kznalp

Отслеживание метрик и анализ отдельных инцидентов часто не дают полной картины работы СУБД. Интеграция двух мощных инструментов — pgpro_pwr, собирающего детальную статистику, и pg_expecto, анализирующего события ожидания, — создает качественно новый уровень контроля. Этот симбиоз превращает разрозненные данные в последовательные и понятные сценарии для проактивного управления, глубокой диагностики и интеллектуальной оптимизации PostgreSQL.

Вопрос нейросети

Подготовь список новых возможностей и выгод от возможной интеграции комплексов pg_expecto и pgro_pwr

Ответ нейросети

Основываясь на возможностях pg_expecto и pgpro_pwr (или pgro_pwr), их интеграция может создать мощную платформу для управления производительностью PostgreSQL. Вот ключевые преимущества, сгруппированные по категориям.

🚨 Улучшенная диагностика и решение инцидентов

• Контекстный анализ инцидентов: pg_expecto может использовать снимки нагрузки pgpro_pwr для сравнения состояния СУБД до и после инцидента, что помогает точнее определить причину проблем.

• Автоматический поиск «виновников»: При падении производительности интегрированная система сможет автоматически сформировать список проблемных SQL-запросов, основываясь на корреляционном анализе ожиданий и данных о наиболее ресурсоемких операциях из pgpro_pwr.

• Сквозной анализ «от железа до запроса»: Интеграция позволяет связать аномалии в метриках инфраструктуры (например, дисковый ввод/вывод, память) с конкретными событиями ожидания в СУБД и итоговыми медленными запросами.

🧠 Интеллектуальная оптимизация с помощью ИИ

• Семантический анализ запросов: pg_expecto может автоматически готовить структурированные промпты для нейросетей (GPT, Claude), включая текст проблемных запросов, планы выполнения и статистику из pgpro_pwr. Это позволяет получать качественные рекомендации по оптимизации запросов, рефакторингу JOIN и условий WHERE.

• Выявление паттернов: Нейросеть может анализировать множество запросов, выявленных pgpro_pwr, и находить общие проблемные паттерны (например, отсутствие индексов, неоптимальные соединения), давая сводные рекомендации.

• Обоснованные рекомендации по настройке: Вместо общих советов система сможет давать конкретные рекомендации по параметрам PostgreSQL (shared_buffers, work_mem и др.), основанные на фактической нагрузке и статистике использования ресурсов.

🔮 Проактивный мониторинг и прогнозирование

• Профили «нормального» состояния: На основе исторических снимков pgpro_pwr можно создать «цифровой двойник» СУБД в оптимальном состоянии, pg_expecto сможет отслеживать отклонения ключевых метрик от этого профиля.

• Автоматическое создание инцидентов: Любое значимое отклонение может автоматически регистрироваться как событие в системах мониторинга (Zabbix, Grafana), сокращая время обнаружения проблем.

• Предсказание деградации: Анализируя тенденции в данных pgpro_pwr (рост определенных ожиданий, изменение паттернов запросов), система может предупреждать о потенциальных проблемах до того, как они повлияют на пользователей.

⚙️ Операционная эффективность и автоматизация

• Сокращение времени на анализ (MTTR): Автоматизация сбора данных, анализа и подготовки выводов значительно ускоряет расследование инцидентов.

• Централизованное хранилище и отчетность: pgpro_pwr выступает как надежное хранилище детальной исторической статистики, а pg_expecto предоставляет интеллектуальный слой для работы с этими данными и генерации понятных отчетов.

• Снижение порога вхождения для специалистов: Интегрированная система может направлять менее опытных инженеров, предлагая им не только данные, но и готовые гипотезы и шаги для проверки.

Пример практического сценария работы интеграции

1. Выявление: Zabbix фиксирует рост времени отклика приложения.

2. Сбор данных: pg_expecto автоматически запрашивает у pgpro_pwr снимок статистики за период инцидента и сравнивает его с предыдущим периодом.

3. Анализ: Система обнаруживает резкий рост ожиданий типа IPC (межпроцессное взаимодействие) и коррелирующий с ним рост операций ввода/вывода на файловой системе /data.

4. Поиск причины: Автоматически формируется список SQL-запросов, которые чаще всего вызывали эти ожидания.

5. Генерация решения: Тексты запросов, их планы выполнения и контекст передаются нейросети, которая предлагает добавить конкретный недостающий индекс и приводит пример кода.

6. Верификация: После применения изменений система продолжает мониторить метрики, подтверждая восстановление производительности.

Важные уточнения

• Объединение сильных сторон: pgpro_pwr — это мощный источник детализированных данных, а pg_expecto — интеллектуальный аналитический движок. Их интеграция позволяет не только видеть, что происходит, но и понимать, почему и что с этим делать.

• Решение фундаментальной проблемы: Интеграция помогает ответить на сложный вопрос из поисковых результатов: что в цифрах означает «нормально» и «ненормально» для конкретной СУБД, основываясь не на общих шаблонах, а на ее собственной истории и характеристиках нагрузки.

• Отсутствие «серебряной пули»: Важно помнить, что даже интегрированная система не заменит опыт администратора. Она призвана усилить его возможности, взяв на рутинную работу по сбору и первичному анализу данных, но итоговые решения и эксперименты должны проводиться под контролем специалиста.

Итог

Интеграция pg_expecto и pgpro_pwr формирует замкнутый цикл управления производительностью: от сбора детальной статистики и выявления аномалий до автоматизированного поиска root-cause и генерации рекомендаций по оптимизации. Это значительно сокращает время на диагностику (MTTR), позволяет перейти от реактивного к проактивному мониторингу и открывает путь к использованию ИИ для анализа паттернов и настройки СУБД, усиливая экспертов, а не заменяя их.

