postgresql某進程佔用cpu資源過高,降不下來

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標籤:.net   work   ova   form   prepare   cache   提取   相同   最大   

由於是開發階段,所以並沒有配置postgres的參數,都是使用安裝時的預設配置,
以前運行也不見得有什麼不正常,可是前幾天我的cpu資源佔用突然升高.
查看進程,發現有一個postgres的進程佔用CPU都是80%以上,而且居高不下;
剛開始以為是配置上需要修改,但事實上,預設配置基本上是很最佳化的,而且是開發階段,資料量也並不大。
後來通過分析,得出結論,解決問題應該從以下幾個方面來逐一考慮:
1:SQL查詢方面
檢查資料檢索的索引是否建立,凡是需要尋找的欄位盡量建立索引,甚至是聯合索引;
建立索引,包括運算式和部分索引;
使用COPY語句代替多個Insert語句;
將多個SQL語句組成一個事務以減少提交事務的開銷;
從一個索引中提取多條記錄時使用CLUSTER;
從一個查詢結果中取出部分記錄時使用LIMIT;
使用先行編譯式查詢(Prepared Query);
使用ANALYZE以保持精確的最佳化統計;
定期使用 VACUUM 或 pg_autovacuum
進行大量資料更改時先刪除索引(然後重建索引)
2:程式經驗方面
檢查程式,是否使用了串連池,如果沒有使用,儘快使用吧;
繼續檢查程式,串連使用後,是否交還給了串連池;
3:伺服器參數配置
設定檔postgres.conf中的很多設定都會影響效能,
shared_buffers:這是最重要的參數,postgresql通過shared_buffers和核心/磁碟打交道。
因此應該盡量大,讓更多的資料緩衝在shared_buffers中,通常設定為實際RAM的10%是合理的,比如50000(400M)
work_mem:在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在執行排序操作時,
會根據work_mem的大小決定是否將一個大的結果集拆分為幾個小的和work_mem查不多大小的臨時檔案。
顯然拆分的結果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助於提高排序的速度。通常設定為實際RAM的2%-4%,根據需要排序結果集的大小而定,比如81920(80M)
effective_cache_size:是postgresql能夠使用的最大緩衝,
這個數字對於獨立的pgsql伺服器而言應該足夠大,比如4G的記憶體,可以設定為3.5G(437500)
maintence_work_mem:這裡定義的記憶體只是在CREATE INDEX, VACUUM等時用到,因此用到的頻率不高,但是往往這些指令消耗比較多的資源,
因此應該儘快讓這些指令快速執行完畢:給maintence_work_mem大的記憶體,比如512M(524288)
max_connections:通常,max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了實際記憶體大小。
比如,如果將work_mem設定為實際記憶體的2%大小,則在極端情況下,如果有50個查詢都有排序要求,而且都使用2%的記憶體,則會導致swap的產生,系統效能就會大大降低。
當然,如果有4G的記憶體,同時出現50個如此大的查詢的幾率應該是很小的。不過,要清楚max_connections和work_mem的關係。
有關參數的解釋可見: http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/annotated_conf_e.html 和 http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/perf.html。
4:硬體的選擇
由於電腦硬體大多數是相容的,人們總是傾向於相信所有電腦硬體品質也是相同的。
事實上不是, ECC RAM(帶同位的記憶體),SCSI (硬碟)和優質的主板比一些便宜貨要更加可靠且具有更好的效能。
PostgreSQL幾乎可以運行在任何硬體上,但如果可靠性和效能對你的系統很重要,你就需要全面的研究一下你的硬體設定了。
電腦硬體對效能的影響可瀏覽 http://candle.pha.pa.us/main/writings/pgsql/hw_performance/index.html 和 http://www.powerpostgresql.com/PerfList/。
5:為什麼在試圖串連時收到“Sorry, too many clients”訊息?
這表示你已達到預設100個並發後台進程數的限制,
你需要通過修改postgresql.conf檔案中的max_connections值來 增加postmaster的後台並發處理數,修改後需重新啟動postmaster。

postgresql某進程佔用cpu資源過高,降不下來

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