Risoluzione dei problemi di wraparound degli ID transazione (TXID)

Questa pagina descrive cosa puoi fare quando il tuo database esegue la protezione di aggiramento dell'ID transazione in PostgreSQL. Si manifesta come un messaggio ERROR, come segue:

database is not accepting commands to avoid wraparound data loss in database
dbname.

Stop the postmaster and vacuum that database in single-user mode.

You might also need to commit or roll back old prepared transactions, or drop
stale replication slots.

In alternativa, potrebbe essere visualizzato un messaggio WARNING come il seguente:

database dbname must be vacuumed within 10985967 transactions.

To avoid a database shutdown, execute a database-wide VACUUM in that database.

Panoramica della procedura

  • Scopri quale database e quali tabelle causano il wrapping.
  • Controlla se c'è qualcosa che impedisce l'esecuzione di (AUTO)VACUUM (ad esempio un ID transazione bloccato).
  • Misura la velocità di AUTOVACUUM. Se è lento, puoi provare ad accelerarlo.
  • Se necessario, esegui manualmente altri comandi VACUUM.
  • Prova altri modi per velocizzare l'aspirapolvere. A volte il modo più rapido è eliminare la tabella o alcuni indici.

Molti dei consigli per i valori dei flag non sono intenzionalmente esatti perché dipendono da molti parametri del database. Per un'analisi più approfondita su questo argomento, consulta i documenti collegati alla fine di questa pagina.

Individua il database e la tabella che causano il wrapping

Trovare il database

Per scoprire quale o quali database contengono le tabelle che causano il wrapping, esegui la seguente query:

SELECT datname, 
       age(datfrozenxid), 
       2^31-1000000-age(datfrozenxid) as remaining
  FROM pg_database
 ORDER BY 3

Il database con il valore remaining vicino a 0 è quello che causa il problema.

Trovare la tabella

Connettiti al database ed esegui la seguente query:

SELECT c.relnamespace::regnamespace as schema_name,
       c.relname as table_name,
       greatest(age(c.relfrozenxid),age(t.relfrozenxid)) as age,
       2^31-1000000-greatest(age(c.relfrozenxid),age(t.relfrozenxid)) as remaining
  FROM pg_class c
  LEFT JOIN pg_class t ON c.reltoastrelid = t.oid
 WHERE c.relkind IN ('r', 'm')
 ORDER BY 4;

Questa query restituisce la tabella o le tabelle che causano il problema.

Per le tabelle TEMPORARY

Se schema_name inizia con pg_temp_, l'unico modo per risolvere il problema è eliminare la tabella perché PostgreSQL non ti consente di eseguire VACUUM delle tabelle temporanee create in altre sessioni. A volte, se la sessione è aperta e accessibile, puoi svuotare la tabella da lì, ma spesso non è così. Utilizza le seguenti istruzioni SQL per eliminare la tabella temporanea:

SET cloudsql.enable_maintenance_mode = 'on'; /* get extra transaction ids */
DROP TABLE pg_temp_<N>.<tablename>;

Se questo era l'unico blocco, dopo circa un minuto l'autovacuum rileva questa modifica e sposta datfrozenxid in avanti in pg_database. In questo modo viene risolto lo stato di sola lettura della protezione con arrotondamento.

Tabelle normali

Per le tabelle normali (ovvero non temporanee), continua con i passaggi successivi per verificare se c'è qualcosa che blocca la pulizia, se VACUUM è in esecuzione abbastanza velocemente e se la tabella più importante è sottoposta a VACUUM.

Controllare se è presente un ID transazione bloccato

Un possibile motivo per cui il sistema può esaurire gli ID transazione è che PostgreSQL non può bloccare (ovvero contrassegnare come visibili per tutte le transazioni) gli ID transazione creati dopo l'avvio della transazione più vecchia attualmente in esecuzione. Questo accade a causa delle regole del controllo della contemporaneità multiversione (MVCC). In alcuni casi estremi, queste transazioni possono diventare così vecchie da rendere impossibile per VACUUM ripulire le transazioni precedenti per l'intero limite di 2 miliardi di ID transazione e causare l'interruzione dell'accettazione di nuovo codice DML da parte dell'intero sistema. In genere, nel file di log vengono visualizzati anche avvisi che indicano WARNING: oldest xmin is far in the past.

Passa all'ottimizzazione solo dopo aver risolto il problema relativo all'ID transazione bloccato.

