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Semelhante a Osc scott linux下的数据库优化for_postgresql
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Osc scott linux下的数据库优化for_postgresql
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- 5. 操作系统优化思路 问题重现，理解运作过程 性能监控 top vmstat free ps iostat sar ... nmon mrtg cacti nagios ... 分析及记录 输出重定向 日志 图表(Gnuplot、Excel)... 性能调整 对比 -> 性能调整
- 7. 性能监控及分析工具 ntp 时间服务 top free 实时的系统情况 iostat sar 系统运行记录 Gnuplot nmon
- 8. iostat sar [root@server1 ~]# ls –l /var/log/sa 总计 10428 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-11-01 sa01 -rw-r--r-- 1 scott scott 577424 2008-11-02 sa02 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-11-03 sa03 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-11-04 sa04 -rw-r--r-- 1 scott scott 578672 2008-10-28 sa28 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-10-29 sa29 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-10-30 sa30 -rw-r--r-- 1 scott scott 580848 2008-10-31 sa31 -rw-r--r-- 1 scott scott 633705 2008-11-01 sar01 -rw-r--r-- 1 scott scott 614991 2008-11-02 sar02 -rw-r--r-- 1 scott scott 633714 2008-11-03 sar03 [root@server1 ~]# sar -b -f /var/log/sa/sa04 -rw-r--r-- 1 scott scott 628709 2008-10-27 sar27 Linux 2.6.18-92.el5 (rac1) 10/05/2008 -rw-r--r-- 1 scott scott 620661 2008-10-28 sar28 -rw-r--r-- 1 scott scott 633705 2008-10-29 sar29 -rw-r--r— 1 scott scott 633705 2008-10-30 sar30 rtps 12:00:01 PM tps wtps bread/s bwrtn/s 12:10:01 PM 423.63 29.29 394.34 637.68 3852.12 -rw-r--r-- 1 scott scott 633705 2008-10-31 sar31 12:20:01 PM 419.81 24.26 395.55 495.33 3881.80 12:30:01 PM 421.92 33.01 388.90 777.04 3849.28 12:40:01 PM 420.26 30.92 389.34 712.69 3879.17
- 9. Gnuplot (1) [root@server1 ~]# LANG=C sar -P ALL -f /var/log/sa/sa04 | awk '/^[012]/ {print $0}' | grep all > cpu.dat [root@server1 ~]# LANG=C sar -b -f /var/log/sa/sa04 | awk '/^[012]/ {print $0}' > io.dat 此处生成了两个规则的数据文件，以cpu.dat为例说明此组合命令： LANG=C 以24小时为时间统计标准 sar -P ALL -f /var/log/sa/sa04 获得所有CPU负载数据 awk '/^[012]/ {print $0}' 过滤出以0,1,2开始的行 grep all 过滤出带有all字眼的行 [root@server1 ~]# gnuplot gnuplot> set xdata time gnuplot> set timefmt "%H:%M:%S" gnuplot> set xlabel "TIME" gnuplot> set ylabel "CPU/IO" set xdata time 配置当前X轴的数据为时间 set timefmt “%H:%M:%S” 配置时间的显示格式 set xlabel “TIME” 命名X轴为“TIME” set xlabel “CPU/IO” 命名X轴为“CPU/IO” 通过cpu.dat文件的第3列输入数据，图表名字为CPU，以直线方式连接数据点，并生成图表 gnuplot> plot "cpu.dat" using 1:($3) title "CPU" with lines
- 10. Gnuplot (2) 通过io.dat文件的第6列并将值缩小10倍输入数据，图表名字为IO，以直线方式连接数据点，并生成图表 叠加到原有图表中 gnuplot> replot "io.dat" using 1:($3/10) title "IO" with lines
- 11. nmon
- 12. 性能调整 (总则) 最常见的性能瓶颈 I/O，包括：磁盘、文件系统、网络 内存不足，导致swap CPU处理 应用程序问题
- 13. 性能调整 (磁盘I/O) 优化思路 处理能力：转速、缓存、带宽 运作方式：减少读写混合，减少寻道时间
