Analyses et diagnostics

Module H2

Dalibo SCOP

24.09

29 août 2024

Sur ce document

Formation	Module H2
Titre	Analyses et diagnostics
Révision	24.09
PDF	https://dali.bo/h2_pdf
EPUB	https://dali.bo/h2_epub
HTML	https://dali.bo/h2_html
Slides	https://dali.bo/h2_slides

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Au‑delà du contenu technique en lui‑même, notre intention est de transmettre les valeurs qui animent et unissent les développeurs de PostgreSQL depuis toujours : partage, ouverture, transparence, créativité, dynamisme… Le but premier de nos formations est de vous aider à mieux exploiter toute la puissance de PostgreSQL mais nous espérons également qu’elles vous inciteront à devenir un membre actif de la communauté en partageant à votre tour le savoir‑faire que vous aurez acquis avec nous.

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Forme de ce manuel

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Cela inclut les diapositives, les manuels eux-mêmes et les travaux pratiques. Cette formation peut également contenir quelques images et schémas dont la redistribution est soumise à des licences différentes qui sont alors précisées.

Marques déposées

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Versions de PostgreSQL couvertes

Ce document ne couvre que les versions supportées de PostgreSQL au moment de sa rédaction, soit les versions 12 à 16.

Analyses et diagnostics

Introduction

Deux types de supervision
- occasionnelle
- automatique
Superviser le matériel et le système
Superviser PostgreSQL et ses statistiques
Utiliser les bons outils

Supervision occasionnelle système
- Linux
- Windows
Supervision occasionnelle PostgreSQL
Outils

Supervision occasionnelle sous Unix

Nombreux outils
Les tester pour les sélectionner

Unix - ps

ps est l’outil de base pour les processus
Exemples
- ps aux
- ps f -f -u postgres

ps est l’outil le plus connu sous Unix. Il permet de récupérer la liste des processus en cours d’exécution. Les différentes options de ps peuvent avoir des définitions différentes en fonction du système d’exploitation (GNU/Linux, UNIX ou BSD)

Par exemple, l’option f active la présentation sous forme d’arborescence des processus. Cela nous donne ceci :

$ ps -u postgres f
10149 pts/5 S  0:00  \_ postmaster
10165 ?     Ss 0:00  |   \_ postgres: checkpointer
10166 ?     Ss 0:00  |   \_ postgres: background writer
10168 ?     Ss 0:00  |   \_ postgres: wal writer
10169 ?     Ss 0:00  |   \_ postgres: autovacuum launcher
10171 ?     Ss 0:00  |   \_ postgres: logical replication launcher

Les options aux permettent d’avoir une idée de la consommation processeur (colonne %CPU de l’exemple suivant) et mémoire (colonne %MEM) de chaque processus :

$ ps aux
USER PID %CPU %MEM    VSZ   RSS STAT COMMAND
500 10149  0.0  0.0 294624 18776 S    postmaster
500 10165  0.0  0.0 294624  5120 Ss   postgres: checkpointer
500 10166  0.0  0.0 294624  5120 Ss   postgres: background writer
500 10168  0.0  0.0 294624  8680 Ss   postgres: wal writer
500 10169  0.0  0.0 295056  5976 Ss   postgres: autovacuum launcher
500 10171  0.0  0.0 294916  4004 Ss   postgres: logical replication launcher
[...]

Attention à la colonne RSS. Elle indique la quantité de mémoire utilisée par chaque processus, en prenant aussi en compte la mémoire partagée lue par le processus. Il peut donc arriver qu’en additionnant les valeurs de cette colonne, on arrive à une valeur bien plus importante que la mémoire physique, ce qui est donc normal. La valeur de la colonne VSZ comprend toujours l’intrégralité de la mémoire partagée allouée initialement par le processus postmaster.

Dernier exemple :

$ ps uf -C postgres
USER PID %CPU %MEM    VSZ   RSS STAT COMMAND
500 9131  0.0  0.0 194156  7964 S   postmaster
500 9136  0.0  0.0 194156  1104 Ss   \_ postgres: checkpointer
500 9137  0.0  0.0 194156  1372 Ss   \_ postgres: background writer
500 9138  0.0  0.0 194156  1104 Ss   \_ postgres: wal writer
500 9139  0.0  0.0 194992  2360 Ss   \_ postgres: autovacuum launcher
500 9141  0.0  0.0 194156  1372 Ss   \_ postgres: logical replication launcher

Il est à noter que la commande ps affiche un grand nombre d’informations sur le processus seulement si le paramètre update_process_title est activé. Un processus d’une session affiche ainsi la base, l’utilisateur et, le cas échéant, l’adresse IP de la connexion. Il affiche aussi la commande en cours d’exécution et si cette commande est bloquée en attente d’un verrou ou non.

$ ps -u postgres f
4563 pts/0    S      0:00  \_ postmaster
4569 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: checkpointer
4570 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: background writer
4571 ?        Ds     0:00  |   \_ postgres: wal writer
4572 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: autovacuum launcher
4574 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: logical replication launcher
4610 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: u1 b2 [local] idle in transaction
4614 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: u2 b2 [local] DROP TABLE waiting
4617 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: u3 b1 [local] INSERT
4792 ?        Ss     0:00  |   \_ postgres: u1 b2 [local] idle

Dans cet exemple, quatre sessions sont ouvertes. La session 4610 n’exécute aucune requête mais est dans une transaction ouverte (c’est potentiellement un problème, à cause des verrous tenus pendant l’entièreté de la transaction et de la moindre efficacité des VACUUM). La session 4614 affiche le mot-clé waiting : elle est en attente d’un verrou, certainement détenu par une session en cours d’exécution d’une requête ou d’une transaction. Le DROP TABLE a son exécution mise en pause à cause de ce verrou non acquis. La session 4617 est en train d’exécuter un INSERT (la requête réelle peut être obtenue avec la vue pg_stat_activity qui sera abordée plus loin dans ce chapitre). Enfin, la session 4792 n’exécute pas de requête et ne se trouve pas dans une transaction ouverte. u1, u2 et u3 sont les utilisateurs pris en compte pour la connexion, alors que b1 et b2 sont les noms des bases de données de connexion. De ce fait, la session 4614 est connectée à la base de données b2 avec l’utilisateur u2.

Les processus des sessions ne sont pas les seuls à fournir quantité d’informations. Les processus de réplication et le processus d’archivage indiquent le statut et la progression de leur activité.

Unix - top

Principal intérêt : %CPU et %MEM
Intérêts secondaires
- charge CPU
- consommation mémoire
Autres outils
- atop, htop

top est un outil utilisant ncurses pour afficher un bandeau d’informations sur le système, la charge système, l’utilisation de la mémoire et enfin la liste des processus. Les informations affichées ressemblent beaucoup à ce que fournit la commande ps avec les options « aux ». Cependant, top rafraichit son affichage toutes les trois secondes (par défaut), ce qui permet de vérifier si le comportement détecté reste présent. top est intéressant pour connaître rapidement le processus qui consomme le plus en termes de processeur (touche P) ou de mémoire (touche M). Ces touches permettent de changer l’ordre de tri des processus. Il existe beaucoup plus de tris possibles, la sélection complète étant disponible en appuyant sur la touche F.

Parmi les autres options intéressantes, la touche c permet de basculer l’affichage du processus entre son nom seulement ou la ligne de commande complète. La touche u permet de filtrer les processus par utilisateur. Enfin, la touche 1 permet de basculer entre un affichage de la charge moyenne sur tous les processeurs et un affichage détaillé de la charge par processeur.

Exemple :

top - 11:45:02 up  3:40,  5 users,  load average: 0.09, 0.07, 0.10
Tasks: 183 total,   2 running, 181 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu0  :  6.7%us,  3.7%sy,  0.0%ni, 88.3%id,  1.0%wa,  0.3%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu1  :  3.3%us,  2.0%sy,  0.0%ni, 94.0%id,  0.0%wa,  0.3%hi,  0.3%si,  0.0%st
Cpu2  :  5.6%us,  3.0%sy,  0.0%ni, 91.0%id,  0.0%wa,  0.3%hi,  0.0%si,  0.0%st
Cpu3  :  2.7%us,  0.7%sy,  0.0%ni, 96.3%id,  0.0%wa,  0.3%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:   3908580k total,  3755244k used,   153336k free,    50412k buffers
Swap:  2102264k total,    88236k used,  2014028k free,  1436804k cached

 PID PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM COMMAND
8642 20   0  178m  29m  27m D 53.3  0.8 postgres: gui formation [local] INSERT
7885 20   0  176m 7660 7064 S  0.0  0.2 /opt/postgresql-10/bin/postgres
7892 20   0  176m 1928 1320 S  0.8  0.0 postgres: wal writer
7893 20   0  178m 3356 1220 S  0.0  0.1 postgres: autovacuum launcher

Attention à la valeur de la colonne free. La mémoire réellement disponible correspond plutôt à la soustraction total - (used + buffers + cached) (cached étant le cache disque mémoire du noyau). En réalité, c’est un peu moins, car tout ce qu’il y a dans cache ne peut être libéré sans recourir au swapping. Les versions plus modernes de top affichent une colonne avail Mem, équivalent de la colonne available de la commande free, et qui correspond beaucoup mieux à l’idée de « mémoire disponible ».

top n’existe pas directement sur Solaris. L’outil par défaut sur ce système est prstat.

Unix - iotop

Principal intérêt : %IO
Accès root nécessaire

iotop est l’équivalent de top pour la partie disque. Il affiche le nombre d’octets lus et écrits par processus, avec la commande complète. Cela permet de trouver rapidement le processus à l’origine de l’activité disque :

Total DISK READ:      19.79 K/s | Total DISK WRITE:   5.06 M/s
  TID  PRIO  USER DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
 1007 be/3 root    0.00 B/s  810.43 B/s  0.00 %  2.41 % [jbd2/sda3-8]
 7892 be/4 guill  14.25 K/s  229.52 K/s  0.00 %  1.93 % postgres:
                                                        wal writer
  445 be/3 root    0.00 B/s    3.17 K/s  0.00 %  1.91 % [jbd2/sda2-8]
 8642 be/4 guill   0.00 B/s    7.08 M/s  0.00 %  0.76 % postgres: gui formation
                                                        [local] INSERT
 7891 be/4 guill   0.00 B/s  588.83 K/s  0.00 %  0.00 % postgres:
                                                        background writer
    1 be/4 root    0.00 B/s    0.00 B/s  0.00 %  0.00 % init

Comme top, il s’agit d’un programme ncurses dont l’affichage est rafraîchi fréquemment (toutes les secondes par défaut). Cet outil ne peut être utilisé qu’en tant qu’administrateur (root).

Unix - vmstat

Outil le plus fréquemment utilisé
Principal intérêt
- lecture et écriture disque
- iowait
Intérêts secondaires
- nombre de processus en attente

vmstat est certainement l’outil système de supervision le plus fréquemment utilisé parmi les administrateurs de bases de données PostgreSQL. Il donne un condensé d’informations système qui permet de cibler très rapidement le problème.

Contrairement à top ou iotop, il envoie l’information directement sur la sortie standard, sans utiliser une interface particulière.

Cette commande accepte plusieurs options en ligne de commande, mais il faut fournir au minimum un argument indiquant la fréquence de rafraichissement. En l’absence du deuxième argument count, la commande s’exécute en permanence jusqu’à son arrêt avec un Ctrl-C. Ce comportement est identique pour les commandes iostat et sar notamment.

$ vmstat 1

procs-----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
2  0 145004 123464  51684 1272840    0    2    24    57   17  351  7  2 90  1  0
0  0 145004 119640  51684 1276368    0    0   256   384 1603 2843  3  3 86  9  0
0  0 145004 118696  51692 1276452    0    0     0    44 2214 3644 11  2 87  1  0
0  0 145004 118796  51692 1276460    0    0     0     0 1674 2904  3  2 95  0  0
1  0 145004 116596  51692 1277784    0    0     4   384 2096 3470  4  2 92  2  0
0  0 145004 109364  51708 1285608    0    0     0    84 1890 3306  5  2 90  3  0
0  0 145004 109068  51708 1285608    0    0     0     0 1658 3028  3  2 95  0  0
0  0 145004 117784  51716 1277132    0    0     0   400 1862 3138  3  2 91  4  0
1  0 145004 121016  51716 1273292    0    0     0     0 1657 2886  3  2 95  0  0
0  0 145004 121080  51716 1273292    0    0     0     0 1598 2824  3  1 96  0  0
0  0 145004 121320  51732 1273144    0    0     0   444 1779 3050  3  2 90  5  0
0  1 145004 114168  51732 1280840    0    0     0 25928 2255 3358 17  3 79  2  0
0  1 146612 106568  51296 1286520    0 1608    24 25512 2527 3767 16  5 75  5  0
0  1 146904 119364  50196 1277060    0  292    40 26748 2441 3350 16  4 78  2  0
1  0 146904 109744  50196 1286556    0    0     0 20744 3464 5883 23  4 71  3  0
1  0 146904 110836  50204 1286416    0    0     0 23448 2143 2811 16  3 78  3  0
1  0 148364 126236  46432 1273168    0 1460     0 17088 1626 3303  9  3 86  2  0
0  0 148364 126344  46432 1273164    0    0     0     0 1384 2609  3  2 95  0  0
1  0 148364 125556  46432 1273320    0    0    56  1040 1259 2465  3  2 95  0  0
0  0 148364 124676  46440 1273244    0    0     4 114720 1774 2982  4  2 84  9 0
0  0 148364 125004  46440 1273232    0    0     0     0 1715 2817  3  2 95  0  0
0  0 148364 124888  46464 1273256    0    0     4   552 2306 4014  3  2 79 16  0
0  0 148364 125060  46464 1273232    0    0     0     0 1888 3508  3  2 95  0  0
0  0 148364 124936  46464 1273220    0    0     0     4 2205 4014  4  2 94  0  0
0  0 148364 125168  46464 1273332    0    0    12   384 2151 3639  4  2 94  0  0
1  0 148364 123192  46464 1274316    0    0     0     0 2019 3662  4  2 94  0  0
^C

Parmi les colonnes intéressantes :

procs r, nombre de processus en attente de temps d’exécution
procs b, nombre de processus bloqués, ie dans un sommeil non interruptible
free, mémoire immédiatement libre
si, nombre de blocs lus dans le swap
so, nombre de blocs écrits dans le swap
buff et cache, mémoire cache du noyau Linux
bi, nombre de blocs lus sur les disques
bo, nombre de blocs écrits sur les disques
us, pourcentage de la charge processeur sur une activité utilisateur
sy, pourcentage de la charge processeur sur une activité système
id, pourcentage d’inactivité processeur
wa, attente d’entrées/sorties
st, pourcentage de la charge processeur volé par un superviseur dans le cas d’une machine virtuelle

Les informations à propos des blocs manipulés (si/so et bi/bo) sont indiquées du point de vue de la mémoire. Ainsi, un bloc écrit vers le swap sort de la mémoire, d’où le so, comme swap out.

Unix - iostat

Une ligne par partition
Intéressant pour connaître la partition la plus concernée par
- les lectures
- ou les écritures

iostat fournit des informations plus détaillées que vmstat. Il est généralement utilisé quand il est intéressant de connaître le disque sur lequel sont fait les lectures et/ou écritures. Cet outil affiche des statistiques sur l’utilisation CPU et les I/O.

L’option -d permet de n’afficher que les informations disque, l’option -c permettant de n’avoir que celles concernant le CPU.
L’option -k affiche des valeurs en ko/s au lieu de blocs/s. De même, -m pour des Mo/s.
L’option -x permet d’afficher le mode étendu. Ce mode est le plus intéressant.
Les deux derniers arguments en fin de commande ont la même sémantique que pour vmstat.

Comme la majorité de ces types d’outils, la première mesure retournée est une moyenne depuis le démarrage du système. Il ne faut pas la prendre en compte.