Данный чек-лист представляет собой структурированное руководство по оптимизации операционной системы Linux для развертывания высоконагруженных систем управления базами данных (СУБД). Он основан на анализе критических проблем производительности, таких как высокий I/O wait, блокировка процессов и неэффективное использование памяти. Материал систематизирован по приоритетам — от критических изменений, без которых невозможна стабильная работа, до тонкой настройки для достижения максимальной эффективности. Следуя этим рекомендациям, администраторы смогут значительно повысить отказоустойчивость и скорость отклика инфраструктуры, особенно в средах с интенсивной транзакционной (OLTP) или аналитической (OLAP) нагрузкой.

ЧЕК-ЛИСТ ПАРАМЕТРОВ LINUX ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ИНФРАСТРУКТУРЫ СУБД

КРИТИЧЕСКИЙ УРОВЕНЬ (High Priority)

Параметры, напрямую влияющие на критические проблемы: высокий I/O wait, процессы в состоянии D, нехватка RAM.

vm.dirty_ratio

Команда проверки: sysctl vm.dirty_ratio
Целевое значение: 10-15
Обоснование: Ключевой параметр! Определяет порог, при котором процессы блокируются на запись. Высокое значение (20-30) приводит к накоплению "грязных" страниц и массовым блокировкам (состояние D).

vm.dirty_background_ratio

Команда проверки: sysctl vm.dirty_background_ratio
Целевое значение: 3-5
Обоснование: Порог фоновой записи. Слишком высокое значение откладывает запись, затем вызывает "взрывную" нагрузку. Для OLAP-нагрузки с большими чтениями нужен более агрессивный фоновый сброс.

I/O Scheduler для дисков данных

Команда проверки: cat /sys/block/vd[d,x]/queue/scheduler
Целевое значение: none (noop) для KVM/VirtIO
Обоснование: В виртуальной среде (KVM) планировщик none (noop) минимизирует накладные расходы, передавая запросы гипервизору. mq-deadline или kyber могут создавать излишнюю очередь.

vm.swappiness

Команда проверки: sysctl vm.swappiness
Целевое значение: 1-10
Обоснование: При почти полной загрузке RAM (free <5%) система может начать готовиться к свопингу. Резкое снижение заставляет ядро в первую очередь сбрасывать кэш файловой системы, а не искать кандидатов на своп.

vm.dirty_expire_centisecs

Команда проверки: sysctl vm.dirty_expire_centisecs
Целевое значение: 1000-1500 (10-15 секунд)
Обоснование: Время жизни "грязной" страницы. Уменьшение делает запись более частой, но менее объемной "пачками", что сглаживает нагрузку на диск и снижает пики wa.

ВЫСОКИЙ УРОВЕНЬ (Medium Priority)

Параметры, влияющие на общую производительность и стабильность под нагрузкой.

Ограничение открытых файлов (nofile) для пользователя postgres

Команда проверки: su - postgres -c 'ulimit -n'
Целевое значение: 65535
Обоснование: При max_connections=1000 и большом количестве таблиц/индексов PostgreSQL может быстро исчерпать лимит. Это вызовет ошибки "Too many open files".

vm.vfs_cache_pressure

Команда проверки: sysctl vm.vfs_cache_pressure
Целевое значение: 50-80
Обоснование: Управляет тенденцией ядра к высвобождению памяти, занятой кэшем inode и dentry. Уменьшение значения сохраняет кэш файловой системы дольше, что полезно для OLAP с частыми чтениями.

Параметры монтирования для /data, /wal, /log

Команда проверки: mount | grep -E "(data|wal|log)"
Целевое значение: noatime,nodiratime,barrier=0 (если диск с батарейным кэшем)
Обоснование: noatime исключает запись времени доступа, снижая нагрузку на запись. barrier=0 отключает барьеры для дисков с батарейным кэшем (только если уверены в надежности).

CPU Governor

Команда проверки: cpupower frequency-info | grep governor
Целевое значение: performance
Обоснование: Фиксирует CPU на максимальной частоте, исключая задержки на переключение частот. Критично для виртуальных машин, где гипервизор может "тормозить" CPU в powersave.

Кеш hugepages (опционально)

Команда проверки: grep HugePages /proc/meminfo
Целевое значение: Рассчитать исходя из shared_buffers (например, для shared_buffers=2GB выделить 1GB hugepages)
Обоснование: Уменьшает накладные расходы на управление памятью, но требует настройки PostgreSQL (параметр huge_pages).

СРЕДНИЙ УРОВЕНЬ (Low Priority)

Параметры "тонкой настройки" или для устранения потенциальных проблем.

net.core.somaxconn

Команда проверки: sysctl net.core.somaxconn
Целевое значение: 1024
Обоснование: Максимальный размер очереди принятых соединений. При пиковых подключениях к БД может предотвратить отказы.

net.ipv4.tcp_tw_reuse

Команда проверки: sysctl net.ipv4.tcp_tw_reuse
Целевое значение: 1
Обоснование: Позволяет переиспользовать сокеты в состоянии TIME_WAIT для исходящих соединений. Снижает нагрузку на сетевой стек при активной работе.

vm.min_free_kbytes

Команда проверки: sysctl vm.min_free_kbytes
Целевое значение: 262144 (256MB)
Обоснование: Минимальный объем свободной памяти для ядра. Увеличение может предотвратить deadlock при нехватке памяти, но слишком высокое значение уменьшает доступную память для процессов.

Ограничение процессов (nproc) для пользователя postgres

Команда проверки: su - postgres -c 'ulimit -u'
Целевое значение: 4096-8192
Обоснование: С учетом max_connections=1000 и фоновых процессов autovacuum (max_workers=4) может потребоваться увеличение.

ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ (Для сбора информации перед оптимизацией)

Текущая нагрузка I/O

Команда проверки: iostat -dx 2 5 или iotop -o
Что оценивать: Утилизация дисков (%util), очередь (avgqu-sz), время отклика (await). Сравнить /data vs /wal.

