GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL
Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен
Предисловие
Традиционный DBA-анализ часто субъективен и опирается на опыт конкретного специалиста. PG_EXPECTO предлагает другой метод : автоматизация сбора и обработки статистики с помощью PG_EXPECTO v.7 и формирование выводов нейросети DeepSeek.
PG_EXPECTO рассчитал граничные значения и метрики ВКО, отсеяв незначимые события. DeepSeek, получив эти «чистые» данные, провел сравнительный анализ экспериментов , указав на скрытые доминанты и системные паттерны.
1.Комплексный статистический анализ ожиданий СУБД PostgreSQL
Применение корреляционного и регрессионного анализа позволяет решить три критически важные задачи:
1️⃣Отсечь иллюзорные связи. Тип ожидания может быть многочисленным, но при этом не оказывать системного влияния на рост общей задержки. ➡️Статистическая значимость (p‑value) и ➡️низкая взвешенная корреляция (ВКО) отфильтровывают такие события, экономя часы бесполезных настроек.
2️⃣Выявить скрытые доминанты. Нередко тип ожидания, занимающий лишь 10–15% в структуре событий, на поверку оказывается «бутылочным горлышком», с которым жёстко связан общий рост ожиданий. Именно его корректировка даёт максимальный прирост производительности. ➡️ВКО как интегральная метрика ранжирует проблемы именно по степени их фактического влияния на нагрузку.
3️⃣Оценить предсказуемость и устойчивость. Высокий ➡️коэффициент детерминации (R²) регрессионной модели говорит о том, что связь между типом ожидания и общей задержкой стабильна и воспроизводима. Это не разовый выброс, а системный паттерн. Низкий ➡️R², напротив, предупреждает: даже значимый по корреляции тип ожидания ведёт себя хаотично, и его оптимизация может дать непредсказуемый результат.
2. Синтез статистики и искусственного интеллекта
В основе отчета лежат методы статистического анализа, включая регрессионный анализ трендов, расчет коэффициентов корреляции и детерминации, а также авторская метрика ВКО (Взвешенная корреляция ожиданий) для ранжирования приоритетности проблем. Все выводы и рекомендации базируются исключительно на собранных за указанный период данных.
3.Разделение ответственности
pg_expecto v.7
Выполняет сбор сырых метрик в ходе нагрузочного тестирования, производит их статистическую обработку (расчет граничных значений, медиан, коэффициентов корреляции, регрессий, R² и т.д.)
DeepSeek
Получает уже обработанные статистические данные (итоговые таблицы, коэффициенты, тренды, приоритеты) и на их основе формирует сводный отчет, добавляя экспертные выводы, группировку и интерпретацию
Практическое применение методологии PG_EXPECTO v.7. на примере исследования влияния чрезмерно завышенного значения max_connections
- Кейс: Сравнение производительности PostgreSQL при max_connections = 30 и 3000.
- Методология: Как корреляция (ВКО) и регрессия (R²) помогают расставлять приоритеты.
- Результат: Почему IPC остается критическим, а LWLock вышел на второе место.
Теоретическая часть, предпосылка к исследованию.
При настройке PostgreSQL многие администраторы ориентируются на простое правило: «чем выше лимит соединений, тем больше соединений я могу обслужить». Казалось бы, установка max_connections = 1000 — это дальновидный запас на будущее. ⚠️Однако за этим решением скрывается неочевидная плата, которую база данных взимает ежесекундно, даже если большую часть времени вы используете лишь 20 подключений.
Нагрузка на СУБД в ходе нагрузочного тестирования по сценарию нагрузки имитирующему OLAP
Сравнительные показатели операционной скорости и ожиданий СУБД в ходе Эксперимента-1(max_connection = 30 ) и Эксперимента-1(max_connection = 3000 )
Применение нейросети DeepSeek для сравнительного анализа статистически обработанных данных о результатах экспериментов
Краткий анализ
Сформируй краткий сравнительный отчет по производительности СУБД и инфраструктуры:
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30)
ЭКСПЕРИМЕНТ-2 (max_connections = 3000)
Для формирования отчета используй списки, вместо таблиц.