Ecco quattro potenziali motivi per cui potrebbe esserci un ID transazione bloccato, con informazioni su come mitigare ciascuno di questi:

  • Transazioni a lunga esecuzione: identificale e annulla o termina il backend per sbloccare il sottovuoto.
  • Transazioni di preparazione orfane: esegui il rollback di queste transazioni.
  • Slot di replica abbandonati:elimina gli slot abbandonati.
  • Transazione a lunga esecuzione sulla replica con hot_standby_feedback = on: identificale e annulla o termina il backend per sbloccare il vuoto.

Per questi scenari, la seguente query restituisce la data della transazione più vecchia e il numero di transazioni rimanenti fino al wrapping:

 WITH q AS (
SELECT
  (SELECT max(age(backend_xmin))
      FROM pg_stat_activity  WHERE state != 'idle' )       AS oldest_running_xact_age,
  (SELECT max(age(transaction)) FROM pg_prepared_xacts)    AS oldest_prepared_xact_age,
  (SELECT max(greatest(age(catalog_xmin),age(xmin))) FROM pg_replication_slots)        AS oldest_replication_slot_age,
  (SELECT max(age(backend_xmin)) FROM pg_stat_replication) AS oldest_replica_xact_age
)
SELECT *,
       2^31 - oldest_running_xact_age AS oldest_running_xact_left,
       2^31 - oldest_prepared_xact_age AS oldest_prepared_xact_left,
       2^31 - oldest_replication_slot_age AS oldest_replication_slot_left,
       2^31 - oldest_replica_xact_age AS oldest_replica_xact_left
FROM q;

Questa query potrebbe restituire uno qualsiasi dei valori *_left registrati vicino o meno di un milione di volte rispetto al wrapping. Questo valore è il limite di protezione dal wrapping quando PostgreSQL smette di accettare nuovi comandi di scrittura. In questo caso, consulta Rimuovere i blocchi di VACUUM o Ottimizzare VACUUM.

Ad esempio, la query precedente potrebbe restituire:

┌─[ RECORD 1 ]─────────────────┬────────────┐
│ oldest_running_xact_age      │ 2146483655 │
│ oldest_prepared_xact_age     │ 2146483655 │
│ oldest_replication_slot_age  │ ¤          │
│ oldest_replica_xact_age      │ ¤          │
│ oldest_running_xact_left     │ 999993     │
│ oldest_prepared_xact_left    │ 999993     │
│ oldest_replication_slot_left │ ¤          │
│ oldest_replica_xact_left     │ ¤          │
└──────────────────────────────┴────────────┘

dove oldest_running_xact_left e oldest_prepared_xact_left rientrano nel limite di 1 milione di protezioni con arrotondamento. In questo caso, devi prima rimuovere gli elementi che bloccano il vuoto per poter procedere.

Rimuovere i blocchi VACUUM

Transazioni a lunga esecuzione

Nella query precedente, se oldest_running_xact è uguale a oldest_prepared_xact, vai alla sezione Transazione di preparazione orfana, perché il valore ultima esecuzione include anche le transazioni preparate.

Potresti dover prima eseguire il seguente comando come utente postgres: 

GRANT pg_signal_backend TO postgres;

Se la transazione in questione appartiene a uno degli utenti del sistema (a partire da cloudsql...), non puoi annullarla direttamente. Per annullarlo, devi riavviare il database.

Per identificare una query di lunga durata e annullarla o terminarla per sbloccare il vuoto, seleziona innanzitutto alcune delle query più vecchie. La riga LIMIT 10 consente di adattare il risultato allo schermo. Potresti dover ripetere questa operazione dopo aver risolto le query in esecuzione più vecchie.

SELECT pid,
       age(backend_xid) AS age_in_xids,
       now() - xact_start AS xact_age,
       now() - query_start AS query_age,
       state,
       query
 FROM pg_stat_activity
 WHERE state != 'idle'
 ORDER BY 2 DESC
 LIMIT 10;

Se age_in_xids viene restituito come NULL, significa che alla transazione non è stato assegnato un ID transazione permanente e può essere ignorata in tutta sicurezza.

Annullare le query in cui xids_left_to_wraparound si sta avvicinando a 1 milione.

