Postgres DBA

Вопрос нейросети

Какие типы ожидания wait_event_type будут иметь наибольшую корреляцию со снижением производительности СУБД PostgreSQL при выполнении UPDATE для виртуальной машины CPU = 2 и RAM = 2GB при росте нагрузки с 5 до 115 одновременных соединений ?

Ответ нейросети

При анализе корреляции между типами ожиданий (wait_event_type) в PostgreSQL и снижением производительности во время UPDATE на слабой ВМ (2 vCPU, 2 ГБ RAM) при росте нагрузки с 5 до 115 соединений, наибольшую корреляцию будут иметь следующие типы ожиданий, ранжированные по степени влияния:

1. LWLock (Lightweight Locks)

• Почему корреляция высокая:

  • На слабых ВМ (особенно с 2 vCPU) нехватка CPU усиливает конкуренцию за системные ресурсы.

  • LWLock защищает внутренние структуры данных (буферы, память, lock-менеджер). При высокой нагрузке (115 соединений) процессы блокируются в очередях на эти ресурсы.

  • Подтипы buffer_content, buffer_mapping, lock_manager будут доминировать из-за частого доступа к буферам и блокировкам.

• Связь с производительностью: Прямая корреляция с ростом времени ожидания и снижением TPS (transactions per second).

• 
  

  2. Lock (Транзакционные блокировки)

  • Почему корреляция высокая:

    • UPDATE вызывает эксклюзивные блокировки строк (ROW SHARE/EXCLUSIVE).

    • При 115 соединениях конкуренция за одни строки/таблицы резко возрастает → частые ожидания снятия блокировок.

    • Нехватка RAM (2 ГБ) уменьшает эффективность work_mem → транзакции дольше удерживают блокировки.

  • Ключевые подтипы: transactionid, tuple (блокировки кортежей).

  3. IO (Ввод/вывод)

  • Почему корреляция высокая:

    • Мало RAM → буферный кеш перегружен → частые чтения с диска (read I/O).

    • UPDATE генерирует WAL-записи → нагрузка на write I/O.

    • На ВМ без SSD дисков латентность I/O резко снижает производительность.

  • Подтипы: DataFileRead (чтение данных), WALWrite (запись журнала).

4. BufferPin

• Почему корреляция средняя:

  • Возникает при ожидании доступа к буферу данных, удерживаемому другим процессом.

  • Усиливается при нехватке RAM и высокой конкуренции за буферы.

  • Менее критичен, чем LWLock/Lock, но значим при массовых UPDATE.

Итог:
Наибольший вклад в снижение производительности внесут LWLock и Lock из-за нехватки CPU/RAM и высокой конкуренции. IO станет критичным при исчерпании буферного кеша.

Как обстоит ситуация в реальности :

Результаты

Для данного сценария "Update only"и данной конфигурации СУБД характерными значениями корреляции между ожиданиями СУБД и типами ожиданий , являются :

• IO : сильная отрицательная корреляция , влияние ожиданий типа IO на производительность СУБД отсутствует.

• IPC : ожидания практически отсутствуют, влияние на производительность СУБД отсутствует.

• Lock : очень сильная прямая корреляция, сильное влияние ожиданий типа Lock на снижение производительности СУБД .

• LWLock : слабая отрицательная корреляция , влияние ожиданий типа LWLock на производительность СУБД отсутствует.

Подробности :

PG_HAZEL : Характерные ожидания при выполнении сценария "UPDATE ONLY"

В принципе - ничего неожиданного. Наивно было бы ожидать от алгоритма статистической обработки текстов в интернете исследований и логических выводов, тем более в отсутствии материалов и результатов реальных экспериментов.

Вопрос нейросети :

Как на производительность СУБД PostgreSQL влияет недостаточный размер shared_buffers ?

Ответ нейросети:

**Увеличение операций ввода-вывода (I/O)**
**Неэффективное использование кэшей**
**Рост времени отклика**
**Проблемы с контрольными точками (checkpoints)**
**Конкуренция за блокировки**

Вопрос нейросети:

Как на производительность СУБД PostgreSQL влияет слишком большой размер shared_buffers ?

Ответ нейросети:

**Рост дискового I/O**:
**Неэффективное использование памяти (Double Buffering)**
**Снижение производительности контрольных точек (Checkpoint)
** **Снижение эффективности кэша**

Итог - рекомендации нейросети по оптимизации размера shared_buffers - бесполезны . Нейросеть приводит одни и те же симптомы при противоположных вводных данных.
Вывод - на данном этапе средствами СУБД установить характерные ожидания неоптимального размера shared_buffers , скорее всего, не представляется возможным. Необходимо проведение нагрузочного тестирования и статистический анализ производительности СУБД силами инженера DBA.
Более того , в каждом конкретном случае, для, каждой конкретной конфигурации СУБД, инфраструктуры и нагрузки - результаты будут отличаться и требовать отдельного анализа.
В очередной раз - серебрянной пули нет.

