U alloydbsuperuser
postgres=> select perfsnap.report(22, 23);
report
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PGSNAP DB Report for:
Snapshot details
--------------------------------------
Host i841-sr-primary-2a34f46e-06bc
Release 14.12
Startup Time 2024-10-08 03:23:15+00
Snap Id Snap Time
------------ ---------- ------------------------
Begin Snap: 22 24.10.2024 04:33:56 (UTC) Automatic snapshot
End Snap: 23 25.10.2024 04:38:56 (UTC) Automatic snapshot
Elapsed: 1 day 00:04:59.979321
Database Cache sizes
~~~~~~~~~~~~~
Shared Buffers: 31 GB Block Size: 8192
Effective Cache Size: 25 GB WAL Buffers: 16384
Host CPU
~~~~~~~~~~
%User %Nice %System %Idle %WIO %IRQ %SIRQ %Steal %Guest
------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- -------
1.07 0.22 0.91 97.40 0.09 0.00 0.31 0.00 0.00
Host Memory
~~~~~~~~~~~~
Total Memory: 63 GB
Available Memory: 11 GB
Free Memory: 726 MB
Buffers Memory: 3706 MB
Load profile (in bytes)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Per Second Per Transaction
------------ ---------------
Redo size: 63083.64 4489.93
Logical reads: 1961.21 139.59
...
Response Time Profile (in s)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
CPU time: 5399 ( 0.39%)
Wait time: 1386906 ( 99.61%)
Total time: 1392306
Backend Processes Wait Class Breakdown (in s)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
IO 119.300 ( 98.91%)
LWLock 1.305 ( 1.08%)
IPC .010 ( 0.01%)
Lock .000 ( 0.00%)
Backend Processes Wait Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Event Class Waits Time (us) Avg (us)
-------------------------------------- ------------- ------------- -------------- -------------
CPU 1995948632
WALInsert LWLock 1 6656 6656
Vacuum Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Num Analyze operations: 1976
Num Vacuum operations: 3435
Per Database Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Name Commits Rollbacks BlkRds Blkhits TempFiles TempBytes
------------------------- ------------- ------------- ------------- ------------- ------------- -------------
bench 27939 0 0 7823038 0 0 bytes
postgres 39792 0 7 11089243 0 0 bytes
Per Database DML & DQL Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Name Tuples returned Tuples fetched Tuples inserted Tuples updated Tuples deleted Index splits Index Only heap fetches HOT updates
------------------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ------------------------- ----------------
bench 16119481 4843262 0 0 0 0 16 0
postgres 25415473 6327188 0 10 0 0 0 8
Per Database Conflict Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Name Lock Timeout Old Snapshot Buffer Pins Deadlock
------------------------- ------------- ------------- ------------- -------------
bench 0 0 0 0
postgres 0 0 0 0
Per Database Vacuum Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Name Frozen XID % Consumed Aggregate Vacuum Gap
------------------------- ------------- ------------- --------------------
bench 179460916 9.00% 20539084
postgres 179339239 9.00% 20660761
Per Database Sizing Information
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Conn.
Name Collation Limit Tablespace DB Size Growth
-------------------- ------------- ------- -------------------- ---------- ----------
bench C.UTF-8 -1 pg_default 80 GB 0 bytes
postgres C.UTF-8 -1 pg_default 135 MB 0 bytes
Backend Wait Event Histogram
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Event Class Waits <= 1us <= 2us <= 4us <= 8us <= 16us <= 32us <= 64us <= 128us <= 256us <= 512us
-------------------------------------- ------------- ----------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------
WALInsert LWLock 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Background Wait Event Histogram
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Event Class Waits <= 1us <= 2us <= 4us <= 8us <= 16us <= 32us <= 64us <= 128us <= 256us <= 512us
-------------------------------------- ------------- ----------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- --------
WALInsert LWLock 542 107 174 39 113 93 8 1 1 0 1
Write Ahead Log (WAL) Statistics
--------------------------------
Records Full Page Images Bytes Buffers Full Write Sync Write Time Sync Time
----------- ---------------- ----------- ------------ ----------- ----------- ----------- -----------
2936305 100 805989345 0 0 0 0 0
Summary Stats (across all databases)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Name Value
-------------------------------- ----------------------------------
Buffers evicted 0
Commits 1216693
...
