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.

Как известно, существует всего два метода для решения задач:

1. Метод анализа или метод дедукции, или от общего к частному.

2. Метод синтеза или метод индукции, или от частного к общему.

Для решения проблемы “улучшить производительность базы данных” это может выглядеть следующим образом.
Анализ — разбираем проблему на отдельные части и решая их пытаемся в результате улучшить производительности базы данных в целом.

На практике анализ выглядит примерно так:

• Возникает проблема (инцидент производительности)

• Собираем статистическую информацию о состоянии базы данных

• Ищем узкие места(bottlenecks)

• Решаем проблемы с узких мест

Узкие места базы данных — инфраструктура (CPU, Memory, Disks, Network, OS), настройки(postgresql.conf), запросы:

Инфраструктура: возможности влияния и изменения для инженера — почти нулевые.

Настройки базы данных: возможности для изменений чуть больше чем в предыдущем случае, но как правило все -таки довольно затруднительны, особенно в облаках.

Запросы к базе данных: единственная область для маневров.

Синтез — улучшаем производительность отдельных частей, ожидая, что в результате производительность базы данных улучшится.

Лирическое вступление или зачем все это надо

Как происходит процесс решения инцидентов производительности, если производительность базы данных не мониторится:

Заказчик -”у нас все плохо, долго, сделайте нам хорошо”
Инженер-” плохо это как?”
Заказчик –”вот как сейчас(час назад, вчера, на прошлой деле было), медленно”
Инженер – “а когда было хорошо?”
Заказчик – “неделю (две недели) назад было неплохо. “(Это повезло)
Заказчик – “а я не помню, когда было хорошо, но сейчас плохо “(Обычный ответ)

В результате получается классическая картина:

Кто виноват и что делать?

На первую часть вопроса ответить легче всего — виноват всегда инженер DBA.

На вторую часть ответить тоже не слишком сложно — нужно внедрять систему мониторинга производительности базы данных.

Возникает первый вопрос — что мониторить?

Путь 1. Будем мониторить ВСЁ

Загрузку CPU, количество операций дискового чтения/записи, размер выделенной памяти, и еще мегатонна разных счетчиков, которые любая более-менее рабочая система мониторинга может предоставить.

В результате получается куча графиков, сводных таблиц, и непрерывные оповещения на почту и 100% занятость инженера решением кучи одинаковых тикетов, впрочем, как правило со стандартной формулировкой — “Temporary issue. No action need”. Зато, все заняты, и всегда есть, что показать заказчику — работа кипит.

Путь 2. Мониторить только то, что нужно, а, что не нужно, не нужно мониторить

Можно мониторить, чуть по-другому- только сущности и события:

• На которые инженер DBA может влиять

• Для которых существует алгоритм действий при возникновении события или изменения сущности.

Исходя из этого предположения и вспоминая «Философское вступление» с целью избежать регулярного повторения «Лирическое вступление или зачем все это надо» целесообразно будет мониторить производительность отдельных запросов, для оптимизации и анализа, что в конечном итоге должно привести к улучшению быстродействия всей базы данных.

Но для того, чтобы улучшить тяжелый запрос, влияющий на общую производительность базы данных, нужно сначала его найти.

Итак, возникает два взаимосвязанных вопроса:

• какой запрос считается тяжелым

• как искать тяжелые запросы.

Очевидно, тяжелый запрос это запрос который использует много ресурсов ОС для получения результата.

Переходим ко второму вопросу — как искать и затем мониторить тяжелые запросы ?

Какие возможности для мониторинга запросов есть в PostgreSQL?

По сравнению с Oracle, возможностей немного, но все-таки кое-что сделать можно.

PG_STAT_STATEMENTS

Для поиска и мониторинга тяжелых запросов в PostgreSQL предназначено стандартное расширение pg_stat_statements.

После установки расширения в целевой базе данных появляется одноименное представление, которое и нужно использовать для целей мониторинга.

Целевые столбцы pg_stat_statements для построения системы мониторинга:

• queryid Внутренний хеш-код, вычисленный по дереву разбора оператора

• max_time Максимальное время, потраченное на оператор, в миллисекундах

Накопив и используя статистику по этим двум столбцам, можно построить мониторинговую систему.

Как используется pg_stat_statements для мониторинга производительности PostgreSQL

Для мониторинга производительности запросов используется:
На стороне целевой базы данных — представление pg_stat_statements
Со стороны сервера и базы данных мониторинга — набор bash-скриптов и сервисных таблиц.

1 этап — сбор статистических данных

На хосте мониторинга по крону регулярно запускается скрипт который копирует содержание представления pg_stat_statements с целевой базы данных в таблицу pg_stat_history в базе данных мониторинга.

Таким образом, формируется история выполнения отдельных запросов, которую можно использовать для формирования отчетов производительности и настройки метрик.

2 этап — настройка метрик производительности

Основываясь на собранных данных, выбираем запросы, выполнение которых наиболее критично/важно для клиента(приложения). По согласованию с заказчиком, устанавливаем значения метрик производительности используя поля queryid и max_time.

Результат — старт мониторинга производительности

1. Мониторинговый скрипт при запуске проверяет сконфигурированные метрики производительности, сравнивая значение max_time метрики со значением из представления pg_stat_statements в целевой базе данных.

2. Если значение в целевой базе данных превышает значение метрики – формируется предупреждение (инцидент в тикетной системе).

Дополнительная возможность 1

История планов выполнения запросов
Для последующего решения инцидентов производительности очень хорошо иметь историю изменения планов выполнения запросов.

Для хранения истории используется сервисная таблица log_query. Таблица заполняется при анализе загруженного лог-файла PostgreSQL. Поскольку в лог-файл в отличии от представления pg_stat_statements попадает полный текст с значениями параметров выполнения, а не нормализованный текст, имеется возможность вести лог не только времени и длительности запросов, но и хранить планы выполнения на текущий момент времени.

Дополнительная возможность 2

Continuous performance improvement process
Мониторинг отдельных запросов в общем случае не предназначен для решения задачи непрерывного улучшения производительности базы данных в целом поскольку контролирует и решает задачи производительности только для отдельных запросов. Однако можно расширить метод и настроить мониторинг запросы для всех базы данных.

Для этого нужно ввести дополнительные метрики производительности:

• За последние дни

• За базовый период

Скрипт выбирает запросы из представления pg_stat_statements в целевой базе данных и сравнивает значение max_time со средним значением max_time, в первом случае за последние дни или за выбранный период времени(baseline), во-втором случае.

аким образом в случае деградации производительности для любого запроса, предупреждение будет сформировано автоматически, без ручного анализа отчетов.

А при чем тут синтез ?

В описанной подходе, как и предполагает метод синтеза — улучшением отдельных частей системы, улучшаем систему в целом.

• Запрос выполняемый базой данных – тезис

• Измененный запрос – антитезис

• Изменение состояние системы — синтез

Развитие системы

• Расширения собираемой статистики добавлением истории для системного представления pg_stat_activity

• Расширение собираемой статистики добавлением истории для статистики отдельных таблиц участвующих в запросах

• Интеграция с системой мониторинга в облаке AWS

• И еще, что-нибудь можно придумать…