PG_EXPECTO: Принцип «только большие пушки» для СУБД⁠⁠

В силу ограниченности платформы Пикабу - статья сокращена. Полностью - на основном канале Дзен.

PG_EXPECTO — это не просто инструмент, а целостный комплекс, построенный на двух новых принципах.

1. Комплексный статистический анализ (CSSA)

Система больше не разделяет метрики СУБД и инфраструктуры. Она создаёт единый корреляционный снимок всей системы:

• Вертикальная корреляция: Вместо отдельных событий система видит цепочки: например, как медленный запрос вызывает рост очереди дисковых операций (iowait).

• Проактивность: Комплекс отслеживает не сбои, а тренды. Он может предупредить: «Обнаружена устойчивая тенденция к деградации из-за X», позволяя устранить проблему до того, как она затронет пользователей.

2. Семантический анализ и нейросеть-ассистент

Это и есть та самая «турбина». Вместо сырых графиков PG_EXPECTO использует нейросеть, которая интерпретирует данные в контексте.

Практический пример

Инцидент производительности СУБД в панели Zabbix

Регрессионный и корреляционный анализ производительности и ожиданий СУБД

Операционная скорость и ожидания СУБД

Исходные данные для семантического анализа нейросетью

1. Производительность и ожидания СУБД

2. Метрика vmstat

3.Метрика iostat для дискового устройства, файловой системы /data

3.Метрика iostat для дискового устройства, файловой системы /wal

1.Анализ производительности и ожиданий СУБД

Проведи анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL за заданный период

На основе предоставленных данных можно провести следующий анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL за период с 08:40 до 09:40:

📈 1. Регрессионный анализ

· Операционная скорость (SPEED):

o Коэффициент детерминации R2=0.88R2=0.88 → модель хорошо описывает данные.

o Угол наклона = -43.1 → скорость со временем снижается.

· Ожидания СУБД (WAITINGS):

o R2=0.75R2=0.75 → модель умеренно точна.

o Угол наклона = +40.87 → количество ожиданий растёт.

🔗 2. Корреляционный анализ

· SPEED vs WAITINGS: −0.763→ сильная отрицательная корреляция. Чем больше ожиданий, тем ниже скорость.

· WAITINGS vs IPC: 0.9039 → очень сильная положительная корреляция. Рост межпроцессного взаимодействия связан с ростом ожиданий.

· WAITINGS vs LWLOCK: 0.9587 → почти прямая зависимость. Ожидания сильно связаны с лёгкими блокировками (lightweight locks).

📉 3. Динамика изменения показателей

· SPEED:

o Начало: ~130 572

o Конец: ~90 948

o Снижение на ~30% за час.

· WAITINGS:

o Начало: 345

o Конец: 435

o Рост на ~26%.

· IPC и LWLOCK также растут, особенно заметно после 09:30.

⚠️ 4. Потенциальные проблемы

1. Рост LWLOCK → возможна конкуренция за лёгкие блокировки (например, в памяти).

2. Рост IPC → увеличивается нагрузка на межпроцессное взаимодействие, возможно из-за параллельных запросов.

3. Падение SPEED при росте WAITINGS → система тратит больше времени на ожидания (возможно, из-за блокировок или нехватки ресурсов).

2.Анализ vmstat

Проведи анализ метрик vmstat за заданный период

На основе данных vmstat за период с 08:40 до 09:40 проведён анализ производительности системы, на которой работает PostgreSQL. Вот ключевые выводы:

📊 1. Общие тенденции

· Время простоя CPU (idle) снизилось с 90% до 85%.

· Пользовательская нагрузка CPU (us) выросла с 9% до 13%.

· Системная нагрузка CPU (sy) стабильна (2%).

· Ожиданий ввода-вывода (wa) не наблюдается (0%).

🧠 2. Анализ памяти

Показатель Начало Конец Изменение Комментарий

swpd 710МБ 749МБ +39 МБ Незначительный рост свопа, система не испытывает нехватки RAM.

free 7185МБ 3221МБ -3964 МБ Сильное снижение свободной памяти, что говорит о её активном использовании.

cache 53521МБ 55937МБ +2416МБ Кэш памяти увеличивается, что нормально при активной работе с диском.

Вывод: Память активно используется, но свопинг минимален — система работает в рамках доступной памяти.

💽 3. Ввод-вывод (I/O)

Показатель Начало Конец Пиковое значение Тренд

bi (блоков ввода/с) 572 2409 2409 Резкий рост после 09:25.

bo (блоков вывода/с) 850 511 850 Снижение, затем стабилизация.

Вывод:

· После 09:25 резко выросла активность чтения с диска (bi).

· Это совпадает с падением SPEED в данных PostgreSQL.

· Возможно, это связано с увеличением количества запросов к данным, не помещающихся в кэш.

🔄 4. Системные показатели

Показатель Начало Конец Изменение

in (прерываний/с) 12833 14503 +13%

cs (переключений контекста/с) 6835 7033 +3%

Вывод: Умеренный рост прерываний и переключений контекста, что соответствует увеличению нагрузки.

📉 5. Связь с данными PostgreSQL

Сравнивая с предыдущим анализом cluster.txt, наблюдаем:

1. Рост ожиданий (WAITINGS) в PostgreSQL коррелирует с:

o Ростом bi (чтение с диска).

o Увеличением us (пользовательская нагрузка CPU).

2. Падение SPEED совпадает с:

o Увеличением bi (дисковые операции).

o Снижением idle CPU.

⚠️ 6. Потенциальные узкие места

1. Дисковый ввод-вывод: резкий рост bi после 09:25 может быть причиной замедления.

2. Использование памяти: свободная память уменьшается, но свопинг незначителен — пока критично.