Exemple d’affichage de la commande en mode étendu compact :

$ iostat -d -x --dec=1 -s sdb 1

Device             tps      kB/s    rqm/s   await  areq-sz  aqu-sz  %util
sdb               76.0     324.0      4.0     0.8      4.3     0.1    1.2

Device             tps      kB/s    rqm/s   await  areq-sz  aqu-sz  %util
sdb              192.0  139228.0     49.0     8.1    725.1     1.5   28.0

Device             tps      kB/s    rqm/s   await  areq-sz  aqu-sz  %util
sdb              523.0  364236.0     86.0     9.0    696.4     4.7   70.4

Les colonnes ont les significations suivantes :

Device : le périphérique
rrqm/s et wrqm/s : read request merged per second et write request merged per second, c’est-à-dire fusions d’entrées/sorties en lecture et en écriture. Cela se produit dans la file d’attente des entrées/sorties, quand des opérations sur des blocs consécutifs sont demandées… par exemple un programme qui demande l’écriture de 1 Mo de données, par bloc de 4 ko. Le système fusionnera ces demandes d’écritures en opérations plus grosses pour le disque, afin d’être plus efficace. Un chiffre faible dans ces colonnes (comparativement à w/s et r/s) indique que le système ne peut fusionner les entrées/sorties, ce qui est signe de beaucoup d’entrées/sorties non contiguës (aléatoires). La récupération de données depuis un parcours d’index est un bon exemple.
r/s et w/s : nombre de lectures et d’écritures par seconde. Il ne s’agit pas d’une taille en blocs, mais bien d’un nombre d’entrées/sorties par seconde. Ce nombre est le plus proche d’une limite physique, sur un disque (plus que son débit en fait) : le nombre d’entrées/sorties par seconde faisable est directement lié à la vitesse de rotation et à la performance des actuateurs des bras. Il est plus facile d’effectuer des entrées/sorties sur des cylindres proches que sur des cylindres éloignés, donc même cette valeur n’est pas parfaitement fiable. La somme de r/s et w/s devrait être assez proche des capacités du disque. De l’ordre de 150 entrées/sorties par seconde pour un disque 7200 RPMS (SATA), 200 pour un 10 000 RPMS, 300 pour un 15 000 RPMS, et 10000 pour un SSD.
rkB/s et wkB/s : les débits en lecture et écriture. Ils peuvent être faibles, avec un disque pourtant à 100 %.
areq-sz (avgrq-sz dans les anciennes versions) : taille moyenne d’une requête. Plus elle est proche de 1 (1 ko), plus les opérations sont aléatoires. Sur un SGBD, c’est un mauvais signe : dans l’idéal, soit les opérations sont séquentielles, soit elles se font en cache.
aqu-sz : taille moyenne de la file d’attente des entrées/sorties. Si ce chiffre est élevé, cela signifie que les entrées/sorties s’accumulent. Ce n’est pas forcément anormal, mais cela entrainera des latences. Si une grosse écriture est en cours, ce n’est pas choquant (voir le second exemple).
await : temps moyen attendu par une entrée/sortie avant d’être totalement traitée. C’est le temps moyen écoulé, vu d’un programme, entre la soumission d’une entrée/sortie et la récupération des données. C’est un bon indicateur du ressenti des utilisateurs : c’est le temps moyen qu’ils ressentiront pour qu’une entrée/sortie se fasse (donc vraisemblablement une lecture, vu que les écritures sont asynchrones, vues par un utilisateur de PostgreSQL).
%util : le pourcentage d’utilisation. Une valeur proche de 100 indique une saturation pour les disques rotatifs classiques, mais pas forcément pour les système RAID ou les disques SSD qui peuvent traiter plusieurs requêtes en parallèle.

Exemple d’affichage de la commande lors d’une copie de 700 Mo :

$ iostat -d -x 1

Device: rrqm/s wrqm/s r/s   w/s  rkB/s  wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda     60,7  1341,3 156,7  24,0 17534,7 2100,0 217,4 34,4      124,5  5,5   99,9

Device: rrqm/s wrqm/s r/s  w/s  rkB/s  wkB/s  avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda     20,7  3095,3 38,7 117,3 4357,3 12590,7  217,3  126,8    762,4  6,4  100,0

Device: rrqm/s wrqm/s r/s   w/s  rkB/s  wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda     30,7   803,3 63,3  73,3 8028,0 6082,7   206,5  104,9    624,1  7,3  100,0

Device: rrqm/s wrqm/s r/s   w/s  rkB/s  wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda     55,3  4203,0 106,0 29,7 12857,3 6477,3  285,0   59,1    504,0  7,4  100,0

Device: rrqm/s wrqm/s r/s   w/s  rkB/s  wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda     28,3  2692,3 56,0  32,7 7046,7 14286,7  481,2   54,6    761,7 11,3  100,0

Unix - sysstat

Outil le plus ancien
Récupère des statistiques de façon périodique
Permet de lire les statistiques datant de plusieurs heures, jours, etc.

sysstat est un paquet logiciel comprenant de nombreux outils permettant de récupérer un grand nombre d’informations système, notamment pour le système disque. Il est capable d’enregistrer ces informations dans des fichiers binaires, qu’il est possible de décoder par la suite.

Sur les distributions Linux modernes intégrant systemd, une fois sysstat installé, il faut configurer son exécution automatique pour récupérer des statistiques périodiques avec :

sudo systemctl enable sysstat
sudo systemctl start  sysstat

Il est par ailleurs recommandé de positionner la variable SADC_OPTIONS à "-S XALL" dans le fichier de configuration (/etc/sysstat/sysstat pour Debian).

Le paquet sysstat dispose notamment de l’outil pidstat. Ce dernier récupère les informations système spécifiques à un processus (et en option à ses fils).

Pour plus d’information, consultez le readme.

Unix - free

Principal intérêt : connaître la répartition de la mémoire

Cette commande indique la mémoire totale, la mémoire disponible, celle utilisée pour le cache, etc.

$ free -g

               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:             251           9          15           8         226         232
Swap:             12           0          11

Ce serveur dispose de 251 Go de mémoire d’après la colonne total. Les applications utilisent 9 Go de mémoire. Seuls 15 Go ne sont pas utilisés. Le système utilise 226 Go de cette mémoire pour son cache disque (et un peu de bufferisation au niveau noyau), comme le montre la colonne buff/cache. La colonne available correspond à la quantité de mémoire libre, plus celle que le noyau est capable de libérer sans recourir au swapping. On voit ici que c’est un peu inférieur à la somme de free et buff/cache.

Supervision occasionnelle sous Windows

Là aussi, nombreux outils
Les tester pour les sélectionner

Windows - tasklist

ps et grep en une commande

tasklist est le seul outil en ligne de commande discuté ici.

Il permet de récupérer la liste des processus en cours d’exécution. Les colonnes affichées sont modifiables par des options en ligne de commande et les processus sont filtrables (option /fi).

Le format de sortie est sélectionnable avec l’option /fo.

La commande suivante permet de ne récupérer que les processus postgres.exe :

tasklist /v /fi "imagename eq postgres.exe"

Voir le site officiel pour plus de détails.

Windows - Process Monitor

Surveillance des processus
Filtres
Récupération de la ligne de commande, identificateur de session et utilisateur
Site officiel

Windows - Process Explorer

Semblable à top
Site officiel

Ce logiciel est un outil de supervision avancée sur l’activité du système et plus précisément des processus. Il permet de filtrer les processus affichés, de les trier, le tout avec une interface graphique facile à utiliser.

La copie d’écran ci-dessus montre un système Windows avec deux instances PostgreSQL démarrées. L’utilisation des disques et de la mémoire est visible directement. Quand on demande les propriétés d’un processus, on dispose d’un dialogue avec plusieurs onglets, dont trois essentiels :

le premier, « Image », donne des informations de base sur le processus :

le deuxième, « Performances » fournit des informations textuelles sur les performances :

le troisième affiche quelques graphes :

Il existe aussi sur cet outil un bouton System Information. Ce dernier affiche une fenêtre à quatre onglets, avec des graphes basiques mais intéressants sur les performances du système.

Windows - Outils Performances

Semblable à sysstat
Mais avec plus d’informations
Et des graphes immédiats

Surveiller l’activité de PostgreSQL

Plusieurs aspects à surveiller :
- activité de la base
- activité sur les tables
- requêtes SQL
- écritures

Vue pg_stat_database

Des informations globales à chaque base
Nombre de sessions
Nombre de transactions validées/annulées
Nombre d’accès blocs
Nombre d’accès enregistrements
Taille et nombre de fichiers temporaires
Erreurs de checksums
Temps d’entrées/sorties

# \d pg_stat_database

                       Vue « pg_catalog.pg_stat_database »
         Colonne          |           Type           | …
--------------------------+--------------------------+---
 datid                    | oid                      |
 datname                  | name                     |
 numbackends              | integer                  |
 xact_commit              | bigint                   |
 xact_rollback            | bigint                   |
 blks_read                | bigint                   |
 blks_hit                 | bigint                   |
 tup_returned             | bigint                   |
 tup_fetched              | bigint                   |
 tup_inserted             | bigint                   |
 tup_updated              | bigint                   |
 tup_deleted              | bigint                   |
 conflicts                | bigint                   |
 temp_files               | bigint                   |
 temp_bytes               | bigint                   |
 deadlocks                | bigint                   |
 checksum_failures        | bigint                   |
 checksum_last_failure    | timestamp with time zone |
 blk_read_time            | double precision         |
 blk_write_time           | double precision         |
 session_time             | double precision         |
 active_time              | double precision         |
 idle_in_transaction_time | double precision         |
 sessions                 | bigint                   |
 sessions_abandoned       | bigint                   |
 sessions_fatal           | bigint                   |
 sessions_killed          | bigint                   |
 stats_reset              | timestamp with time zone |

Voici la signification des différentes colonnes :

datid/datname : l’OID et le nom de la base de données ;
numbackends : le nombre de sessions en cours ;
xact_commit : le nombre de transactions ayant terminé avec commit sur cette base ;
xact_rollback : le nombre de transactions ayant terminé avec rollback sur cette base ;
blks_read : le nombre de blocs demandés au système d’exploitation ;
blks_hit : le nombre de blocs trouvés dans la cache de PostgreSQL ;
tup_returned : le nombre d’enregistrements réellement retournés par les accès aux tables ;
tup_fetched : le nombre d’enregistrements interrogés par les accès aux tables (ces deux compteurs seront explicités dans la vue sur les index) ;
tup_inserted : le nombre d’enregistrements insérés en base ;
tup_updated : le nombre d’enregistrements mis à jour en base ;
tup_deleted : le nombre d’enregistrements supprimés en base ;
conflicts : le nombre de conflits de réplication (sur un serveur secondaire) ;
temp_files : le nombre de fichiers temporaires (utilisés pour le tri) créés par cette base depuis son démarrage ;
temp_bytes : le nombre d’octets correspondant à ces fichiers temporaires : permet de trouver les bases effectuant beaucoup de tris sur disque ;
deadlocks : le nombre de deadlocks (interblocages) ;
checksum_failures : le nombre d’échecs lors de la vérification d’une somme de contrôle;
checksum_last_failure : l’horodatage du dernier échec ;
blk_read_time et blk_write_time : le temps passé à faire des lectures et des écritures vers le disque. Il faut que track_io_timing soit à on, ce qui n’est pas la valeur par défaut ;
session_time : temps passé par les sessions sur cette base, en millisecondes ;
active_time : temps passé par les sessions à exécuter des requêtes SQL dans cette base ;
idle_in_transaction_time : temps passé par les sessions dans une transaction mais sans exécuter de requête ;
sessions : nombre total de sessions établies sur cette base ;
sessions_abandoned : nombre total de sessions sur cette base abandonnées par le client ;
sessions_fatal : nombre total de sessions terminées par des erreurs fatales sur cette base ;
sessions_killed : nombre total de sessions terminées par l’administrateur ;
stats_reset : la date de dernière remise à zéro des compteurs de cette vue.

Gérer les connexions

qui est connecté ?
qui fait quoi ?
qui est bloqué ?
qui bloque les autres ?
comment arrêter une requête ?

Vue pg_stat_activity

Liste des processus
- sessions (backends)
- processus en tâche de fond (10+)
Requête en cours/dernière exécutée
idle in transaction
Sessions en attente de verrou

Cette vue donne la liste des processus du serveur PostgreSQL (une ligne par session et processus en tâche de fond). On y trouve notamment les noms des utilisateurs connectés et les requêtes, et leur statuts :

SELECT datname, pid, usename, application_name, backend_start, state, backend_type, query
FROM   pg_stat_activity
\gx

-[ RECORD 1 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | ¤
pid              | 26378
usename          | ¤
application_name |
backend_start    | 2019-10-24 18:25:28.236776+02
state            | ¤
backend_type     | autovacuum launcher
query            |
-[ RECORD 2 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | ¤
pid              | 26380
usename          | postgres
application_name |
backend_start    | 2019-10-24 18:25:28.238157+02
state            | ¤
backend_type     | logical replication launcher
query            |
-[ RECORD 3 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | pgbench
pid              | 22324
usename          | test_performance
application_name | pgbench
backend_start    | 2019-10-28 10:26:51.167611+01
state            | active
backend_type     | client backend
query            | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + -3810
                   WHERE aid = 91273;
-[ RECORD 4 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | postgres
pid              | 22429
usename          | postgres
application_name | psql
backend_start    | 2019-10-28 10:27:09.599426+01
state            | active
backend_type     | client backend
query            | select datname, pid, usename, application_name,
                   backend_start, state, backend_type, query from pg_stat_activity
-[ RECORD 5 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | pgbench
pid              | 22325
usename          | test_performance
application_name | pgbench
backend_start    | 2019-10-28 10:26:51.172585+01
state            | active
backend_type     | client backend
query            | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + 4360
                   WHERE aid = 407881;
-[ RECORD 6 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | pgbench
pid              | 22326
usename          | test_performance
application_name | pgbench
backend_start    | 2019-10-28 10:26:51.178514+01
state            | active
backend_type     | client backend
query            | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + 2865
                   WHERE aid = 8138;
-[ RECORD 7 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | ¤
pid              | 26376
usename          | ¤
application_name |
backend_start    | 2019-10-24 18:25:28.235574+02
state            | ¤
backend_type     | background writer
query            |
-[ RECORD 8 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | ¤
pid              | 26375
usename          | ¤
application_name |
backend_start    | 2019-10-24 18:25:28.235064+02
state            | ¤
backend_type     | checkpointer
query            |
-[ RECORD 9 ]----+---------------------------------------------------------------
datname          | ¤
pid              | 26377
usename          | ¤
application_name |
backend_start    | 2019-10-24 18:25:28.236239+02
state            | ¤
backend_type     | walwriter
query            |

Cette vue fournit aussi des informations sur ce que chaque session attend. Pour les détails sur wait_event_type (type d’événement en attente) et wait_event (nom de l’événement en attente), voir le tableau des événements d’attente.