Статистика dirty pages

Команда проверки: cat /proc/vmstat | grep -E "(dirty|writeback)"
Что оценивать: nr_dirty, nr_writeback. Если nr_dirty постоянно близко к лимиту — нужна оптимизация vm.dirty_*.

Pressure Stall Information (PSI)

Команда проверки: cat /proc/pressure/io или cat /proc/pressure/memory
Что оценивать: Показывает, как процессы страдают от нехватки I/O или памяти. Значения >10% указывают на серьезные проблемы.

Конфигурация дисковых очередей

Команда проверки: cat /sys/block/vdd/queue/nr_requests и cat /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb
Что оценивать: Глубина очереди (128-256 нормально) и readahead (для OLAP можно увеличить до 4096-8192).

ПРИОРИТЕТЫ И ПОРЯДОК ПРОВЕРКИ:

1. Сначала диагностика (пункты 15-18) — понять текущее состояние системы.

2. Критические параметры (1-5) — начинать оптимизацию с них, особенно с vm.dirty_* и I/O Scheduler.

3. Высокие параметры (6-10) — проверить и настроить после стабилизации I/O.

4. Средние параметры (11-14) — тонкая настройка после решения основных проблем.

ВАЖНЫЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ:

• Изменяйте параметры по одному и тестируйте после каждого изменения (нагрузочный тест аналогичный "Эксперименту-8").

• Сохраняйте бэкапы конфигураций (sysctl -a > /root/sysctl_backup.conf, /etc/security/limits.conf.bak).

• Для виртуальной среды (KVM) некоторые параметры могут контролироваться гипервизором (например, I/O Scheduler на хосте). Согласуйте изменения с администраторами виртуальной инфраструктуры.

• Параметры файловой системы (barrier=0) применяйте только если диск имеет батарейный кэш (BBU) или вы готовы к риску потери данных при сбое питания.

Итог

Чек-лист охватывает ключевые аспекты настройки Linux для оптимальной работы СУБД, выделяя четыре уровня вмешательства: диагностика, критическая, высокая и средняя настройка.

Основное внимание уделяется управлению вводом-выводом (I/O) и памятью — параметрам vm.dirty_*, выбору планировщика дисков и настройке свопа. Регулировка этих параметров позволяет избежать лавинообразных блокировок и сгладить пиковую нагрузку на дисковую подсистему.

Дополнительно рассматриваются настройки сетевого стека, ограничений процессов и файловой системы, что в комплексе обеспечивает стабильную и предсказуемую работу базы данных под высокой нагрузкой.

Все изменения требуют поэтапного внедрения, тестирования и учета особенностей среды (виртуализация, оборудование).

На основе экспериментальных данных и анализа представлено руководство по оптимизации ядра Linux для серверов PostgreSQL, испытывающих высокую нагрузку с преобладанием операций чтения — типичную для аналитических запросов, отчётов и систем обработки данных. Цель настройки — полностью раскрыть потенциал современного оборудования путём точной коррекции ключевых параметров, отвечающих за работу с памятью, дисковыми операциями и распределением задач процессора. Особое внимание уделяется использованию высокоскоростных накопителей SSD/NVMe и значительных объёмов оперативной памяти для снижения задержек и повышения эффективности кэширования данных.

По итогам проведенных экспериментов и на основании анализа результатов

10 ключевых параметров операционной системы Linux для read-heavy (нагрузки с преобладанием чтения) работы PostgreSQL . Их оптимизация позволит максимально использовать кэширование, снизить задержки ввода-вывода и эффективно распределить ресурсы процессора.

Для удобства параметры разделены по категориям: память, ввод-вывод и планировщик процессов. Рекомендуемые значения ориентированы на современное оборудование (SSD/NVMe) и значительный объем оперативной памяти.

🗂️ Память

Huge Pages (Огромные страницы)

Описание: Уменьшает нагрузку на TLB процессора и фрагментацию памяти, повышая производительность операций с большими объемами данных (например, shared_buffers).

Рекомендуемое значение: Включить явно (vm.nr_hugepages в sysctl и huge_pages = on в PostgreSQL). Отключить Transparent Huge Pages (THP).

Shared Memory Limits (shmmax, shmall)

Описание: Определяют максимальный размер одного сегмента и общий объем разделяемой памяти. Необходимы для выделения shared_buffers PostgreSQL.

Рекомендуемое значение: kernel.shmmax ≥ размер shared_buffers. kernel.shmall ≥ общий объем разделяемой памяти / размер страницы.

vm.swappiness

Описание: Склонность ядра к выгрузке страниц памяти на диск (своп). Низкое значение помогает удерживать кэш БД в RAM.

Рекомендуемое значение: 1 (минимальное) — 10.

vm.overcommit_memory

Описание: Стратегия выделения памяти. Вариант 2 предотвращает "OOM Killer" из-за чрезмерной памяти, выделенной процессам.

Рекомендуемое значение: 2 (рекомендовано для серверов БД).

Политика управления "грязными" страницами (dirty_*)

Описание: Контролирует, как часто модифицированные данные в памяти записываются на диск. Оптимизация снижает пики ввода-вывода.

Рекомендуемое значение: Использовать абсолютные значения в байтах для точного контроля (например, vm.dirty_background_bytes=67108864, vm.dirty_bytes=536870912). Для read-heavy нагрузки можно немного увеличить лимиты.

💾 Ввод-вывод (I/O) и Файловая система

noatime/nodiratime для точки монтирования данных

Описание: Отключает запись времени последнего доступа к файлу, экономя дисковые операции.