Se state è active, la query può essere annullata utilizzando SELECT pg_cancel_backend(pid);. In caso contrario, devi terminare l'intera connessione utilizzando SELECT pg_terminate_backend(pid);, dove pid è pid della query precedente

Transazioni di preparazione orfane

Elenca tutte le transazioni preparate:

DB_NAME=> SELECT age(transaction),* FROM pg_prepared_xacts ;
┌─[ RECORD 1 ]┬───────────────────────────────┐
│ age         │ 2146483656                    │
│ transaction │ 2455493932                    │
│ gid         │ trx_id_pin                    │
│ prepared    │ 2021-03-03 16:54:07.923158+00 │
│ owner       │ postgres                      │
│ database    │ DB_NAME                       │
└─────────────┴───────────────────────────────┘

Esegui il rollback delle transazioni preparate orfane meno recenti utilizzando gid dell'ultima query (in questo caso trx_id_pin) come ID transazione:

ROLLBACK PREPARED trx_id_pin;

In alternativa, esegui il commit: 

COMMIT PREPARED trx_id_pin;

Per una spiegazione completa, consulta la documentazione di SQL ROLLBACK PREPARED.

Slot di replica abbandonati

Se lo slot di replica viene abbandonato perché la replica esistente è interrotta, in pausa o presenta un altro problema, puoi eliminarla da gcloud o dalla console Google Cloud.

Innanzitutto, verifica che la replica non sia disattivata come descritto in Gestire le repliche di lettura. Se la replica è disattivata, riattivala. Se il ritardo rimane elevato, elimina la replica.

Gli slot di replica sono visibili nella pg_replication_slots visualizzazione di sistema.

La seguente query recupera le informazioni pertinenti:

SELECT *, age(xmin) AS age FROM pg_replication_slots;
┌─[ RECORD 1 ]────────┬─────────────────────────────────────────────────┐
│ slot_name           │ cloudsql_1_355b114b_9ff4_4bc3_ac88_6a80199bd738 │
│ plugin              │ ¤                                               │
│ slot_type           │ physical                                        │
│ datoid              │ ¤                                               │
│ database            │ ¤                                               │
│ active              │ t                                               │
│ active_pid          │ 1126                                            │
│ xmin                │ 2453745071                                      │
│ catalog_xmin        │ ¤                                               │
│ restart_lsn         │ C0/BEF7C2D0                                     │
│ confirmed_flush_lsn │ ¤                                               │
│ age                 │ 59                                              │
└─────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────┘

In questo esempio, il valore pg_replication_slots è corretto (età == 59). Se l'età era vicina a 2 miliardi, ti consigliamo di eliminare lo slot. Non esiste un modo semplice per sapere quale sia la replica nel caso in cui la query recuperi più record. Pertanto, controllali tutti nel caso in cui esista una transazione di lunga durata su una replica.

Transazioni a lunga esecuzione sulle repliche

Controlla le repliche per la transazione in esecuzione più vecchia con hot_standby_feedback impostato su on e disattivala sulla replica.

La colonna backend_xmin nella visualizzazione pg_stat_replication contiene il TXID più vecchio necessario nella replica.

Per spostarlo in avanti, interrompi la query che lo blocca nella replica. Per scoprire quale query sta rallentando il sistema, utilizzala in Transazioni a lungo termine, ma questa volta eseguila sulla replica.

Un'altra opzione è riavviare la replica.

Configurare VACUUM

Imposta i seguenti due flag:

  • autovacuum_vacuum_cost_delay = 0
  • autovacuum_work_mem = 1048576

Il primo disattiva qualsiasi limitazione del disco per il riassorbimento da parte di PostgreSQL in modo che VACUUM possa funzionare a piena velocità. Per impostazione predefinita, la funzionalità di pulizia automatica viene limitata in modo da non utilizzare tutta l'I/O del disco sui server più lenti.

Il secondo flag, autovacuum_work_mem, riduce il numero di passaggi di pulizia dell'indice. Se possibile, deve essere abbastanza grande da memorizzare tutti gli ID delle righe eliminate in una tabella che verrà ripulita da VACUUM. Quando imposti questo valore, tieni presente che si tratta della quantità massima di memoria locale che ogni VACUUM in esecuzione può allocare. Assicurati di non consentire più di quanto disponibile, con un po' di riserva. Se lasci il database in esecuzione in modalità di sola lettura, tieni conto anche della memoria locale utilizzata per le query di sola lettura.

Nella maggior parte dei sistemi, utilizza il valore massimo (1 GB o 1048576 kB, come mostrato nell'esempio). Questo valore può contenere fino a circa 178 milioni di tuple non valide. Un numero maggiore provoca comunque più passaggi di scansione dell'indice.