# SELECT datname, pid, wait_event_type, wait_event, query FROM pg_stat_activity
  WHERE backend_type='client backend' AND wait_event IS NOT NULL \gx

-[ RECORD 1 ]---+---------------------------------------------------------------
datname         | pgbench
pid             | 1590
state           | idle in transaction
wait_event_type | Client
wait_event      | ClientRead
query           | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalance + 1438
                  WHERE aid = 747101;
-[ RECORD 2 ]---+---------------------------------------------------------------
datname         | pgbench
pid             | 1591
state           | idle
wait_event_type | Client
wait_event      | ClientRead
query           | END;
-[ RECORD 3 ] ]---+---------------------------------------------------------------
datname         | pgbench
pid             | 1593
state           | idle in transaction
wait_event_type | Client
wait_event      | ClientRead
query           | INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime)
                  VALUES (3, 4, 870364, -703, CURRENT_TIMESTAMP);
-[ RECORD 4 ] ]---+---------------------------------------------------------------
datname         | postgres
pid             | 1018
state           | idle in transaction
wait_event_type | Client
wait_event      | ClientRead
query           | delete from t1 ;
-[ RECORD 5 ] ]---+---------------------------------------------------------------
datname         | postgres
pid             | 1457
state           | active
wait_event_type | Lock
wait_event      | transactionid
query           | delete  from t1 ;

La vue contient aussi des informations sur l’outil client utilisé, les dates de connexion ou changement d’état, les numéros de transaction impliqués :

\d pg_stat_activity

        Vue « pg_catalog.pg_stat_activity »

     Colonne      |           Type           | ...
------------------+--------------------------+----
 datid            | oid                      |
 datname          | name                     |
 pid              | integer                  |
 leader_pid       | integer                  |
 usesysid         | oid                      |
 usename          | name                     |
 application_name | text                     |
 client_addr      | inet                     |
 client_hostname  | text                     |
 client_port      | integer                  |
 backend_start    | timestamp with time zone |
 xact_start       | timestamp with time zone |
 query_start      | timestamp with time zone |
 state_change     | timestamp with time zone |
 wait_event_type  | text                     |
 wait_event       | text                     |
 state            | text                     |
 backend_xid      | xid                      |
 backend_xmin     | xid                      |
 query            | text                     |
 backend_type     | text                     |

Cette vue a beaucoup évolué au fil des versions, et des champs ont porté d’autres noms. En version 9.6, la colonne waiting est remplacée par les colonnes wait_event_type et wait_event. La version 10 ajoute une colonne supplémentaire, backend_type, indiquant le type de processus : par exemple background worker, background writer, autovacuum launcher, client backend, walsender, checkpointer, walwriter. La version 13 ajoute une nouvelle colonne, leader_pid, indiquant le PID du leader dans le cas de l’exécution parallélisée d’une requête, et NULL pour le leader. Depuis la version 14, il est possible d’avoir en plus l’identifiant de la requête grâce à la nouvelle colonne query_id. Pour cela, il faut activer le paramètre compute_query_id.

Les autres champs contiennent :

datname : le nom de la base à laquelle la session est connectée (datid est son identifiant (OID)) ;
pid : le numéro du processus du backend, c’est-à-dire du processus PostgreSQL chargé de discuter avec le client ;
usename : le nom de l’utilisateur connecté (usesysid est son OID) ;
application_name : un nom facultatif renseigné par l’application cliente (avec SET application_name TO 'nom_outil_client') ;
client_addr : l’adresse IP du client connecté (ou NULL si connexion sur socket Unix) ;
client_hostname : le nom associé à cette IP, renseigné si log_hostname est à on (ce paramètre peut fortement ralentir la connexion à cause de la résolution DNS) ;
client_port : le numéro de port sur lequel le client est connecté, toujours s’il s’agit d’une connexion IP ;
backend_start : le timestamp de l’établissement de la session ;
xact_start : le timestamp de début de la transaction ;
query_start : le timestamp de début de la requête en cours/dernière requête suivant la version de la vue.

Dans les versions récentes, query contient la dernière requête exécutée, qui peut être terminée alors que la session est depuis longtemps en idle in transaction ou idle. Si les requêtes font couramment plus de 1 ko, il faudra augmenter track_activity_query_size pour qu’elles ne soient pas tronquées.

Certains champs de cette vue ne sont renseignés que si track_activities est à on (valeur par défaut).

Arrêter une requête ou une session

Annuler une requête
- pg_cancel_backend (pid int)
- pg_ctl kill INT pid (éviter)
- kill -SIGINT pid, kill -2 pid (éviter)
Fermer une connexion
- pg_terminate_backend(pid int, timeout bigint)
- pg_ctl kill TERM pid (éviter)
- kill -SIGTERM pid, kill -15 pid (éviter)
Jamais kill -9 ou kill -SIGKILL !!

Les fonctions pg_cancel_backend et pg_terminate_backend sont le plus souvent utilisées. Le paramètre est le numéro du processus auprès de l’OS.

La première permet d’annuler une requête en cours d’exécution. Elle requiert un argument, à savoir le numéro du PID du processus postgres exécutant cette requête. Généralement, l’annulation est immédiate. Voici un exemple de son utilisation.

L’utilisateur, connecté au processus de PID 10901 comme l’indique la fonction pg_backend_pid, exécute une très grosse insertion :

SELECT pg_backend_pid();

 pg_backend_pid
----------------
          10901

INSERT INTO t4 SELECT i, 'Ligne '||i
FROM generate_series(2000001, 3000000) AS i;

Supposons qu’on veuille annuler l’exécution de cette requête. Voici comment faire à partir d’une autre connexion :

SELECT pg_cancel_backend(10901);

 pg_cancel_backend
-------------------
 t

L’utilisateur qui a lancé la requête d’insertion verra ce message apparaître :

ERROR:  canceling statement due to user request

Si la requête du INSERT faisait partie d’une transaction, la transaction elle-même devra se conclure par un ROLLBACK à cause de l’erreur. À noter cependant qu’il n’est pas possible d’annuler une transaction qui n’exécute rien à ce moment. En conséquence, pg_cancel_backend ne suffit pas pour parer à une session en statut idle in transaction.

Il est possible d’aller plus loin en supprimant la connexion d’un utilisateur. Cela se fait avec la fonction pg_terminate_backend qui se manie de la même manière :

SELECT pid, datname, usename, application_name,state
FROM pg_stat_activity WHERE backend_type = 'client backend' ;

 procpid | datname |  usename  | application_name | state
---------+---------+-----------+------------------+--------
   13267 | b1      | u1        | psql             | idle
   10901 | b1      | guillaume | psql             | active

SELECT pg_terminate_backend(13267);

 pg_terminate_backend
----------------------
 t

SELECT pid, datname, usename, application_name, state
     FROM pg_stat_activity WHERE backend_type='client backend';

 procpid | datname |  usename  | application_name | state
---------+---------+-----------+------------------+--------
   10901 | b1      | guillaume | psql             | active

L’utilisateur de la session supprimée verra un message d’erreur au prochain ordre qu’il enverra. psql se reconnecte automatiquement mais cela n’est pas forcément le cas d’autres outils client.

SELECT 1 ;

FATAL:  terminating connection due to administrator command
la connexion au serveur a été coupée de façon inattendue
        Le serveur s'est peut-être arrêté anormalement avant ou durant le
        traitement de la requête.
La connexion au serveur a été perdue. Tentative de réinitialisation : Succès.
Temps : 7,309 ms

Par défaut, pg_terminate_backend renvoie true dès qu’il a pu envoyer le signal, sans tester son effet. À partir de la version 14, il est possible de préciser une durée comme deuxième argument de pg_terminate_backend. Dans l’exemple suivant, on attend 2 s (2000 ms) avant de constater, ici, que le processus visé n’est toujours pas arrêté, et de renvoyer false et un avertissement :

# SELECT pg_terminate_backend (178896,2000) ;

WARNING:  backend with PID 178896 did not terminate within 2000 milliseconds

 pg_terminate_backend
----------------------
 f

Ce message ne veut pas dire que le processus ne s’arrêtera pas finalement, plus tard.

Depuis la ligne de commande du serveur, un kill <pid> (c’est-à-dire kill -SIGTERM ou kill -15) a le même effet qu’un SELECT pg_terminate_backend (<pid>). Cette méthode n’est pas recommandée car il n’y a pas de vérification que vous tuez bien un processus postgres. pg_ctl dispose d’une action kill pour envoyer un signal à un processus. Malheureusement, là-aussi, pg_ctl ne fait pas de différence entre les processus postgres et les autres processus.

N’utilisez jamais kill -9 <pid> (ou kill -SIGKILL), ou (sous Windows) taskkill /f /pid <pid> pour tuer une connexion : l’arrêt est alors brutal, et le processus principal n’a aucun moyen de savoir pourquoi. Pour éviter une corruption de la mémoire partagée, il va arrêter et redémarrer immédiatement tous les processus, déconnectant tous les utilisateurs au passage !

L’utilisation de pg_terminate_backend() et pg_cancel_backend() n’est disponible que pour les utilisateurs appartenant au même rôle que l’utilisateur à déconnecter, les utilisateurs membres du rôle pg_signal_backend et bien sûr les superutilisateurs.

pg_stat_ssl

Quand le SSL est activé sur le serveur, cette vue indique pour chaque connexion cliente les informations suivantes :

SSL activé ou non
Version SSL
Suite de chiffrement
Nombre de bits pour algorithme de chiffrement
Compression activée ou non
Distinguished Name (DN) du certificat client

La définition de la vue est celle-ci :

\d pg_stat_ssl

                   Vue « pg_catalog.pg_stat_ssl »
    Colonne    |  Type   | Collationnement | NULL-able | Par défaut
---------------+---------+-----------------+-----------+------------
 pid           | integer |                 |           |
 ssl           | boolean |                 |           |
 version       | text    |                 |           |
 cipher        | text    |                 |           |
 bits          | integer |                 |           |
 compression   | boolean |                 |           |
 client_dn     | text    |                 |           |
 client_serial | numeric |                 |           |
 issuer_dn     | text    |                 |           |

pid : numéro du processus du backend, c’est-à-dire du processus PostgreSQL chargé de discuter avec le client ;
ssl : ssl activé ou non ;
version : version ssl utilisée, null si ssl n’est pas utilisé ;
cipher : suite de chiffrement utilisée, null si ssl n’est pas utilisé ;
bits : nombre de bits de la suite de chiffrement, null si ssl n’est pas utilisé ;
compression : compression activée ou non, null si ssl n’est pas utilisé ;
client_dn : champ Distinguished Name (DN) du certificat client, null si aucun certificat client n’est utilisé ou si ssl n’est pas utilisé ;
client_serial : numéro de série du certificat client, null si aucun certificat client n’est utilisé ou si ssl n’est pas utilisé ;
issuer_dn : champ Distinguished Name (DN) du constructeur du certificat client, null si aucun certificat client n’est utilisé ou si ssl n’est pas utilisé ;

Verrous

Visualisation des verrous en place
Tous types de verrous sur objets
Complexe à interpréter
- verrous sur enregistrements pas directement visibles
- voir l’article détaillé sur la base de connaissance Dalibo.

La vue pg_locks est une vue globale à l’instance. Voici la signification de ses colonnes :

locktype : type de verrou, les plus fréquents étant relation (table ou index), transactionid (transaction), virtualxid (transaction virtuelle, utilisée tant qu’une transaction n’a pas eu à modifier de données, donc à stocker des identifiants de transaction dans des enregistrements).
database : la base dans laquelle ce verrou est pris.
relation : si locktype vaut relation (ou page ou tuple), l’OID de la relation cible.
page : le numéro de la page dans une relation cible (quand verrou de type page ou tuple).
tuple : le numéro de l’enregistrement cible (quand verrou de type tuple).
virtualxid : le numéro de la transaction virtuelle cible (quand verrou de type virtualxid).
transactionid : le numéro de la transaction cible.
classid : le numéro d’OID de la classe de l’objet verrouillé (autre que relation) dans pg_class. Indique le catalogue système, donc le type d’objet, concerné. Aussi utilisé pour les advisory locks.
objid : l’OID de l’objet dans le catalogue système pointé par classid.
objsubid : l’ID de la colonne de l’objet objid concerné par le verrou.
virtualtransaction : le numéro de transaction virtuelle possédant le verrou (ou tentant de l’acquérir si granted est à f).
pid : le pid de la session possédant le verrou.
mode : le niveau de verrouillage demandé.
granted : acquis ou non (donc en attente).
fastpath : information utilisée pour le débuggage surtout. Fastpath est le mécanisme d’acquisition des verrous les plus faibles.

La plupart des verrous sont de type relation, transactionid ou virtualxid. Une transaction qui démarre prend un verrou virtualxid sur son propre virtualxid. Elle acquiert des verrous faibles (ACCESS SHARE) sur tous les objets sur lesquels elle fait des SELECT, afin de garantir que leur structure n’est pas modifiée sur la durée de la transaction. Dès qu’une modification doit être faite, la transaction acquiert un verrou exclusif sur le numéro de transaction qui vient de lui être affecté. Tout objet modifié (table) sera verrouillé avec ROW EXCLUSIVE, afin d’éviter les CREATE INDEX non concurrents, et empêcher aussi les verrouillage manuels de la table en entier (SHARE ROW EXCLUSIVE).

Trace des attentes de verrous

Message dans les traces
- uniquement pour les attentes de plus d’une seconde
- paramètre log_lock_waits à on
- rapport pgBadger disponible

Le paramètre log_lock_waits permet d’activer la trace des attentes de verrous. Toutes les attentes ne sont pas tracées, seules les attentes qui dépassent le seuil indiqué par le paramètre deadlock_timeout. Ce paramètre indique à partir de quand PostgreSQL doit résoudre les deadlocks potentiels entre plusieurs transactions.

Comme il s’agit d’une opération assez lourde, elle n’est pas déclenchée lorsqu’une session est mise en attente, mais lorsque l’attente dure plus d’une seconde, si l’on reste sur la valeur par défaut du paramètre. En complément de cela, PostgreSQL peut tracer les verrous qui nécessitent une attente et qui ont déclenché le lancement du gestionnaire de deadlock. Une nouvelle trace est émise lorsque la session a obtenu son verrou.

À chaque fois qu’une requête est mise en attente parce qu’une autre transaction détient un verrou, un message tel que le suivant apparaît dans les logs de PostgreSQL :

LOG:  process 2103 still waiting for ShareLock on transaction 29481
      after 1039.503 ms
DETAIL:  Process holding the lock: 2127. Wait queue: 2103.
CONTEXT:  while locking tuple (1,3) in relation "clients"
STATEMENT:  SELECT * FROM clients WHERE client_id = 100 FOR UPDATE;

Lorsque le client obtient le verrou qu’il attendait, le message suivant apparaît dans les logs :

LOG:  process 2103 acquired ShareLock on transaction 29481 after 8899.556 ms
CONTEXT:  while locking tuple (1,3) in relation "clients"
STATEMENT:  SELECT * FROM clients WHERE client_id = 100 FOR UPDATE;

L’inconvénient de cette méthode est qu’il n’y a aucune trace de la session qui a mis une ou plusieurs autres sessions en attente. Si l’on veut obtenir le détail de ce que réalise cette session, il est nécessaire d’activer la trace des requêtes SQL.

Trace des connexions

Message dans les traces
- à chaque connexion/déconnexion
- paramètre log_connections et log_disconnections
- rapport pgBadger disponible

Les paramètres log_connections et log_disconnections permettent d’activer les traces de toutes les connexions réalisées sur l’instance.

La connexion d’un client, lorsque sa connexion est acceptée, entraîne la trace suivante :

LOG:  connection received: host=::1 port=45837
LOG:  connection authorized: user=workshop database=workshop

Si la connexion est rejetée, l’événement est également tracé :

LOG:  connection received: host=[local]
FATAL:  pg_hba.conf rejects connection for host "[local]", user "postgres",
        database "postgres", SSL off

Une déconnexion entraîne la production d’une trace de la forme suivante :

LOG:  disconnection: session time: 0:00:00.003 user=workshop database=workshop
      host=::1 port=45837

Ces traces peuvent être exploitées par des outils comme pgBadger. Toutefois, pgBadger n’ayant pas accès à l’instance observée, il ne sera pas possible de déterminer quels sont les utilisateurs qui sont connectés de manière permanente à la base de données. Cela permet néanmoins de déterminer le volume de connexions réalisées sur la base de données, par exemple pour évaluer si un pooler de connexion serait intéressant.

Surveiller l’activité sur les tables

Quelle taille font mes objets ?
Quel est leur taux de fragmentation ?
Comment sont-ils accédés ?

