Postgres数据库缓存的深度指南

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2016-07-04 16:13 by 副主编 mengyidan1988 评论(1) 有8378人浏览

Postgres

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引用

原文：Understanding caching in Postgres - An in-depth guide
作者：Madusudanan.B.N
译者：仲培艺，关注数据库领域，纠错、寻求报道或者投稿请致邮：zhongpy@csdn.net。

缓存

缓存对于数据库的系统性能有着重要意义。

本文虽以Postgres为例，但也可对应到其他数据库系统。

一、高速缓冲存储器是什么以及为什么需要它
不同的计算机部件有着不同的运行速度。人类在理解数字的规模上面，与计算机有着极大的差距。

对此，通过下面这张表格（截取自《文字间的无限空间》The Infinite Space Between Words），会有一个更直观的认识。

表中数据是从人类角度加以估算。

在数据库系统中，技术人员最关注的往往是硬盘的I/O问题。

与新的固态硬盘（SSD）相比，磁盘在随机I/O方面的性能较差。

大多数OLTP的工作负载都属于随机I/O，因此获取硬盘中信息时，速度就会极其缓慢。

为了克服这一劣势，Postgres利用随机存取存储器（RAM）来缓存数据，而这极大地提高了性能。即使对比SSD，RAM速度上也要快上很多。

上面是缓存处理器（cache）的普适原则，几乎适用于所有的数据库系统。

二、理解术语
在进一步拓展知识之前，先了解一些特定术语。

首先，可借助一篇优秀的文章展开阅读。

每当你读完一篇的时候，就接着换一篇难度更深一点的文章继续。这个过程中，要特别留意有关堆内存元组的部分。

另外，还可以看相关的官方文档，但这类相对难理解些。

不管内容是什么，Postgres都有一个抽象化存储，即计算机编程语言脚本（page，8kb）。

下幅图给出了一个简要介绍。

这一抽象概念是下文里将要重点解决的问题。

三、缓存的对象
Postgre缓存的内容如下：

表格数据

指表格的具体内容。

索引

索引亦存储至8k大小的块，即和表格数据存储位置一致，接着看下面的存储区域。

查询执行计划

看一条查询执行计划时，有一个计划阶段，主要用来挑选最适用于查询的计划。Postgres还可以储存这个计划，而这基于的是每一次会话，而一旦会话结束，存储的计划就会被删除。这导致其优化、分析变得棘手了起来，但从总体上来看这一点不是那么重要，除非处于执行中的查询非常复杂，并且/包含大量重复查询。

文档从细节着手对这些内容做出了很好的解释。我们可以通过查询pg_prepared_statements来找出缓存了哪些东西。这里要注意的是，在结束的会话间无法获取缓存，有且仅对正在进行的会话可见。

下文将进一步研究表格数据和索引缓存的细节问题。
四、内存区
Postgres具有多个配置参数，则需要理解参数指代的含义。

对于缓存来说，最重要的配置当属shared_buffers。这在Postgres源代码内部，又称为NBuffers，用以存储共享数据至内存。

Shared_buffers也仅仅是由8kb大小的块所形成的数组。每个脚本内部都包含元数据，如前所言，在此处起到区分的作用。Progres在查看硬盘数据之前，会先查找shared_buffers内的脚本，若此处有hit参与，则其将在这一环节返回数据，从而避免硬盘的I/O问题。

五、LRU/Clock清理缓存算法
关于存储器内数据的缓存和清理的装置，受控制于Clock清理缓存算法。

因其被用以处理OLTP工作负载，故而几乎所有的信息传输都是在内存下进行的。
下面从细节处谈一谈每一项操作。

缓冲区分配

Postgres是一个基于过程的系统，换言之，每一次连接自身都含有一个本地操作系统进程，这源于Postgres的root进程（原称postmaster）。

若一个进程要求一个LRU高速缓冲存储器下的脚本（一旦该脚本经过一个经典的SQL查询而获得，则进程结束），它要求在缓冲区分配。若block已存于高速缓冲存储器，则其将被锁定并返回。而这个锁定过程也将提升下面将要讨论到的使用计数。而如果使用计数显示为0，则脚本将被解除锁定。

只有当所有缓冲区或slots都包含一个脚本之后，才会进行到缓存区清理环节。

缓存区清理

计算机学科学的一个经典问题就是确定哪些脚本应当从内存中删除，并写入硬盘。

由于对之前的运行没有记录，简单一个LRU（Least Recently Used，最近不常使用算法）在实际中很难很好地工作。

而Postgres保存了脚本使用计数的运行轨迹，因此如果一个脚本的使用计数是0，则其将从内存中被删除并写入硬盘。此外，在遇到脏页的情况下，也将被写入硬盘（详情见下文）。

暂且抛下具体细节不看的话，缓存算法本身几乎不需要调整，而且其智能程度远超于人的想象。

六、脏页和高速缓冲存储器失效
一直到这里我们都在讨论选择查询的问题，那DML查询呢？简单来说，二者写入相同的脚本。若为内存，则直接写入，否则先从内存中提取出来再写入。