Parameter Settings
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Parameter Value
--------------------------------- --------------------------------------------------------------
DateStyle ISO, MDY
TimeZone UTC
autovacuum on
work_mem 4096
Columnar Engine available size Columnar Engine configured size
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
14959MB 19293MB
Columnar Engine Statistics
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
name count
---------------------------------------------------------- ------------
CU Populations/Refreshes 13197
CU Auto Refreshes 10975
...
Columnar Engine Ultra-fast Cache Statistics
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Ultra-fast Cache Size (MB): 19200
Ultra-fast Cache Used Size (MB): 0
Ultra-fast Cache Block Size (MB): 80
----------------------------------------------------
Created by G_STATS v1.0.100
----------------------------------------------------
(xxx rows)
Para informações sobre campos de relatórios e recomendações de otimização de desempenho, consulte Recomendações de otimização de desempenho do banco de dados. Para mais informações sobre eventos de espera em relatórios de snapshots de desempenho, consulte Referência do relatório de snapshots de desempenho do banco de dados.
Excluir um snapshot
Antes de excluir snapshots que fazem parte de uma base de referência, é necessário limpar a base de referência .
Para excluir um snapshot, execute SELECT perfsnap.delete(n). Depois de excluir um snapshot, não é possível recuperá-lo.
Marcar um resumo como valor de referência de desempenho
Para marcar todos os snapshots com IDs entre 1 e 3, por exemplo, como uma linha de base
de desempenho do sistema, execute SELECT perfsnap.make_baseline(1, 3).
Limpar valores de referência de desempenho
Para limpar todas as linhas de base com IDs entre 1 e 3, por exemplo, execute
SELECT perfsnap.clear_baseline(1, 3).
Otimizar a performance do banco de dados usando os resultados do relatório de resumo
Siga estas etapas para otimizar o desempenho do banco de dados do AlloyDB:
- Crie snapshots de referência quando o banco de dados estiver ocioso ou com uma carga média.
- Inicie a carga de trabalho ou consulta cuja performance você quer melhorar.
- Quando a carga de trabalho ou consulta atingir o pico de uso de recursos, crie outro conjunto de snapshots. Recomendamos que você use o mesmo intervalo para os dois relatórios.
- Compare os relatórios que você criou com os dois conjuntos de snapshots e identifique as mudanças que podem melhorar a performance. Para mais informações sobre as recomendações de desempenho, consulte Recomendações de otimização de desempenho do banco de dados.
Recomendações de otimização de desempenho do banco de dados
A tabela a seguir lista as seções do relatório de resumo de desempenho e as melhorias recomendadas para cada seção. Para mais informações sobre as seções do relatório de snapshot de performance e os eventos de espera, consulte Referência do relatório de snapshot de performance do banco de dados.
| Seção | Campo do relatório | Descrição do campo do relatório | Recomendações de otimização |
|---|---|---|---|
| Detalhes do snapshot | Detalhes do snapshot | Fornece o host, a versão de lançamento compatível com o PostgreSQL e o momento em que a máquina está ativa. | N/A |
| ID do snapshot | Lista o ID e o ponto no tempo dos snapshots usados para criar este relatório. | N/A | |
| Insights do Sistema | CPU do host | Detalhes do uso da CPU do host. | Se a utilização da CPU for maior que 80%, recomendamos mudar para um sistema com mais vCPUs. |
| Memória do host | Detalhes da utilização da memória do host. | Se a memória disponível for menor que 15%, recomendamos que você aumente até o próximo tamanho disponível. | |
| Carregar perfil | Lista contadores que ajudam a caracterizar sua carga de trabalho em termos de geração de registro de escrita antecipada (WAL, na sigla em inglês), requisitos de E/S e gerenciamento de conexão. | Se as leituras físicas forem maiores que as leituras lógicas, considere aumentar até o próximo tamanho disponível para oferecer suporte a um armazenamento em cache maior de dados. | |