Obtenir la taille des objets

Pour une table :
- pg_relation_size : heap
- pg_table_size : + TOAST + divers
Index : pg_indexes_size
Table + index : pg_total_relation_size
Plus lisibles avec pg_size_pretty

Une table comprend différents éléments : la partie principale ou main (ou heap) ; pas toujours la plus grosse ; des objets techniques comme la visibility map ou la Free Space Map ou l’init ; parfois des données dans une table TOAST associée ; et les éventuels index. La « taille » de la table dépend donc de ce que l’on entend précisément.

pg_relation_size donne la taille de la relation, par défaut de la partie main, mais on peut demander aussi les parties techniques. Elle fonctionne aussi pour la table TOAST si l’on a son nom ou son OID.

pg_total_relation_size fournit la taille totale de tous les éléments, dont les index et la partie TOAST.

pg_table_size renvoie la taille de la table avec le TOAST et les parties techniques, mais sans les index (donc essentiellement les données).

pg_indexes_size calcule la taille totale des index d’une table.

Toutes ces fonctions acceptent en paramètre soit un OID soit le nom en texte.

Voici un exemple d’une table avec deux index avec les quatre fonctions :

CREATE UNLOGGED TABLE donnees_aleatoires (
                            i int PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
                            a text);

-- 6000 lignes de blancs
INSERT INTO donnees_aleatoires (a)
SELECT repeat (' ',2000) FROM generate_series (1,6000);

-- Pour la Visibility Map
VACUUM donnees_aleatoires ;

SELECT  pg_relation_size('donnees_aleatoires'), -- partie 'main'
        pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'vm')   AS "pg_relation_size (,vm)",
        pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'fsm')  AS "pg_relation_size (,fsm)",
        pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'init') AS "pg_relation_size (,init)",
        pg_table_size   ('donnees_aleatoires'),
        pg_indexes_size ('donnees_aleatoires'),
        pg_total_relation_size('donnees_aleatoires')
\gx

-[ RECORD 1 ]------------+---------
pg_relation_size         | 12288000
pg_relation_size (,vm)   | 8192
pg_relation_size (,fsm)  | 24576
pg_relation_size (,init) | 0
pg_table_size            | 12337152
pg_indexes_size          | 163840
pg_total_relation_size   | 12500992

La fonction pg_size_pretty est souvent utilisée pour renvoyer un texte plus lisible :

SELECT  pg_size_pretty(pg_relation_size('donnees_aleatoires'))
            AS pg_relation_size,
        pg_size_pretty(pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'vm'))
            AS "pg_relation_size (,vm)",
        pg_size_pretty(pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'fsm'))
            AS "pg_relation_size (,fsm)",
        pg_size_pretty(pg_relation_size('donnees_aleatoires', 'init'))
            AS "pg_relation_size (,init)",
        pg_size_pretty(pg_table_size('donnees_aleatoires'))
            AS pg_table_size,
        pg_size_pretty(pg_indexes_size('donnees_aleatoires'))
            AS pg_indexes_size,
        pg_size_pretty(pg_total_relation_size('donnees_aleatoires'))
            AS  pg_total_relation_size
\gx

-[ RECORD 1 ]------------+-----------
pg_relation_size         | 12 MB
pg_relation_size (,vm)   | 8192 bytes
pg_relation_size (,fsm)  | 24 kB
pg_relation_size (,init) | 0 bytes
pg_table_size            | 12 MB
pg_indexes_size          | 160 kB
pg_total_relation_size   | 12 MB

Ajoutons des données peu compressibles pour la partie TOAST :

\COPY donnees_aleatoires(a) FROM PROGRAM 'cat /dev/urandom|tr -dc A-Z|fold -bw 5000|head -n 5000' ;

VACUUM ANALYZE donnees_aleatoires ;

SELECT
    oid AS table_oid,
    c.relnamespace::regnamespace || '.' || relname AS TABLE,
    reltoastrelid,
    reltoastrelid::regclass::text AS toast_table,
    reltuples AS nb_lignes_estimees,
    pg_size_pretty(pg_table_size(c.oid)) AS " Table",
    pg_size_pretty(pg_relation_size(c.oid, 'main')) AS "  Heap",
    pg_size_pretty(pg_relation_size(c.oid, 'vm')) AS "  VM",
    pg_size_pretty(pg_relation_size(c.oid, 'fsm')) AS "  FSM",
    pg_size_pretty(pg_relation_size(c.oid, 'init')) AS "  Init",
    pg_size_pretty(pg_total_relation_size(reltoastrelid)) AS "  Toast",
    pg_size_pretty(pg_indexes_size(c.oid)) AS " Index",
    pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS "Total"
FROM  pg_class c
WHERE relkind = 'r'
AND   relname = 'donnees_aleatoires'
\gx

-[ RECORD 1 ]------+--------------------------
table_oid          | 4200073
table              | public.donnees_aleatoires
reltoastrelid      | 4200076
toast_table        | pg_toast.pg_toast_4200073
nb_lignes_estimees | 6000
 Table             | 40 MB
  Heap             | 12 MB
  VM               | 8192 bytes
  FSM              | 24 kB
  Init             | 0 bytes
  Toast            | 28 MB
 Index             | 264 kB
Total              | 41 MB

Le wiki contient d’autres exemples, notamment sur le calcul de la taille totale d’une table partitionnée.

Mesurer la fragmentation des objets

Fragmentation induite par MVCC
- tables et index
Mesure précise de la fragmentation :
- extension pgstattuple
Estimer la fragmentation :
- pgsql-bloat-estimation
- pgstattuple_approx() (tables)
- supervision avec check_pgactivity

La fragmentation des tables et index est inhérente à l’implémentation de MVCC de PostgreSQL. Elle est contenue grâce à VACUUM et surtout à autovacuum. Cependant, certaines utilisations de la base de données peuvent entraîner une fragmentation plus importante que prévue (transaction ouverte pendant plusieurs jours, purge massive, etc.), puis des ralentissements de la base de données. Il est donc nécessaire de pouvoir détecter les cas où la base présente une fragmentation trop élevée.

La fragmentation recouvre deux types d’espaces : les lignes mortes à nettoyer, et l’espace libre et utilisable, parfois excessif.

Estimation rapide :

pg_stat_user_tables.n_dead_tup à une valeur élevée est déjà un indicateur qu’un VACUUM est nécessaire.

De manière plus complète, les requêtes de Jehan-Guillaume de Rorthais dans le dépôt indiqué ci-dessus permettent d’évaluer indépendamment la fragmentation des tables et des index. Elles sont utilisées dans la sonde check_pgactivity, qui permet d’être alerté automatiquement dès lors qu’une ou plusieurs tables/index présentent une fragmentation trop forte, c’est-à-dire un espace (mort ou réutilisable) excessif

Attention : il s’agit seulement d’une estimation de la fragmentation d’une table. Les statistiques (ANALYZE) doivent être fraîches. Dans certains cas, l’estimation n’est pas très précise. Par contre elle est très rapide.

Calcul précis :

Pour mesurer très précisément la fragmentation d’une table ou d’un index, il faut installer l’extension pgstattuple. Celle-ci par contre est susceptible de lire toute la table, ce qui est donc long.

Il existe une fonction pgstattuple() pour les tables et index, et une fonction pgstatindex() plus précise pour les index.

Une autre fonction, pgstattuple_approx(), se base sur la visibility map et la Free Space Map. Elle ne fonctionne que pour les tables. Elle est moins précise mais plus rapide que pgstattuple(), mais reste plus lente que l’estimation basée sur les statistiques.

Exemple :

Les ordres ci-dessous génèrent de la fragmentation dans une table de 42 Mo dont on efface 90 % des lignes :

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgstattuple;
DROP TABLE IF EXISTS demo_bloat ;
CREATE TABLE demo_bloat (i integer, filler char(10) default ' ');
-- désactivation de l'autovacuum pour l'exemple
ALTER TABLE demo_bloat SET (autovacuum_enabled=false);
-- insertion puis suppression de 90% des lignes
INSERT INTO demo_bloat SELECT i FROM generate_series(1, 1000000) i ;
DELETE FROM demo_bloat WHERE i < 900000 ;

SELECT * FROM pg_stat_user_tables WHERE relname ='demo_bloat';

-[ RECORD 1 ]-------+-----------
relid               | 10837034
schemaname          | public
relname             | demo_bloat
seq_scan            | 1
seq_tup_read        | 1000000
idx_scan            | 
idx_tup_fetch       | 
n_tup_ins           | 1000000
n_tup_upd           | 0
n_tup_del           | 899999
n_tup_hot_upd       | 0
n_live_tup          | 100001
n_dead_tup          | 899999
n_mod_since_analyze | 1899999
n_ins_since_vacuum  | 1000000
last_vacuum         | 
last_autovacuum     | 
last_analyze        | 
last_autoanalyze    | 
vacuum_count        | 0
autovacuum_count    | 0
analyze_count       | 0
autoanalyze_count   | 0

n_dead_tup (lignes mortes) est ici très élevé.

L’estimation retournée par la requête d’estimation proposée plus haut est ici très proche de la réalité car les statistiques sont fraîches :

ANALYZE demo_bloat ;
\x on
\i ./pgsql-bloat-estimation/table/table_bloat.sql

(…)
-[ RECORD 41 ]---+------------------------
current_database | postgres
schemaname       | public
tblname          | demo_bloat
real_size        | 44285952
extra_size       | 39870464
extra_pct        | 90.02959674435812
fillfactor       | 100
bloat_size       | 39870464
bloat_pct        | 90.02959674435812
(…)

Le bloat et l’espace « en trop » (extra) sont tous les deux à 90 % car le fillfactor est de 100 %.

Avec pgstattuple(), les colonnes free_space et free_percent donnent la taille et le pourcentage d’espace libre :

SELECT * FROM pgstattuple ('demo_bloat') \gx

-[ RECORD 1 ]------+-------
table_len          | 44285952
tuple_count        | 100001
tuple_len          | 3900039
tuple_percent      | 8.81
dead_tuple_count   | 899999
dead_tuple_len     | 35099961
dead_tuple_percent | 79.26
free_space         | 134584
free_percent       | 0.3

Il n’y a presque pas d’espace libre (free) car beaucoup de lignes sont encore mortes (dead_tuple_percent indique 79 % de lignes mortes).

La fonction d’approximation est ici plus rapide (deux fois moins de blocs lus dans ce cas précis) pour le même résultat :

SELECT * FROM pgstattuple_approx ('demo_bloat') \gx

-[ RECORD 1 ]--------+-------------------
table_len            | 44285952
scanned_percent      | 100
approx_tuple_count   | 100001
approx_tuple_len     | 3900039
approx_tuple_percent | 8.80649240644076
dead_tuple_count     | 899999
dead_tuple_len       | 35099961
dead_tuple_percent   | 79.2575510175326
approx_free_space    | 134584
approx_free_percent  | 0.3038977235941546

Si on nettoie la table, on retrouve 90 % d’espace réellement libre :

VACUUM demo_bloat;

SELECT * FROM pgstattuple('demo_bloat');

-[ RECORD 1 ]------+-------
table_len          | 44285952
tuple_count        | 100001
tuple_len          | 3900039
tuple_percent      | 8.81
dead_tuple_count   | 0
dead_tuple_len     | 0
dead_tuple_percent | 0
free_space         | 39714448
free_percent       | 89.68

(La fonction approximative renverra presque les mêmes chiffres :

SELECT * FROM pgstattuple_approx('demo_bloat');

-[ RECORD 1 ]--------+-------------------
table_len            | 44285952
scanned_percent      | 0
approx_tuple_count   | 100001
approx_tuple_len     | 4584480
approx_tuple_percent | 10.351996046059934
dead_tuple_count     | 0
dead_tuple_len       | 0
dead_tuple_percent   | 0
approx_free_space    | 39701472
approx_free_percent  | 89.64800395394006

Le résultat de la requête d’estimation ne changera pas, indiquant toujours 90 % de bloat.

Le choix de la bonne requête dépendra de ce que l’on veut. Si l’on cherche juste à savoir si un VACUUM FULL est nécessaire, l’estimation suffit généralement et est très rapide. Si l’on suspecte que l’estimation est fausse et que l’on a plus de temps, les deux fonctions de pgstattuple sont plus précises.

Vue pg_stat_user_tables

Statistiques niveau «ligne»
Nombre de lignes insérées/mises à jour/supprimées
Type et nombre d’accès
Opérations de maintenance
Détection des tables mal indexées ou très accédées

Contrairement aux vues précédentes, cette vue est locale à chaque base.

Voici la définition de ses colonnes :

relid, relname : OID et nom de la table concernée ;
schemaname : le schéma contenant cette table ;
seq_scan : nombre de parcours séquentiels sur cette table ;
seq_tup_read : nombre d’enregistrements accédés par ces parcours séquentiels ;
idx_scan : nombre de parcours d’index sur cette table ;
idx_tup_fetch : nombre d’enregistrements accédés par ces parcours séquentiels ;
n_tup_ins, n_tup_upd, n_tup_del : nombre d’enregistrements insérés, mis à jour (y compris ceux comptés dans n_tup_hot_upd et n_tup_newpage_upd) ou supprimés ;
n_tup_hot_upd : nombre d’enregistrements mis à jour par mécanisme HOT (c’est-à-dire chaînés au sein d’un même bloc) ;
n_tup_newpage_upd : nombre de mises à jour ayant nécessité d’aller écrire la nouvelle ligne dans un autre bloc, faute de place dans le bloc d’origine (à partir de PostgreSQL 16) ;
n_live_tup : estimation du nombre d’enregistrements « vivants » ;
n_dead_tup : estimation du nombre d’enregistrements « morts » (supprimés mais non nettoyés) depuis le dernier VACUUM ;
n_mod_since_analyze : nombre d’enregistrements modifiés depuis le dernier ANALYZE ;
n_ins_since_vacuum : estimation du nombre d’enregistrements insérés depuis le dernier VACUUM ;
last_vacuum : timestamp du dernier VACUUM ;
last_autovacuum : timestamp du dernier VACUUM automatique ;
last_analyze : timestamp du dernier ANALYZE ;
last_autoanalyze : timestamp du dernier ANALYZE automatique ;
vacuum_count : nombre de VACUUM manuels ;
autovacuum_count : nombre de VACUUM automatiques ;
analyze_count : nombre d’ANALYZE manuels ;
autoanalyze_count : nombre d’ANALYZE automatiques.

Contrairement aux autres colonnes, les colonnes n_live_tup, n_dead_tup et n_mod_since_analyze sont des estimations. Leur valeurs changent au fur et à mesure de l’exécution de commandes INSERT, UPDATE, DELETE. Elles sont aussi recalculées complètement lors de l’exécution d’un VACUUM et d’un ANALYZE. De ce fait, leur valeur peut changer entre deux VACUUM même si aucune écriture de ligne n’a eu lieu.

Vue pg_stat_user_indexes

Vue par index
Nombre d’accès et efficacité

Voici la liste des colonnes de cette vue :

relid, relname : OID et nom de la table qui possède l’index
indexrelid, indexrelname : OID et nom de l’index en question
schemaname : schéma contenant l’index
idx_scan : nombre de parcours de cet index
idx_tup_read : nombre d’enregistrements retournés par cet index
idx_tup_fetch : nombre d’enregistrements accédés sur la table associée à cet index

idx_tup_read et idx_tup_fetch retournent des valeurs différentes pour plusieurs raisons :

Un parcours d’index peut très bien accéder à des enregistrements morts. Dans ce cas, la valeur de idx_tup_read sera supérieure à celle de idx_tup_fetch.
Un parcours d’index peut très bien ne pas entraîner d’accès direct à la table :
- si c’est un Index Only Scan, on accède moins fortement (voire pas du tout) à la table puisque toutes les colonnes accédées sont dans l’index
- si c’est un Bitmap Index Scan, on va éventuellement accéder à plusieurs index, faire une fusion (Or ou And) et ensuite seulement accéder aux enregistrements (moins nombreux si c’est un And).

Dans tous les cas, ce qu’on surveille le plus souvent dans cette vue, c’est tout d’abord les index ayant idx_scan à 0. Ils sont le signe d’un index qui ne sert probablement à rien. La seule exception éventuelle étant un index associé à une contrainte d’unicité (et donc aussi les clés primaires), les parcours de l’index réalisés pour vérifier l’unicité n’étant pas comptabilisés dans cette vue.