Все нейросети имеют принципиальное и пока непреодолимое ограничения - они не обладают экспериментальными данными , только тексты , большая часть которых - мусор, в интернете . И уж конечно , я по крайней мере пока не встречал , нейросети не умеют экспериментировать и логически осмысливать результаты .
Хотя , в области ML по экспериментам по оптимизации запросов что, то было . Но там очень ограниченная область. Да и тишина, что то последние 5 лет. Все внимание себе забрал ии.

Так, что пока для экспериментов лучше идти старым проверенным веками путем - анализ или дедукция - от общего к частному .
Проводить эксперименты , анализировать результаты , искать закономерности и делать выводы опираясь на жизненный опыт, здравый смысл и математический аппарат .

А нейросети отлично подходят когда надо воды налить в инструкции и статьи - тут им конкурентов нет.

Взято с основного технического канала Postgres DBA

Очередная иллюстрация -ЛЮБОЙ ответ нейросетей необходимо экспериментально проверять.

Вопрос DeepSeek

Как изменится производительность СУБД PostgreSQL при нагрузке создаваемой pgbench и количестве подключений от 5 до 100 для СУБД размером 300MB при ресурсах CPU = 2 и RAM = 2GB при изменении настроек автовакуума с настроек по умолчанию на агрессивные настройки ?

Ответ DeepSeek

Исходные параметры:

• Размер БД: 300 MB

• Ресурсы: 2 CPU, 2 GB RAM

• Количество подключений: 5–100

• Нагрузка: pgbench в режиме TPC-B (смесь SELECT/UPDATE).

• Сравнение:
  Настройки по умолчанию:

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2

autovacuum_vacuum_threshold = 50

autovacuum_vacuum_cost_delay = 20ms

autovacuum_vacuum_cost_limit = 200

Агрессивные настройки:

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.05 # Запуск при 5% изменений вместо 20%

autovacuum_vacuum_threshold = 25 # Нижний порог срабатывания

autovacuum_vacuum_cost_delay = 5ms # Меньшая задержка между операциями

autovacuum_vacuum_cost_limit = 1000 # Больше операций за один проход

Прогнозируемые результаты:

1. Низкая нагрузка (5–20 подключений):

• По умолчанию:
  Автовакуум запускается редко. Мертвые кортежи накапливаются, но не критично. Производительность стабильна.
  TPS: ~600–800.

• Агрессивные настройки:
  Автовакуум срабатывает чаще, но нагрузка от него незначительна. Мертвые кортежи удаляются своевременно.
  TPS: ~650–850 (+5–10%).

2. Средняя нагрузка (30–60 подключений):

• По умолчанию:
  Накопление мертвых кортежей приводит к:
  Увеличению размера таблиц (из-за "раздувания").
  Замедлению SELECT (сканирование большего объема данных).
  Блокировкам при UPDATE из-за долгих вакуумных операций.
  TPS: падение до 400–500.

• Агрессивные настройки:
  Частые, но короткие вакуум-сессии. Меньше "раздувания", быстрее доступ к данным.
  TPS: ~550–700 (+20–40%).

3. Высокая нагрузка (80–100 подключений):

• По умолчанию:
  Критическое накопление мертвых кортежей. Автовакуум не успевает очищать данные, что вызывает:
  Резкое падение TPS (до 200–300).
  Рост времени отклика (блокировки, конкуренция за I/O).

• Агрессивные настройки:
  Плюсы: Минимизация "раздувания", стабильный TPS (~450–600).
  Минусы: Конкуренция за ресурсы CPU между фоновым вакуумом и рабочими процессами. При 2 CPU возможны просадки из-за нехватки вычислительной мощности.

Ключевые метрики для сравнения:

1. TPS (Transactions Per Second):
   Агрессивные настройки дадут прирост на 20–40% при 30–60 подключениях.
   При 80–100 подключениях рост TPS будет менее значительным (+10–15%) из-за ограничений CPU.

2. Задержки (Latency):
   В агрессивном режиме задержки будут стабильнее, особенно в диапазоне 30–60 подключений.

3. Размер таблиц (Table Bloat):
   Агрессивный автовакуум уменьшит "раздувание" на 40–60% по сравнению с настройками по умолчанию.

4. Использование CPU:
   При агрессивных настройках нагрузка на CPU вырастет на 15–25% из-за частого выполнения вакуума.