| Detalhes sobre o tempo de resposta e a classe de espera | Desmembramento do tempo que os processos do Postgres gastaram durante a execução da carga de trabalho. | Concentre o ajuste para encurtar a espera de E/S se os processos estiverem principalmente em um estado de espera, por exemplo. | |
| Informações da carga de trabalho do banco de dados | Informações sobre a carga de trabalho por banco de dados | Principais métricas de cada banco de dados, incluindo confirmações, reversão, taxa de acerto e informações sobre tabelas temporárias e operações de classificação. | Se as revisões forem altas, considere diagnosticar o app. |
| Informações sobre DML e DQL por banco de dados | Contadores para operações de consulta. | Qualifique sua carga de trabalho como de leitura ou gravação intensa. | |
| Informações sobre conflitos de banco de dados | Contadores para problemas comuns de aplicativos e bancos de dados. | Localize problemas no aplicativo se houver um deadlock. | |
| Informações sobre o dimensionamento do banco de dados |
Mostra quanto o banco de dados cresceu durante o intervalo entre dois snapshots. Esse campo também mostra se o banco de dados tem limites de conexão estabelecidos. | Localize problemas no aplicativo se o crescimento do banco de dados for muito grande. | |
| Informações sobre o vácuo | Informações sobre o vácuo | Detalhes de E/S e contadores para operações de vácuo. | Por padrão, o AlloyDB realiza a aspiração adaptativa. É possível substituir algumas das configurações de vácuo para se adequar à carga de trabalho. Por exemplo, reduzir operações de aspiração se muita E/S for gasta nessas solicitações. |
| Informações sobre o vácuo por banco de dados | Mostra as seguintes informações:
|
Se a idade do campo "Frozen XID" for muito antiga ou se a porcentagem de transações consumidas estiver próxima de 90%, considere fazer a limpeza. Se a diferença de vácuo agregado diminuir, isso indica que um vácuo será aplicado pelo Postgres para evitar o wraparound. | |
| Detalhes de espera dos processos do banco de dados | Informações detalhadas sobre o back-end e os
processos em segundo plano de |
Detalhes de todas as esperas por processos de back-end e em segundo plano no intervalo do relatório. As informações incluem o tempo de espera cumulativo, o tempo da CPU e o tempo médio por tipo de espera. | Para diminuir a espera no WALWrite, por exemplo, aumente o número de
wal_buffers disponível para o banco de dados. |
| Histograma detalhado de eventos de espera de back-end e em segundo plano | Isso é incluído no relatório de resumo de desempenho por padrão. A lista contém o histograma de eventos de espera para processos de back-end e segundo plano, que são divididos em 32 buckets, de 1 us a mais de 16 segundos. | Localize os eventos de espera e determine se há muitos eventos de espera no intervalo de tempo de espera maior. Talvez haja um problema com muitos eventos de espera ou com cada tempo de espera consumido. | |
| Estatísticas variadas | Estatísticas do registro de gravação antecipada (WAL) | Resumo das estatísticas do WAL. | Se você tiver muito tempo de sincronização, ajuste as flags de banco de dados relacionadas (GUC) para melhorar a carga de trabalho. O GUC é o subsistema do PostgreSQL que processa a configuração do servidor. |
| Estatísticas de resumo (em todos os bancos de dados) | Resumo de todas as operações do banco de dados que ocorrem durante o intervalo do snapshot. | N/A | |
| Configurações do parâmetro | Configurações do parâmetro | Parâmetros de configuração principais do Postgres no horário do snapshot final. | Verifique as configurações de parâmetros do GUC (as flags do banco de dados do Postgres) para determinar se os valores não são esperados ou recomendados. |
Limitações
Para evitar o aumento de espaço, é possível criar manualmente no máximo 2.500 snapshots em uma instância. O inchaço de espaço garante que os snapshots não ocupem muito espaço de armazenamento no banco de dados.
Se o número de snapshots exceder o limite, o AlloyDB Omni vai excluir todos os snapshots manuais com mais de 90 dias. Para permanecer dentro do limite de snapshots, limpe os snapshots desnecessários antes de fazer um novo.
O AlloyDB Omni limpa periodicamente snapshots manuais com mais de 90 dias.
A seguir
- Saiba mais sobre eventos de espera nos relatórios de snapshots de performance.