这就是产生“脏页”这个概念的环节，也就是说，一个脚本已被修改还未写入硬盘的情况。
在我们继续之前，还有许多功课和研究要做，这里特别强调关于WAL日志和内部事件（checkpoints）。

WAL是一个重做日志，主要用以保存系统内部发生一切的轨迹。这是通过将所有的变化分别录入一个WAL日志来实现。Checkpointer就是一个在一个time setting的控制下，定时将所谓的脏页写入磁盘的进程。之所以如此操作，是因为考虑到数据库崩溃时从头开始重复所有操作的需要。

这是从内存中删除脚本最常见的方法，而在经典案例中LRU算法清理几乎没有出现过。

七、理解高速缓冲存储器（cache）
Explain是理解计算机内部正在进行写什么的好方法。这个方法甚至能够告诉你有多少数据块是来自磁盘的，又有多少是来自shared_buffers，即内存的。

例如下面这个查询计划：

performance_test=# explain (analyze,buffers) select * from users order by userid limit 10;

  Limit  (cost=0.42..1.93 rows=10 width=219) (actual time=32.099..81.529 rows=10 loops=1)
    Buffers: shared read=13
    ->  Index Scan using users_userid_idx on users  (cost=0.42..150979.46 rows=1000000 width=219) (actual time=32.096..81.513 rows=10 loops=1)
          Buffers: shared read=13
  Planning time: 0.153 ms
  Execution time: 81.575 ms
 (6 rows)

共享读取指的是其取自磁盘且不被缓存。若该查询再次运行，且缓存配置正确的话（我们将在下面讨论），其将以共享hit的形式呈现。

performance_test=# explain (analyze,buffers) select * from users order by userid limit 10;

  Limit  (cost=0.42..1.93 rows=10 width=219) (actual time=0.030..0.052 rows=10 loops=1)
    Buffers: shared hit=13
    ->  Index Scan using users_userid_idx on users  (cost=0.42..150979.46 rows=1000000 width=219) (actual time=0.028..0.044 rows=10 loops=1)
          Buffers: shared hit=13
  Planning time: 0.117 ms
  Execution time: 0.085 ms
 (6 rows)

通过这个方法，很容易从查询的角度来获知缓存的量，而无需通过OS/Postgres的Internals来完成。

八、全面扫描案例
全面扫描，在没有索引且Postgres必须从磁盘中提取所有数据的情况下，对于这类高速缓冲存储器来说归属问题区域。

由于单次扫描能清楚存储器内的所有数据，故而其操作方法有所不同。它选用一组共计256K.B大小的缓冲区，而非常规的LRU/Clock清理缓存算法。下面的查询展示了它的操作方法。

performance_test=# explain (analyze,buffers) select count(*) from users;

  Aggregate  (cost=48214.95..48214.96 rows=1 width=0) (actual time=3874.445..3874.445 rows=1 loops=1)
    Buffers: shared read=35715
    ->  Seq Scan on users  (cost=0.00..45714.96 rows=999996 width=0) (actual time=6.024..3526.606 rows=1000000 loops=1)
          Buffers: shared read=35715
  Planning time: 0.114 ms
  Execution time: 3874.509 ms

再次执行上述查询。

performance_test=# explain (analyze,buffers) select count(*) from users;

  Aggregate  (cost=48214.95..48214.96 rows=1 width=0) (actual time=426.385..426.385 rows=1 loops=1)
    Buffers: shared hit=32 read=35683
    ->  Seq Scan on users  (cost=0.00..45714.96 rows=999996 width=0) (actual time=0.036..285.363 rows=1000000 loops=1)
          Buffers: shared hit=32 read=35683
  Planning time: 0.048 ms
  Execution time: 426.431 ms

从中我们可以清楚地看到32个块清楚地转入了内存，即32*8= 256 KB。这在src、backend、storage、buffer和README中都有所说明/解释/体现。

九、内存流和OS缓存
Postgres是一个跨平台数据库，其缓存很大程度上依赖于操作系统。

实际上shared_buffers是在复制OS的操作。下面给出一张典型的数据在Postgres内部的流向图。

起初的确令人困惑，由于缓存是由OS和Postgres二者同时管理的，但这样操作也是有原因的。

谈及操作系统，高速缓冲存储器则需要一个独立的post，网上也有很多可供利用的资源。

要记住OS缓存数据是处于和上面提到的一样的原因，即为什么我们需要一个高速缓冲存储器那一部分内容。

我们可以把I/O分为两类，即读和写。简言之，数据从磁盘流入内存叫做读；数据由内存流入磁盘称为写。

1.读

参考上面的流程图，可以发现写指的是数据从磁盘到OS存储器再到shared_buffers的转移过程。

有时，OS存储器和shared_buffers可以控制相同的脚本，而这可能导致空间浪费，但这里要记住，OS存储器所用的是简单的LRU算法而非数据库优化的clock sweep。一旦脚本页的共享缓冲功能减弱，OS存储器内则无法读取，且若有备份，也很容易被删除。