3. Нагрузка на CPU: idle снижается, но не до критических значений.

✅ 7. Рекомендации

1. Оптимизация запросов:

o Увеличить shared_buffers, чтобы больше данных кэшировалось в памяти.

o Проверить наличие медленных запросов, выполняющих полное сканирование таблиц.

2. Мониторинг диска:

o Проверить скорость дисковых операций (например, с помощью iostat).

o Рассмотреть использование SSD или увеличение скорости дискового массива.

3. Настройка PostgreSQL:

o Увеличить effective_cache_size.

o Настроить work_mem для уменьшения операций на диске.

4. Системные настройки:

o Убедиться, что достаточно оперативной памяти для кэширования.

o Рассмотреть увеличение количества CPU, если нагрузка продолжит расти.

📈 8. Визуализация (рекомендуется)

· График SPEED и bi на одной оси времени → проверить корреляцию.

· График WAITINGS и us (пользовательская нагрузка CPU).

· График free memory и cache → отследить использование памяти.

График SPEED и bi на одной оси времени → проверить корреляцию.

Отрицательная корреляция: Рост значений bi сопровождается снижением операционной скорости.

График WAITINGS и us (пользовательская нагрузка CPU).

Положительная корреляция: Рост значений us сопровождается увеличением количества ожиданий.

График free memory и cache → отследить использование памяти.

Отрицательная корреляция: Рост значений free сопровождается снижением значений cache.

free -3964 МБ: Сильное снижение свободной памяти, что говорит о её активном использовании.

cache +2416 МБ: Кэш памяти увеличивается, что нормально при активной работе с диском.

3. Анализ iostat для файловой системы /data

На основе данных iostat для устройства vdb за период с 08:40 до 09:40 проведён анализ дисковых операций. Вот ключевые выводы:

📊 1. Общая картина

· Устройство vdb используется для операций чтения и записи.

· %util (загрузка диска) выросла с 5.59% до 6.7% — загрузка низкая.

· aqu_sz (средняя длина очереди) незначительно снизилась с 0.26 до 0.20 — очереди практически нет.

📈 2. Операции чтения (Read)

Показатель Начало Конец Изменение Комментарий

r/s (чтений/с) 40.00 27.92 -30% Снижение количества операций чтения.

rMB/s (МБ/с) 0.84 2.82 +235% Резкий рост объёма читаемых данных.

rareq_sz (средний размер запроса) 19.35 КБ 67.09 КБ +247% Запросы стали крупнее.

r_await (среднее время чтения, мс) 2.07 3.73 +80% Увеличение времени отклика на чтение.

Вывод:

После 09:20 резко вырос объём читаемых данных (rMB/s) и средний размер запроса (rareq_sz). Это говорит о переходе на более крупные блоки данных, возможно из-за изменения типа запросов (например, сканирование больших таблиц).

📉 3. Операции записи (Write)

Показатель Начало Конец Изменение

w/s (записей/с) 16.83 15.20 -10%

wMB/s (МБ/с) 0.62 0.26 -58%

wareq_sz (средний размер записи) 31.74КБ 4.22КБ -87%

w_await (среднее время записи, мс) 5.57 3.59 -36%

Вывод:

Нагрузка на запись снижается, операции становятся мельче и быстрее.

🔗 4. Корреляция с WAITINGS (PostgreSQL)

· После 09:20 наблюдается рост r_await (время чтения) и WAITINGS (ожидания в СУБД).

· Рост rMB/s совпадает с ростом WAITINGS и падением SPEED.

· Это подтверждает гипотезу о том, что увеличение времени доступа к диску влияет на производительность БД.

⚠️ 5. Потенциальные проблемы

1. Увеличение времени чтения (r_await): с 2 мс до 3.7 мс — рост на 80%.

2. Увеличение размера запросов (rareq_sz): с 19 КБ до 67 КБ — возможно, из-за отсутствия индексов или полного сканирования таблиц.

3. Рост объёма читаемых данных (rMB/s): в 3 раза — нагрузка на диск возросла.

✅ 6. Рекомендации

1. Оптимизация запросов PostgreSQL:

o Проверить выполнение планов запросов (EXPLAIN ANALYZE).

o Добавить индексы для часто сканируемых таблиц.

o Увеличить shared_buffers, чтобы больше данных кэшировалось в памяти.

2. Мониторинг диска:

o Проверить скорость диска (например, с помощью hdparm или fio).

o Убедиться, что диск не фрагментирован.

3. Настройка PostgreSQL:

o Увеличить effective_cache_size.

o Настроить random_page_cost и seq_page_cost в соответствии с типом диска.

4. Аппаратные улучшения:

o Рассмотреть переход на SSD, если используется HDD.

o Увеличить скорость дисковой подсистемы (RAID, кэширование).

📈 7. Визуализация (рекомендуется)

· График rMB/s и WAITINGS на одной оси времени.

· График r_await и rareq_sz.

· График %util и aqu_sz для оценки загрузки диска.

График rMB/s и WAITINGS.

Увеличение rMB/s сопровождается ростом количества ожиданий.

График r_await и rareq_sz.

График %util и aqu_sz для оценки загрузки диска.

🎯 Заключение

Основная причина деградации производительности — рост размера и времени выполнения дисковых операций чтения, что приводит к увеличению лёгких блокировок (LWLOCK) и ожиданий (WAITINGS) в СУБД.

Приоритет действий:

1. Оптимизация запросов и индексов

2. Настройка параметров PostgreSQL (память, I/O)

3. Аппаратное улучшение дисковых подсистем

4. Мониторинг и алертинг ключевых метрик

Система не испытывает критической нехватки CPU или памяти, но дисковый ввод-вывод стал узким местом из-за изменившегося характера нагрузки (крупные запросы на чтение).