kznalp

📅 Дата публикации: 15 сентября 2025 года
📍 Место: Россия

Новая веха в мониторинге и диагностике производительности PostgreSQL

Комплекс PG_HAZEL представляет собой инновационное решение для глубокого анализа производительности СУБД PostgreSQL. Этот инструмент сочетает в себе методы статистического анализа, мониторинга в реальном времени и причинно-следственного моделирования, что позволяет точно определять корневые причины инцидентов производительности и прогнозировать потенциальные сбои.

PG_HAZEL использует методы корреляционного анализа для установления взаимосвязей между:

• Метриками ОС (iostat, vmstat, использование CPU, памяти, дискового I/O).

• Ожиданиями СУБД PostgreSQL (типы ожиданий IO, IPC, LWLock, и др.).

• Показателями производительности СУБД (операционная скорость, ожидания СУБД, индикатор деградации производительности СУБД).

💡 Ключевые особенности PG_HAZEL

1. Тактический и оперативный анализ
   PG_HAZEL работает на тактическом уровне, анализируя влияние отдельных SQL-запросов на производительность СУБД. Он идентифицирует запросы, которые оказывают наибольшее негативное воздействие, и связывает их с конкретными типами ожиданий (IO, IPC, LWLOCK).

2. Многомерный анализ производительности
   PG_HAZEL интегрирует данные из различных источников, включая метрики ОС (iostat, vmstat), события ожидания PostgreSQL и статистику выполнения SQL-запросов. Это позволяет построить единую модель производительности и количественно оценить вклад каждого фактора в общую производительность СУБД.

3. Планируемое направление развития : причинно-следственный анализ и прогнозное моделирование, визуализация и интерактивные дашборды
   Используя методы причинности по Грэнджеру и байесовские сети, комплекс поможет выявляет не просто корреляции, а реальные причинно-следственные связи между метриками. Например, он может определить, что рост времени отклика диска (await) вызывает увеличение времени ожидания ввода-вывода в PostgreSQL, что приводит к деградации производительности. Используя методы ARIMA и машинного обучения возможно будет прогнозировать инциденты производительности СУБД PostgreSQL , таких как исчерпание дискового пространства или достижение критической нагрузки на CPU. Это позволит администраторам СУБД заранее принимать превентивные меры.
   Тепловые карты(heatmaps) корреляций и дашборды, позволят быстро выявлять аномалии и анализировать их в контексте всех метрик.

🚀 Практическое применение

PG_HAZEL уже успешно применяется для анализа инцидентов производительности в реальных условиях.

Кроме того, комплекс используется для нагрузочного тестирования, помогая определить предельные значения нагрузки, которые СУБД может выдержать без деградации производительности.
📈 Преимущества подхода

Раннее обнаружение проблем

Анализ метрик ОС позволяет выявлять потенциальные проблемы до их воздействия на производительность СУБД:

• Прогнозирование исчерпания дискового пространства

• Выявление растущей нагрузки на CPU и память

• Обнаружение деградации производительности дисковых подсистем

Снижение времени восстановления

Точное определение корневой причины инцидентов значительно сокращает время восстановления:

• Четкое разграничение проблем ОС и проблем СУБД

• Возможность фокусирования на реальной причине, а не симптомах

📊 Примеры использования:

1.Рост ожиданий типа IO в PostgreSQL:

В ходе анализа инцидента производительности PG_HAZEL выявил, что наибольшая корреляция наблюдается между ожиданиями типа IPC и снижением операционной скорости СУБД. Это указало на проблему взаимодействия между процессами, что позволило администраторам быстро устранить причину.