在实际情况下，并不存在太多被同时储存于各内存区域的脚本页。这也是建议仔细规划shared_buffers大小的原因之一。过分硬性的规定将有损其性能，例如让其承载最大份额的内存或是给其分配的过少。

针对其优化问题，下文将详解。

2.写

写是由内存到磁盘的数据转移。这个环节正是脏页产生之处。一个脚本一旦被标记为脏页，则将被传输至OS存储器，随后则被写入磁盘。在这个环节，OS在输入通信量的基础上享有更大的调度输入输出的自由。

如上文所说，若OS存储器容量较小，则其不能对写入进行重新排序，也不能对输入输出进行优化。而这对于高工作负载的写来说是非常重要的。因此，OS存储器的大小也很重要。

十、初始配置
对于很多数据库系统来说，并不存在直接适用的万能配置。配有基础配置的PostgreSQL ships经过优化增强了其兼容性而非性能。

依据应用程序、工作负载来优化配置，是数据库管理员、开发者的责任。然而Postgres有一个很好的文档用以指示从何处开始。

一旦确立了默认、启动配置，即可通过负载、性能测试查看其操作情况。

要记住对初始配置的调整是为了更好的获取而不是性能的提高。通常情况下，最好能检测并选择更适宜其工作负载的配置。

十一、随时优化
对于不可检测的东西，自然也无法优化。

有了postgres，就有了两种可供检测的方法。

1.操作系统

对于在哪个平台上Postgres可以最好地工作这个问题的答案，并未得到普遍的共识，所以此处假设适用的是Linux家庭版操作系统。但这个想法类似。

首先，有一个叫做Io top的工具，可以用它来检测磁盘的输入输出。和top相似的是，它在检测磁盘输入输出时迟早会派上用场。这是只需要运行iotop指令来检测读取、写入。

上图清楚地展示了在负载下Postgres是如何运行的，即哪些是针对磁盘的，又有哪些是来自RAM的，这些数据可通过产生的负载来获取。

直接来自Postgres
通常情况下，最好监测直接来源于Postgres的数据，而不是经历了OS路径传输的数据。

此外，通常只有在确认Postgres本身存在错误的条件下，才会执行OS层面的监测，但这种情况一般不常见。

伴随Postgres，有一些可供支配的工具，可以用来检测内存的性能。

Explain

默认是SQL explain。它能给出比其它数据库系统要更多的信息，但在理解上的难度也要相对高一些。故而需要通过练习来加以熟悉。不要错过那几个有用的flags，因为如前所见，他们将被特别缓存。

进入下面的链接来深入了解explain的相关内容：
更多explain详情关注网站 postgresguide.com
Explain visualizer

查询日志

查询日志是用以了解系统内部所发生的事件的另一途径。

我们无需事无巨细地全部记录，只需要记录特定时间间隔间的查询，或者运用log_min_duration_statement参数以采用慢速查询日志。

自动explain

这也可以帮助你利用慢速查询自动记录执行计划。它能够让你在无需手动运行explain的情况下进行调试。

Pg统计报表

上面提到的方案都很好，但是缺乏巩固的理念。

这是Postgres内部建立的模块，但是在默认情况下会产生缺陷。

可以通过创造extension pg_stat_statements来使之工作。

一旦其开始运行，经过一定量的查询之后，即可以展开如下查询。

SELECT
    (total_time / 1000 / 60)::decimal as total_minutes,
    (total_time/calls)::decimal as average_time,
    query
  FROM pg_stat_statements
  ORDER BY 1 DESC
  LIMIT 100;

给出大量查询所消耗的时长及其平均值的细节信息。

这个方法的缺陷在于它消耗了部分性能，故而在生产系统中不常推荐这个方法。

PG Buffer存储器和PG fincore

如果想要获得更深入的了解，还有两个可以直接深入shared_buffers和OS 存储器内部的模块。

值得注意的是，explain（analyze，buffers）只显示出自shared_buffers的工具，不包括出自OS存储器的。

PG缓冲存储器

这帮助我们实时掌握共享缓冲区内的数据。收集来自shared_buffers的数据，并存至pg_buffercache内部方便查看。

下面给出一个查询样例，它列出了前一百的表格和存储的脚本的数量。

SELECT c.relname,count(*) AS buffers
    FROM pg_class c INNER JOIN pg_buffercache b
    ON b.relfilenode=c.relfilenode INNER JOIN pg_database d
    ON (b.reldatabase=d.oid AND 
    d.datname=current_database())
    GROUP BY c.relname ORDER BY 2 DESC LIMIT 100;

PG fincore

这是一个外部模块，负责提供OS如何存储脚本的信息。这一层级较低且影响力较强。

Pg预加载模块（数据缓存预加载模块）
这是一个内置模块，它确实能够负载数据到shared_buffers或OS存储器或为二者共有。如果觉得内存预热是个问题的话，便可以借此来进行很好的调试。

虽然还有其它可以用以了解Postgres存储器的方法，但我这里已经列出了最为普遍以及最为便于使用的几项了。有了这些工具，就不会再出现由于内存问题导致的数据库运行缓慢。

参考文献