Создание сайтов: лендинг, визитка, интернет магазин. Продвижение, поддержка, реклама.

Для многих систем характерен паттерн постоянного накопления данных с течением времени. Причем основная их масса больше никогда не изменяется – то есть они пишутся в режиме append-only.

Это не только различного рода логи и метрики оборудования, но и такие, казалось бы, несвязанные вещи, как переписка между пользователями или комментарии к новостям.

Около года назад я уже писал про модель организации секционирования таких данных и вызываемые этим каскадные изменения в структуре БД. А сегодня на примере нашего сервиса анализа логов PostgreSQL-серверов разберем особенности обслуживания организованных так баз, и как грамотный подход (и немного ночной работы) может сократить затраты на инфраструктуру в разы.

Что-то мы сильно грузим диск…

Вся база нашего сервиса “распилена” на суточные секции и реорганизована под максимальную пропускную способность. Подробнее об этом можно прочитать в статьях “Пишем в PostgreSQL на субсветовой: 1 host, 1 day, 1TB” и “Экономим копеечку на больших объемах в PostgreSQL”.

При этом мы стараемся писать в базу предельно сбалансированно (см. “Телепортация тонн данных в PostgreSQL”), но все равно наши “хотелки” превышают возможности дисковой подсистемы – занята она регулярно на все 100% и очереди доступа, небольшие, но есть всегда:

“Чукча – не читатель, чукча – писатель!” Или нет?

Как бы это и не удивительно, когда пишешь со скоростью до 200MB/s:

… и читаешь не меньше.

Стоп – читаешь?.. Но у нас же нет тонн неэффективных запросов, которые бы столько читали! Но при этом больше половины всех дисковых операций – чтение!

Как же так? Кто этот злодей, который столько читает? И почему это у нас в середине дня до 18 maintenance-процессов? К ним относятся разные VACUUM, ANALYZE, CREATE INDEX и т.п.

Как и что мы мониторим в PostgreSQL, стоит прочитать в статье “Мониторим базу PostgreSQL — кто виноват, и что делать”.

“Вот те раз! – подумал Штирлиц”

А ну-ка, воспользуемся функционалом анализа работы autoVACUUM/autoANALYZE:

Оказывается, у нас в течение дня бегает множество autovacuum (to prevent wraparound) по секциям каких-то других дней – и все они “промахиваются” мимо кэша данных, и лезут в диск! То есть мы пишем в базу настолько много транзакций, что она регулярно начинает хотеть их “прибрать” по старым секциям, а они у нас до 150GB… Хм.

“Вот те два, – подумал Мюллер, и бросил второй.”

Так, а что у нас делает autoANALYZE?..

Кучу раз в течение дня делаются ANALYZE-пробежки по append-only табличкам! Большого смысла в этом тоже не сильно много, поскольку заведомо все записи тут уникальны и имеют PK.

Ночной Дозор и не только

Итак, начнем “с хвоста” – избавимся от autoanalyze. Для этого перенастроим соответствующие параметры сервера:

ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_scale_factor = 1;
-- ждем для следующего сканирования, пока в табличку не запишут еще столько же (x2) записей

ALTER SYSTEM SET autovacuum_analyze_threshold = 100000;
-- ... но не меньше 100K

Теперь внимательно посмотрим на “старые” секции. Устаревают они ровно тогда, когда мы перестаем в них писать – около полуночи, как раз когда нагрузка минимальна.

Они у нас есть двух видов:

• относительно небольшие с поддержкой INSERT … ON CONFLICT UPDATE со всякими счетчиками

• мега-большие append-only “факты”

pg_repack

В силу специфики MVCC, первый вид секций оказывается к концу дня “сильно-дырявым”. Это замедляет чтение и приводит к занятости большего объема.

Чтобы “схлопнуть” секцию, не блокируя доступ к ней, мы разработали ежесуточный ночной cron-скрипт, стартующий в 00:15, который последовательно применяет ко всем таким таблицам “предыдущего дня” pg_repack, “схлапывает” их и физически переупорядочивает записи в соответствии с наиболее используемым индексом:

Модуль pgrepack — это расширение Postgres Pro Standard, которое позволяет ликвидировать пустоты в таблицах и индексах и может дополнительно восстанавливать физический порядок кластеризованных индексов. В отличие от CLUSTER и VACUUM FULL, оно выполняет эти операции «на ходу», обходясь без исключительных блокировок таблиц в ходе их обработки. К тому же pgrepack действует эффективно, демонстрируя производительность, сравнимую с непосредственным использованием CLUSTER.

VACUUM FREEZE

По всем остальным (append-only) таблицам – выполняем принудительно VACUUM FREEZE, убирая у базы напрочь желание делать это “внезапно” по ходу рабочего дня:

VACUUM FREEZE rawdata_20190419;
VACUUM FREEZE rawplan_20190419;
...

Пруфы!

Объем дискового чтения сократился в 20 раз, загрузка диска (disk busy) уменьшилась до ~60%: