印刻数据库

外观

GaussDB 容量规划 ​

存储空间规划 ​

存储空间组成 ​

  • 数据文件：存储表数据、索引等
  • WAL 文件：Write-Ahead Logging 文件
  • 日志文件：数据库日志、审计日志等
  • 备份文件：备份数据存储
  • 临时文件：临时表、排序等操作产生的文件

存储空间计算方法 ​

数据文件大小计算 ​

数据文件大小 = (当前数据量 × (1 + 增长率)) × 副本数 × 冗余系数

  • 当前数据量：通过以下SQL查询

    sql
    SELECT pg_size_pretty(pg_database_size('postgres'));

  • 增长率：根据业务增长情况估算，一般为 20%-50%/年

  • 副本数：根据高可用性要求，主备架构为 2-3 副本，分布式架构根据节点数计算

  • 冗余系数：考虑索引、统计信息等，一般为 1.5-2.0

WAL 文件大小计算 ​

WAL 文件大小 = 峰值写入量 × 保留时间

  • 峰值写入量：通过以下SQL查询

    sql
    SELECT 
  pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), 
                 pg_wal_lsn_offset(pg_current_wal_lsn(), -3600 * 24)) AS wal_size_24h

  • 保留时间：根据备份策略，一般为 7-30 天

备份文件大小计算 ​

备份文件大小 = 全量备份大小 × 备份保留份数 + 增量备份大小 × 增量备份次数

存储空间规划建议 ​

  • 初始配置：至少预留 30% 的空闲空间
  • 增长规划：考虑 1-3 年的业务增长
  • 分区策略：对大表使用分区表
  • 压缩配置：启用表压缩和索引压缩
  • 归档策略：制定合理的数据归档策略

内存规划 ​

内存组成 ​

  • 共享缓冲区：用于缓存数据和索引
  • 工作内存：用于排序、哈希等操作
  • 维护内存：用于 VACUUM、CREATE INDEX 等维护操作
  • 系统内存：操作系统和其他进程使用
  • 连接内存：每个连接使用的内存

内存计算方法 ​

总内存需求计算 ​

总内存需求 = 共享缓冲区 + 工作内存 × 最大连接数 + 维护内存 + 系统内存 + 连接内存 × 最大连接数

  • 共享缓冲区：建议为系统内存的 25%-35%

    shared_buffers = 系统内存 × 0.3

  • 工作内存：根据查询复杂度，一般为 4MB-16MB

    work_mem = 4MB

  • 维护内存：建议为系统内存的 5%-10%

    maintenance_work_mem = 系统内存 × 0.05

  • 系统内存：建议预留 20%-30% 的系统内存

    系统内存预留 = 总物理内存 × 0.25

  • 连接内存：每个连接大约需要 10MB-20MB 内存

    连接内存 = 最大连接数 × 15MB

内存规划建议 ​

  • 共享缓冲区：不超过系统内存的 35%
  • 工作内存：根据查询复杂度调整，避免设置过大导致内存不足
  • 维护内存：根据维护操作频率调整
  • 最大连接数：根据业务需求和内存容量合理设置
  • 连接池：使用连接池减少连接数

CPU 规划 ​

CPU 需求因素 ​

  • 并发连接数：并发连接数越多，CPU 需求越大
  • 查询复杂度：复杂查询需要更多 CPU 资源
  • 数据量：数据量越大，CPU 需求越大
  • 索引维护：索引创建、更新需要 CPU 资源
  • 备份和恢复：备份恢复操作消耗 CPU 资源

CPU 计算方法 ​

根据 TPS 估算 CPU 需求 ​

CPU 核心数 = (峰值 TPS × 单事务 CPU 消耗) / (CPU 核心性能 × 利用率)

  • 峰值 TPS：业务峰值时的每秒事务数

  • 单事务 CPU 消耗：通过监控工具获取，一般为 0.1-0.5 CPU 核心/事务

  • CPU 核心性能：根据 CPU 型号和主频估算，一般为 1.0-1.5

  • 利用率：建议 CPU 利用率不超过 70%

CPU 规划建议 ​

  • 核心数：根据业务需求，一般为 8-64 核心
  • 主频：优先选择高主频 CPU
  • 多核优化：调整并行度参数
    max_parallel_workers = CPU 核心数 × 0.75
max_parallel_workers_per_gather = 4
  • 负载均衡：合理分配负载