2.Рост времени отклика дисков в iostat:

1. Начало инцидента: Рост утилизации CPU и значений iowait в метриках ОС

2. Корреляционный анализ: Выявление высокой корреляции между:
   - Ростом времени ожидания записи для устройств хранения (/data и /wal)
   - Снижением производительности СУБД
   - Ростом ожиданий типа IO в PostgreSQL

3. Заключение: Первичной причиной являлись проблемы на уровне дисковых подсистем

💬 Цитата разработчика

«PG_HAZEL — это не просто инструмент мониторинга, а экспертная система, которая превращает разрозненные метрики в понятные и осуществимые предложения. Наша цель — сделать диагностику производительности PostgreSQL максимально автоматизированной и точной».

🔮 Планы развития

В ближайших планах развития PG_HAZEL — разработка и внедрение методов причинно-следственного анализа и прогнозного моделирования.

📌 О компании

Разработчик PG_HAZEL специализируется на создании решений для мониторинга и анализа производительности СУБД PostgreSQL.

Наша миссия — помогать компаниям поддерживать высокую производительность и надежность их баз данных.

📞 Контакты для СМИ

Для получения дополнительной информации обращайтесь:
Имя: Сунгатуллин Ринат Раисович
Телефон: +7 927 245 80 49
Email: kznalp@yandex.ru
Веб-сайт: https://dzen.ru/kznalp

💎 Заключение

PG_HAZEL устанавливает новый стандарт в мониторинге и диагностике производительности PostgreSQL. Его способность объединять данные из различных источников, выявлять корневые причины проблем и прогнозировать инциденты делает его незаменимым инструментом для администраторов баз данных и IT-специалистов.

Для получения более подробной информации посетите https://dzen.ru/kznalp.

PG_HAZEL : комплексное решение для мониторинга и анализа производительности СУБД PostgreSQL.

Вопрос

Какие значения метрики vmstat могут являться причиной роста ожиданий СУБД PostgreSQL?

Ответ

⚙️ 1. Высокое значение wa (I/O wait)

Что показывает:

• Процент времени, когда процессоры простаивают в ожидании завершения операций ввода-вывода (I/O).

Причины роста ожиданий СУБД:

• Медленная дисковая подсистема (например, высокая задержка записи/чтения).

• Интенсивные операции записи WAL (Write-Ahead Log) или чтения больших данных.

• Недостаточная производительность хранилища (например, перегруженные диски RAID или облачные диски с ограниченным IOPS).

Связь с PostgreSQL:

Рост wa часто коррелирует с ожиданиями типа IO в PostgreSQL (например, datafile read, wal write) .

📊 2. Высокие значения bi (blocks in) и bo (blocks out)

Что показывают:

• Количество блоков, читаемых (bi) и записываемых (bo) с диска в секунду.

Причины роста ожиданий СУБД:

• Активная работа с большими объемами данных (например, полное сканирование таблиц, интенсивная запись WAL).

• Неэффективные запросы, вызывающие чрезмерный I/O.

Связь с PostgreSQL:

Высокие bi/bo могут указывать на проблемы с ожиданиями BufferPin или IO в PostgreSQL .

💻 3. Низкое значение id (idle time) при высоком us (user time) или sy (system time)

Что показывает:

• us: Время выполнения пользовательских процессов (например, вычисления в PostgreSQL).

• sy: Время выполнения системных вызовов (например, управление памятью, планировщик ОС).

Причины роста ожиданий СУБД:

• Высокая нагрузка на CPU из-за сложных запросов (агрегации, JOINs).

• Конкуренция за ресурсы CPU (например, из-за параллельных процессов).

• Резкий рост sy может указывать на проблемы с системными вызовами (например, частое переключение контекста).

Связь с PostgreSQL:

Это может коррелировать с ожиданиями CPU в PostgreSQL или блокировками (например, LWLock) .

🔄 4. Рост значения b (processes sleeping)

Что показывает:

• Количество процессов, находящихся в состоянии ожидания (например, из-за I/O или блокировок).

Причины роста ожиданий СУБД:

• Процессы PostgreSQL ждут завершения I/O-операций или освобождения блокировок.

• Высокая конкуренция за ресурсы (диск, память, CPU).

