MogDB/openGauss 故障排查思路
本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「數(shù)據(jù)和云」,作者高云龍。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系數(shù)據(jù)和云公眾號。
前提
當我們收到反饋說數(shù)據(jù)庫響應慢或者壓測過程中數(shù)據(jù)庫有報錯,第一步先收集數(shù)據(jù)庫服務器資源使用情況,這一步是處理所有故障的前提。
- --負載
- top 命令
- htop 命令
- --cpu
- lscpu 命令
- --內(nèi)存大小
- free -g
- --磁盤大小
- df-Th
- --磁盤使用跟蹤
- nohup iostat -xmt 1 > iostat.log 2>&1 &
- --網(wǎng)絡延時
- 應用程序與數(shù)據(jù)庫之間的網(wǎng)絡延時,集群內(nèi)主庫與同步備庫之間的網(wǎng)絡延時
- nohup ping 目標ip | awk '{ print $0"\t" strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",systime())}' > ping.log 2>&1 &
*模擬網(wǎng)絡延時小知識*
模擬同城機房網(wǎng)絡延遲在0.7ms ~ 0.9ms ;
添加網(wǎng)絡延遲模擬:tc qdisc add dev enp23s0f1(網(wǎng)卡) root netem delay 0.8ms 0.1ms ;
刪除網(wǎng)絡延時模擬:tc qdisc dev dev enp23s0f1(網(wǎng)卡) root netem delay 0.8ms 0.1ms。
常見問題
一.Xlog目錄磁盤空間不足
Xlog日志目錄滿的原因有以下幾個:
- 集群內(nèi)有宕機的備節(jié)點,或者主備節(jié)點之間的網(wǎng)絡不通;
- 無效的復制槽未及時清理;
- 開啟歸檔,但歸檔失敗;
- Xlog保留數(shù)量過多。
備節(jié)點故障:
通過網(wǎng)絡及數(shù)據(jù)庫日志信息,判斷節(jié)點故障原因,并盡快恢復主備節(jié)點之間的復制關系,當故障無法快速解決時,建議修改數(shù)據(jù)庫參數(shù)來改變主庫Xlog保留大小。
- enable_xlog_prune = on
- max_size_for_xlog_prune:默認是2T,建議修改值為104857600 (100GB),或根據(jù)磁盤空間自行調(diào)整
無效復制槽:
查看是否存在無效的復制槽導致Xlog清理不及時,需要將延時最大的復制槽刪除。
- --查看復制槽
- select slot_name,coalesce(plugin,'_') as plugin,
- slot_type,datoid,coalesce(database,'_') as database,
- active,coalesce(xmin,'_') as xmin,
- pg_size_pretty(pg_xlog_location_diff(CASE WHEN pg_is_in_recovery() THEN pg_last_xlog_receive_location() ELSE pg_current_xlog_location() END , restart_lsn)) AS retained_bytes
- from pg_replication_slots;
- --清理復制槽
- select pg_drop_replication_slot('slot_name');
歸檔失效:
先檢查歸檔目錄是否有歸檔日志,如果沒有,需要查看數(shù)據(jù)庫日志歸檔失效的原因。
Xlog參數(shù)不合理:
檢查數(shù)據(jù)庫Xlog保留參數(shù)值是否合理: wal_keep_segments。
二.CPU使用率高
除了數(shù)據(jù)庫BUG、其他程序耗CPU高影響數(shù)據(jù)庫外,絕大部分原因是SQL執(zhí)行慢且并發(fā)量大引起。
- 1、當前正在執(zhí)行的SQL匯總
- select query,count(*) from pg_stat_activity group by query order by 2 desc limit 5;
- 2、查看SQL的執(zhí)行計劃
- explain (analyze,costs,buffers,timing) QUERY
- 3、SQL涉及的表是否有表膨脹、索引失效或缺失或重復 的情況,這步可以處理80%的慢SQL
- --表結(jié)構(gòu)
- \d+ 表名
- --表及索引占空間大小
- SELECT CURRENT_CATALOG AS datname,nsp.nspname,rel.relname,
- pg_size_pretty(pg_total_relation_size(rel.oid)) AS totalsize,
- pg_size_pretty(pg_relation_size(rel.oid)) AS relsize,
- pg_size_pretty(pg_indexes_size(rel.oid)) AS indexsize,
- pg_size_pretty(pg_total_relation_size(reltoastrelid)) AS toastsize
- FROM pg_namespace nsp
- JOIN pg_class rel ON nsp.oid = rel.relnamespace
