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详解PostgreSQL中的checkpoint概念

作者: 大肚熊  来源: 博客园  发布时间: 2010-10-09 18:03  阅读: 4485 次  推荐: 0   原文链接   [收藏]  
摘要:在这里我们将讨论的是PostgreSQL中的检查点概念,也就是checkpoint。执行控制和检查数据一致性、完整性功能。

  checkpoint又名检查点,在oracle中checkpoint的发生意味着之前的脏数据全部写回磁盘,数据库实现了一致性与数据完整性。oracle在实现介质恢复时将以最近的checkpoint为参照点执行事务前滚。在postgresql中checkpoint起着相同的作用:写脏数据;完成数据库的完整性检查。

  checkpoints相关参数:
  checkpoint_segments:
  WAL log的最大数量,系统默认值是3。该值越大,在执行介质恢复时处理的数据量也越大,时间相对越长。
  checkpoint_timeout:
  系统自动执行checkpoint之间的最大时间间隔,同样间隔越大介质恢复的时间越长。系统默认值是5分钟。
  checkpoint_completion_target:
  该参数表示checkpoint的完成目标,系统默认值是0.5,也就是说每个checkpoint需要在checkpoints间隔时间的50%内完成。
  checkpoint_warning:
  系统默认值是30秒,如果checkpoints的实际发生间隔小于该参数,将会在server log中写入写入一条相关信息。可以通过设置为0禁用信息写入。

  checkpoint执行控制:
  1,数据量达到checkpoint_segments*16M时,系统自动触发;
  2,时间间隔达到checkpoint_timeout参数值时;
  3,用户发出checkpoint命令时。

  checkpoints参数调整:
  正确合适的参数值总能够给系统带来益处,checkpoints参数合理的配置不仅能够减少系统IO写入的阻塞,同时还会减少高峰时IO给系统带来的压力。
  首先可以通过观察checkpoint_warning参数写入的日志,来估算系统写入的数据量:一般情况下    checkpoint_warning参数值小于checkpoint_timeout;
  估算公式:checkpoint_segments*16M*(60s/m)/checkpoint_warning=大致每分钟数据量,得到每分钟写入的数据量(这里全部是估算,建立在warning参数的合理设置上)。
  合理配置情况:checkpoint_segments*16M*checkpoint_timeout(m)略大于上述值.
  以上述公式为依据,配置checkpoint_segments与checkpoint_timeout,两个参数应该尽量平衡为一个足够大和足够小的值。
  在数据量异常高的情况下应该考虑,磁盘带宽与checkpoint时数据量的关系。

  个人观点:
  假如以checkpoint_segments参数为阀值时,可以计算高峰时需要的带宽(秒):checkpoint_segments*16M/(checkpoint_warning*checkpoint_completion_target)。
  假如以checkpoint_timeout参数为阀值时,checkpoint_warning值最好大于等于checkpoint_timeout,通过监控系统数据字典统计写入的数据量Total。
  Total/(checkpoint_timeout*checkpoint_completion_target)得到IO的带宽要求。

  欢迎大家一起讨论。

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