Связь с PostgreSQL:

Прямо указывает на процессы, которые могут быть заблокированы в состоянии waiting в pg_stat_activity .

💾 5. Аномалии с swpd (swap used) и si/so (swap in/out)

Что показывают:

• Использование swap-памяти и активность обмена с диском.

Причины роста ожиданий СУБД:

• Нехватка оперативной памяти (например, из-за большого shared_buffers или неоптимизированных запросов).

• Активное использование swap приводит к резкому росту I/O-ожиданий.

Связь с PostgreSQL:

Может вызывать ожидания, связанные с памятью (например, buffer read) или общим замедлением из-за свопинга .

📈 6. Сочетание высокого wa с низким id и высокими bi/bo

Интерпретация:

• Это классический признак I/O-bound системы, где диск становится узким местом.

Пример:

Если wa постоянно превышает 20-30%, а id близок к 0, это указывает на перегруженность дисковых подсистем .

💎 Рекомендации по анализу:

Пороговые значения:

1. wa > 10-15% часто указывает на проблему с I/O.

2. us + sy > 80% может сигнализировать о нехватке CPU.

3. si/so > 0 — тревожный признак нехватки памяти.

Эти метрики помогают быстро определить тип проблемы (I/O, CPU, память) и начать углубленный анализ именно тех компонентов, которые вызывают ожидания в СУБД.

🚨 Пример из практики:

В PG_HAZEL : Определение причин инцидента производительности СУБД описывается инцидент, где рост wa в vmstat сопровождался увеличением времени записи на дисках /data и /wal, что прямо коррелировало с ростом ожиданий типа IO в PostgreSQL.

Дополнительные материалы

Анализ и аудит состояния инфраструктуры сервера СУБД с точки зрения связи производительности СУБД и состояния операционной системы.

Задача

Экспериментально подтвердить корреляцию и причинно-следственную связь снижения производительности СУБД PostgreSQL и рост количества переключений контекста ОС (показатель cs метрики vmstat).

Гипотеза и теоретическое обоснование

VMSTAT : Корреляция и причинно-следственная связь роста CS и снижения производительности СУБД PostgreSQL

Рост cs/vmstat сильно коррелирует с ожиданиями блокировок (LWLock и heavyweight locks) в PostgreSQL. Эта корреляция не просто совпадение, а прямое указание на то, что снижение производительности вызвано конкуренцией за ресурсы и высокими накладными расходами ОС на переключение между задачами, которые не могут продвинуться из-за этой конкуренции.

В 99% случаев проблем с PostgreSQL первичны именно ожидания внутри СУБД (Locks, I/O). Резкий рост cs в vmstat — это важнейший сигнал и индикатор этих ожиданий на уровне операционной системы, который говорит о том, что процессы не работают, а ждут, и ОС тратит силы на переключения между ними. Поэтому при росте cs нужно сразу смотреть вглубь — на анализ wait events .

...

Вывод

Гипотеза о причинно-следственной связи ожиданий СУБД и количестве переключений контекста ОС - подтверждается экспериментально:

Первопричина (в СУБД) -> Ожидание (wait event) -> Реакция ОС -> Рост cs

1. Процесс инициирует ожидание: Сеанс PostgreSQL в процессе выполнения запроса достигает точки, где он не может продолжить работу без какого-то ресурса.
   Пример 1: Ему нужна страница данных с диска. Он инициирует операцию I/O и добровольно переходит в состояние сна (sleep), ожидая её завершения. Это регистрируется как wait event DataFileRead.
   Пример 2: Он пытается изменить строку, но другая транзакция удерживает на ней блокировку. Сеанс вынужденно переходит в состояние сна, ожидая освобождения блокировки. Это регистрируется как wait event lock.

2. Реакция планировщика задач ОС: Когда процесс PostgreSQL переходит в состояние сна (добровольно или вынужденно), он отдает свой квант времени процессора. Планировщик задач ОС фиксирует это и производит переключение контекста (cs), чтобы отдать освободившееся процессорное время другому готовому к выполнению процессу (например, другому сеансу БД или процессу самой ОС).