Les autres indicateurs intéressants sont un nombre de tup_read très grand par rapport aux parcours d’index, qui peuvent suggérer un index trop peu sélectif, et une grosse différence entre les colonnes idx_tup_read et idx_tup_fetch. Ces indicateurs ne permettent cependant pas de conclure quoi que ce soit par eux-même, ils peuvent seulement donner des pistes d’amélioration.

Vues pg_statio_user_tables & pg_statio_user_indexes

Opérations au niveau bloc
Demandés au système ou trouvés dans le cache de PostgreSQL
Pour calculer des hit ratios :

   idx_blks_hit::float / (idx_blks_read + idx_blks_hit)

Voici la description des différentes colonnes de pg_statio_user_tables :

# \d pg_statio_user_tables

              Vue « pg_catalog.pg_statio_user_tables »
     Colonne     |  Type  | Collationnement | NULL-able | Par défaut
-----------------+--------+-----------------+-----------+------------
 relid           | oid    |                 |           |
 schemaname      | name   |                 |           |
 relname         | name   |                 |           |
 heap_blks_read  | bigint |                 |           |
 heap_blks_hit   | bigint |                 |           |
 idx_blks_read   | bigint |                 |           |
 idx_blks_hit    | bigint |                 |           |
 toast_blks_read | bigint |                 |           |
 toast_blks_hit  | bigint |                 |           |
 tidx_blks_read  | bigint |                 |           |
 tidx_blks_hit   | bigint |                 |           |

relid,relname : OID et nom de la table ;
schemaname : nom du schéma contenant la table ;
heap_blks_read : nombre de blocs accédés de la table demandés au système d’exploitation. Heap signifie tas, et ici données non triées, par opposition aux index ;
heap_blks_hit : nombre de blocs accédés de la table trouvés dans le cache de PostgreSQL ;
idx_blks_read : nombre de blocs accédés de l’index demandés au système d’exploitation ;
idx_blks_hit : nombre de blocs accédés de l’index trouvés dans le cache de PostgreSQL ;
toast_blks_read, toast_blks_hit, tidx_blks_read, tidx_blks_hit : idem que précédemment, mais pour la partie TOAST des tables et index.

Et voici la description des différentes colonnes de pg_statio_user_indexes :

# \d pg_statio_user_indexes

             Vue « pg_catalog.pg_statio_user_indexes »
    Colonne    |  Type  | Collationnement | NULL-able | Par défaut
---------------+--------+-----------------+-----------+------------
 relid         | oid    |                 |           |
 indexrelid    | oid    |                 |           |
 schemaname    | name   |                 |           |
 relname       | name   |                 |           |
 indexrelname  | name   |                 |           |
 idx_blks_read | bigint |                 |           |
 idx_blks_hit  | bigint |                 |           |

indexrelid, indexrelname : OID et nom de l’index ;
idx_blks_read : nombre de blocs accédés de l’index demandés au système d’exploitation ;
idx_blks_hit : nombre de blocs accédés de l’index trouvés dans le cache de PostgreSQL.

Pour calculer un hit ratio, qui est un indicateur fréquemment utilisé, on utilise la formule suivante (cet exemple cible uniquement les index) :

SELECT schemaname,
       indexrelname,
       relname,
       idx_blks_hit::float/CASE idx_blks_read+idx_blks_hit
           WHEN 0 THEN 1 ELSE idx_blks_read+idx_blks_hit END
FROM pg_statio_user_indexes;

Notez que idx_blks_hit::float convertit le numérateur en type float, ce qui entraîne que la division est à virgule flottante (pour ne pas faire une division entière qui renverrait souvent 0), et que le CASE est destiné à éviter une division par zéro.

Vue pg_stat_io

Vue synthétique des opérations disques selon :

le type de backend
- backend, autovacuum, checkpointer…
le type d’objet
- table ou table temporaire
le contexte
- normal, vacuum, bulkread/bulkwrite…

Penser à activer track_io_timing

La nouvelle vue pg_stat_io permet d’obtenir des informations sur les opérations faites sur disques. Il y a différents compteurs : reads (lectures), writes (écritures), read_time et write_time (durées associées aux précédents), extends (extensions de fichiers), hits (lecture en cache de PostgreSQL), evictions (éviction du cache), etc. Ils sont calculés pour chaque combinaison de type de backend, objet I/O cible et contexte I/O. Les définitions des colonnes et des compteurs peuvent être trouvées dans la la documentation officielle.

Comme la plupart des vues statistiques, les données sont cumulatives. Une remise à zéro s’effectue avec :

SELECT pg_stat_reset_shared ('io');

Les champs *_time ne sont alimentés que si le paramètre track_io_timing a été activé. Ne sont pas tracées certaines opérations qui ne passent pas par le cache disque, comme les déplacements de table entre tablespace.

Exemples :

Si nous voulons connaître les opérations qui ont les durées de lectures hors du cache les plus longues :

SELECT backend_type, object, context, reads, read_time
FROM   pg_stat_io
ORDER BY read_time DESC NULLS LAST LIMIT 3 ;

   backend_type    |  object  | context  |   reads   |   read_time   
-------------------+----------+----------+-----------+---------------
 client backend    | relation | normal   | 640840357 | 738717779.603
 autovacuum worker | relation | vacuum   | 117320999 |  16634388.118
 background worker | relation | bulkread |  44481246 |   9749622.473

Le résultat indique que ce temps est essentiellement dépensé par des backends client, sur des tables non temporaires, dans un contexte « normal » (via les shared buffers). La présence de reads massifs indique peut-être des shared buffers trop petits (si les requêtes sont optimisées).

Une requête similaire pour les écritures est :

SELECT backend_type, object, context, writes, round(write_time) AS write_time
FROM pg_stat_io ORDER BY write_time DESC NULLS LAST LIMIT 3 ;

   backend_type    |  object  | context | writes | write_time 
-------------------+----------+---------+--------+------------
 checkpointer      | relation | normal  | 435117 |      14370
 background writer | relation | normal  |  74684 |       1049
 client backend    | relation | vacuum  |  25941 |        123

Ici, les écritures sont faites essentiellement par les checkpoints, accessoirement le background writer, ce qui est idéal.

Par contre, si la même requête renvoie ceci :

SELECT backend_type, object, context, writes, round(write_time) AS write_time
FROM pg_stat_io ORDER BY write_time DESC NULLS LAST LIMIT 5 ;

   backend_type    |  object  |  context  |  writes  | write_time 
-------------------+----------+-----------+----------+------------
 client backend    | relation | normal    | 82556667 |    3770829
 autovacuum worker | relation | vacuum    | 94262005 |    1847367
 checkpointer      | relation | normal    | 74210966 |     632146
 client backend    | relation | bulkwrite | 47901524 |     206759
 background writer | relation | normal    | 10315801 |     147621

on en déduit que les backends écrivent beaucoup par eux-mêmes, un peu plus en nombre d’écritures que le checkpointer. Cela suggère que le background writer n’est pas assez agressif. Noter que les autovacuum workers procèdent aussi eux-mêmes à leurs écritures. Enfin le contexte bulkwrite indique l’utilisation de modes d’écritures en masse (par exemple des CREATE TABLE … AS …).

Surveiller l’activité SQL

Quelles sont les requêtes lentes ?
Quelles sont les requêtes les plus fréquentes ?
Quelles requêtes génèrent des fichiers temporaires ?
Quelles sont les requêtes bloquées ?
- et par qui ?
Progression d’une requête

Trace des requêtes exécutées

log_min_duration_statements = <temps minimal d’exécution>
- 0 permet de tracer toutes les requêtes
- trace des paramètres
- traces exploitables par des outils tiers
- pas d’informations sur les accès, ni des plans d’exécution
log_min_duration_sample = <temps minimal d’exécution>
- log_statement_sample_rate et/ou log_transaction_sample_rate
- trace d’un ratio des requêtes
D’autres paramètres existent mais sont peu intéressants

Le paramètre log_min_duration_statements permet d’activer une trace sélective des requêtes lentes. Le paramètre accepte plusieurs valeurs :

-1 pour désactiver la trace,
0 pour tracer systématiquement toutes les requêtes exécutées,
une durée en millisecondes pour tracer les requêtes que l’on estime être lentes.

Si le temps d’exécution d’une requête dépasse le seuil défini par le paramètre log_min_duration_statements, PostgreSQL va alors tracer le temps d’exécution de la requête, ainsi que ces paramètres éventuels. Par exemple :

LOG:  duration: 43.670 ms  statement:
    SELECT DISTINCT c.numero_commande,
    c.date_commande, lots.numero_lot, lots.numero_suivi FROM commandes c
    JOIN lignes_commandes l ON (c.numero_commande = l.numero_commande)
    JOIN lots ON (l.numero_lot_expedition = lots.numero_lot)
    WHERE c.numero_commande = 72199;

Ces traces peuvent ensuite être exploitées par l’outil pgBadger qui pourra établir un rapport des requêtes les plus fréquentes, des requêtes les plus lentes, etc.

Cependant, tracer toutes les requêtes peut poser problème. Le contournement habituel est de ne tracer que les requêtes dont l’exécution est supérieure à une certaine durée, mais cela cache tout le restant du trafic qui peut être conséquent et avoir un impact sur les performances globales du système. En version 13, une nouvelle fonctionnalité a été ajoutée : tracer un certain ratio de requêtes ou de transactions.

Si log_statement_sample_rate est configuré à une valeur strictement supérieure à zéro, la valeur correspondra au pourcentage de requêtes à tracer. Par exemple, en le configuration à 0,5, une requête sur deux sera tracée. Les requêtes réellement tracées dépendent de leur durée d’exécution. Cette durée doit être supérieure ou égale à la valeur du paramètre log_min_duration_sample.

Ce comportement est aussi disponible pour les transactions. Pour cela, il faut configurer le paramètre log_transaction_sample_rate.

Trace des fichiers temporaires

log_temp_files = <taille minimale>
- 0 trace tous les fichiers temporaires
- associe les requêtes SQL qui les génèrent
- traces exploitable par des outils tiers

Le paramètre log_temp_files permet de tracer les fichiers temporaires générés par les requêtes SQL. Il est généralement positionné à 0 pour tracer l’ensemble des fichiers temporaires, et donc de s’assurer que l’instance n’en génère que rarement.

Par exemple, la trace suivante est produite lorsqu’une requête génère un fichier temporaire :

LOG:  temporary file: path "base/pgsql_tmp/pgsql_tmp2181.0", size 276496384
STATEMENT:  select * from lignes_commandes order by produit_id;

Si une requête nécessite de générer plusieurs fichiers temporaires, chaque fichier temporaire sera tracé individuellement. pgBadger permet de réaliser une synthèse des fichiers temporaires générés et propose un rapport sur les requêtes générant le plus de fichiers temporaires et permet donc de cibler l’optimisation.

pg_stat_statements

Ajoute la vue statistique pg_stat_statements
Les requêtes sont normalisées
Indique les requêtes exécutées
- avec la durée d’exécution, l’utilisation du cache, etc.

Contrairement à pgBadger, pg_stat_statements ne nécessite pas de tracer les requêtes exécutées. Il est connecté directement à l’exécuteur de requêtes qui fait appel à lui à chaque fois qu’il a exécuté une requête. pg_stat_statements a ainsi accès à beaucoup d’informations. Certaines sont placées en mémoire partagée et accessible via une vue statistique appelée pg_stat_statements. Les requêtes sont normalisées (reconnues comme identiques même avec des paramètres différents), et identifiables grâce à un queryid. Une même requête peut apparaître sur plusieurs lignes de pg_stat_statements pour des bases et utilisateurs différents. Par contre, l’utilisation de schémas, implicitement ou pas, force un queryid différent.

L’installation et quelques exemples de requêtes sont proposés dans https://dali.bo/x2_html#pg_stat_statements.

Voici un exemple de requête sur la vue pg_stat_statements :

SELECT * FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC
LIMIT 3 ;

-[ RECORD 1 ]---+--------------------------------------------------------
userid          | 10
dbid            | 63781
toplevel        | t
queryid         | -1739183385080879393
query           | UPDATE branches SET bbalance = bbalance + $1 WHERE bid = $2;
plans           | 0
[...]
calls           | 3000
total_exec_time | 20.716706
[...]
rows            | 3000
[...]
-[ RECORD 2 ]---+--------------------------------------------------------
userid          | 10
dbid            | 63781
toplevel        | t
queryid         | -1737296385080879394
query           | UPDATE tellers SET tbalance = tbalance + $1 WHERE tid = $2;
plans           | 0
[...]
calls           | 3000
total_exec_time | 17.1107649999999
[...]
rows            | 3000
[...]

pg_stat_statements possède des paramètres de configuration pour indiquer le nombre maximum d’instructions tracées, la sauvegarde des statistiques entre chaque démarrage du serveur, etc.

Vue pg_stat_statements - métriques 1/5

Métriques intéressantes :

Durée d’exécution :
- total_exec_time
- min_exec_time/max_exec_time
- stddev_exec_time
- mean_exec_time
Avant la version 13, les colonnes n’avaient pas _exec dans leur nom
Nombre de lignes retournées : rows

Vue pg_stat_statements - métriques 2/5

Durée d’optimisation (v13+) :
- total_plan_time
- min_plan_time/max_plan_time
- stddev_plan_time
- mean_plan_time

Vue pg_stat_statements - métriques 3/5

Accès à la mémoire partagée
- shared_blks_hit/read/dirtied/written
Accès à la mémoire de la session (tables temporaires…)
- local_blks_hit/read/dirtied/written
Lecture/écriture de fichiers temporaires
- temp_blks_read/written
Temps d’accès en entrée/sortie
- blk_read_time/blk_write_time

pg_stat_statements fournit également des métriques sur les accès aux blocs.

Lors des accès à la mémoire partagée (shared buffers), les compteurs suivants peuvent être incrémentés :

shared_blks_hit : nombre de blocs lus directement dans le cache de PostgreSQL ;
shared_blks_read : blocs lus demandés au système d’exploitation (donc lus sur le disque ou dans le cache du système) ;
shared_blks_dirtied : nouveaux blocs « sales » générés par la requête par des mises à jour, insertions, suppressions, VACUUM…, et sans compter ceux qui l’étaient déjà auparavant ; ces blocs seront écrits sur disque ultérieurement ;
shared_blks_written : blocs directements écrits sur disque, ce qui peut arriver s’il n’y a plus de place en mémoire partagée (un processus backend peut nettoyer des pages dirty sur disque pour libérer des pages en mémoire partagée, certaines commandes peuvent être plus agressives).

Des métriques similaires sont local_blks_* pour les accès à la mémoire du backend, pour les objets temporaires (tables temporaires, index sur tables temporaires…). Ces derniers ne nécessitent pas d’être partagés avec les autres sessions.

Les métriques temp_blks_read et temp_blks_written correspondent au nombre de blocs lus et écris depuis le disque dans des fichiers temporaires. Cela survient par exemple lorsqu’un tri ou le retour d’une fonction multiligne ne rentre pas dans le work_mem.

Les métriques finissant par _time sont des cumuls des durées de lectures et écritures des accès sur disques. Il faut activer le track_io_timing pour qu’elles soient remplies.

Vue pg_stat_statements - métriques 4/5

Journaux de transactions (v13+) :
- wal_records
- wal_fpi
- wal_bytes

Vue pg_stat_statements - métriques 5/5

JIT (v15+)
- jit_functions
- jit_generation_time
- etc

Requêtes bloquées

Vue pg_stat_activity
- colonnes wait_event et wait_event_type
Vue pg_locks
- colonne granted
- colonne waitstart (v14+)
Fonction pg_blocking_pids

Lors de l’exécution d’une requête, le processus chargé de cette exécution va tout d’abord récupérer les verrous dont il a besoin. En cas de conflit, la requête est mise en attente. Cette attente est visible à deux niveaux :

au niveau des sessions, via les colonnes wait_event et wait_event_type de la vue pg_stat_activity ;
au niveau des verrous, via la colonne granted de la vue pg_locks.