Состав отчета:
# Существенные различия метрик производительностим СУБД и инфраструктуры
# Главные итог влияния max_connections на производительность СУБД и инфраструктуры
Существенные различия метрик производительности СУБД и инфраструктуры
Интегральный приоритет ожиданий :
- Приоритет LWLock вырос с 0.342 (30 соединений) до 0.468 (3000 соединений).
- Приоритет IO снизился с 0.5275 до 0.3905, но его взвешенная корреляция (ВКО) увеличилась с 0.19 (высокое) до 0.20 (критическое).
- Негативный тренд очереди процессов (procs r) усилился (коэффициент тренда 26.7 → 29.1).
- Негативный тренд простоя CPU (cpu id) стал более выраженным (36.6 → 38.1).
- Доля времени с wa > 10% выросла с 83.6% до 90.9% (ALARM).
Использование памяти:
- Свободная RAM <5% в обоих экспериментах – 100% времени (ALARM).
- Swap out при 30 соединениях наблюдался в 6.4% времени, при 3000 – отсутствовал (0%).
- Объём «грязных» страниц (dirty pages) значительно увеличился: медиана с 2.4 МБ до 3.1 МБ, максимум с 2.98 МБ до 4.4 МБ.
Корреляции:
- Грязные блоки shared_buffers и записанные блоки vmstat/bo: корреляция выросла с 0.87 до 0.99, что указывает на чрезмерно агрессивную запись при max_connections=3000.
- Операционная скорость и записанные блоки корреляция увеличилась с 0.965 до 0.982 – усиление зависимости производительности от записи на диск.
Shared buffers hit ratio:
- Медианное значение снизилось с 60.1% (30) до 58.9% (3000) – незначительное ухудшение эффективности кеша.
Количество вызовов запросов:
- Для сценария с наибольшим числом вызовов (scenario3) количество выполнений уменьшилось с ~2.34 млн до ~2.21 млн, что может указывать на некоторое снижение интенсивности нагрузки .
Главный итог влияния max_connections на производительность СУБД и инфраструктуры
Увеличение лимита подключений с 30 до 3000 привело к следующим ключевым эффектам:
- Рост конкуренции за легковесные блокировки (LWLock) – приоритет LWLock вырос, что свидетельствует об увеличении внутренней борьбы за структуры shared buffers.
- Усиление зависимости производительности от операций записи – корреляции скорости с записью на диск и грязных страниц с bo резко возросли, что говорит о том, что подсистема ввода-вывода стала ещё более узким местом.
- Увеличение времени ожидания ввода-вывода (wa) – доля времени с wa>10% выросла до 91%, подтверждая, что диск не справляется с нагрузкой.
- Ухудшение трендов загрузки CPU – очередь процессов и падение простоя CPU стали более выраженными, указывая на повышенную нагрузку на планировщик.
- Рост объёма «грязных» страниц – система накапливает больше изменённых данных перед сбросом на диск, что может приводить к пиковым нагрузкам при контрольных точках.
- Снижение эффективности кеша shared buffers – hit ratio немного упал, вероятно, из-за большего числа конкурентных обращений, вытесняющих данные из кеша.
В целом, увеличение max_connections до 3000 усугубило проблемы с подсистемой ввода-вывода и внутренними блокировками, не дав прироста пропускной способности. Система стала ещё сильнее ограничена диском и конкуренцией за ресурсы, что требует оптимизации либо аппаратного обеспечения (более быстрый диск), либо параметров СУБД, связанных с записью (checkpoint, bgwriter, WAL) и управлением памятью.
Детальный анализ
Сформируй сводный сравнительный отчет по производительности СУБД и инфраструктуры:
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30)
ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)
Для формирования отчета используй списки, вместо таблиц.
