印刻数据库

外观

GaussDB CPU管理 ​

CPU资源规划 ​

  • CPU 选型考虑因素：

    • 核心数：根据并发负载需求选择
    • 主频：OLTP 场景优先选择高主频 CPU
    • 缓存：更大的缓存有助于提高查询性能
    • 架构：选择适合数据库工作负载的 CPU 架构

  • CPU 核心数规划：

    • 基础公式：核心数 = (并发连接数 / 每个连接所需核心数) + 预留核心数
    • 预留 20%-30% 的 CPU 资源用于系统和其他进程
    • 对于混合负载，考虑使用 NUMA 架构优化

CPU参数配置 ​

  • 主要配置参数：

    • max_worker_processes：设置数据库最大工作进程数
    • max_parallel_workers：设置最大并行工作进程数
    • max_parallel_workers_per_gather：设置每个 gather 操作的最大并行工作进程数
    • parallel_leader_participation：控制并行查询中主进程是否参与执行
    • cpu_tuple_cost：设置处理每个元组的 CPU 成本
    • cpu_index_tuple_cost：设置处理每个索引元组的 CPU 成本
    • cpu_operator_cost：设置处理每个操作符的 CPU 成本

  • 参数配置示例：

    yaml
    # 数据库配置文件
max_worker_processes = 64
max_parallel_workers = 32
max_parallel_workers_per_gather = 8
parallel_leader_participation = on
cpu_tuple_cost = 0.01
cpu_index_tuple_cost = 0.005
cpu_operator_cost = 0.0025

CPU使用率监控 ​

  • 使用内置工具监控：

    bash
    # 使用 gs_ctl 查看 CPU 使用率
gs_ctl status -D /data/gaussdb

# 使用 gs_checkperf 分析性能
gs_checkperf -i pmk -h host1,host2

  • 使用 SQL 查看 CPU 相关指标：

    sql
    -- 查看当前活动进程的 CPU 使用率
SELECT pid, usename, query, backend_type, 
       extract(epoch from (clock_timestamp() - query_start)) as query_duration, 
       pg_stat_get_backend_cpu_usage(pid) as cpu_usage
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active' 
ORDER BY cpu_usage DESC;

-- 查看并行查询统计
SELECT * FROM pg_stat_parallel_warehouse;

  • 使用操作系统工具监控：

    bash
    # 使用 top 命令实时监控 CPU 使用率
top -p $(pgrep -f gaussdb)

# 使用 sar 命令查看历史 CPU 使用情况
sar -u 1 10

# 使用 vmstat 命令查看 CPU 状态
vmstat 1

CPU性能优化 ​

  • SQL 优化：

    • 识别并优化 CPU 密集型查询
    • 减少不必要的数据扫描和计算
    • 优化连接操作和子查询
    • 使用合适的索引减少 CPU 开销

  • 并行查询优化：

    • 根据 CPU 核心数调整并行查询参数
    • 对于小表查询，考虑禁用并行执行
    • 监控并行查询的性能影响

  • NUMA 优化：

    • 启用 NUMA 支持
    • 配置内存和 CPU 亲和性
    • 使用 numactl 工具优化进程绑定

  • 系统级优化：

    • 关闭不必要的系统服务
    • 调整内核参数，如 sched_mc_granularity_ns
    • 配置合适的 CPU 调度器

常见 CPU 问题排查 ​

  • CPU 使用率过高：

    • 检查是否存在长时间运行的查询
    • 分析慢查询日志，优化耗时 SQL
    • 检查是否存在并行查询风暴
    • 考虑增加 CPU 资源或优化应用设计

  • CPU 使用率不均衡：

    • 检查 NUMA 配置是否合理
    • 查看是否存在进程绑定问题
    • 检查是否有单个查询占用过多 CPU 资源

  • CPU 负载波动大：

    • 分析负载波动的时间规律
    • 检查是否存在定时任务或批处理操作
    • 考虑调整连接池配置
    • 优化应用的请求模式

CPU 资源隔离 ​

  • 使用 cgroup 隔离 CPU 资源：

    bash
    # 创建 cgroup
mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpu/gaussdb

# 设置 CPU 使用率限制（例如 80%）
echo 80000 > /sys/fs/cgroup/cpu/gaussdb/cpu.cfs_quota_us
echo 100000 > /sys/fs/cgroup/cpu/gaussdb/cpu.cfs_period_us

# 将 GaussDB 进程加入 cgroup
echo $(pgrep -f gaussdb) > /sys/fs/cgroup/cpu/gaussdb/tasks

  • 使用容器化部署：

    • 在 Docker 或 Kubernetes 中配置 CPU 资源限制
    • 使用资源配额和限制确保公平分配
    • 利用容器编排平台的资源管理功能

最佳实践 ​

  • 根据工作负载调整参数：

    • OLTP 场景：适当降低并行度，提高单查询性能
    • OLAP 场景：增加并行度，利用多核优势
    • 混合负载：平衡并行度和单查询性能

  • 定期监控和分析：

    • 建立 CPU 使用率基线
    • 设置 CPU 使用率告警阈值
    • 定期分析 CPU 性能瓶颈

  • 合理规划扩展：

    • 当 CPU 使用率持续超过 70% 时，考虑扩展资源
    • 评估垂直扩展（增加 CPU 核心数）和水平扩展（增加节点数）的可行性
    • 考虑使用读写分离或分片技术分散负载

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何确定 GaussDB 所需的 CPU 核心数？ ​

A1: CPU 核心数的确定需要考虑并发连接数、查询复杂度和工作负载类型。一般公式为：核心数 = (并发连接数 / 每个连接所需核心数) + 预留核心数。建议预留 20%-30% 的 CPU 资源用于系统和其他进程。

Q2: 如何优化高 CPU 使用率问题？ ​

A2: 高 CPU 使用率可能由多种原因引起，包括慢查询、并行查询过多、系统配置不当等。可以通过以下方法优化：1）识别并优化 CPU 密集型查询；2）调整并行查询参数；3）优化索引设计；4）考虑增加 CPU 资源；5）使用资源隔离技术限制 CPU 使用。

Q3: 并行查询参数如何配置？ ​

A3: 并行查询参数配置应根据 CPU 核心数和工作负载类型调整。对于 OLTP 场景，建议降低并行度；对于 OLAP 场景，建议增加并行度。关键参数包括 max_parallel_workers、max_parallel_workers_per_gather 和 parallel_leader_participation。

Q4: 如何监控 GaussDB 的 CPU 使用率？ ​

A4: 可以使用多种工具监控 GaussDB 的 CPU 使用率，包括：1）GaussDB 内置工具如 gs_ctl 和 gs_checkperf；2）SQL 语句查询系统视图如 pg_stat_activity；3）操作系统工具如 top、sar 和 vmstat；4）第三方监控平台如 Prometheus 和 Grafana。

Q5: NUMA 架构对 GaussDB 性能有什么影响？ ​

A5: NUMA（非统一内存访问）架构可以提高多核心系统的性能，但需要正确配置才能发挥优势。GaussDB 支持 NUMA 优化，通过配置内存和 CPU 亲和性，可以减少跨 NUMA 节点访问的开销，提高查询性能。建议在多核服务器上启用 NUMA 支持并进行适当配置。