C’est une vue globale à l’instance :

\d pg_locks

                       Vue « pg_catalog.pg_locks »
      Colonne       |   Type                   | … | NULL-able | Par défaut
--------------------+--------------------------+---+-----------+------------
 locktype           | text                     |   |           |
 database           | oid                      |   |           |
 relation           | oid                      |   |           |
 page               | integer                  |   |           |
 tuple              | smallint                 |   |           |
 virtualxid         | text                     |   |           |
 transactionid      | xid                      |   |           |
 classid            | oid                      |   |           |
 objid              | oid                      |   |           |
 objsubid           | smallint                 |   |           |
 virtualtransaction | text                     |   |           |
 pid                | integer                  |   |           |
 mode               | text                     |   |           |
 granted            | boolean                  |   |           |
 fastpath           | boolean                  |   |           |
 waitstart          | timestamp with time zone |   |           |

Il est ensuite assez simple de trouver qui bloque qui. Prenons par exemple deux sessions, une dans une transaction qui a lu une table :

postgres=# BEGIN;

BEGIN

postgres=# SELECT * FROM t2 LIMIT 1;

 id
---
(0 rows)

La deuxième session cherche à supprimer cette table :

postgres=# DROP TABLE t2;

Elle se trouve bloquée. La première session ayant lu cette table, elle a posé pendant la lecture un verrou d’accès partagé (AccessShareLock) pour éviter une suppression ou une redéfinition de la table pendant la lecture. Les verrous étant conservés pendant toute la durée d’une transaction, la transaction restant ouverte, le verrou reste. La deuxième session veut supprimer la table. Pour réaliser cette opération, elle doit obtenir un verrou exclusif sur cette table, verrou qu’elle ne peut pas obtenir vu qu’il y a déjà un autre verrou sur cette table. L’opération de suppression est donc bloquée, en attente de la fin de la transaction de la première session. Comment peut-on le voir ? tout simplement en interrogeant les tables pg_stat_activity et pg_locks.

Avec pg_stat_activity, nous pouvons savoir quelle session est bloquée :

SELECT pid, query FROM pg_stat_activity
WHERE wait_event_type = 'Lock' AND backend_type='client backend' ;

  pid  |     query
-------+----------------
 17396 | drop table t2;

Pour savoir de quel verrou a besoin le processus 17396, il faut interroger la vue pg_locks :

SELECT locktype, relation, pid, mode, granted FROM pg_locks
WHERE pid=17396 AND NOT granted ;

 locktype | relation |  pid  |        mode         | granted
----------+----------+-------+---------------------+---------
 relation |    24581 | 17396 | AccessExclusiveLock | f

Le processus 17396 attend un verrou sur la relation 24581. Reste à savoir qui dispose d’un verrou sur cet objet :

SELECT locktype, relation, pid, mode, granted FROM pg_locks
WHERE relation=24581 AND granted ;

 locktype | relation |  pid  |      mode       | granted
----------+----------+-------+-----------------+---------
 relation |    24581 | 17276 | AccessShareLock | t

Il s’agit du processus 17276. Et que fait ce processus ?

SELECT usename, datname, state, query
FROM pg_stat_activity
WHERE pid=17276 ;

 usename  | datname  |        state        |           query
----------+----------+---------------------+---------------------------
 postgres | postgres | idle in transaction | select * from t2 limit 1;

Nous retrouvons bien notre session en transaction.

Depuis PostgreSQL 9.6, on peut aller plus vite, avec la fonction pg_blocking_pids(), qui renvoie les PID des sessions bloquant une session particulière.

SELECT pid, pg_blocking_pids(pid)
FROM pg_stat_activity WHERE wait_event IS NOT NULL ;

  pid  | pg_blocking_pids
-------+------------------
 17396 | {17276}

Le processus 17276 bloque bien le processus 17396.

Depuis la version 14, la colonne waitstart de la vue pg_locks indique depuis combien de temps la session est en attente du verrou.

Progression d’une requête

API de progression de requêtes
Utilisé par les commandes SQL
- VACUUM avec pg_stat_progress_vacuum
- ANALYZE avec pg_stat_progress_analyze
- CLUSTER et VACUUM FULL avec pg_stat_progress_cluster
- CREATE INDEX et REINDEX avec pg_stat_progress_create_index
- COPY avec pg_stat_progress_copy
Utilisé par la commande de réplication
- BASE BACKUP avec pg_stat_progress_basebackup

La version 9.6 implémente une API pour surveiller la progression de l’exécution d’une requête. Cette API est utilisée par différentes commandes.

Il est donc possible de suivre l’exécution d’un VACUUM par l’intermédiaire de la vue pg_stat_progress_vacuum. Elle contient une ligne par VACUUM en cours d’exécution. Voici un exemple de son contenu :

pid                | 4299
datid              | 13356
datname            | postgres
relid              | 16384
phase              | scanning heap
heap_blks_total    | 127293
heap_blks_scanned  | 86665
heap_blks_vacuumed | 86664
index_vacuum_count | 0
max_dead_tuples    | 291
num_dead_tuples    | 53

Dans cet exemple, le VACUUM exécuté par le PID 4299 a parcouru 86 665 blocs (soit 68 % de la table), et en a traité 86 664.

Cette API a ensuite été utilisée pour implémenter avec la version 12 le suivi de l’exécution d’un CLUSTER et d’un VACUUM FULL avec pg_stat_progress_cluster, et celui d’un CREATE INDEX et d’un REINDEX avec pg_stat_progress_create_index. La version 13 a ajouté le suivi d’un ANALYZE avec la vue pg_stat_progress_analyze. Elle a aussi ajouté le suivi de la commande de réplication BASE BACKUP avec pg_stat_progress_basebackup. Enfin, la version 14 ajoute le suivi de la commande COPY avec la vue pg_stat_progress_copy.

Surveiller les écritures

Quelle quantité de données sont écrites ?
Quel canal d’écriture est utilisé ?

Trace des checkpoints

log_checkpoints = on
Affiche des informations à chaque checkpoint :
- mode de déclenchement
- volume de données écrits
- durée du checkpoint
Trace exploitable par des outils tiers

Le paramètre log_checkpoints, lorsqu’il est actif, permet de tracer les informations liées à chaque checkpoint déclenché.

PostgreSQL va produire une trace de ce type pour un checkpoint déclenché par checkpoint_timeout :

LOG:  checkpoint starting: time
LOG:  checkpoint complete: wrote 56 buffers (0.3%); 0 transaction log file(s)
      added, 0 removed, 0 recycled; write=5.553 s, sync=0.013 s, total=5.573 s;
      sync files=9, longest=0.004 s, average=0.001 s; distance=464 kB,
      estimate=2153 kB

Un outil comme pgBadger peut exploiter ces informations.

Vue pg_stat_bgwriter

Activité des écritures dans les fichiers de données
Visualisation du volume d’allocations et d’écritures

Cette vue ne comporte qu’une seule ligne.

Certaines colonnes indiquent l’activité du checkpointer, afin de vérifier que celui-ci effectue surtout des écritures périodiques, donc bien lissées dans le temps. Les deux premières colonnes notamment permettent de vérifier que la configuration de checkpoint_segments ou max_wal_size n’est pas trop basse par rapport au volume d’écriture que subit la base.

checkpoints_timed : nombre de checkpoints déclenchés par checkpoint_timeout (périodiques) ;
checkpoints_req : nombre de checkpoints déclenchés par atteinte de max_wal_size, donc sous forte charge ;
checkpoint_write_time : temps passé par le checkpointer à écrire des données ;
checkpoint_sync_time : temps passé à s’assurer que les écritures ont été synchronisées sur disque lors des checkpoints.

Le background writer est destiné à nettoyer le cache de PostgreSQL en complément du checkpointer, pour éviter que les backends (processus clients) écrivent eux-mêmes, faute de bloc libérable dans le cache. Il allège aussi la charge du checkpointer. Il a des champs dédiés :

buffers_checkpoint : nombre de blocs écrits par checkpointer ;
buffers_clean : nombre de blocs écrits par le background writer ;
maxwritten_clean : nombre de fois où le background writer s’est arrêté pour avoir atteint la limite configurée par bgwriter_lru_maxpages ;
buffers_backend : nombre de blocs écrits par les processus backends (faute de buffer disponible en cache) ;
buffers_backend_fsync : nombre de blocs synchronisés par les backends ;
buffers_alloc : nombre de blocs alloués dans les shared buffers.

Les colonnes buffers_clean (à comparer à buffers_checkpoint et buffers_backend) et maxwritten_clean permettent de vérifier que la configuration est adéquate : si maxwritten_clean augmente fortement en fonctionnement normal, c’est que le paramètre bgwriter_lru_maxpages l’empêche de libérer autant de buffers qu’il l’estime nécessaire (ce paramètre sert de garde-fou). Dans ce cas, les backends vont se mettre à écrire eux-mêmes sur le disque et buffers_backend va augmenter. Ce dernier cas n’est pas inquiétant s’il est ponctuel (gros import), mais ne doit pas être fréquent en temps normal, toujours dans le but de lisser les écritures sur le disque.

Il faut toutefois prendre tout cela avec prudence : une session qui modifie énormément de blocs n’aura pas le droit de modifier tout le contenu du cache disque, elle sera cantonnée à une toute petite partie. Elle sera donc obligée de vider elle-même ses buffers. C’est le cas par exemple d’une session chargeant un volume conséquent de données avec COPY.

Toutes ces statistiques sont cumulatives. Le champs stats_reset indique la date de remise à zéro de cette vue. Pour demander la réinitialisation, utiliser :

SELECT pg_stat_reset_shared('bgwriter') ;

Surveiller l’archivage et la réplication

Sauvegarde PITR & log shipping :
- pg_stat_archiver
Réplication :
- pg_stat_replication
- pg_stat_database_conflicts

pg_stat_archiver

Bon fonctionnement de l’archivage
Quand et combien d’erreurs d’archivages se sont produites

Cette vue ne comporte qu’une seule ligne.

archived_count : nombre de WAL archivés ;
last_archived_wal : nom du dernier fichier WAL dont l’archivage a réussi ;
last_archived_time : date du dernier archivage réussi ;
failed_count : nombre de tentatives d’archivages échouées ;
last_failed_wal : nom du dernier fichier WAL qui a rencontré des problèmes d’archivage ;
last_failed_time : date de la dernière tentative d’archivage échouée ;
stats_reset : date de remise à zéro de cette vue statistique.

Cette vue peut être spécifiquement remise à zéro par l’appel à la fonction pg_stat_reset_shared('archiver').

On peut facilement s’en servir pour déterminer si l’archivage fonctionne bien :

SELECT case WHEN (last_archived_time > last_failed_time)
    THEN 'OK' ELSE 'KO' END FROM pg_stat_archiver ;

pg_stat_replication & pg_stat_database_conflicts

pg_stat_replication :
- État des serveurs secondaires (streaming)
- Mesure du lag
pg_stat_database_conflicts :
- nombre de conflits de réplication
- par type

pg_stat_replication permet de suivre les différentes étapes de la réplication.

select * from pg_stat_replication \gx

-[ RECORD 1 ]----+------------------------------
pid              | 16028
usesysid         | 10
usename          | postgres
application_name | secondaire
client_addr      | 192.168.74.16
client_hostname  | *NULL*
client_port      | 52016
backend_start    | 2019-10-28 19:00:16.612565+01
backend_xmin     | *NULL*
state            | streaming
sent_lsn         | 0/35417438
write_lsn        | 0/35417438
flush_lsn        | 0/35417438
replay_lsn       | 0/354160F0
write_lag        | 00:00:00.002626
flush_lag        | 00:00:00.005243
replay_lag       | 00:00:38.09978
sync_priority    | 1
sync_state       | sync
reply_time       | 2019-10-28 19:04:48.286642+0

pid : numéro de processus du backend discutant avec le serveur secondaire ;
usesysid, usename : OID et nom de l’utilisateur utilisé pour se connecter en streaming replication ;
application_name : application_name de la chaîne de connexion du serveur secondaire ; Peut être paramétré dans le paramètre primary_conninfo du serveur secondaire, surtout utilisé dans le cas de la réplication synchrone ;
client_addr : adresse IP du secondaire (s’il n’est pas sur la même machine, ce qui est vraisemblable) ;
client_hostname : nom d’hôte du secondaire (si log_hostname à on) ;
client_port : numéro de port TCP auquel est connecté le serveur secondaire ;
backend_start : timestamp de connexion du serveur secondaire
backend_xmin : l’horizon xmin renvoyé par le standby ;
state : startup (en cours d’initialisation), backup (utilisé par pg_basebackup), catchup (étape avant streaming, rattrape son retard), streaming (on est dans le mode streaming, les nouvelles entrées de journalisation sont envoyées au fil de l’eau) ;
sent_lsn : l’adresse jusqu’à laquelle on a envoyé le contenu du WAL à ce secondaire ;
write_lsn l’adresse jusqu’à laquelle ce serveur secondaire a écrit le WAL sur disque ;
flush_lsn : l’adresse jusqu’à laquelle ce serveur secondaire a synchronisé le WAL sur disque (l’écriture est alors garantie) ;
replay_lsn : l’adresse jusqu’à laquelle le serveur secondaire a rejoué les informations du WAL (les données sont donc visibles jusqu’à ce point, par requêtes, sur le secondaire) ;
write_lag : durée écoulée entre la synchronisation locale sur disque et la réception de la notification indiquant que le standby l’a écrit (mais ni synchronisé ni appliqué) ;
flush_lag : durée écoulée entre la synchronisation locale sur disque et la réception de la notification indiquant que le standby l’a écrit et synchronisé (mais pas appliqué) ;
replay_lag : durée écoulée entre la synchronisation locale sur disque et la réception de la notification indiquant que le standby l’a écrit, synchronisé et appliqué ;
sync_priority : dans le cas d’une réplication synchrone, la priorité de ce serveur (un seul est synchrone, si celui-ci tombe, un autre est promu). Les 3 valeurs 0 (asynchrone), 1 (synchrone) et 2 (candidat) sont traduites dans sync_state ;
reply_time : date et heure d’envoi du dernier message de réponse du standby.

pg_stat_database_conflicts suit les conflits entre les données provenant du serveur principal et les sessions en cours sur le secondaire :

 \d pg_stat_database_conflicts

            Vue « pg_catalog.pg_stat_database_conflicts »
     Colonne      |  Type  | Collationnement | NULL-able | Par défaut
------------------+--------+-----------------+-----------+------------
 datid            | oid    |                 |           |
 datname          | name   |                 |           |
 confl_tablespace | bigint |                 |           |
 confl_lock       | bigint |                 |           |
 confl_snapshot   | bigint |                 |           |
 confl_bufferpin  | bigint |                 |           |
 confl_deadlock   | bigint |                 |           |

datid, datname : l’OID et le nom de la base ;
confl_tablespace : requêtes annulées pour rejouer un DROP TABLESPACE ;
confl_lock : requêtes annulées à cause de lock_timeout ;
confl_snapshot : requêtes annulées à cause d’un snapshot (instantané) trop vieux ; dû à des données supprimées sur le primaire par un VACUUM, rejouées sur le secondaire et y supprimant des données encore nécessaires pour des requêtes (on peut faire disparaître totalement ce cas en activant hot_standby_feedback) ;
confl_bufferpin : requêtes annulées à cause d’un buffer pin, c’est-à-dire d’un bloc de cache mémoire en cours d’utilisation dont avait besoin la réplication. Ce cas est extrêmement rare : il faudrait un buffer pin d’une durée comparable à max_standby_archive_delay ou max_standby_streaming_delay. Or ceux-ci sont par défaut à 30 s, alors qu’un buffer pin dure quelques microsecondes ;
confl_deadlock : requêtes annulées à cause d’un deadlock entre une session et le rejeu des transactions (toujours au niveau des buffers). Hautement improbable aussi.

Il est à noter que la version 14 permet de tracer toute attente due à un conflit de réplication. Il suffit pour cela d’activer le paramètre log_recovery_conflict_waits.