网络规划 ​

网络需求因素 ​

  • 数据传输量：数据复制、备份恢复等需要网络带宽
  • 并发连接数：并发连接数越多，网络需求越大
  • 复制模式：同步复制需要更多网络带宽
  • 分布式架构：分布式节点间通信需要网络带宽

网络带宽计算 ​

复制带宽需求 ​

复制带宽 = 峰值写入量 × 副本数

客户端连接带宽需求 ​

客户端带宽 = 峰值查询量 × 平均结果集大小

网络规划建议 ​

  • 带宽：主备架构建议 10Gbps 以上，分布式架构建议 25Gbps 以上
  • 延迟：同步复制建议网络延迟 < 1ms，异步复制 < 50ms
  • 冗余：配置冗余网络链路
  • 隔离：数据库网络与业务网络隔离

连接数规划 ​

连接数需求因素 ​

  • 并发用户数：同时访问数据库的用户数
  • 应用程序连接池配置：连接池大小
  • 查询复杂度：复杂查询占用连接时间长
  • 事务长度：长事务占用连接时间长

连接数计算 ​

最大连接数 = 并发用户数 × 连接池因子 + 预留连接数

  • 并发用户数：业务峰值时的并发用户数

  • 连接池因子：根据连接池配置，一般为 0.5-1.0

  • 预留连接数：预留用于管理和维护的连接数，一般为 50-100

连接数规划建议 ​

  • 最大连接数：根据内存容量合理设置，一般为 1000-5000
  • 连接池：使用连接池减少连接数
  • 连接超时：设置合理的连接超时时间
    idle_in_transaction_session_timeout = 300s
  • 连接限制：根据用户和应用程序设置连接限制

容量监控与调整 ​

容量监控指标 ​

  • 存储空间使用率：通过 df 命令或以下SQL

    sql
    SELECT 
  tablespace_name,
  pg_size_pretty(total_bytes) AS total,
  pg_size_pretty(used_bytes) AS used,
  pg_size_pretty(free_bytes) AS free,
  round(used_bytes / total_bytes::numeric * 100, 2) AS used_percent
FROM (
  SELECT 
    spcname AS tablespace_name,
    pg_tablespace_size(spcname) AS total_bytes,
    pg_tablespace_size(spcname) - 
      coalesce(sum(pg_total_relation_size(c.oid)), 0) AS free_bytes,
    coalesce(sum(pg_total_relation_size(c.oid)), 0) AS used_bytes
  FROM pg_tablespace s
  LEFT JOIN pg_class c ON s.oid = c.reltablespace
  GROUP BY spcname
) t;

  • 内存使用率：通过 free 命令或监控工具

  • CPU 使用率：通过 top 命令或监控工具

  • 网络带宽使用率：通过 sar 命令或监控工具

  • 连接数使用率：通过以下SQL

    sql
    SELECT 
  count(*) AS current_connections,
  setting AS max_connections,
  round(count(*)::numeric / setting::numeric * 100, 2) AS used_percent
FROM pg_stat_activity,
     pg_settings
WHERE name = 'max_connections'
GROUP BY setting;