3. Результат: Таким образом, каждое ожидание внутри PostgreSQL (кроме ожидания CPU) приводит к тому, что процесс будет "усыплен", и ОС будет вынуждена выполнить переключение контекста, чтобы не простаивать. Чем больше сеансов одновременно находятся в состоянии ожидания, тем чаще ОС приходится переключаться между ними и другими процессами — рост cs.

Подробности и детали : PG_HAZEL + CS/VMSTAT : корреляция ожиданий СУБД PostgreSQL и переключений контекста ОС

PG_HAZEL : Определение причин инцидента производительности СУБД

Наибольшая корреляция между ожиданиями СУБД и типом ожиданий IO.

ALARM: более 50% наблюдений - Отклик на запись свыше 5мс

Вопрос

Какое событие является первичным - рост ожиданий чтения/записи в метрике iostat(проблемы устройства) или рост ожиданий типа IO в СУБД PostgreSQL ?

Ответ

Отличный и очень правильный вопрос, который затрагивает самую суть диагностики проблем с производительностью в связке СУБД-жесткий диск.

Короткий ответ: Первичным почти всегда является рост ожиданий чтения/записи в iostat (проблемы на уровне устройства). Рост ожиданий ввода-вывода (I/O wait) в PostgreSQL — это уже следствие этой проблемы.

Продолжение и подробности: PG_HAZEL + IOSTAT : Определение причин инцидента производительности СУБД

В 1974 году инженеры IBM Дональд Чэмберлин и Рэймонд Бойс разработали первый прототип такого языка. Они назвали его SEQUEL (Structured English Query Language) — "структурированный английский язык запросов". Главная идея заключалась в том, чтобы сделать язык максимально похожим на обычный английский, чтобы даже люди без глубоких знаний программирования могли легко формулировать запросы к базе данных.

Как появился SQL?

Пользователи PostgreSQL и Postgres Pro теперь могут сэкономить время при работе с базами данных. Разработчики из команды Postgres Professional создали ChatPPG — первый ИИ-бот для PostgreSQL. Он решает две ключевые задачи:

1. Быстрый поиск информации. Чат-бот анализирует вопросы пользователей и за секунды находит ответы в технической документации PostgreSQL (более 2800 страниц), Postgres Pro Enterprise, Postgres Pro Shardman и других продуктах компании. Это избавляет от долгого ручного поиска.

2. Генерация SQL-запросов. Достаточно описать задачу на русском или английском языке, и ChatPPG сформирует SQL-запрос. Это упрощает работу даже для тех, кто плохо знает синтаксис SQL.

ChatPPG: первый AI-бот для работы с PostgreSQL на естественном языке

Прошло 50 лет и IT-индустрия декларирует те же задачи - снова попытка упростить жизнь тем кто не обладает знаниями.

Неужели в этом задача IT ? Риторический вопрос , конечно.

Задача

Получить статистическую картину выполнений и ожиданий по выбранному SQL запросу за период.

Начало

PG_HAZEL : Определение причин инцидента производительности СУБД

Наибольшая корреляция между ожиданиями СУБД и типом ожиданий IO.

Статистика выполнения и ожиданий типа IO по SQL запросу 4111247451725496902

Продолжение: PG_HAZEL : История выполнения и ожиданий - отдельного SQL запроса.

Задача

Определить причины снижения производительности СУБД

Инцидент производительности СУБД

Начало инцидента 07:05.

Характерные признаки в ходе инцидента - рост утилизации CPU и значений cpu iowait.

Результат статистического анализа производительности , ожиданий СУБД и метрик vmstat+iostat

Снижение производительности и рост ожиданий типа IO сопровождается ростом времени ожидания записи для устройств, используемых для файловых систем /data и /wal .

Подробности : PG_HAZEL : Определение причин инцидента производительности СУБД