Questi e altri flag sono descritti in maggiore dettaglio in Ottimizzazione, monitoraggio e risoluzione dei problemi delle operazioni VACUUM in PostgreSQL.

Dopo aver impostato questi flag, riavvia il database in modo che autovacuum inizi con i nuovi valori.

Puoi utilizzare la visualizzazione pg_stat_progress_vacuum per monitorare l'avanzamento degli annunci VACUUM avviati da autovacuum. Questa vista mostra i comandi VACUUM in esecuzione in tutti i database e per le tabelle (relazioni) di altri database per i quali non puoi cercare il nome della tabella utilizzando la colonna della vista relid.

Per identificare i database e le tabelle che richiedono l'operazione VACUUM successiva, utilizza le query riportate in Ottimizzazione, monitoraggio e risoluzione dei problemi delle operazioni VACUUM in PostgreSQL. Se la VM del server è sufficientemente potente e dispone della larghezza di banda per più processi VACUUM in parallelo rispetto a quelli avviati da autovacuum, puoi avviare alcuni vuoti manuali.

Controlla la velocità dell'aspirapolvere

Questa sezione descrive come controllare la velocità di VACUUM e come accelerarla, se necessario.

Controllare gli autovacuum in esecuzione

Tutti i backend che eseguono VACUUM sono visibili nella visualizzazione di sistema pg_stat_progress_vacuum.

Se la fase corrente è scanning heap, puoi monitorare l'avanzamento osservando le modifiche nella colonna heap_blks_scanned. Purtroppo, non esiste un modo semplice per determinare la velocità di scansione in altre fasi.

Stimare la velocità di scansione VACUUM

Per stimare la velocità di scansione, devi prima memorizzare i valori di base e poi calcolare la variazione nel tempo per stimare il tempo di completamento. Innanzitutto, devi salvare uno snapshot di heap_blks_scanned insieme a un timestamp utilizzando la seguente query di snapshot:

SELECT set_config('save.ts', clock_timestamp()::text, false),
       set_config('save.heap_blks_scanned', heap_blks_scanned::text, false)
FROM pg_stat_progress_vacuum
WHERE datname = 'DB_NAME';

Poiché non possiamo salvare nulla nelle tabelle che sono già in modalità di a capo, utilizza set_config(flag, value) per impostare due flag definiti dall'utente, save.ts e save.heap_blks_scanned, sui valori correnti di pg_stat_progress_vacuum.

Nella query successiva, li utilizziamo come base di confronto per determinare la velocità e stimare il tempo di completamento.

NOTA: WHERE datname = DB_NAME limita l'indagine a un database alla volta. Questo numero è sufficiente se in questo database è in esecuzione un solo processo autovacuum con più di una riga per database. È necessario aggiungere condizioni di filtro aggiuntive('AND relid= …'') a WHERE per indicare una singola riga di autovacuum. Lo stesso vale per la query successiva.

Dopo aver salvato i valori di base, puoi eseguire la seguente query:

with q as (
    SELECT datname,
           phase,
           heap_blks_total,
           heap_blks_scanned,
           clock_timestamp() - current_setting('save.ts')::timestamp AS ts_delta,
           heap_blks_scanned - current_setting('save.heap_blks_scanned')::bigint AS scanned_delta
     FROM pg_stat_progress_vacuum
     WHERE datname = DB_NAME
), q2 AS (
SELECT *,
       scanned_delta / extract('epoch' FROM ts_delta) AS pages_per_second
  FROM q
)
SELECT *,
       (heap_blks_total - heap_blks_scanned) / pages_per_second AS remaining_time
  FROM q2
;
 
┌─[ RECORD 1 ]──────┬──────────────────┐
│ datname           │ DB_NAME          │
│ phase             │ scanning heap    │
│ heap_blks_total   │ 9497174          │
│ heap_blks_scanned │ 18016            │
│ ts_delta          │ 00:00:40.30126   │
│ as_scanned_delta  │ 11642            │
│ pages_per_second  │ 288.87434288655  │
│ remaining_time    │ 32814.1222418038 │
└───────────────────┴──────────────────┘

Questa query confronta i valori correnti con i valori di base salvati e calcola pages_per_second e remaining_time, che ci consentono di decidere se VACUUM è in esecuzione abbastanza velocemente o se vogliamo accelerarlo. Il valore remaining_time è solo per la fase scanning heap. Anche le altre fasi richiedono tempo, a volte anche di più. Puoi scoprire di più sull'aspirapolvere e visualizzare post di blog su internet che trattano alcuni degli aspetti complessi dell'aspirapolvere.