- WHERE nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema') AND rel.relkind = 'r'
- order by pg_total_relation_size(rel.oid) desc
- limit 20;
- --表膨脹
- select schemaname,relname,n_live_tup,n_dead_tup,
- round((n_dead_tup::numeric/(case (n_dead_tup+n_live_tup) when 0 then 1 else (n_dead_tup+n_live_tup) end ) *100),2) as dead_rate
- from pg_stat_user_tables
- where n_live_tup > 0 and (n_dead_tup::numeric/(n_dead_tup+n_live_tup))>0
- order by 5 desc limit 50;
- --索引使用率
- select schemaname||'.'||relname tablename,schemaname||'.'||indexrelname indexname,idx_scan,idx_tup_read,idx_tup_fetch from pg_stat_user_indexes;
- --重復索引
- SELECT pg_size_pretty(SUM(pg_relation_size(idx))::BIGINT) AS SIZE,
- (array_agg(idx))[1] AS idx1, (array_agg(idx))[2] AS idx2,
- (array_agg(idx))[3] AS idx3, (array_agg(idx))[4] AS idx4
- FROM (
- SELECT indexrelid::regclass AS idx, (indrelid::text ||E'\n'|| indclass::text ||E'\n'|| indkey::text ||E'\n'||COALESCE(indexprs::text,'')||E'\n' || COALESCE(indpred::text,'')) AS KEY
- FROM pg_index) sub
- GROUP BY KEY HAVING COUNT(*)>1
- ORDER BY SUM(pg_relation_size(idx)) DESC;
- 4、根據(jù)執(zhí)行計劃判斷SQL是否需要改寫
三.內(nèi)存不足
①.查看服務器物理內(nèi)存整體使用情況。
②.檢查數(shù)據(jù)庫內(nèi)存參數(shù)設置是否合理:
- max_process_memory 建議設置物理內(nèi)存80%;
- shared_buffers 建議設置為物理內(nèi)存的40%。
數(shù)據(jù)庫內(nèi)存使用分布:
查看整體內(nèi)存使用情況,當dynamic_used_memory 與 max_dynamic_memory 的值接近時說明動態(tài)內(nèi)存可能不足,如果dynamic_peak_memory超過了max_dynamic_memory,說明曾經(jīng)發(fā)生過OOM。
- select * from gs_total_memory_detail;
- 連接過多耗盡內(nèi)存
主要排除是連接數(shù)過多導致內(nèi)存不足的場景
- 查看連接數(shù)分布
- select state,count(*) from pg_stat_activity group by state;
- 各狀態(tài)連接占用總內(nèi)存情況
- select state,pg_size_pretty(sum(totalsize))
- from gs_session_memory_detail m,pg_stat_activity a
- where substring_inner(sessid,position('.' in sessid)+1)=a.sessionid
- group by state;
- 單會話占用內(nèi)存排序
- select sessid,pg_size_pretty(sum(totalsize)),pg_size_pretty(sum(freesize)) from gs_session_memory_detail group by sessid order by sum(totalsize) desc limit 10;
- 緩存機制
會話的緩存機制不合理,也會導致內(nèi)存無法快速釋放,可能與參數(shù)local_syscache_threshold有關系。
- 內(nèi)存上下文使用內(nèi)存分布
- select contextname,pg_size_pretty(sum(totalsize)),pg_size_pretty(sum(freesize)) from gs_session_memory_detail group by contextname order by sum(totalsize) desc limit 10;動態(tài)內(nèi)存高一般有以下幾個原因:
總結(jié):
①.連接數(shù)過多會導致動態(tài)內(nèi)存耗盡,
- 如果是IDLE連接多,可能是開發(fā)端長連接保留數(shù)量不合理;
- 如果是ACTIVE連接多,可能是硬件內(nèi)存不足,需要擴內(nèi)存。
②.單個會話占用內(nèi)存多,需要根據(jù)SQL去分析占用內(nèi)存情況。
關于作者
高云龍,云和恩墨服務總監(jiān)。長期從事PG運維工作,目前在支持openGauss生態(tài)發(fā)展。