Outils d’analyse

Différents outils existent autour de PostgreSQL
Outils d’analyse occasionnel :
- pg_activity
Outils d’analyse des traces :
- pgBadger
Outils d’analyse des statistiques :
- pgCluu, pg_stat_statements, PoWA

pg_activity

top pour PostgreSQL
Libre, script en python
Affiche :
- les requêtes en cours
- les sessions bloquées
- les sessions bloquantes
Dépôt github

pg_activity est un projet libre qui apporte une fonctionnalité équivalent à top, mais appliqué à PostgreSQL. Il affiche trois écrans qui affichent chacun les requêtes en cours, les sessions bloquées et les sessions bloquantes, avec possibilité de tris, de changer le délai de rafraîchissement, de mettre en pause, d’exporter les requêtes affichées en CSV, etc…

Pour afficher toutes les informations, y compris au niveau système, l’idéal est de se connecter en root et superutilisateur postgres :

sudo -u postgres pg_activity -U postgres

pgBadger

Script Perl
Traite les journaux applicatifs
Recherche des informations sur les requêtes
Génération d’un rapport HTML très détaillé
Site officiel

pgCluu

Outils de collectes de métriques de performances
- Dépôt github
- génère un rapport HTML complet
Différents aspects mesurés :
- informations sur le système
- consommation des ressources CPU, RAM, I/O
- utilisation de la base de données

PostgreSQL Workload Analyzer

Objectif : identifier les requêtes coûteuses
- sans devoir accéder aux logs
- quasi en temps-réel
Background worker
- dépendant de pg_stat_statements
Site officiel

Conclusion

Un système est pérenne s’il est bien supervisé
Les systèmes de supervision automatique ont souvent besoin d’être complétés
PostgreSQL fourni énormément d’indicateurs utiles à la supervision
Les outils de supervision ponctuels sont utiles pour rapidement diagnostiquer l’état d’un serveur

Questions

N’hésitez pas, c’est le moment !

Quiz

https://dali.bo/h2_quiz

Travaux Pratiques : analyse de traces avec pgBadger

Installation

But : Installation & utilisation de pgBadger

Installer pgBadger

On peut installer pgBadger soit depuis les dépôts du PGDG, soit depuis le site de l’auteur https://pgbadger.darold.net/.

Le plus simple reste le dépôt du PGDG associé à la distribution :

$ sudo dnf install pgbadger

Comme Gilles Darold fait évoluer le produit régulièrement, il n’est pas rare que le dépôt Github soit plus à jour, et l’on peut préférer cette source. La release 11.8 est la dernière au moment où ceci est écrit.

$ wget https://github.com/darold/pgbadger/archive/v11.8.tar.gz
$ tar xvf v11.8.tar.gz

Dans le répertoire pgbadger-11.8, il n’y a guère que le script pgbadger dont on ait besoin, et que l’on placera par exemple dans /usr/local/bin.

On peut même utiliser un simple git clone du dépôt. Il n’y a pas de phase de compilation.

Récupérer les traces à analyser

Elles sont disponibles sur : https://public.dalibo.com/workshop/workshop_supervision/logs_postgresql.tgz.

L’archive contient 9 fichiers de traces de 135 Mo chacun :

$ tar xzf logs_postgresql.tgz
$ cd logs_postgresql
$ du -sh *
135M    postgresql-11-main.1.log
135M    postgresql-11-main.2.log
135M    postgresql-11-main.3.log
135M    postgresql-11-main.4.log
135M    postgresql-11-main.5.log
135M    postgresql-11-main.6.log
135M    postgresql-11-main.7.log
135M    postgresql-11-main.8.log
135M    postgresql-11-main.9.log

Générer et étudier des rapports pgBadger

But : Apprendre à générer et analyser des rapports pgBadger.

Premier rapport

Créer un premier rapport sur le premier fichier de traces : pgbadger -j 4 postgresql-11-main.1.log.

Lancer tout de suite en arrière-plan la création du rapport complet : pgbadger -j 4 --outfile rapport_complet.html postgresql-11-main.*.log

Pendant ce temps, ouvrir le fichier out.html dans votre navigateur. Parcourir les différents onglets et graphiques. Que montrent les onglets Connections et Sessions ?

Que montre l’onglet Checkpoints ?

Que montre l’onglet Temp Files ?

Que montre l’onglet Vacuums ?

Que montre l’onglet Locks ?

Que montre l’onglet Queries ?

Que montre l’onglet Top dans Time consuming queries et Normalized slowest queries ? Quelle est la différence entre les différents ensemble de requêtes présentés ?

Étude du rapport complet

Une fois la génération de rapport_complet.html terminée, l’ouvrir. Chercher à quel moment et sur quelle base sont apparus principalement des problèmes d’attente de verrous.

Créer un rapport rapport_bank.html ciblé sur les 5 minutes avant et après 16h50, pour cette base de données. Retrouver les locks et identifier la cause du verrou dans les requêtes les plus lentes.

Nous voulons connaître plus précisément les requêtes venant de l’IP 192.168.0.89 et avoir une vue plus fine des graphiques. Créer un rapport rapport_host_89.html sur cette IP avec une moyenne par minute.

Mode incrémental de pgBadger

Créer un rapport incrémental (sans HTML) dans /tmp/incr_report à partir du premier fichier avec : pgbadger -j 4 -I --noreport -O /tmp/incr_report/ postgresql-11-main.1.log Que contient le répertoire ?

Quelle est la taille de ce rapport incrémental ?

Ajouter les rapports incrémentaux avec le rapport HTML sur les 2 premiers fichiers de traces. Quel rapport obtient-on ?

Travaux Pratiques : analyse de traces avec pgBadger (solution)

Installation

Voir l’énoncé plus haut.

Générer et étudier des rapports pgBadger

Premier rapport

Créer un premier rapport sur le premier fichier de traces : pgbadger -j 4 postgresql-11-main.1.log.

Nous allons commencer par créer un premier rapport à partir du premier fichier de logs. L’option -j est à fixer à votre nombre de processeurs :

$ pgbadger -j 4 postgresql-11-main.1.log

Le fichier de rapport out.html est créé dans le répertoire courant. Avant de l’ouvrir dans le navigateur, lançons la création du rapport complet :

Lancer tout de suite en arrière-plan la création du rapport complet : pgbadger -j 4 --outfile rapport_complet.html postgresql-11-main.*.log

La ligne de commande suivante génère un rapport sur tous les fichiers disponibles :

$ pgbadger -j 4 --outfile rapport_complet.html postgresql-11-main.*.log

Pendant ce temps, ouvrir le fichier out.html dans votre navigateur. Parcourir les différents onglets et graphiques. Que montrent les onglets Connections et Sessions ?

On peut observer dans les sections Connections et Sessions un nombre de sessions et de connexions proches. Chaque session doit ouvrir une nouvelle connexion. Ceci est assez coûteux, un processus et de la mémoire devant être alloués.

Que montre l’onglet Checkpoints ?

La section Checkpoints indique les écritures des checkpointers et background writer. Ils ne s’apprécient que sur une durée assez longue.

Que montre l’onglet Temp Files ?

La section Temp Files permet, grâce au graphique temporel, de vérifier si un ralentissement de l’instance est corrélé à un volume important d’écriture de fichiers temporaires. Le rapport permet également de lister les requêtes ayant généré des fichiers temporaires. Suivant les cas, on pourra tenter une optimisation de la requête ou bien un ajustement de la mémoire de travail, work_mem.

Que montre l’onglet Vacuums ?

La section Vacuums liste les différentes tables ayant fait l’objet d’un VACUUM.

Que montre l’onglet Locks ?

Le section Locks permet d’obtenir les requêtes normalisées ayant le plus fait l’objet d’attente sur verrou. Le rapport pgBadger ne permet pas toujours de connaître la raison de ces attentes.

Que montre l’onglet Queries ?

La section Queries fournit une connaissance du type d’activité sur chaque base de données : application web, OLTP, data warehouse. Elle permet également, si le paramètre log_line_prefix le précise bien, de connaître la répartition des requêtes selon la base de données, l’utilisateur, l’hôte ou l’application.

Que montre l’onglet Top dans Time consuming queries et Normalized slowest queries ? Quelle est la différence entre les différents ensemble de requêtes présentés ?

La section Top est très intéressante. Elle permet de lister les requêtes les plus lentes unitairement, mais surtout celles ayant pris le plus de temps, en cumulé et en moyenne par requête.

Avoir fixé le paramètre log_min_duration_statement à 0 permet de lister toutes les requêtes exécutées. Une requête peut ne mettre que quelques dizaines de millisecondes à s’exécuter et sembler unitairement très rapide. Mais si elle est lancée des millions de fois par heure, elle peut représenter une charge très conséquente. Elle est donc la première requête à optimiser.

Par comparaison, une grosse requête lente passant une fois par jour participera moins à la charge de la machine, et sa durée n’est pas toujours réellement un problème.

Étude du rapport complet

Une fois la génération de rapport_complet.html terminée, l’ouvrir. Chercher à quel moment et sur quelle base sont apparus principalement des problèmes d’attente de verrous.

La vue des verrous nous informe d’un problème sur la base de données bank vers 16h50.

Créer un rapport rapport_bank.html ciblé sur les 5 minutes avant et après 16h50, pour cette base de données. Retrouver les locks et identifier la cause du verrou dans les requêtes les plus lentes.

Nous allons réaliser un rapport spécifique sur cette base de données et cette période :

$ pgbadger -j 4 --outfile rapport_bank.html --dbname bank        \
   --begin "2018-11-12 16:45:00" --end "2018-11-12 16:55:00"  \
   postgresql-11-main.*.log

L’onglet Top affiche moins de requête, et la requête responsable du verrou de 16h50 saute plus rapidement aux yeux que dans le rapport complet :

VACUUM ( FULL, FREEZE);

Nous voulons connaître plus précisément les requêtes venant de l’IP 192.168.0.89 et avoir une vue plus fine des graphiques. Créer un rapport rapport_host_89.html sur cette IP avec une moyenne par minute.

Nous allons créer un rapport en filtrant par client et en calculant les moyennes par minute (le défaut est de 5) :

$ pgbadger -j 4 --outfile rapport_host_89.html --dbclient 192.168.0.89 \
   --average 1 postgresql-11-main.*.log

Il est également possible de filtrer par application avec l’option --appname.

Mode incrémental de pgBadger

Les fichiers de logs sont volumineux. On ne peut pas toujours conserver un historique assez important. pgBadger peut parser les fichiers de log et stocker les informations dans des fichiers binaires. Un rapport peut être construit à tout moment en précisant les fichiers binaires à utiliser.

Créer un rapport incrémental (sans HTML) dans /tmp/incr_report à partir du premier fichier avec : pgbadger -j 4 -I --noreport -O /tmp/incr_report/ postgresql-11-main.1.log Que contient le répertoire ?

Le résultat est le suivant :

$ mkdir /tmp/incr_report
$ pgbadger -j 4 -I --noreport -O /tmp/incr_report/ postgresql-11-main.1.log

$ tree /tmp/incr_report
/tmp/incr_report
├── 2018
│   └── 11
│       └── 12
│           ├── 2018-11-12-25869.bin
│           ├── 2018-11-12-25871.bin
│           ├── 2018-11-12-25872.bin
│           └── 2018-11-12-25873.bin
└── LAST_PARSED

3 directories, 5 files

Le fichier LAST_PARSE stocke la dernière ligne analysée :

$ cat /tmp/incr_report/LAST_PARSED
2018-11-12 16:36:39 141351476   2018-11-12 16:36:39 CET [17303]: user=banquier,
  db=bank,app=gestion,client=192.168.0.84 LOG:  duration: 0.2

Dans le cas d’un fichier de log en cours d’écriture, pgBadger commencera son analyse suivante à partir de cette date.

Quelle est la taille de ce rapport incrémental ?

Le fichier postgresql-11-main.1.log occupe 135 Mo. On peut le compresser pour le réduire à 7 Mo. Voyons l’espace occupé par les fichiers incrémentaux de pgBadger :

$ mkdir /tmp/incr_report
$ pgbadger -j 4 -I --noreport -O /tmp/incr_report/ postgresql-11-main.1.log
$ du -sh /tmp/incr_report/
340K    /tmp/incr_report/

On pourra reconstruire à tout moment les rapports avec la commande :

$ pgbadger -I -O /tmp/incr_report/ --rebuild

Ce mode permet de construire des rapports réguliers, journaliers et hebdomadaires. Vous pouvez vous référer à la documentation pour en savoir plus sur ce mode incrémental.

Ajouter les rapports incrémentaux avec le rapport HTML sur les 2 premiers fichiers de traces. Quel rapport obtient-on ?

Il suffit d’enlever l’option --noreport :

$ pgbadger -j 4 -I  -O /tmp/incr_report/ postgresql-11-main.1.log postgresql-11-main.2.log
[========================>] Parsed 282702952 bytes of 282702952 (100.00%),
                            queries: 7738842, events: 33
LOG: Ok, generating HTML daily report into /tmp/incr_report//2018/11/12/...
LOG: Ok, generating HTML weekly report into /tmp/incr_report//2018/week-46/...
LOG: Ok, generating global index to access incremental reports...

Les rapports obtenus sont ici quotidiens et hebdomadaires :

$ tree /tmp/incr_report
/tmp/incr_report
├── 2018
│   ├── 11
│   │   └── 12
│   │       ├── 2018-11-12-14967.bin
│   │       ├── 2018-11-12-17227.bin
│   │       ├── 2018-11-12-18754.bin
│   │       ├── 2018-11-12-18987.bin
│   │       ├── 2018-11-12-18993.bin
│   │       ├── 2018-11-12-18996.bin
│   │       ├── 2018-11-12-19002.bin
│   │       ├── 2018-11-12-22821.bin
│   │       ├── 2018-11-12-3633.bin
│   │       ├── 2018-11-12-3634.bin
│   │       ├── 2018-11-12-3635.bin
│   │       ├── 2018-11-12-3636.bin
│   │       └── index.html
│   └── week-46
│       └── index.html
├── index.html
└── LAST_PARSED

Travaux Pratiques : optimisation avec PoWA

Pré-requis : activité

Afin de créer de l’activité SQL sur notre environnement PoWA, nous allons générer du trafic SQL via l’outil pgbench dans une nouvelle base :

postgres$ psql -c "CREATE DATABASE bench;"
postgres$ /usr/pgsql-14/bin/pgbench -i bench
postgres$ /usr/pgsql-14/bin/pgbench -c 4 -T 3600 -d bench

Pour montrer l’intérêt de PoWA pour la suggestion d’index, supprimons une contrainte :

postgres$ psql -d bench \
    -c "ALTER TABLE pgbench_accounts DROP CONSTRAINT pgbench_accounts_pkey"

Installation

But : Installer PoWA.

L’installation est complètement décrite sur le site du projet : https://powa.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html

PoWA se divise en deux parties : l’outil powa-archivist et une interface web. S’ajoutent à cela des extensions que PoWA va exploiter.

Installer l’outil `powa-archivist` sur l’instance depuis les dépôts PGDG : paquet `powa_14`, avec les extensions pg_qualstats, hypopg, pg_stat_kcache

Il y a un paquet par version majeure de PostgreSQL. Ceux-ci sont disponibles dans les dépôts du PGDG.

Sous Rocky Linux 8 :

$ sudo dnf install powa_14 pg_stat_kcache_14 pg_qualstats_14 hypopg_14

Sur une installation à base Debian :

$ sudo apt install postgresql-14-powa postgresql-14-pg-qualstats \
            postgresql-14-pg-stat-kcache postgresql-14-hypopg

Mettre à jour la configuration de l’instance

Ajouter les paramètres ci-dessous dans le fichier postgresql.conf :

shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements,pg_stat_kcache,pg_qualstats,powa'
track_io_timing = on
powa.frequency = '15s'

La configuration de l’instance a été mise à jour pour charger les modules au démarrage, récupérer les temps d’accès des entrées / sorties et récupérer des métriques dans PoWA toutes les 15 secondes. Ces paramètres nécessitent un redémarrage :

$ sudo systemctl restart postgresql-14

Créer une base de donnée `powa` et y installer les extensions nécessaires : celles ci-dessus (à l’exception de hypopg) mais aussi btree_gist et pg_stat_statements

Cette base servira au fonctionnement interne de PoWA :

postgres$ psql -c 'CREATE DATABASE powa'
postgres$ psql -d powa -c 'CREATE EXTENSION btree_gist'
postgres$ psql -d powa -c 'CREATE EXTENSION pg_stat_statements'
postgres$ psql -d powa -c 'CREATE EXTENSION pg_qualstats'
postgres$ psql -d powa -c 'CREATE EXTENSION pg_stat_kcache'
postgres$ psql -d powa -c 'CREATE EXTENSION powa'

Installer l’extension hypopg dans la base bench.

Contrairement aux autres extensions, hypopg doit être installée directement dans les bases de données où vous souhaitez bénéficier de la suggestion d’index automatique.

postgres$ psql -d bench -c 'CREATE EXTENSION hypopg'

Créer un rôle powa_user superutilisateur avec un mot de passe. Autoriser sa connexion depuis localhost

Cet utilisateur servira à l’accès web :

postgres$ psql -c "CREATE ROLE powa_user LOGIN SUPERUSER PASSWORD 'changezcemotdepasse'"

Sa connexion s’autorise dans pg_hba.conf ainsi (pour un serveur web tournant sur la même machine avec la configuration par défaut) :

host    all             powa_user             ::1/128            md5

Installer l’interface web (paquet `powa_14-web` ou depuis le dépôt Github)

Sous Rocky Linux 8 le paquet est disponible, mais il nécessite le dépôt EPEL :

$ sudo dnf install epel-release
$ sudo dnf install powa_14-web

Sur une installation à base Debian :

$ sudo apt install powa-web

Dans `powa-web.conf`, adapter la ligne `cookie_secret`

Sous CentOS, le fichier powa-web.conf doit être créé à partir du modèle fourni (powa-web.conf-dist dans le dépôt ou fourni avec le paquet dans /etc). La chaîne de connexion doit au besoin être adaptée.

powa-web ne démarre pas si le cookie qui protège la communication entre instance et serveur web n’est pas en place :

cookie_secret="MOT_DE_PASSE_ALEATOIRE_TRES_TRES_LONG"

Visualisation

Travaux Pratiques : optimisation avec PoWA (solution)

Installation

Voir l’énoncé plus haut.

Visualisation

Lancer powa-web.

$ cd /git/powa-web
$ ./powa-web
[I 191107 15:45:46 powa-web:12] Starting powa-web on http://0.0.0.0:8888

Ouvrir un navigateur à l’adresse http://127.0.0.1:8888. La connexion se fait avec l’utilisateur powa-user créé précédemment.

Pour l’authentification, le nom d’utilisateur est « powa_user », le mot de passe est celui donné à la création.

La page principale permet de visualiser les différentes métriques par base de données.

Accéder aux métriques par requêtes.

En sélectionnant une base de données, on accède aux métriques par requêtes.

La sélection d’une requête permet d’accéder à des informations spécifiques pour cette requête. Cette vue permet de voir si une requête change de comportement au cours du temps.

Choisir la base de données bench. Cliquer sur le bouton Optimize Database. Que constate-t’on ?

Choisir une requête qui procède à des mises à jour de la table pgbench_accounts. Naviguer dans l’onglet Predicates. Quel serait le gain si l’index suggéré était utilisé ?

Travaux Pratiques : supervision avec temBoard

Installation de temBoard

But : Installer temBoard.

L’installation se fait depuis les dépôts de Dalibo Labs.

Pour Rocky Linux 8 :

$ sudo dnf install -y https://yum.dalibo.org/labs/dalibo-labs-4-1.noarch.rpm
$ sudo dnf install temboard

Le script temBoard auto_configure.sh crée une base de données nommée temboard dans l’instance en place sur la machine, et la configure :

 # /usr/share/temboard/auto_configure.sh
Creating Postgres user, database and schema.
Creating system user temBoard.
Configuring temboard in /etc/temboard.
Using snake-oil SSL certificate.

Success. You can now start temboard using:

    systemctl enable --now temboard

Remember to replace default admin user!!!

PoWA utilise le port 8888. C’est aussi le port par défaut pour temBoard. Nous allons donc faire tourner temBoard sur le port 9999. Dans le fichier /etc/temboard/temboard.conf, section [temboard] (pas celle de la base !), ajouter :

port = 9999

On active le démarrage automatique et on démarre :

$ sudo systemctl enable temboard
$ sudo systemctl start temboard
$ sudo systemctl status temboard
● temboard.service - temBoard Web UI
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/temboard.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Tue 2022-05-17 13:17:34 UTC; 1s ago
 Main PID: 100695 (temboard)
    Tasks: 17 (limit: 2749)
   Memory: 91.2M
   CGroup: /system.slice/temboard.service
           ├─100695 temboard: web
           ├─100700 temboard: worker pool
           └─100701 temboard: scheduler

May 17 13:17:34 rocky8 env[101910]: Loaded plugin 'dashboard'.
May 17 13:17:34 rocky8 env[101910]: Loaded plugin 'monitoring'.
May 17 13:17:34 rocky8 env[101910]: Loaded plugin 'pgconf'.
May 17 13:17:34 rocky8 env[101910]: Loaded plugin 'maintenance'.
May 17 13:17:34 rocky8 env[101910]: Loaded plugin 'statements'.
May 17 13:17:35 rocky8 env[101910]: temBoard database is up-to-date.
May 17 13:17:35 rocky8 env[101910]: Starting worker pool.
May 17 13:17:35 rocky8 env[101910]: Starting web.
May 17 13:17:35 rocky8 env[101910]: Starting scheduler.
May 17 13:17:35 rocky8 env[101910]: Serving temboardui on https://0.0.0.0:9999

Première connexion à temBoard

La connexion dans un navigateur à https://localhost:9999 peut mener à un message d’erreur car le certificat est auto-signé : il faudra passer outre.

Le mot de passe par défaut est admin/admin : en production il faudra bien sûr le changer !

Pour le moment, aucune instance n’est déclarée auprès de temBoard, même pas celle nécessaire à temBoard.

Configuration de l’agent temBoard

Il faut installer un agent par instance PostgreSQL à superviser. Le service est livré séparément :

$ sudo dnf install temboard-agent

Pour configurer l’agent sur l’instance en place sur le port 5432 auprès de temBoard :

 # PGPORT=5432 /usr/share/temboard-agent/auto_configure.sh https://localhost:9999
Using hostname supervision.ws.
Configuring for PostgreSQL user postgres.
Configuring for cluster on port 5432.
Configuring for cluster at /var/lib/pgsql/14/data.
Using /usr/pgsql-14/bin/pg_ctl.
Configuring temboard-agent in /etc/temboard-agent/14/data/temboard-agent.conf .
Saving auto-configuration in /etc/temboard-agent/14/data/temboard-agent.conf.d/auto.conf
Configuring temboard-agent to run on port 2345.
Enabling systemd unit temboard-agent@14-data.service.

Success. You can now start temboard-agent using:

    systemctl enable --now temboard-agent@14-data.service

See documentation for detailed instructions

Le script sélectionne le premier port disponible à partir de 2345. Le port de l’agent est ici 2345. Noter cette information pour l’enregistrement plus tard.

Le serveur temBoard UI signe cryptographiquement ses requêtes à l’agent. L’agent accepte une unique clef publique pour vérifier les requêtes entrantes. Télécharger cette clef avec la commande suivante :

$ sudo -u postgres temboard-agent --config /etc/temboard-agent/14/data/temboard-agent.conf fetch-key

Démarrer l’agent et vérifier que tout va bien :

$ sudo systemctl enable --now temboard-agent@14-data.service
$ sudo systemctl status temboard-agent@14-data.service

Dans l’interface graphique, aller dans Settings. Cliquer sur le bouton New instance pour ouvrir l’assistant d’ajout d’instance. Renseigner l’adresse de l’agent (localhost) et son port (2345). Dans Groups, ne pas oublier de cocher le groupe default.

Noter que l’arborescence de configuration dans /etc/temboard-agent est à deux niveaux. Plusieurs configurations de l’agent y cohabitent pour le cas où vous avez plusieurs instances PostgreSQL sur la même machine.

Lancer de l’activité

But : Générer de l’activité afin de la visualiser sur temBoard.

Pour créer de l’activité SQL, nous allons de nouveau générer du trafic SQL via l’outil pgbench. Si ce n’est déjà fait, initialiser la base de test :

postgres$ psql -c "CREATE DATABASE bench;"
postgres$ /usr/pgsql-14/bin/pgbench -i bench

Et la lancer avec plusieurs sessions :

postgres$ /usr/pgsql-14/bin/pgbench -c 8 -T 1000 bench

Visualisation

But : Utiliser temBoard.

Revenir à la page d’accueil de temBoard.

temBoard identifie les instances par leur noms d’hôte et le port d’écoute de PostgreSQL. Les 2 instances supervisées sont donc nommées localhost:5432 et localhost:5433.

Cliquer sur votre première instance, étudier le Dashboard. Quelle est la charge machine ? La RAM est-elle saturée ?

Dans la partie Activity : quelles sont les sessions en attente ?

Dans la partie Monitoring, demander une courbe sur les 15 dernières minutes. Afficher la courbe des checkpoints. Combien y-a-t-il de sessions ? Dans quel statut sont-elles ?

Dans Configuration, vérifier la valeur de shared buffers (NB : l’utilisateur demandé sera celui déclaré pour l’agent, donc instance14data dans l’exemple ci-dessus).

Simulation d’un blocage

Nous allons à présent verrouiller de manière exclusive un table de la base bench dans le but de bloquer l’activité.

Alors que l’activité continue, dans un autre terminal :

postgres$ psql bench

bench=# BEGIN;
bench=# LOCK TABLE pgbench_tellers IN EXCLUSIVE MODE;

Revenir sur le Dashboard Temboard et attendre quelques instants, que constate-t-on ? Aller dans Status, trouver le nombre de sessions en attente.

Retrouver la session bloquante dans Activity. La tuer depuis temBoard. Revenir sur le Dashboard, attendre quelques instants. Que constate-t-on ?

Dans Dashboard, relever le nombre de transactions par seconde. Dans Configuration, passer synchronous_commit à off. Quel est l’effet sur le débit de transactions ?

Dans Maintenance, aller sur la base bench, schéma public : quel sont les plus grosses tables ? l’espace perdu (bloat) ?

Travaux Pratiques : supervision avec temBoard (solution)

Installation et première connexion

Voir plus haut l’énoncé.

Visualisation

Revenir à la page d’accueil de temBoard.

temBoard identifie les instances par leur noms d’hôte et le port d’écoute de PostgreSQL. Les 2 instances supervisées sont donc nommées localhost:5432 et localhost:5433.

Cliquer sur votre première instance, étudier le Dashboard. Quelle est la charge machine ? La RAM est-elle saturée ?

La charge machine dépend de vos processeurs, mais elle peut avoisiner 25 %.

La majorité de la RAM devrait être en cache : les requêtes de pgbench ne consomment pas de mémoire.

Dans la partie Activity : quelles sont les sessions en attente ?

Les sessions en cours sont visibles dans leurs différents états :

Les sessions en attentes sont dans l’onglet Waiting, et ce sont des ordres UPDATE qui attendent la libération d’un verrou.

Ne pas confondre l’état de la transaction (active/idle…) et le fait qu’elle soit en attente d’un verrou !

Dans la partie Monitoring, demander une courbe sur les 15 dernières minutes. Afficher la courbe des checkpoints. Combien y-a-t-il de sessions ? Dans quel statut sont-elles ?

Des métriques peuvent être ajoutées par le bouton Metrics. La courbe des checkpoints permet de suivre si des checkpoints non planifiés apparaissent.

La courbe des sessions permet de voir la répartition entre sessions actives, en attente, idle in transaction…

Dans Configuration, vérifier la valeur de shared buffers (NB : l’utilisateur demandé sera celui déclaré pour l’agent, donc instance14data dans l’exemple ci-dessus).

L’onglet Configuration exige de se connecter à l’agent, et chaque agent aura en effet son nom d’utilisateur, qui n’est pas celui pour accéder à l’intreface de temBoard.

Simulation d’un blocage

Revenir sur le Dashboard Temboard et attendre quelques instants, que constate-t-on ? Aller dans Status, trouver le nombre de sessions en attente.

Dans le Dahsboard, l’activité s’effondre, les CPU redeviennent inactifs.

Cliquer sur Status, puis sur Waiting sessions (qui doit afficher un Warning). La courbe doit indiquer les moments d’attente.

Retrouver la session bloquante dans Activity. La tuer depuis temBoard. Revenir sur le Dashboard, attendre quelques instants. Que constate-t-on ?

Aller sur Activity et naviguer entre les onglets Running, Waiting, Blocking. Retrouver la session bloquant toutes les autres.

Depuis l’onglet Blocking, cocher la ligne de la requête bloquante, puis cliquer sur Terminate, enfin confirmer. La session bloquante s’arrête et l’activité reprend.

Dans Dashboard, relever le nombre de transactions par seconde. Dans Configuration, passer synchronous_commit à off. Quel est l’effet sur le débit de transactions ?

Pour modifier le paramètre il faut être connecté.

L’influence sur les transactions dépend de beaucoup de choses, notamment si le fsync est le facteur limitant. Sur un disque dur classique, l’effet sera beaucoup plus net que sur un SSD.

Dans Maintenance, aller sur la base bench, schéma public : quel sont les plus grosses tables ? l’espace perdu (bloat) ?

Dans la copie d’écran suivante, temBoard a calculé que la table pgbench_accounts a environ 7 % de bloat :

Analyses et diagnostics

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Licence Creative Commons CC-BY-NC-SA

Marques déposées

Versions de PostgreSQL couvertes

Analyses et diagnostics

Introduction

Menu

Supervision occasionnelle sous Unix

Unix - ps

Unix - top

Unix - iotop

Unix - vmstat

Unix - iostat

Unix - sysstat

Unix - free

Supervision occasionnelle sous Windows

Windows - tasklist

Windows - Process Monitor

Windows - Process Explorer

Windows - Outils Performances

Surveiller l’activité de PostgreSQL

Vue pg_stat_database

Gérer les connexions

Vue pg_stat_activity

Arrêter une requête ou une session

pg_stat_ssl

Verrous

Trace des attentes de verrous

Trace des connexions

Surveiller l’activité sur les tables

Obtenir la taille des objets

Mesurer la fragmentation des objets

Vue pg_stat_user_tables

Vue pg_stat_user_indexes

Vues pg_statio_user_tables & pg_statio_user_indexes

Vue pg_stat_io

Surveiller l’activité SQL

Trace des requêtes exécutées

Trace des fichiers temporaires

pg_stat_statements

Vue pg_stat_statements - métriques 1/5

Vue pg_stat_statements - métriques 2/5

Vue pg_stat_statements - métriques 3/5

Vue pg_stat_statements - métriques 4/5

Vue pg_stat_statements - métriques 5/5

Requêtes bloquées

Progression d’une requête

Surveiller les écritures

Trace des checkpoints

Vue pg_stat_bgwriter

Surveiller l’archivage et la réplication

pg_stat_archiver

pg_stat_replication & pg_stat_database_conflicts

Outils d’analyse

pg_activity

pgBadger

pgCluu

PostgreSQL Workload Analyzer

Conclusion

Questions

Quiz

Travaux Pratiques : analyse de traces avec pgBadger

Installation

Générer et étudier des rapports pgBadger

Travaux Pratiques : analyse de traces avec pgBadger (solution)

Travaux Pratiques : optimisation avec PoWA

Pré-requis : activité

Installation

Visualisation

Travaux Pratiques : optimisation avec PoWA (solution)

Travaux Pratiques : supervision avec temBoard

Installation de temBoard

Lancer de l’activité

Visualisation

Travaux Pratiques : supervision avec temBoard (solution)