Состав отчета:
# Общая информация
# Общий анализ операционной скорости и ожиданий СУБД для "ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30)" и "ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)"
## Сравнительный анализ граничных значений операционной скорости (SPEED) и ожиданий СУБД(WAITINGS)
## Сравнительный анализ трендов операционной скорости (SPEED) и ожиданий СУБД(WAITINGS)
## 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД
### Итог по разделу "1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД"
## 2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat
### Итог по разделу "2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat"
## 3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat
### Итог по разделу "3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat"
## 4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID
### Итог по разделу "4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID
# Детальный анализ – граничные значения и корреляции для "ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30)" и "ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)"
## Ожидания СУБД
## Память и буферный кэш
## Дисковая подсистема (I/O)
## CPU и системные вызовы
## Блокировки и ожидания LWLock
## Анализ запросов (queryid)
# Ключевые проблемы для "ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30)" и "ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)"
## Проблемы СУБД
## Проблемы инфраструктуры
# Итоговый анализ влияния XXX на производительность СУБД и инфраструктуры
Сводный сравнительный отчет по производительности СУБД и инфраструктуры
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections = 30) vs ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections = 3000)
Общая информация
Версия PostgreSQL: 17.5 (одинаковая в обоих экспериментах)
Аппаратная платформа: 8 виртуальных CPU (Intel Xeon Skylake), 7.5 GB RAM, диски выделены под WAL (/wal), данные (/data), логи (/log)
Настройки СУБД: идентичны, за исключением параметра max_connections (30 в эксперименте-1, 3000 в эксперименте-3)
Настройки VM: одинаковые (dirty_ratio=10, dirty_background_ratio=5, swappiness=1 и др.)
Нагрузка: выполнялись три сценария pgbench (scenario1, scenario2, scenario3), количество вызовов сопоставимо
Общий анализ операционной скорости и ожиданий СУБД
Сравнительный анализ граничных значений операционной скорости (SPEED) и ожиданий СУБД (WAITINGS)
ЭКСПЕРИМЕНТ-1 (max_connections=30)
SPEED (операционная скорость):
- MIN: 124 468
- MEDIAN: 126 289
- MAX: 208 824
WAITINGS (суммарные ожидания СУБД):
- MIN: 14 539
- MEDIAN: 22 937
- MAX: 34 518
ЭКСПЕРИМЕНТ-3 (max_connections=3000)
SPEED (операционная скорость):
- MIN: 120 831 (↓ на 2.9%)
- MEDIAN: 125 108 (↓ на 0.9%)
- MAX: 205 959 (↓ на 1.4%)
WAITINGS (суммарные ожидания СУБД):
- MIN: 14 889 (↑ на 2.4%)
- MEDIAN: 22 810 (↓ на 0.6%)
- MAX: 35 584 (↑ на 3.1%)
Вывод: Увеличение лимита подключений привело к незначительному снижению скорости (менее 3%) и небольшому росту пиковых ожиданий.
Сравнительный анализ трендов операционной скорости и ожиданий СУБД
ЭКСПЕРИМЕНТ-1
Тренд SPEED: R² = 0.62 (хорошая модель), угол наклона +38.32
Тренд WAITINGS: R² = 0.94 (очень высокая модель), угол наклона +44.18
ЭКСПЕРИМЕНТ-3
Тренд SPEED: R² = 0.67 (хорошая модель), угол наклона +39.38
Тренд WAITINGS: R² = 0.94 (очень высокая модель), угол наклона +44.12
Вывод: Характер трендов практически идентичен – скорость и ожидания медленно растут во времени. Изменение max_connections не повлияло на направленность трендов.
1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД
Интегральные приоритеты типов ожиданий (ВКО)
ЭКСПЕРИМЕНТ-1:
- IPC: 0.8482 (критический)
- Timeout: 0.5781 (высокий)
- IO: 0.5275 (высокий)
- LWLock: 0.3420 (средний)
- Extension, BufferPin, Lock: 0.0000
ЭКСПЕРИМЕНТ-3:
- IPC: 0.8482 (критический)
- Timeout: 0.5836 (высокий)
- LWLock: 0.4683 (средний/высокий)
- IO: 0.3905 (средний)
- Extension, BufferPin, Lock: 0.0000
Ключевые изменения
- ❗Приоритет LWLock вырос на 37% (с 0.342 до 0.468)
- ❗Приоритет IO снизился на 26% (с 0.527 до 0.391)
- IPC остался на том же критическом уровне
- Timeout незначительно вырос
Итог по разделу "1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД"
- ℹ️Увеличение max_connections до 3000 сместило фокус с дисковых ожиданий (IO) на конкуренцию за легковесные блокировки (LWLock).
- IPC остаётся главной проблемой в обоих экспериментах, требуя немедленного анализа.
