PostgreSQL 常用监控指标

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PostgreSQL 常用监控指标。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

多次查询计算文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-656473.html

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;

到了这里,关于PostgreSQL 常用监控指标的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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