Velocizzare VACUUM

Il modo più semplice e veloce per velocizzare la scansione VACUUM è impostare autovacuum_vacuum_cost_delay=0. Questa operazione può essere eseguita dalla console Google Cloud.

Purtroppo, il comando VACUUM già in esecuzione non rileva questo valore e potrebbe essere necessario riavviare il database.

Dopo un riavvio, potresti visualizzare un risultato simile al seguente:

┌─[ RECORD 1 ]──────┬──────────────────┐
│ datname           │ DB_NAME          │
│ phase             │ scanning heap    │
│ heap_blks_total   │ 9497174          │
│ heap_blks_scanned │ 222382           │
│ ts_delta          │ 00:00:21.422615  │
│ as_scanned_delta  │ 138235           │
│ pages_per_second  │ 6452.76031894332 │
│ remaining_time    │ 1437.33713040171 │
└───────────────────┴──────────────────┘

In questo esempio, la velocità è aumentata da meno di 300 pagine/sec a circa 6500 pagine/sec e il tempo rimanente previsto per la fase di scansione dell'heap è diminuito da 9 ore a 23 minuti.

La velocità di scansione delle altre fasi non è così facile da misurare, ma dovrebbe mostrare un aumento della velocità simile.

Inoltre, ti consigliamo di aumentare il valore di autovacuum_work_mem il più possibile per evitare più passaggi sugli indici. Un passaggio dell'indice avviene ogni volta che la memoria viene riempita con puntatori a tuple non validi.

Se il database non viene utilizzato in altro modo, imposta autovacuum_work_mem in modo da avere circa l'80% di memoria libera dopo aver consentito la quantità richiesta per shared_buffers. Questo è il limite massimo per ciascuno dei processi VACUUM avviati da autovacuum. Se vuoi continuare a eseguire carichi di lavoro di sola lettura, utilizza meno memoria.

Altri modi per migliorare la velocità

Evitare l'eliminazione degli indici

Per le tabelle di grandi dimensioni, VACUUM trascorre la maggior parte del tempo a ripulire gli indici.

PostgreSQL 14 dispone di ottimizzazioni speciali per evitare la pulizia degli indici se il sistema rischia di aggirare il problema.

In PostgreSQL 12 e 13, puoi eseguire manualmente il seguente comando:

VACUUM (INDEX_CLEANUP OFF, TRUNCATE OFF) <tablename>;

Nelle versioni 11 e precedenti, puoi DROP l'indice prima di eseguire vacuum e ricrearlo in un secondo momento.

L'eliminazione dell'indice quando è già in esecuzione un'operazione autovacuum sulla tabella richiede l'annullamento dell'operazione di pulizia in esecuzione ed esecuzione immediata del comando drop index prima che l'operazione autovacuum riesca a riavviare la pulizia della tabella.

Innanzitutto, esegui la seguente istruzione per trovare il PID del processo autovacuum che devi terminare:

SELECT pid, query 
  FROM pg_stat_activity
 WHERE state != 'idle'
   AND query ilike '%vacuum%';

Quindi, esegui le seguenti istruzioni per terminare il processo di sottovuoto in esecuzione ed eliminare uno o più indici:

SET cloudsql.enable_maintenance_mode = 'on'; /* get extra transaction ids */
SELECT pg_terminate_backend(<pid>);DROP INDEX <index1>;DROP INDEX <index2>; ...

Elimina la tabella in questione

In alcuni rari casi, puoi eliminare la tabella. Ad esempio, se si tratta di una tabella facile da ripristinare da un'altra origine, come un backup o un altro database.

Devi comunque utilizzare cloudsql.enable_maintenance_mode = 'on' e probabilmente anche terminare il comando VACUUM in quella tabella, come mostrato nella sezione precedente.

VACUUM FULL

In rari casi, è più veloce eseguire VACUUM FULL FREEZE, solitamente quando la tabella contiene solo una piccola proporzione di tuple attive. Questo valore può essere controllato dalla visualizzazione pg_stat_user_tables (a meno che non si sia verificato un crash che abbia eliminato le statistiche).

Il comando VACUUM FULL copia le tuple in tempo reale in un nuovo file, quindi deve essere disponibile spazio sufficiente per il nuovo file e i relativi indici.

Passaggi successivi