处理PostgreSQL中的磁盘I/O瓶颈

处理PostgreSQL中的磁盘I/O瓶颈
当磁盘I/O成为PostgreSQL系统的瓶颈时，会显著影响数据库性能，尤其是对于涉及大型数据集、频繁写入或复杂查询的工作负载。磁盘I/O瓶颈表现为查询响应时间缓慢、等待时间过长或系统负载增加。解决这一问题需要结合硬件优化、查询调优和PostgreSQL配置调整。

诊断问题
在急于寻求解决方案之前，至关重要的是找出输入/输出瓶颈的根源。使用工具和技术来评估磁盘使用情况，并精准定位根本原因。

监控工具
iostat：显示磁盘使用统计信息，有助于衡量磁盘吞吐量并确定磁盘是否过载。
pg_stat_activity：显示当前正在运行的查询及其等待事件，例如IO_WAIT，这可以指示I/O瓶颈。
pg_stat_io：PostgreSQL的系统视图，提供有关读写活动的信息。
vmstat、dstat、sar：用于监控系统性能的Linux工具，包括磁盘、CPU和内存使用情况。
pg_stat_bgwriter：显示后台写入器的活动，有助于了解后台正在进行的写入活动量。

短期解决方案
一旦确认存在输入/输出问题，就可以立即采取措施缓解该问题。这些措施旨在减轻磁盘负载或提高磁盘利用率。

调整PostgreSQL配置
1、增加 Memory Buffers

PostgreSQL 大量使用内存来缓存数据，从而减少对磁盘访问的需求。增加内存分配可以降低 I/O 操作的频率。

shared_buffers：此参数定义了PostgreSQL可用于缓存数据的内存量。 shared_buffers = 25% of total RAM增大该值可以减少读取I/O，因为频繁访问的数据会保留在内存中。

work_mem：为排序和复杂查询分配的内存。

work_mem = 64MB（取决于可用内存）
增加work_mem可以减少大型排序或聚合过程中的磁盘排序和临时文件使用。

2、降低磁盘写入频率

checkpoint_timeout：增加检查点之间的时间，以减少将数据刷新到磁盘的频率。

checkpoint_timeout = 15min

checkpoint_completion_target：将其设置为更高的值（0.9或1.0），以分散检查点期间的磁盘I/O，避免突然的峰值。

checkpoint_completion_target = 0.9

bgwriter_lru_maxpages：提高后台写入程序的活跃度，更频繁地将脏页刷新到磁盘，避免检查点承担所有工作。

bgwriter_lru_maxpages = 1000

3、启用或优化WAL压缩

wal_compression：启用WAL压缩会减少写入预写日志（WAL）的数据量，进而降低磁盘I/O。

wal_compression = on

4、调整 autovacuum

自动清理（Autovacuum）会因读取和写入表数据而导致磁盘I/O开销。调整自动清理设置有助于减轻负载。

autovacuum_vacuum_cost_delay = 20ms
autovacuum_vacuum_cost_limit = 2000

查询优化
1、高效使用索引

确保你的查询使用索引，以尽量减少扫描的行数。与全表扫描相比，索引扫描能减少磁盘输入/输出操作。

使用EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE命令来识别因索引缺失或低效而导致过多I/O的查询。

2、限制返回的行数：

通过在查询中使用过滤器和限制条件来避免不必要的全表扫描。使用适当的WHERE子句或LIMIT子句减少检索的数据量。

3、批量写入操作：

不要执行多个小型的INSERT或UPDATE操作，而是将它们批量处理为单个操作。这可以减少写入磁盘的开销。

4、优化连接和排序：

复杂的连接和大型排序操作会产生大量的临时磁盘输入/输出。请确保分配了足够的内存（work_mem），必要时可考虑将大型查询拆分为较小的部分。

5. 长期解决方案
   解决了当前的瓶颈问题后，你可以考虑采用长期策略来避免未来出现磁盘I/O问题。这些策略包括硬件升级、数据分区和高级配置选项。

优化磁盘子系统
1、升级到更快的存储（SSD/NVMe）

固态硬盘（SSD）或NVMe存储相比传统的机械硬盘（HDD）有着显著的性能提升。它们减少了磁盘延迟，提高了每秒输入/输出操作数（IOPS），这对于随机读写工作负载尤其有利。

2、使用RAID提升性能

配置RAID（独立磁盘冗余阵列）以获得更好的性能和容错能力。

RAID 10：提供了速度和冗余的良好平衡（条带化+镜像）。强烈推荐用于数据库。
RAID 1：通过镜像提供冗余，但在大型工作负载下比RAID 10慢。
RAID5：由于写入性能较慢，数据库应避免使用RAID 5。

3、WAL和数据使用独立磁盘

预写日志（WAL）在PostgreSQL中被大量使用。为了分散输入/输出（I/O），可以考虑将WAL日志和数据文件放在不同的磁盘上。

对WAL日志使用高速存储（如NVMe），以确保事务能够快速刷新到磁盘。

4、增加磁盘缓存（回写缓存）

如果您的磁盘支持，启用回写缓存以在内存中缓冲写入操作。这将使数据库能够更快地确认写入。

数据分区
1、Table Partitioning

根据日期、范围或哈希值将大型表分割成较小的部分。这可以显著减少查询和更新过程中扫描的数据量。分区通过减小数据库需要扫描的每个段的大小来提高性能，从而减少输入/输出操作。

2、归档旧数据

如果数据库存储历史数据，可以考虑将较旧、访问频率较低的数据迁移到单独的归档数据库或表空间。这会减小活跃表的大小，降低访问近期数据的查询的I/O负载。

缓存解决方案
1、使用外部缓存层

内存缓存（如Redis或Memcached）可以存储频繁访问的数据，减少每次查询都需要查询数据库的情况。这减轻了数据库的负担并减少了磁盘输入/输出（I/O）。

2、PostgreSQL的pg_prewarm扩展

此扩展允许您在数据库重启后将数据预加载到内存中。通过将频繁访问的数据保存在内存中，可以减少对磁盘访问的需求。

高级技术
1、调整effective_io_concurrency

该参数控制PostgreSQL可以发出的并发I/O请求数量。这在固态硬盘（SSD）和RAID阵列上尤为重要。

set effective_io_concurrency = 4 – SSDs or RAID arrays

2、减少全表锁和锁竞争

如果许多并发事务尝试锁定相同的行或表，可能会导致I/O瓶颈。优化锁定策略或使用乐观锁定技术有助于减轻磁盘负载。

3、连接池

使用连接池（通过PgBouncer等工具）来限制活跃数据库连接的数量，防止过多的输入/输出操作。通过池化连接，较少的并发查询会访问数据库，这有助于更高效地管理磁盘负载。

摘要
解决PostgreSQL中的磁盘I/O瓶颈需要结合短期修复措施（如调整内存缓冲区和优化查询）与长期策略（如升级到更快的存储设备、对数据进行分区以及实施缓存）。使用PostgreSQL工具和系统实用程序正确诊断问题，对于采取恰当的解决方案至关重要。适当的调优、查询优化和硬件改进能够缓解磁盘I/O瓶颈，提升数据库的整体性能。

原文来自于：Handling disk I/O Bottlenecks in PostgreSQL[1]

引用链接
[1] Handling disk I/O Bottlenecks in PostgreSQL: https://www.designandexecute.com/designs/handling-disk-i-o-bottlenecks-in-postgresql/#:~:text=It%E2%80%99s%20especially%20important%20on%20SSDs%20and%20RAID%20arrays.,or%20tables%2C%20it%20can%20result%20in%20I%2FO%20bottlenecks.