Рекомендуемое значение: Добавить опции noatime,nodiratime в /etc/fstab для раздела с данными PostgreSQL.

kernel.sched_migration_cost_ns

Описание: Время, в течение которого планировщик будет держать задачу на том же CPU перед миграцией. Снижение может улучшить балансировку нагрузки для параллельных процессов PostgreSQL.

Рекомендуемое значение: Экспериментально, например 50000 (50 мкс) для систем с несколькими ядрами.

Read Ahead для Logical Volume

Описание: Объем данных, которые система предзагружает с диска при последовательном чтении. Для read-heavy и OLAP полезно.

Рекомендуемое значение: Включить и увеличить значение (например, до 16384 КБ) для томов с данными БД.

⚙️ Планировщик и Лимиты ОС

Регулятор CPU и энергосбережение

Описание: Гарантирует, что процессоры работают на максимальной частоте, исключая задержки из-за энергосбережения.

Рекомендуемое значение: Установить регулятор в performance и отключить балансировку NUMA (kernel.numa_balancing=0), если нет разнородного доступа к памяти.

Лимиты на количество файлов и процессов (nofile, nproc)

Описание: Максимальное число одновременно открытых файлов и процессов для пользователя postgres. Критично при высоком max_connections.

Рекомендуемое значение: Значительно увеличить (например, soft/hard nofile = 500000, nproc = 500000).

💎 Рекомендации для read-heavy нагрузки

Для нагрузок, где чтение сильно преобладает над записью (например, отчетные системы, аналитика), сделайте акцент на следующем:

1. Память и кэширование: Максимально увеличить shared_buffers (до 25-40% RAM), обязательно включите Huge Pages. Установите низкий vm.swappiness (1-10).

2. Планировщик процессов: Настроить kernel.sched_migration_cost_ns для лучшего распределения параллельных запросов. Установить регулятор CPU в performance.

3. Автоочистка (Autovacuum): Агрессивность может быть частично отключена, так как данные редко меняются. Это экономит CPU-циклы. Однако плановый VACUUM (например, по cron) в период низкой нагрузки необходим.

🛠️ Практические шаги по настройке

1. Проверка текущих значений: sysctl -a | grep <параметр> и tuned-adm active для просмотра текущей конфигурации.

2. Применение настроек:

3. Через tuned (рекомендуется для RHEL/CentOS): Создать пользовательский профиль, как в , и активировать его командой tuned-adm profile <имя_профиля>.

4. Через sysctl: Добавить параметры в файл /etc/sysctl.d/99-postgresql.conf и выполните sysctl -p.

5. Настройка Huge Pages: Рассчитать необходимое количество: (shared_buffers + другие затраты) / 2MB. Установитб через vm.nr_hugepages в sysctl и huge_pages = on в postgresql.conf.

6. Монтирование с noatime: Отредактировать /etc/fstab, добавив опции к разделу с данными, и перемонтировать (mount -o remount /path).

7. Увеличение лимитов ОС: Отредактировать файл /etc/security/limits.d/postgresql.conf и настроить службы в systemd (если используется).

8. Перезагрузка: Перезагрузить сервер для применения всех изменений, особенно связанных с Huge Pages и tuned.

Итог

Для PostgreSQL с нагрузкой, где преобладает чтение, критически важны настройки, уменьшающие латентность ввода-вывода и максимизирующие использование оперативной памяти под кэш.

Ключевые шаги: обязательное включение Huge Pages, увеличение shared_buffers, снижение swappiness, отключение ненужных обновлений атрибутов файлов (noatime), настройка планировщика процессов и регулятора CPU на режим производительности, а также увеличение системных лимитов. Агрессивность autovacuum может быть снижена для экономии ресурсов.

Часто при замедлении работы базы данных первым решением кажется увеличение вычислительных ресурсов: больше ядер, памяти, быстрые диски. Однако существует и другой, более экономичный путь — заглянуть глубже, на уровень операционной системы, управляющей этими ресурсами.

Данная статья — это практический разбор реального кейса, где скрупулёзная настройка параметров подсистемы ввода-вывода, кэширования и планировщика задач Linux позволила поднять производительность PostgreSQL на впечатляющие 65%. Без замены железа, без увеличения лицензий, только за счёт грамотной оптимизации «фундамента», на котором работает СУБД. Мы пройдём по всем ключевым экспериментам, от базовых значений до финального результата, и покажем, какие именно настройки стали решающими в этой «бесплатной» победе над latency.

Тестовая среда, инструменты и конфигурация СУБД:

• СУБД: PostgreSQL 17

• Инструмент нагрузочного тестирования: pg_expecto

• Тестовая база данных: pgbench (10GB, простая структура)

• Условия тестирования: параллельная нагрузка от 5 до 22 сессий по каждому тестовому сценарию.

Базовые значения параметров IO

Общие параметры производительности:

• vm.dirty_ratio = 30

• vm.dirty_background_ratio = 10

Параметры IO-планировщика:

• [none] mq-deadline kyber bfq

Настройки кэширования и буферизации:

• vm.vfs_cache_pressure = 100

Параметры файловой системы:

• /dev/mapper/vg_data-LG_data on /data type ext4 (rw,relatime)

Размер буферов для операций с блочными устройствами

• read_ahead_kb=4096

Эксперимент-2: Общие параметры производительности

vm.dirty_ratio=10

vm.dirty_background_ratio=5

Эксперимент-3: Параметры IO-планировщика

[mq-deadline] kyber bfq none

Эксперимент-5: Настройки кэширования и буферизации

vm.vfs_cache_pressure=50

Эксперимент-7: Оптимизация параметров файловой системы

/dev/mapper/vg_data-LG_data on /data type ext4 (rw,noatime,nodiratime)

Эксперимент-8: Изменение размера буферов для операций с блочными устройствами

echo 256 > /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

Итоговый результат влияния изменения параметров подсистемы IO на производительность СУБД

Среднее увеличение операционной скорости в результате применения изменений подсистемы IO по сравнению с базовыми значениями составило 65.09%.