- 14. 性能调整 (磁盘I/O) /sys/block/<device>/queue/scheduler CFQ：公平算法，适用于大部份系统应用 Deadline：适用于数据库等块操作应用 Anticipaory：适用于文件服务器ftp/samba等 NOOP：适用于带有TCQ的磁盘
- 15. 性能调整 (文件系统I/O) noatime：不更新的访问时间 commit：数据同步间隔时间 data：日志模式 ordered writeback journal mount /dev/sdaX -o noatime,commit=N,data=writeback
- 16. 性能调整 (网络I/O) Total buffers = Bandwidth * Delay Time UDP优化参考 Bandwidth 修改文件/etc/sysctl.conf加入以下几行： 1000M网：1000(Mebibits) / 8(bit) = 125(MiB) net.ipv4.udp_rmem_min = 1966080 net.core.rmem_default = 1966080 Delay Time = 2949120 net.core.rmem_max ping网关：xxxxxxxxxxxx time=15 ms net.ipv4.udp_wmem_min = 1966080 net.core.wmem_default = 1966080 125(MiB) * 0.015(s) = 1.875 (MiB) = 1966080(Bytes) net.core.wmem_max = 2949120 [root@server1 ~]# sysctl -p TCP优化参考 修改文件/etc/sysctl.conf加入以下几行： net.ipv4.tcp_rmem = 1966080 1966080 2949120 net.ipv4.tcp_wmem = 1966080 1966080 2949120 [root@server1 ~]# sysctl -p
- 17. 性能调整 (CPU、内存) 多核CPU性能优化 IRQ [root@server1 ~]# cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 …… 10: 22 0 0 203 IO-APIC-level eth0 …… [root@server1 ~]# chkconfig irqbalance off [root@server1 ~]# reboot [root@server1 ~]# cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 …… 10: 210 0 0 0 IO-APIC-level eth0 Process [root@server1 ~]#taskset 0x00000001 -p 15748 内存：chkconfig关闭不用的服务
- 18. PostgreSQL数据库优化
- 19. PostgreSQL优化思路 合理的参数配置 分散I/O操作 使用适合的索引 独特的数据类型 专业版本的增强
- 20. 合理的参数配置 根据实际应用情况配置postgresql.conf 是否要求冗机时数据完全不丢失 在系统崩溃时可接受多少数据丢失 数据库的读写比例 …… 不要期望由此可以得到巨大的性能提高 一个不错的优化说明：http://ruimemo.wordpress.com/2010/03/31/postgresql- performance-and-maintenance-（postgres-优化与维护/
- 21. 分散I/O操作 独立的Data 独立的WAL 独立的index 独立的pg_log 表分区 Data WAL
- 22. 使用适合的索引 B-tree、Hash、GiST、GIN 考虑以下问题 你正在做短信系统，基于庞大的电话号码查询 如：010-88888888 你在做财务系统，基于庞大的财务数据做查询 函数索引 对电话号码字段索引，md5(phone) 部份索引 只对6个月内的财务数据进行索引
- 23. 独特的数据类型(1) 考虑以下问题 存储地区抵属关系/货品分类关系的表 存储IP数据的表 ltree数据类型 如：中国.北京.海淀 结合CLUSTER(簇)使用 网络数据类型 如：192.168.0.1/24 08:00:2b:01:02:03
- 24. 独特的数据类型(2) 考虑以下问题 正在做物流系统，要判断各地路程及运费 正在做城市管理系统，要进行自定义规划 空间数据类型(GIS) 如：点、线、块、3D等 如：长度、面积、交点统计等
- 25. 专业版本的增强 --EnterpriseDB企业版 Infinite Cache 透明的数据库二级缓存(本服务器/添加节点) 可无限扩展二级缓存节点 性能可达近10倍提升 DynaTuneTM 自动性能调整 查询优化标记(Hints) select /*+ NO_INDEX */ empno from emp; EDB*Loader导入 跳过SQL解析将格式数据直接导入数据库文件
- 26. Postgre-XC项目预览
- 27. 什么是Postgres-XC Multi-Master可扩展Postgres集群 NTT及EnterpriseDB公司合作开发(LGPL) 当前最新版本v0.9.2 性能：TPC-W(DBT-1)测试 测试环境：5台服务器 达到原PostgreSQL单机3.4X性能 V1.0版本预计2010年12月推出
- 28. Postgres-XC架构
- 29. Postgres-XC特性 Shared-nothing 读/写均可扩展，适用于各种OLTP环境 可通过任何Coordinator操作 支持PG-XC Servers间的分区及复制 可指定分区模式 Hash Range(future)
- 30. 性能表现 • 整体性能表现很好 • 有很好的可扩展性能 - 当前版本可达10台Server以上 • 相对单个PG-XC(PG-2)没有明显性能下将 • 是什么影响了活加节点时的性能 - 添加服务器会使通信增加 - 添加服务器会增加2阶段提交 (消耗极少) * 以上的性能数据是最坏的情况，测试时PostgreSQL单机上的CPU使用率就达到了100%。如 果在一般的测试场景下性能会更好。