PostgreSQL数据库 OLTP高并发请求性能优化
Postgres2015全国用户大会将于11月20至21日在北京丽亭华苑酒店召开。本次大会嘉宾阵容强大，国内顶级PostgreSQL数据库专家将悉数到场，并特邀欧洲、俄罗斯、日本、美国等国家和地区的数据库方面专家助阵:
- Postgres-XC项目的发起人铃木市一(SUZUKI Koichi)
- Postgres-XL的项目发起人Mason Sharp
- pgpool的作者石井达夫(Tatsuo Ishii)
- PG-Strom的作者海外浩平(Kaigai Kohei)
- Greenplum研发总监姚延栋
- 周正中(德哥), PostgreSQL中国用户会创始人之一
- 汪洋，平安科技数据库技术部经理
- ……
| 2015年度PG大象会报名地址：http://postgres2015.eventdove.com/PostgreSQL中国社区： http://postgres.cn/PostgreSQL专业1群： 3336901（已满）PostgreSQL专业2群： 100910388PostgreSQL专业3群： 150657323 |
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在多核系统中，一般TPS会随并发数的增加而提升，但是当并发数超过一定的数值（如CPU核数的2到3倍以后），性能开始下降，并发数越高，下降越严重。
例子：
更新500万记录表中的1条随机记录。开8000个并发。
create table test_8000 (id int primary key, cnt int default 0);
insert into test_8000 select generate_series(1,5000000);
vi t.sql
\setrandom id 1 5000000
update test_8000 set cnt=cnt+1 where id=:id;
update test_8000 set cnt=cnt+2 where id=:id;
每次加载80个并发，循环100次，一共加载8000个并发。
vi test.sh
#!/bin/bash
for ((i=0;i<100;i++))
do
sleep 1;
pgbench -M simple -n -r -f ./t.sql -c 80 -j 80 -T 100000 -U postgres &
done
开始
. ./test.sh
当连接数达到8000后，观察TPS，我们可以使用PG的统计信息表来计算QPS。
postgres=# select count(*) from pg_stat_activity;
count
-------
8002
(1 row)
postgres=# select timestamptz '2015-10-08 17:01:24.203089+08' - timestamptz '2015-10-08 17:01:16.574076+08';
?column?
-----------------
00:00:07.629013
(1 row)
postgres=# select 43819090-43749480;
?column?
----------
69610
(1 row)
postgres=# select 69610/07.629013;
?column?
-----------------------
9124.3782124896103860
(1 row)
8000个并发的时候，更新TPS约9124。大部分时间可能浪费在CPU调度上了。
另一种场景，
如果有8000个并发是空闲连接，只有10个在执行更新，性能是这样的：
先制造8000个空闲连接：
vi test.sql
select pg_sleep(100000);
vi test.sh
#!/bin/bash
for ((i=0;i<100;i++))
do
sleep 1;
pgbench -M simple -n -r -f ./test.sql -c 80 -j 80 -T 100000 -U postgres &
done
. ./test.sh
postgres=# select count(*) from pg_stat_activity;
count
-------
8002
(1 row)
然后开启10个连接执行更新操作。
pgbench -M prepared -n -r -f ./t.sql -P 1 -c 10 -j 10 -T 1000 -U postgres postgres
progress: 1.0 s, 29429.2 tps, lat 0.336 ms stddev 0.109
progress: 2.0 s, 28961.1 tps, lat 0.343 ms stddev 0.114
progress: 3.0 s, 30433.8 tps, lat 0.326 ms stddev 0.103
progress: 4.0 s, 29597.1 tps, lat 0.336 ms stddev 0.114
progress: 5.0 s, 28714.1 tps, lat 0.346 ms stddev 0.117
progress: 6.0 s, 28319.0 tps, lat 0.351 ms stddev 0.121
progress: 7.0 s, 28540.0 tps, lat 0.348 ms stddev 0.118
progress: 8.0 s, 29408.9 tps, lat 0.338 ms stddev 0.111
progress: 9.0 s, 29178.1 tps, lat 0.340 ms stddev 0.119
progress: 10.0 s, 29146.9 tps, lat 0.341 ms stddev 0.118
progress: 11.0 s, 27498.5 tps, lat 0.361 ms stddev 0.123
这种方法的性能约6万 qps。
优化思路：
