PostgreSQL Autovacuum和vacuum

1 基础知识

重点:

如果您的数据库运行了很久,并且从来没有打开过autovacuum,那么请在打开autovacuum之前全库手动运行vacuum analyze(可能要非常久的时间)
完全禁用autovacuum,请不要这样做，除非你真的知道你在做什么,并且需要定期清理脚本.否则当问题发生时你将不得不处理花费大量的时间处理,甚至可能需要停库、停机


1.1 dead tuples
tuple:元组,也就是一行数据

　　首先,简要解释什么是"死元组"和"膨胀".

　　当您在PostgreSQL中执行DELETE时,行不会立即从数据文件中删除.而是仅通过在页头中设置xmax字段将其标记为已删除.同样对于UPDATE,它可能在PostgreSQL中被视为DELETE+INSERT.

　　这是PostgreSQL MVCC背后的基本思想之一,因为它允许更大并发,在不同的进程之间最小的锁定.这个MVCC实现的缺点是留下了已删除的元组,即使在所有可能看到这些版本的事务完成之后也是如此.

　　如果没有清理,那些"死元组"(对于任何事务实际上是不可见的)将永远留在数据文件中.对于DELETE和UPDATE比较多的的表,死元组可能占据很多磁盘空间.同时,死元组也将从索引中引用,进一步增加了浪费的磁盘空间量.这就是我们在PostgreSQL中称之为“膨胀”的东西，同时因为查询也会变慢。

select n_dead_tup as "死元组数",
(case when n_live_tup > 0 then 
n_dead_tup::float8/n_live_tup::float8
else
0
end) as "死/活元组的比例"
from pg_stat_all_tables


1.2 vacuum和autovacuum

1.2.1 vacuum
回收死元组占用空间的最直接方法是手动运行VACUUM命令.此维护命令将扫描表并从表和索引中删除死元组.它通常不会将磁盘空间返回到操作系统，但它将使其可用于新行.

　　注意:VACUUM FULL会回收空间并将其返回给操作系统,但是有许多缺点.首先,它将获取表上的独占锁,阻止所有操作(包括SELECT).其次,它实际上创建了一个表的副本(复制了一个表),使所需的磁盘空间加倍,同时复制表非常慢.

　　VACUUM的问题在于它完全是手动操作.只有在您决定运行它时才会发生,而不是在需要时.您可以将它放入cron并在所有表上每5分钟运行一次,但大多数表实际上不会清理任何内容,同时会使您的CPU和I/O使用率比较高.或者你可以每天只运行一次,在这种情况下,可能会累积很多的死元组.

　　上述问题可以使用autovacuum按需清理,以控制浪费的资源.数据库知道随着时间的推移产生了多少死元组(每个事务报告它删除和更新的元组数),因此当表累积一定数量的死元组时会触发清理(默认情况下这是20％的死元组)表,但是它会使用数据库更繁忙,而在大部份数据库空闲时间较少.

VACUUM语法结构：

VACUUM [ FULL ] [ FREEZE ] [ VERBOSE ] [ table ]
VACUUM [ FULL ] [ FREEZE ] [ VERBOSE ] ANALYZE [ table [ (column [, ...] ) ] ]

Full Vacuum
full vacuum与单纯的vacuum还是有很大的区别的。vacuum只是将删除状态的空间释放掉，转换到能够重新使用的状态，但是对于系统来说该数据块的空闲空间并没有反应到系统的元数据中。类似oracle中高水位标记并没有下降。Full vacuum将会使空间释放的信息表现在系统级别，其实质是将当前删除记录后面的数据进行移动，使得整体的记录连贯起来，降低了“高水位标记”。
Vacuum analyze
analyze的功能是更新统计信息，使得优化器能够选择更好的方案执行sql。oracle中同样也有analyze，作用也相同，目前更多的使用的是dbms_stats包。统计信息收集和更新对于系统性能来说非常重要，与oracle维护类似，通常可以通过采用手动或者定制任务的方式。也有不同，oracle在进行imp后自动的对相应数据对象进行统计信息的收集和更新，而postgresql的恢复过程还没有集成到里面，需要手动去执行。

 

1.2.2 autoanalyze
清除死元组不是autovacuum的唯一任务,它还负责更新优化程序在规划查询时使用的数据分布统计信息.您可以通过手动运行ANALYZE收集它们,但它遇到类似VACUUM问题,您可能经常或不经常运行它.