Показатели производительности , ожиданий СУБД и метрик производительности IO в ходе экспериментов

Операционная скорость

Ожидания СУБД

IOPS

Пропускная способность (MB/s)

Длина очереди (aqu_sz)

Ожидание по чтению

Ожидание по записи

Итоговый вывод:

Систематическая оптимизация параметров подсистемы IO — таких как настройки кэширования, планировщика операций ввода-вывода и параметров файловой системы — позволила достичь значительного повышения производительности PostgreSQL.

Суммарный эффект от внесённых изменений выразился в среднем увеличении операционной скорости на 65,09% по сравнению с базовой конфигурацией. Наиболее существенный вклад внесли корректировки размера буферов предварительного чтения (read_ahead_kb) и отключение избыточного обновления временных меток файлов (noatime, nodiratime).

Результаты подтверждают - целенаправленная настройка окружения ОС является критически важным этапом развёртывания высоконагруженных СУБД.

В мире оптимизации СУБД иногда меньше означает больше. Вопреки стандартным рекомендациям об увеличении буферов, эксперимент показал, что осознанное уменьшение размера read_ahead_kb с 4 МБ до 256 КБ привело к росту общей производительности PostgreSQL на 7%. Это напоминание о том, что каждая система уникальна, а оптимизация требует тонкой настройки под реальную нагрузку.

Эксперимент-8( Изменение размера буферов для операций с блочными устройствами)

Read_ahead_kb — параметр, который определяет максимальное количество килобайт, которые операционная система может прочитать заранее во время последовательной операции чтения.

В результате вероятно необходимая информация уже присутствует в кэше страниц ядра для следующего последовательного чтения, что улучшает производительность ввода-вывода.

По умолчанию значение параметра — 128 КБ для каждого сопоставляемого устройства. Однако увеличение значения read_ahead_kb до 4–8 МБ может улучшить производительность в средах приложений, где происходит последовательное чтение больших файлов

Текущее значение:

cat /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

# cat /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

4096

Изменение:

echo 256 > /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

Основание:

• Увеличение предварительного чтения может улучшить производительность последовательных операций чтения.

Ожидаемый эффект:

• Улучшение rMB/s для последовательных рабочих нагрузок.

Итоговый отчет по анализу производительности подсистемы IO

1. Общая характеристика системы

• Период анализа: 2026-01-07 10:50 - 2026-01-07 12:39 (109 минут)

• Основные устройства хранения:

• vdd (vg_data-LG_data): 100ГБ, смонтирован в /data - основной диск данных

• vdc (vg_wal-LG_wal): 50ГБ, смонтирован в /wal - диск для WAL

• vdb (vg_log-LG_log): 30ГБ, смонтирован в /log

• vda: системный диск с разделами ОС

• Тип нагрузки: Смешанная нагрузка с признаками как OLTP, так и OLAP

• Для vdd: OLAP-сценарий (соотношение чтение/запись = 3.33:1)

• Для vdc: OLTP-паттерн (высокая корреляция speed-IOPS)

2. Критические проблемы производительности

Для устройства vdd (/data):

• ALARM: Загрузка устройства 100% во всех 110 наблюдениях

• ALARM: Высокое время отклика на запись - 94.55% наблюдений превышают 5мс

• ALARM: Постоянно высокая длина очереди - 100% наблюдений с aqu_sz > 1 (до 35)

• ALARM: Высокий процент ожидания CPU IO (wa) - 100% наблюдений с wa > 10%

• ALARM: Процессы в uninterruptible sleep возрастают при высоком wa

Для устройства vdc (/wal):

• ALARM: Загрузка устройства >50% - 100% наблюдений (50-66%)

• WARNING: Высокая корреляция wa-util (0.5115) - процессы ждут диск

• ALARM: Очень высокая корреляция cache-w/s (0.7635) - неэффективное использование памяти

3. Анализ корреляций и паттернов нагрузки

Устройство vdd:

• Отрицательная корреляция memory cache - r/s (-0.8040) и cache - rMB/s (-0.8465)

• Память неэффективно используется для снижения нагрузки на диск

• Отрицательная корреляция speed-IOPS (-0.2205) и speed-MB/s (-0.8862)

• Производительность не ограничена IOPS или пропускной способностью

• Узкое место в CPU, блокировках или параметрах параллелизма

Устройство vdc:

• Высокая положительная корреляция speed-IOPS (0.7764)

• Классический OLTP-паттерн, производительность зависит от способности диска обрабатывать мелкие операции

• Отрицательная корреляция speed-MB/s (-0.6110)

• Проблема не в пропускной способности диска

4. Диагностика узких мест IO

Показатели для vdd:

• r_await(ms): 2-5 мс (в пределах нормы)

• w_await(ms): 4-16 мс (критически высоко, 94.55% > 5мс)

• aqu_sz: 10-35 (критически высоко, всегда > 1)

• proc_b: 5-13 процессов в uninterruptible sleep

• cpu_wa(%): 39-45% (критически высоко)

• Корреляция speed-IOPS: -0.2205 (отрицательная)

• Корреляция speed-MB/s: -0.8862 (сильно отрицательная)

Показатели для vdc:

• r_await(ms): 0 мс (нет операций чтения)

• w_await(ms): 0.56-0.62 мс (в норме)

• aqu_sz: 0.6-0.71 (в норме)

• proc_b: 5-13 процессов в uninterruptible sleep

• cpu_wa(%): 39-45% (критически высоко)

• Корреляция speed-IOPS: 0.7764 (сильно положительная)

• Корреляция speed-MB/s: -0.6110 (отрицательная)

Вывод по диагностике узких мест IO:

1. vdd является основным узким местом - 100% загрузка, длинные очереди, высокое время отклика записи

2. Высокий cpu_wa на обоих устройствах указывает на системную проблему с IO

3. Разные паттерны нагрузки на vdd (OLAP) и vdc (OLTP) требуют разных подходов к оптимизации

4. Память используется неэффективно для кэширования, особенно на vdd

Итоговый вывод по производительности IO

Текущее состояние: Критическое. Система испытывает серьезные проблемы с производительностью IO, особенно на основном диске данных (vdd).