排队处理用户请求。类似pgbouncer或Oracle的shared server机制，真实处理请求的进程数有限。
使用PostgreSQL的advisory函数可以模拟这种排队机制：
create or replace function upd(l int,v_id int) returns void as $$
declare
begin
LOOP
if pg_try_advisory_xact_lock(l) then -- 只有获得这个应用级锁才执行更新，否则就等待。
update test_8000 set cnt=cnt+1 where id=v_id;
update test_8000 set cnt=cnt+2 where id=v_id;
return;
else
perform pg_sleep(30*random()); -- 随机等待时间
end if;
END LOOP;
end;
$$ language plpgsql strict;
增加一个随机变量l，用来表示应用所的号码，也就是说模拟10个同时在更新的操作，其他的都在等待。
这个是没有经过优化的排队机制，因为不是独立的进程处理用户请求，依旧是backend process在处理用户请求，依旧有8000个进程。
vi t.sql
\setrandom id 1 5000000
\setrandom l 1 10
select upd(:l, :id);
vi test.sh
#!/bin/bash
for ((i=0;i<100;i++))
do
sleep 1;
pgbench -M simple -n -r -f ./t.sql -c 80 -j 80 -T 100000 -U postgres &
done
. ./test.sh
测试结果比较理想，已经提升了1倍性能。
postgres=# select now(),n_tup_upd+n_tup_hot_upd from pg_stat_all_tables where relname='test_8000';
now | ?column?
-------------------------------+-----------
2015-10-08 19:06:37.951332+08 | 221045069
(1 row)
now | ?column?
-------------------------------+-----------
2015-10-08 19:06:37.951332+08 | 221045069
(1 row)
postgres=# select now(),n_tup_upd+n_tup_hot_upd from pg_stat_all_tables where relname='test_8000';
now | ?column?
------------------------------+-----------
2015-10-08 19:07:46.46325+08 | 222879057
(1 row)
now | ?column?
------------------------------+-----------
2015-10-08 19:07:46.46325+08 | 222879057
(1 row)
postgres=# select timestamptz '2015-10-08 19:07:46.46325+08' - timestamptz '2015-10-08 19:06:37.951332+08';
?column?
-----------------
00:01:08.511918
(1 row)
?column?
-----------------
00:01:08.511918
(1 row)
postgres=# select 222879057-221045069;
?column?
----------
1833988
(1 row)
?column?
----------
1833988
(1 row)
postgres=# select 1833988/68.5;
?column?
--------------------
26773.547445255474
(1 row)
?column?
--------------------
26773.547445255474
(1 row)
模拟结果，相比不排队，有1倍以上的性能提升。
TOP
top - 19:09:37 up 119 days, 3:59, 2 users, load average: 0.96, 0.98, 1.01
Tasks: 8872 total, 5 running, 8866 sleeping, 1 stopped, 0 zombie
Cpu(s): 5.3%us, 0.8%sy, 0.0%ni, 93.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Mem: 132124976k total, 118066688k used, 14058288k free, 316752k buffers
Swap: 2097144k total, 148k used, 2096996k free, 63702028k cached
advisory lock是PG提供的一种轻量级的面向用户的锁（当然比LWLOCK是要重的），我之前在秒杀场景的优化中也有叙述，可以达到每秒处理19万次的单条记录更新请求的性能，并且保持1毫秒以内的RT。请参考。
http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/16387704020158149538415/
把这种优化思路加入到PostgreSQL的内核中是比较靠谱的，最终实现的效果会和Oracle的shared server非常类似。
阿里云PG内核组的小鲜肉和老腊肉们，优化开始搞起吧。
在没有优化前，还是使用pgbouncer这种连接池吧。
[参考]
1. http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/16387704020158149538415/