　　解决方案也类似,数据库可以监视表中更改的行数,并自动运行ANALYZE.

　　注意:ANALYZE的效率稍差,因为VACUUM的成本与死元组的数量成正比(当很少/没有时成本比较低),ANALYZE必须在每次执行时从头开始重建统计数据.另一方面,如果你没有经常运行它,那么执行时选择的成本会严重影响执行效率。

show autovacuum 检查autovacuum 是否开启；

1.2.3 vacuum具体功能

1.回收空间

    这个通常是大家最容易想起来的功能。回收空间，将dead tuple清理掉。但是已经分配的空间，一般不会释放掉。除非做vacuum full，但是需要exclusive lock。一般不太建议，因为如果表最终还是会涨到

这个高水位上，经常做vacuum full意义不是非常大。一般合理设置vacuum参数，进行常规vacuum也就够了。

2.冻结tuple的xid

   PG会在每条记录（tuple）的header中，存放xmin,xmax信息(增删改事务ID)。transactionID的最大值为2的32次，即无符整形来表示。当transactionID超过此最大值后，会循环使用。

这会带来一个问题：就是最新事务的transactionID会小于老事务的transactionID。如果这种情况发生后，PG就没有办法按transactionID来区分事务的先后，也没有办法实现MVCC了。因此PG用vacuum后台进程，

按一定的周期和算法触发vacuum动作，将过老的tuple的header中的事务ID进行冻结。冻结事务ID，即将事务ID设置为“2”（“0”表示无效事务ID；“1”表示bootstrap，即初始化；“3”表示最小的事务ID）。PG认为被冻结的事务ID比任何事务都要老。这样就不会出现上面的这种情况了。

3.更新统计信息

    vacuum analyze时，会更新统计信息，让PG的planner能够算出更准确的执行计划。autovacuum_analyze_threshold和autovacuum_analyze_scale_factor参数可以控制analyze的触发的频率。

   vacuum analyze 这将清理整个库。

   vacuum analyze table_name 指定表。

4.更新visibility map

在PG中，有一个visibility map用来标记那些page中是没有dead tuple的。这有两个好处，一是当vacuum进行scan时，直接可以跳过这些page。二是进行index-only scan时，可以先检查下visibility map。这样减少fetch tuple时的可见性判断，从而减少IO操作，提高性能。另外visibility map相对整个relation，还是小很多，可以cache到内存中。

1.2.4 vacuum参数

  • autovacuum：默认为on，表示是否开起autovacuum。默认开起。特别的，当需要冻结xid时，尽管此值为off，PG也会进行vacuum。
  • autovacuum_naptime：下一次vacuum的时间，默认1min。 这个naptime会被vacuum launcher分配到每个DB上。autovacuum_naptime/num of db。
  • log_autovacuum_min_duration：记录autovacuum动作到日志文件，当vacuum动作超过此值时。 “-1”表示不记录。“0”表示每次都记录。
  • autovacuum_max_workers：最大同时运行的worker数量，不包含launcher本身。
  • autovacuum_vacuum_threshold:默认50。与autovacuum_vacuum_scale_factor配合使用， autovacuum_vacuum_scale_factor默认值为20%。当update,delete的tuples数量超过autovacuum_vacuum_scale_factor*table_size+autovacuum_vacuum_threshold时，进行vacuum。如果要使vacuum工作勤奋点，则将此值改小。
  • autovacuum_analyze_threshold:默认50。与autovacuum_analyze_scale_factor配合使用, autovacuum_analyze_scale_factor默认10%。当update,insert,delete的tuples数量超过                                                            autovacuum_analyze_scale_facto r* table_size + autovacuum_analyze_threshold时，进行analyze。
  • autovacuum_freeze_max_age和autovacuum_multixact_freeze_max_age：前面一个200 million,后面一个400 million。离下一次进行xid冻结的最大事务数。
  • autovacuum_vacuum_cost_delay：如果为-1，取vacuum_cost_delay值。
  • autovacuum_vacuum_cost_limit：如果为-1，到vacuum_cost_limit的值，这个值是所有worker的累加值。

基于代价的vacuum参数:

  • vacuum_cost_delay ：计算每个毫秒级别所允许消耗的最大IO，vacuum_cost_limit/vacuum_cost_dely。 默认vacuum_cost_delay为20毫秒。
  • vacuum_cost_page_hit ：vacuum时，page在buffer中命中时，所花的代价。默认值为1。
  • vacuum_cost_page_miss：vacuum时，page不在buffer中，需要从磁盘中读入时的代价默认为10。 vacuum_cost_page_dirty：当vacuum时，修改了clean的page。这说明需要额外的IO去刷脏块到磁盘。默认值为20。
  • vacuum_cost_limit：当超过此值时，vacuum会sleep。默认值为200。

1.3 Throttling

autovacuum是在后台运行的维护任务,对用户查询的影响较小,换句话说,它不消耗太多资源(CPU和I/O),这正是autovacuum Throttling.