Основные проблемы:

1. Диск vdd постоянно загружен на 100% с длинными очередями запросов

2. Высокое время отклика на операции записи (до 16мс)

3. Неэффективное использование оперативной памяти для кэширования

4. Значительные простои CPU из-за ожидания IO (wa 39-45%)

Прогноз: Без вмешательства производительность будет деградировать при росте нагрузки, возможны отказы служб из-за таймаутов IO.

Приоритет действий: Высокий. Рекомендуется начать с немедленных оптимизаций настроек СУБД и мониторинга, затем перейти к апгрейду инфраструктуры.

Эксперимент-7(Оптимизация параметров файловой системы) vs Эксперимент-8( Изменение размера буферов для операций с блочными устройствами).

Операционная скорость

Среднее увеличение операционной скорости в ходе Эсперимента-8 по сравнению с Экпериментом-7 составило 7.79%.⬆️

Ожидания СУБД

IOPS

Пропускная способность (MB/s)

Длина очереди (aqu_sz)

Ожидание по чтению

Ожидание по записи

1. Сравнение критических проблем производительности

Вывод: Оба эксперимента показывают, что узкое место не в подсистеме IO, а в других компонентах системы (CPU, блокировки, СУБД).

2. Сравнительный анализ корреляций и паттернов нагрузки

3. Диагностика метрик IO

3.1 r_await (ms)

• Эксп. 7: 2–5 мс, стабильно низкий.

• Эксп. 8: 2–5 мс, стабильно низкий.

• Вывод: Задержки чтения в норме, проблем нет.

3.2 w_await (ms)

• Эксп. 7: 4–16 мс, есть рост в конце.

• Эксп. 8: 4–16 мс, стабилен.

• Вывод: Задержки записи также в допустимых пределах.

3.3 aqu_sz (средняя длина очереди)

• Эксп. 7: 10–31, растёт к концу.

• Эксп. 8: 10–35, также рост к концу.

• Вывод: Очереди увеличиваются, что может указывать на рост нагрузки или блокировок.

3.4 proc_b (количество процессов в ожидании IO)

• Эксп. 7: 4–13, умеренный рост.

• Эксп. 8: 5–13, стабильно.

• Вывод: Количество процессов в ожидании IO не критично.

3.5 cpu_wa (%) (время ожидания CPU)

• Эксп. 7: 39–47%, высокий уровень.

• Эксп. 8: 39–45%, также высокий.

• Вывод: Высокий cpu_wa указывает на то, что CPU часто простаивает в ожидании IO или других ресурсов.

3.6 Корреляция speed с IOPS

• Отрицательная в обоих случаях, но в эксп. 7 — сильнее.

• Это подтверждает, что производительность не зависит от IOPS.

3.7 Корреляция speed с пропускной способностью

• Отрицательная, особенно сильная в эксп. 8.

• Пропускная способность диска не является ограничением.

3.8 Другие показатели производительности IO

• Utilization: 100% в обоих экспериментах, но это не означает перегрузку IO, так как задержки низкие.

• Shared блоки: активный рост в обоих случаях, что характерно для OLTP-нагрузки.

• Время чтения/записи shared блоков: растёт, особенно в эксп. 8.

3.9 Вывод по диагностике узких мест IO

• IO не является узким местом ни в одном из экспериментов.

• Проблемы связаны с CPU, блокировками, ожиданиями СУБД.

• Рост очередей (aqu_sz) и времени ожидания CPU указывают на проблемы с параллелизмом или блокировками в СУБД.

4. Итоговый вывод по сравнению производительности IO в ходе экспериментов

1. Оба эксперимента подтверждают отсутствие IO-ограничений.

2. Задержки чтения/записи низкие, пропускная способность не влияет на производительность.

3. Эксперимент 8 показывает лучшую оптимизацию параметров IO, что выражается в более стабильных метриках r_await и w_await, а также в снижении влияния IOPS на скорость.

4. Основные проблемы остаются неизменными:

5. Высокий cpu_wa указывает на неэффективное использование CPU.

6. Рост aqu_sz и proc_b говорит о возможных блокировках или недостатке параллелизма.

7. Рекомендуется фокус на оптимизацию СУБД, настройку параллелизма и устранение блокировок.

8. Рекомендации:

9. Провести анализ ожиданий в СУБД (locks, latches, waits).

10. Настроить параметры параллелизма (если используется PostgreSQL — max_connections, work_mem, shared_buffers и т.д.).

11. Рассмотреть возможность увеличения CPU или оптимизации запросов.

Заключение: Эксперимент 8 демонстрирует улучшение в части управления IO, но системные проблемы (CPU, блокировки) остаются. Для дальнейшего повышения производительности необходимо сосредоточиться на оптимизации работы СУБД и устранении узких мест, не связанных с IO.

В современных вычислительных системах операции ввода-вывода (I/O) часто становятся узким местом, ограничивающим общую производительность. Одним из ключевых параметров, влияющих на эффективность работы с дисковыми накопителями, является размер буфера предварительного чтения (read-ahead). Этот параметр определяет, сколько данных система заранее считывает с диска в память в ожидании последующих запросов. Хотя увеличение этого буфера может ускорить последовательные операции чтения, его неоптимальное значение способно привести к обратному эффекту — избыточной нагрузке на подсистему хранения, бесполезному расходованию пропускной способности и кэш-памяти.