Рекомендации:

1. Для тестовой конфигурации (2 CPU, 2 GB RAM):
   Агрессивные настройки целесообразны при 20–60 подключениях.
   При 80–100 подключениях требуется мониторинг CPU: если загрузка достигнет 90–100%, производительность может ухудшиться.

2. Оптимизация под высокую нагрузку:
   Увеличьте autovacuum_max_workers (если нужно параллелить вакуум).
   Настройте maintenance_work_mem (выделите 256–512 MB для операций вакуума).

3. Дисковый I/O:
   Если диск медленный (HDD), агрессивный автовакуум может вызвать contention I/O. Используйте SSD для минимизации рисков.

Заключение:

Агрессивные настройки автовакуума улучшат производительность на 20–40% при 30–60 подключениях, предотвращая "раздувание" таблиц. Однако при экстремальной нагрузке (80–100 подключений) и ограниченных ресурсах CPU (2 ядра) возможна конкуренция за процессорное время, что снизит эффективность. Тестирование на реальной инфраструктуре с мониторингом CPU/I/O обязательно.

Результаты сравнительных экспериментов

Конфигурация виртуальной машины

CPU = 2RAM = 2GB

Версия СУБД:Postgres Pro (enterprise certified) 15.8.1 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (AstraLinuxSE 8.3.0-6) 8.3.0, 64-bit

Сценарий нагрузки "Mix Without median time"

Эксперимент-1 : Настройки автовакуума по умолчанию

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2

autovacuum_vacuum_threshold = 50

autovacuum_analyze_scale_factor = 0.1

autovacuum_analyze_threshold = 50

autovacuum_vacuum_cost_limit = -1

vacuum_cost_limit = 2000

autovacuum_vacuum_cost_delay = 2ms

Эксперимент-2 : "агрессивные" настройки автовакуума

autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01

autovacuum_vacuum_threshold = 25

autovacuum_analyze_scale_factor = 0.005

autovacuum_analyze_threshold = 10

autovacuum_vacuum_cost_limit = 2000

vacuum_cost_limit = 2000

autovacuum_vacuum_cost_delay = 2ms

maintenance_work_mem = 128MB

autovacuum_naptime = 5s

Результаты сравнительных экспериментов

Операционная скорость

Ожидания СУБД

Итоги и проверка гипотез DeepSeek

1. Операционная скорость для данной СУБД и данных ресурсах ВМ - не увеличилась и даже уменьшилась до -5% при оптимальной нагрузке.

2. Характерные ожидания - не изменились .

3. Гипотеза нейросети о влиянии "агрессивной" настройки автовакуума на производительность СУБД - не подтвердилась:

Агрессивные настройки автовакуума улучшат производительность на 20–40% при 30–60 подключениях, предотвращая "раздувание" таблиц.

Вопрос : Какие события ожидания возникают при излишнем размере shared_buffers ?

Ответ ChatPPG:

При установке слишком большого значения для параметра shared_buffers в PostgreSQL могут возникнуть следующие проблемы и события ожидания:

1. Двойное кэширование (Double Buffering):
- Когда страница данных должна быть загружена в shared_buffers, она может сначала вытеснить существующую страницу, а затем операционная система (OS) может также вытеснить страницу, чтобы прочитать данные с диска. Это приводит к тому, что одна и та же страница хранится как в кэше PostgreSQL, так и в кэше OS, что приводит к избыточному использованию памяти и потенциально к более медленной производительности, так как страницы могут чаще читаться напрямую с диска, а не из кэша.

2. Нестабильность системы:
- Если shared_buffers установлен слишком высоко, это может привести к ошибкам нехватки памяти (out-of-memory errors) или активации механизма OOM (Out-Of-Memory) управляющего процессом, что может привести к нестабильности всей системы.

3. Затраты на очистку кэша после операций:
- После операций, таких как DROP TABLE, TRUNCATE или определенных команд COPY, PostgreSQL должна отменить большое количество буферов. При больших размерах кэша этот процесс может стать значительно более времязатратным и ресурсоемким.

4. События ожидания (Wait Events):
- Из-за избыточного использования памяти могут возникать события ожидания, связанные с операциями ввода-вывода (I/O). Например, события ожидания могут возникать из-за того, что система ожидает завершения операций чтения или записи данных с диска, что может замедлить общую производительность.

Для оптимизации использования памяти рекомендуется тщательно настроить значение shared_buffers относительно доступной оперативной памяти системы. Обычно рекомендуется устанавливать shared_buffers на значение, которое составляет от 25% до 40% от общего объема оперативной памяти, но не более 40%, чтобы избежать вышеупомянутых проблем.