　　清理过程相当简单,它从数据文件中读取页面(默认8kB数据块),并检查它是否需要清理.如果没有死元组,页面就会被丢弃而不做任何更改.否则它被清理(死元组被删除),被标记为"脏"并最终写出来.成本核算基于postgresql.conf定义三个参数:

vacuum_cost_page_hit = 1 #如果页面是从shared_buffers读取的,则计为1
vacuum_cost_page_miss = 10 #如果在shared_buffers找不到并且需要从操作系统中读取,则计为10(它可能仍然从RAM提供,但我们不知道)
vacuum_cost_page_dirty = 20 #当清理修改一个之前干净的块时需要花费的估计代价.它表示再次把脏块刷出到磁盘所需要的额外I/O,默认值为20

 


根据以下参数我们可以计算autovacuum完成的"工作成本".然后通过autovacuum_vacuum_cost_limit可以一次完成的清理工作,默认情况下设置为200,每次清理完成后它将睡眠20ms：

autovacuum_vacuum_cost_delay = 20ms
autovacuum_vacuum_cost_limit = 200

 

 

延迟20ms,清理可以每秒进行50轮,每轮200,每秒10000.这意味着:

从shared_buffers读取80MB/s(假设没有脏页,10000/1*8k)
从OS读取8MB/s(可能来自磁盘,10000/10*8k)
4 MB / s写入（由autovacuum进程弄脏的页面,10000/20*8k）


　　可以根据硬件的配置,以及autovacuum主要是顺序读写的情况增加autovacuum_vacuum_cost_limit参数,例如增加到1000(或2000),这会使吞吐量增加5倍(或10倍).当然可以调整其他参数(每页操作成本，睡眠延迟),但通常不建议这样做,改变成本限制就足够了.


2 调整目标
清理死元组:不浪费不合理的磁盘空间,防止索引膨胀并快速查询;
最大限度地减少清理时带来的影响:不要经常执行清理,因为它会浪费资源(CPU、I/O、RAM).并可能会严重影响性能。也就是说需要找到合适的平衡,经常运行它可能与不经常运行它一样糟糕,这在很大程度上取决于您管理的数据量,您正在处理的工作负载类型(DELETE/UPDATE的数量).
postgresql.conf中的大多数默认值都非常保守,原因有两个.首先默认值是在几年前根据当时常见的资源(CPU、RAM等)决定的.其次默认配置可以在任何地方使用,对于许多部署(特别是较小的部署和/或处理读取主要的工作负载),默认配置参数将正常工作.

　　随着数据库写入量的增加,问题开始出现,典型的问题是从来不清理或较少清理,时间久了会显著破坏数据库性能,因为它必须处理大量垃圾.此时需要调整参数以便更频繁地进行清理,并且每次处理较少量的死元组.

3 阈值和比例因子

autovacuum会受到两个参数的影响
autovacuum_vacuum_threshold = 50 #阈值
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2 #比例因子


每当死元组的数量(你可以看作pg_stat_all_tables.n_dead_tup)超过时就会触发清理,公式为:

autovacuum_vacuum_threshold + pg_class.reltuples * autovacuum_vacuum_scale_factor


当满足上面的公式时,该表将被视为需要清理.该公式基本上表示在清理之前,高达20％的表可能是死元组(50行的阈值是为了防止非常频繁地清理微小的表).默认的比例因子适用于中小型表,但对于非常大的表则没有那么多(在10GB表上,这大约是2GB的死元组,而在1TB表上则是~200GB).
　
这是一个累积大量死元组并立即处理所有这些元素的例子,这将会严重影响数据库性能.根据前面提到的规则,解决方案是通过降低比例因子：

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01


这将限制表中的数据变化达到1%时触发autovacuum.
　
另一种解决方案是完全放弃比例因子,并仅使用阈值(建议使用)

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0
autovacuum_vacuum_threshold = 10000


这将生成10000个死元组后触发清理.