В данной статье на реальном примере разбирается кейс анализа производительности блочного устройства vdd в Linux-системе, где наблюдалась 100% утилизация диска и высокие задержки. Мы детально исследуем метрики ввода-вывода, корреляции между ними и оценим целесообразность изменения параметра read_ahead_kb с текущего значения 4096 КБ. Материал будет полезен системным администраторам, DevOps-инженерам и всем, кто стремится глубже понять тонкости настройки ОС для максимизации отдачи от дисковой подсистемы.

Текущее значение

# cat /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

4096

На основе анализа производительности IO для устройства vdd можно сделать следующие выводы и рекомендации:

Текущая ситуация с устройством vdd:

1. Утилизация диска (%util): постоянно 100% в течение всего периода наблюдения.

2. Задержки записи (w_await): в 94,55% наблюдений превышают 5 мс (ALARM).

3. Глубина очереди (aqu_sz): постоянно >1 (ALARM).

4. Соотношение чтения/записи: 3,36:1 (OLAP-сценарий, много операций чтения).

5. Средний размер запроса:
   Чтение (rareq_sz): ~9–10 КБ
   Запись (wareq_sz): ~10–11 КБ

6. Корреляция speed – IOPS: отрицательная (–0,7013), что указывает на не-IO-ограниченную систему (проблемы могут быть в CPU, блокировках, памяти).

7. Корреляция cache – r/s: отрицательная (–0,6421), что говорит об эффективности кэширования.

8. Параметр read_ahead_kb: текущее значение = 4096 (4 МБ).

Анализ целесообразности изменения read_ahead_kb:

✅ Аргументы за уменьшение значения:

1. Средний размер запроса на чтение всего ~10 КБ, а предзагрузка установлена на 4 МБ — это избыточно и может приводить к:
   Чтению лишних данных, которые не используются.
   Нагрузке на IO-подсистему без реальной пользы.
   Заполнению кэша ненужными данными, вытесняя полезные.

2. Высокая утилизация диска (100%) и большая глубина очереди указывают на то, что диск перегружен. Уменьшение read_ahead_kb может снизить избыточную нагрузку.

3. OLAP-сценарий (много чтения) — в таких случаях слишком большой read-ahead может мешать, если запросы случайные или не последовательные.

⚠️ Аргументы против уменьшения:

1. Если нагрузка в основном последовательное чтение больших файлов (например, обработка логов, дампов), то большой read-ahead может быть полезен.

2. Резкое уменьшение может увеличить количество IOPS, что при уже высокой утилизации может ухудшить ситуацию.

Рекомендация:

Изменить read_ahead_kb с 4096 на 128–256 КБ (например, 256 КБ), так как:

• Средний размер запроса ~10 КБ.

• Это уменьшит избыточное чтение, но сохранит преимущества предзагрузки для последовательных операций.

• Наблюдать за изменениями в r/s, r_await, %util, aqu_sz.

Команда для изменения:

echo 256 > /sys/block/vdd/queue/read_ahead_kb

Мониторинг после изменения:

1. Сравнить r/s, rMB/s, r_await, %util до и после.

2. Проверить, не увеличилась ли глубина очереди (aqu_sz).

3. Оценить влияние на общую производительность (например, через vmstat, iostat).

Дополнительные рекомендации:

1. Исследовать другие узкие места: так как система не ограничена IO, стоит проверить:
   CPU (wa > 10% — ALARM).
   Память (использование кэша и буферов).
   Процессы в D состоянии (ожидание IO).

2. Оптимизировать запросы к СУБД:
   Увеличить shared_buffers (если PostgreSQL).
   Проверить наличие полных сканирований больших таблиц.

3. Рассмотреть возможность увеличения IOPS/пропускной способности диска (если это облачный диск — изменить тип на более производительный).

Заключение:

Изменение read_ahead_kb с 4096 на 256 КБ целесообразно, но должно проводиться осторожно, с мониторингом. Это может снизить избыточную нагрузку на диск, но не решит основную проблему — 100% утилизацию диска, которая требует более комплексного подхода (апгрейд диска, оптимизация запросов, увеличение кэша).

Производительность PostgreSQL в высокой степени зависит от корректной работы с памятью. Ядро Linux, управляя дисковым кэшем и буферами, может как значительно ускорить работу СУБД, так и стать причиной серьёзных проблем — от излишнего свопинга до деградации производительности из-за двойного кэширования. В статье предоставлены практические инструкции по настройке ключевых параметров ядра (vm.swappiness, vm.dirty_*, vm.vfs_cache_pressure) для оптимальной работы PostgreSQL.

Исходные данные

Характер нагрузки на СУБД: преобладание чтения над записью

RAM = 8GB

shared_buffers = 2GB

🔍 Часть 1: Диагностика текущего состояния

1.1. Проверка параметров кэширования ОС Linux

1. Текущие значения параметров виртуальной памяти:

# Основные параметры dirty-страниц и буферизации

echo "=== Текущие настройки кэширования ОС ==="

sudo sysctl -a | grep -E "(dirty|swappiness|vfs_cache_pressure)" | grep -v net.ipv4

# Альтернативно - чтение напрямую из /proc/sys/vm

cat /proc/sys/vm/swappiness

cat /proc/sys/vm/dirty_background_ratio

cat /proc/sys/vm/dirty_ratio

cat /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs

cat /proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs

cat /proc/sys/vm/vfs_cache_pressure

2. Проверка состояния Transparent Huge Pages:

cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

# Результат: [never] значит отключено, [always] - включено

3. Мониторинг текущего использования кэша и буферов:

# Общая статистика памяти

free -h

# Подробная информация о dirty-страницах

grep -E "(Dirty|Writeback|NFS_Unstable)" /proc/meminfo

# Динамический мониторинг (обновление каждые 2 секунды)

watch -n 2 'grep -E "(Dirty|Writeback)" /proc/meminfo && echo "---" && free -h | grep -v total'