Дополнительная информация о настройке shared_buffers доступна в документации PostgreSQL: [Memory Configuration](https://postgrespro.com/docs/postgrespro/15/runtime-config-r...).

Вывод - нейросеть ChatPPG не знает ответа на вопрос.
Либо , в PostgreSQL ожидания возникающие при большом размере shared_buffers не логируются. Как например , не логируются ожидания по причине утилизации CPU.

A вот ответ DeepSeek, гораздо интереснее , потому , что содержит конкретные названия событий ожидания (выделено мной):

При излишне большом размере `shared_buffers` в PostgreSQL могут возникать следующие события ожидания и проблемы:

### 1. **Увеличение времени поиска в буферном кеше**
- **Проблема**: Большой размер `shared_buffers` увеличивает время поиска данных в кеше из-за роста хеш-таблицы, управляющей буферами.
- **Ожидание**: `BufferPin` (задержки из-за конкуренции за доступ к буферам).

### 2. **Рост накладных расходов на блокировки**
- **Проблема**:
- Увеличение конкуренции за `LWLock` (легковесные блокировки), особенно за `buffer_mapping` и `buffer_content`.
- Блокировки на уровне буферов (`BufferLock`) становятся "узким местом".
- **Ожидания**:
- `LWLock: buffer_content`
- `LWLock: buffer_mapping`

### 3. **Неэффективное использование памяти**
- **Проблема**:
- Память отнимается у кеша ОС, что приводит к **двойному кешированию** (данные хранятся и в `shared_buffers`, и в кеше ОС).
- Нехватка памяти для рабочих процессов (`work_mem`, `maintenance_work_mem`).
- **Симптомы**: Увеличение операций I/O из-за отсутствия данных в кеше ОС.

### 4. **Проблемы с управлением грязными страницами**
- **Проблема**:
- При checkpoint требуется записать больше "грязных" страниц, что вызывает всплеск I/O-нагрузки.
- Увеличение времени завершения контрольных точек.
- **Ожидания**:
- `CheckpointWriteDelay` (принудительные задержки для регулировки записи).
- `WALWrite` (ожидание записи WAL).

### 5. **Деградация производительности при высокой конкуренции**
- **Проблема**:
- Множество процессов пытаются одновременно получить доступ к буферам.
- Увеличивается время освобождения буферов (`clock sweep` алгоритм замещения работает медленнее).
- **Ожидания**:
- `BufferPin`
- `IO: DataFileRead` (если данные не найдены в кеше).

### 6. **Снижение отзывчивости системы**
- **Проблема**:
- Избыточная память под `shared_buffers` может вызвать свопинг (swapping), если общая память сервера исчерпана.
- Увеличивается нагрузка на подсистему I/O и ЦП.

---

### Рекомендации:
1. **Оптимальный размер**:
- **15-25% от ОЗУ сервера** (но не более 40%).
- Пример: Для сервера с 64 ГБ ОЗУ — 8–16 ГБ.
2. **Мониторинг**:
- Следите за соотношением `cache hit ratio` в `pg_stat_bgwriter`. Если близок к 99% — увеличение `shared_buffers` не нужно.
- Анализируйте ожидания в `pg_stat_activity` и `pg_locks`.
3. **Настройка смежных параметров**:
- Увеличьте `checkpoint_timeout` и `max_wal_size` для снижения частоты контрольных точек.
- Настройте `bgwriter_delay` и `bgwriter_lru_maxpages` для эффективной записи грязных страниц.

### Пример диагностики:
```sql
-- Проверка hit ratio:
SELECT (sum(blks_hit) / sum(blks_hit + blks_read)) * 100 AS cache_hit_ratio
FROM pg_stat_database;

-- Поиск событий ожидания:
SELECT query, wait_event_type, wait_event
FROM pg_stat_activity
WHERE wait_event IS NOT NULL;
```

**Итог**: Слишком большой `shared_buffers` нарушает баланс между памятью, блокировками и I/O. Всегда тестируйте настройки под реальную нагрузку!

Самое занятное , что похоже DeepSeek тоже не знает ответа. Потому, что события BufferPin, BufferMapping, BufferContent возникают именно при недостаточном размере shared_buffers, что подтверждено экспериментально .

Итог : эксперименты нужно продолжать . Вполне может быть, что характерные ожидания , свидетельствующие о слишком большом размере shared_buffers не будут выявлены . Поживём - увидим.

Следует учитывать, что представление показывает только те ожидания, которые соответствующим образом обрабатываются в исходном коде. Если представление не показывает ожидание, это вообще говоря не означает со 100-процентной вероятностью, что процесс действительно ничего не ждет.

https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/466199/