我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

PostgreSQL 常用监控指标

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

PostgreSQL 常用监控指标

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

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

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;

来源地址:https://blog.csdn.net/liuyunshengsir/article/details/129949008

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

PostgreSQL 常用监控指标

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Linux 常用监控指标有哪些

小编给大家分享一下Linux 常用监控指标有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!1、Linux 运维基础采集项做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓
2023-06-28

Redis常用的监控指标有哪些

内存使用情况:监控Redis实例的内存使用情况,包括内存占用量、内存碎片情况等。连接数:监控当前Redis实例的连接数,包括客户端连接数和集群节点连接数等。命中率:监控Redis实例的缓存命中率,可以通过监控缓存命中率来评估缓存效果。
Redis常用的监控指标有哪些
2024-05-07

Zabbix支持哪些常见监控指标

Zabbix支持的常见监控指标包括:CPU利用率内存利用率磁盘利用率网络流量网络延迟网络包丢失率磁盘IO系统负载进程状态网络设备状态服务器运行时间系统日志数据库性能指标Web服务器性能指标应用程序性能指标除了以上
Zabbix支持哪些常见监控指标
2024-03-12

如何在PostgreSQL中监控数据库活动和性能指标

在PostgreSQL中,可以使用以下方法来监控数据库活动和性能指标:使用pg_stat_activity视图来查看当前数据库会话的活动情况,如连接数、查询数等。使用pg_stat_statements扩展来监控数据库的查询性能指标,如执行
如何在PostgreSQL中监控数据库活动和性能指标
2024-03-14

Prometheus系统支持哪些常见监控指标类型

Prometheus系统支持以下常见监控指标类型:计数器(Counter): 用于累加的指标,只能增加,不能减少。计量器(Gauge): 可以增加或减少的指标。直方图(Histogram):用于表示数据的分布情况,包括最大、最小、平均值
Prometheus系统支持哪些常见监控指标类型
2024-03-04

SpringBoot2的JUnit5与指标监控怎么使用

这篇文章主要介绍“SpringBoot2的JUnit5与指标监控怎么使用”,在日常操作中,相信很多人在SpringBoot2的JUnit5与指标监控怎么使用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Spr
2023-06-29

如何自定义Prometheus监控指标

本篇内容介绍了“如何自定义Prometheus监控指标”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!目前大部分使用Spring Boot构
2023-06-17

编程热搜

目录