4. Проверка активности диска (критично для анализа влияния записи):

# Установите sysstat если нет: sudo yum install sysstat / sudo apt-get install sysstat

iostat -x 2 5

# Обратите внимание на:

# - %util (загрузка диска)

# - await (среднее время ожидания)

# - avgqu-sz (средняя длина очереди)

1.2. Диагностика кэширования PostgreSQL

1. Подключение к базе данных и проверка hit ratio:

psql -U postgres -d БД

-- Общий hit ratio для всех таблиц

SELECT

sum(heap_blks_read) as heap_read,

sum(heap_blks_hit) as heap_hit,

CASE

WHEN sum(heap_blks_hit) > 0 THEN

ROUND((sum(heap_blks_hit)::numeric / (sum(heap_blks_hit) + sum(heap_blks_read))) * 100, 2)

ELSE 0

END as heap_hit_ratio,

sum(idx_blks_read) as idx_read,

sum(idx_blks_hit) as idx_hit,

CASE

WHEN sum(idx_blks_hit) > 0 THEN

ROUND((sum(idx_blks_hit)::numeric / (sum(idx_blks_hit) + sum(idx_blks_read))) * 100, 2)

ELSE 0

END as idx_hit_ratio

FROM pg_statio_user_tables;

-- Hit ratio по базам

SELECT

datname,

blks_read,

blks_hit,

ROUND((blks_hit::numeric / (blks_hit + blks_read)) * 100, 2) as hit_ratio

FROM pg_stat_database

WHERE datname NOT LIKE 'template%';

2. Анализ использования shared_buffers:

-- Установиnm расширение если еще не установлено

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_buffercache;

-- Топ-10 таблиц в кэше

SELECT

c.relname as table_name,

COUNT(*) * 8 / 1024 as cached_mb,

pg_size_pretty(pg_relation_size(c.oid)) as table_size,

ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT setting::numeric FROM pg_settings WHERE name='shared_buffers'), 2) as percent_of_cache

FROM pg_buffercache b

JOIN pg_class c ON b.relfilenode = pg_relation_filenode(c.oid)

WHERE c.relkind = 'r' -- только обычные таблицы

GROUP BY c.relname, c.oid

ORDER BY cached_mb DESC

LIMIT 10;

-- Распределение shared_buffers по типам данных

SELECT

CASE

WHEN usagecount IS NULL THEN 'Free'

ELSE usagecount::text

END as usage_count,

COUNT(*) * 8 / 1024 as mb,

ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT setting::numeric FROM pg_settings WHERE name='shared_buffers'), 2) as percent

FROM pg_buffercache

GROUP BY usagecount

ORDER BY usagecount DESC NULLS FIRST;

3. Проверка временных файлов (переполнение work_mem):

SELECT

datname,

temp_files,

pg_size_pretty(temp_bytes) as temp_size,

ROUND(temp_bytes / 1024.0 / 1024.0 / NULLIF(temp_files, 0), 2) as avg_file_size_mb

FROM pg_stat_database

WHERE temp_files > 0;

-- Активные запросы, использующие временные файлы

SELECT

pid,

query,

temp_files,

temp_bytes

FROM pg_stat_activity

WHERE temp_files > 0 AND state = 'active';

4. Проверка текущих настроек PostgreSQL:

-- Критические настройки памяти

SELECT

name,

setting,

unit,

context

FROM pg_settings

WHERE name IN (

'shared_buffers',

'work_mem',

'maintenance_work_mem',

'effective_cache_size',

'wal_buffers',

'random_page_cost',

'effective_io_concurrency'

)

ORDER BY name;

⚙️ Часть 2: Оптимизация настроек

2.1. Оптимизация ОС Linux (требует прав root)

1. Создание оптимизированного профиля tuned:

# Создание директории для профиля

sudo mkdir -p /etc/tuned/postgresql-optimized

# Создание конфигурационного файла

sudo cat > /etc/tuned/postgresql-optimized/tuned.conf << 'EOF'

[main]

summary=Optimized for PostgreSQL with 8GB RAM, read-heavy workload

include=throughput-performance

[sysctl]

# Минимизация записи на диск (оптимизация для чтения)

vm.dirty_background_ratio = 2

vm.dirty_ratio = 5

vm.dirty_expire_centisecs = 6000

vm.dirty_writeback_centisecs = 1000

# Минимизация свопинга

vm.swappiness = 5

# Сохранение кэша dentry и inode (улучшение для частого чтения файлов)

vm.vfs_cache_pressure = 50

# Увеличение лимитов для большего количества соединений

fs.file-max = 2097152

EOF

# Активация профиля

sudo tuned-adm profile postgresql-optimized

sudo tuned-adm active # Проверка активации

2. Отключение Transparent Huge Pages:

# Немедленное отключение

echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

# Постоянное отключение (для систем с systemd)

sudo cat > /etc/systemd/system/disable-thp.service << 'EOF'

[Unit]

Description=Disable Transparent Huge Pages

[Service]

Type=oneshot

ExecStart=/bin/sh -c "echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled && echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag"

[Install]

WantedBy=multi-user.target

EOF

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl enable disable-thp.service

sudo systemctl start disable-thp.service

3. Настройка лимитов памяти для пользователя postgres:

# Добавьте в /etc/security/limits.conf или создайте файл в /etc/security/limits.d/

sudo cat >> /etc/security/limits.conf << 'EOF'

postgres soft memlock 8388608 # 8GB в kB

postgres hard memlock 8388608

postgres soft nofile 65536

postgres hard nofile 65536

EOF

# Для применения в текущей сессии

sudo prlimit --pid $(pgrep -u postgres) --memlock=8388608:8388608