容量调整策略 ​

  • 存储空间扩展：

    • 增加磁盘容量
    • 添加新的表空间
    • 数据归档和清理

  • 内存扩展：

    • 增加物理内存
    • 调整内存参数配置
    • 优化查询减少内存使用

  • CPU 扩展：

    • 增加 CPU 核心数
    • 提高 CPU 主频
    • 优化查询减少 CPU 消耗

  • 网络扩展：

    • 增加网络带宽
    • 优化网络配置
    • 调整复制模式

  • 连接数调整：

    • 调整最大连接数
    • 优化连接池配置
    • 减少长事务

容量规划最佳实践 ​

1. 建立容量基线 ​

  • 收集当前系统资源使用情况
  • 建立容量基线
  • 定期更新基线

2. 定期评估容量需求 ​

  • 每季度评估一次容量需求
  • 根据业务变化调整容量规划
  • 预测未来 1-3 年的容量需求

3. 采用弹性架构 ​

  • 选择支持弹性扩展的架构
  • 配置自动扩展机制
  • 准备扩展预案

4. 优化资源使用 ​

  • 优化查询减少资源消耗
  • 合理设置参数
  • 定期清理无用数据

5. 监控和告警 ​

  • 配置容量监控
  • 设置合理的告警阈值
  • 及时处理容量告警

容量规划案例 ​

案例一：OLTP 系统容量规划 ​

业务需求 ​

  • 并发用户数：1000
  • 峰值 TPS：5000
  • 数据量：100GB
  • 增长率：30%/年
  • 高可用性要求：主备架构

容量规划 ​

  • 存储空间：

    数据文件：100GB × (1+30%) × 2 × 1.5 = 390GB
WAL 文件：10GB/天 × 7天 = 70GB
备份文件：100GB × 2 × 4 = 800GB
总存储空间：390GB + 70GB + 800GB = 1260GB，建议配置 1.5TB

  • 内存：

    系统内存：32GB
共享缓冲区：32GB × 0.3 = 9.6GB
工作内存：4MB × 1000 = 4GB
维护内存：32GB × 0.05 = 1.6GB
连接内存：15MB × 1000 = 15GB
总内存需求：9.6GB + 4GB + 1.6GB + 15GB = 30.2GB，建议配置 32GB

  • CPU：

    CPU 核心数：(5000 TPS × 0.2 CPU/事务) / (1.0 × 0.7) ≈ 1429，建议配置 16 核心

  • 网络：

    复制带宽：10GB/天 × 2 = 20GB/天 ≈ 2MB/s，建议配置 10Gbps 网络

案例二：OLAP 系统容量规划 ​

业务需求 ​

  • 数据量：1TB
  • 增长率：50%/年
  • 查询复杂度：高
  • 并发查询数：20

容量规划 ​

  • 存储空间：

    数据文件：1TB × (1+50%) × 2 × 1.5 = 4.5TB
WAL 文件：50GB/天 × 7天 = 350GB
备份文件：1TB × 2 × 4 = 8TB
总存储空间：4.5TB + 350GB + 8TB = 12.85TB，建议配置 15TB

  • 内存：

    系统内存：128GB
共享缓冲区：128GB × 0.3 = 38.4GB
工作内存：64MB × 20 = 1.28GB
维护内存：128GB × 0.1 = 12.8GB
连接内存：15MB × 20 = 0.3GB
总内存需求：38.4GB + 1.28GB + 12.8GB + 0.3GB = 52.78GB，建议配置 128GB

  • CPU：

    CPU 核心数：20 并发查询 × 2 CPU/查询 / 0.7 ≈ 57，建议配置 64 核心

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何估算数据增长率？ ​

A1: 估算数据增长率的方法：

  1. 分析历史数据增长趋势
  2. 考虑业务发展计划
  3. 参考同行业类似系统
  4. 预留一定的缓冲空间

Q2: 如何监控容量使用情况？ ​

A2: 监控容量使用情况的方法：

  1. 使用系统工具如 df、free、top、iostat 等
  2. 使用 GaussDB 内置视图如 pg_stat_database、pg_stat_activity 等
  3. 部署第三方监控系统如 Prometheus + Grafana
  4. 配置容量告警

Q3: 如何处理容量不足的情况？ ​

A3: 处理容量不足的方法：

  1. 紧急扩容：增加磁盘、内存、CPU 等资源
  2. 数据清理：删除无用数据，归档历史数据
  3. 参数调整：优化参数配置，提高资源利用率
  4. 查询优化：优化查询减少资源消耗
  5. 架构调整：调整数据库架构，如分片、读写分离等

Q4: 如何规划分布式数据库的容量？ ​

A4: 规划分布式数据库容量的方法：

  1. 按节点规划容量
  2. 考虑节点间通信的网络需求
  3. 数据分片策略影响存储分布
  4. 冗余副本增加存储需求
  5. 分布式查询增加 CPU 和内存需求

Q5: 容量规划需要考虑哪些业务因素？ ​

A5: 容量规划需要考虑的业务因素：

  1. 业务类型（OLTP、OLAP 等）
  2. 并发用户数
  3. 峰值 TPS/QPS
  4. 数据量和增长率
  5. 高可用性要求
  6. 备份和恢复策略
  7. 合规性要求

Q6: 如何平衡性能和成本？ ​

A6: 平衡性能和成本的方法：

  1. 根据业务优先级分配资源
  2. 采用分层存储策略
  3. 使用弹性扩展架构
  4. 优化资源利用率
  5. 定期评估和调整容量规划