带来的问题是在postgresql.conf中更改这些参数会影响所有表(或整个集群),并且不利于影响小表的清理(例如系统表).
当清理小表时,最简单的解决方案是完全忽略问题,即使忽略问题,整体效果仍然非常明显.

3.1 比较理想的解决方案
比较理想的解决方案是建议在postgresql.conf中忽略比例因子,设置较大的阈值(例如设置autovacuum_vacuum_scale_factor = 0和autovacuum_vacuum_threshold = 10000),然后根据各个表的delete和update频繁程度以及表的数据量单独为每个表设置阈值:

ALTER TABLE t SET (autovacuum_vacuum_scale_factor = 0);
ALTER TABLE t SET (autovacuum_vacuum_threshold = 100)


详细操作参看高级货-设置pg_pathman创建的子表存储参数(Parameter)

 

4 autovacuum工作进程数


autovacuum工作进程数配置选项是autovacuum_max_workers,清理不会发生在单个autovacuum进程中,但允许数据库启动autovacuum_max_workers个进程清理不同的数据库/表.

问题是用户认为autovacuum工作进程数与可能发生的清理量成正比.如果你将autovacuum工作进程数增加到6个,那么肯定会比默认的3个工人多做两倍的工作,对吧?

不,几段前描述的成本限制是全局性的,由所有autovacuum工作进程共享,每个工作进程只获得总成本限制的1/autovacuum_max_workers,因此autovacuum工作进程数只会使它变得更慢.

这有点像高速公路,将汽车数量增加一倍但让它们降低一半的速度,这只能让你每小时到达目的地的人数相同.

因此,如果数据库上的清理无法跟上用户活动,那么增加工作者数量不是解决方案,除非您还调整其他参数。

5 小结
根据你的硬件和数据量修改postgresql.conf

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0 #禁用比例因子
autovacuum_vacuum_threshold = 10000 #设置较大的阈值,然后根据各个表的delete和update频繁程度以及表的数据量单独为每个表设置阈值
autovacuum_vacuum_cost_limit = 1000 #根据硬件的配置(主要是磁盘IO)配置成本限制


因为在postgresql.conf中已经禁用autovacuum_vacuum_scale_factor,在创建表或修改表时根据业务需求单独设置每张表的存储参数.

修改已经存在的表
--根据实际情况决定是否设置

ALTER TABLE t set with (fillfactor=80,
autovacuum_enabled=true,toast.autovacuum_enabled=true,
autovacuum_vacuum_threshold=100,autovacuum_analyze_threshold=200,
toast.autovacuum_vacuum_threshold=100);

 


注意如果是用ALTER TABLE设置的存储参数,设置好后并不会生效,需要重新vacuum full表后才会生效.
新建的表

create table test(
objectid bigserial not null,    --唯一编号
) with (
fillfactor=80,
autovacuum_enabled=true,toast.autovacuum_enabled=true,
autovacuum_vacuum_threshold=100,autovacuum_analyze_threshold=200,
toast.autovacuum_vacuum_threshold=100
);


fillfactor 页填充率,根据update和delete的发生程度设置.对于已经存在的表修改了这个参数是无效的,必须对重新vacuum full表后才会生效
autovacuum_vacuum_threshold 当update和delete更新了多少行数据开始autovacuum vacuum.注意如果没有发生update和delete vacuum会自动跳过.
autovacuum_analyze_threshold 当update和delete更新了多少行数据开始autovacuum analyze.注意因为analyze无论是否发生update和delete都会从头开始执行,因此需要估算好.

更改系统参数

ALTER SYSTEM SET autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.03;
ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_scale_factor = 0.03;
ALTER SYSTEM SET autovacuum_vacuum_threshold = 300;
ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_threshold = 300;

建议：

1、autovacuum_max_workers的建议值为CPU核数/3。CPU资源充足，I/O性能较好时，可以适当加大。
2、对于更新频繁的交易系统，如果系统资源充足，可以缩小autovacuum_vacuum_scale_factor 与 autovacuum_vacuum_threshold，让vacuum清理频繁


参考:https://blog.csdn.net/kmblack1/article/details/84953517
posted @ 2019-12-09 15:45  VicLW  阅读(5936)  评论(0)  编辑  收藏  举报