- Timeout сохраняет высокий приоритет, что указывает на наличие частых таймерных событий.(Это ожидания SpinDelay.Добавлено мной.)
2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat
procs → r (очередь на выполнение)
- Эксперимент-1: R²=0.68, угол +39.43, негативный тренд (коэф. 26.67 – сильный)
- Эксперимент-3: R²=0.72, угол +40.34, негативный тренд (коэф. 29.09 – сильный)
procs → b (процессы в ожидании IO)
- Оба эксперимента: R² < 0.05 (модель непригодна), тренд не интерпретируется
cpu → wa (ожидание IO)
- Эксперимент-1: R²=0.83, угол -42.38 (позитивный тренд, но статистически как шум)
- Эксперимент-3: R²=0.90, угол -43.45 (аналогично)
cpu → id (простой CPU)
- Эксперимент-1: R²=0.86, угол -42.77, негативный тренд (коэф. 36.6 – очень высокий, серьёзная проблема)
- Эксперимент-3: R²=0.88, угол -43.19, негативный тренд (коэф. 38.05 – очень высокий, серьёзная проблема)
Итог по разделу "2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ vmstat"
- В обоих экспериментах наблюдается устойчивое падение idle CPU и рост очереди процессов.
- Изменение max_connections не оказало влияния на эти негативные тренды.
- Высокий коэффициент тренда id указывает на прогрессирующую нехватку процессорного времени.
3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat
IPC (межпроцессное взаимодействие)
- Корреляция с cs (переключения контекста): 0.806 (эксп.1) → 0.823 (эксп.3) – усилилась
- Корреляция с in (прерывания): 0.921 → 0.895 – незначительно снизилась
- Корреляция с sy (системное время): 0.930 → 0.933 – стабильно высокая
- Модели R² остаются в диапазоне 0.65–0.87 (хорошие/очень высокие)
Timeout
- Корреляция с in: 0.903 → 0.892
- Корреляция с cs: 0.772 → 0.816 (рост)
- Корреляция с sy: 0.952 → 0.955
- Корреляция с r (очередь): 0.862 → 0.886 (рост)
- Все модели R² от 0.60 до 0.91 – качественные
LWLock
- Корреляция с cs: 0.529 → 0.580 (R² 0.28→0.34 – слабые модели)
- Корреляция с sy: 0.958 → 0.963 (R² 0.92→0.93 – очень высокие)
- Корреляция с swap out: в эксп.1 была 0.64 (R²=0.41), в эксп.3 отсутствует (swap out не наблюдался)
IO
- Корреляция с bi (блоки чтения): 0.402 (R² непригодна) → 0.566 (R²=0.32 – слабая)
- Корреляция с bo (блоки записи): 0.672 (R²=0.45) → 0.951 (R²=0.90) – огромный рост⬅️
- Связь с wa (ожидание IO) отсутствует в обоих экспериментах
Анализ метрик vmstat между собой
- cs с in: 0.967 → 0.987 (R² 0.93→0.97)
- cs с us (пользовательское время): 0.616 → 0.722 (R² 0.38→0.52)
- cs с sy: 0.642 → 0.690 (R² 0.41→0.48)
- Все корреляции при 3000 стали выше, особенно с us
Анализ IO (shared buffers, дисковые операции)
- Hit ratio (медиана): 60.1% (эксп.1) → 58.9% (эксп.3) – незначительное снижение, оба значения критически низкие (ALARM)
- Корреляция SPEED с прочитанными блоками: 0.795 → 0.837 (R² 0.63→0.70)
- Корреляция SPEED с записанными блоками: 0.965 → 0.982 (R² 0.93→0.96) – усилилась
- Корреляция грязных блоков с bo: 0.868 → 0.988 (R² 0.75→0.98) – резкий рост
- Корреляция записанных блоков с bo: 0.721 → 0.984 (R² 0.52→0.97) – резкий рост
Статистика vm_dirty
- Dirty pages size (медиана, KB): 2412 → 3086 (рост 28%)
- available_mem_mb (медиана): 2824 → 2770 (небольшое снижение)
- Корреляция dirty pages с free: -0.866 → -0.841 (R² 0.75→0.71) – высокая отрицательная
- Корреляция dirty pages с bo: 0.684 → 0.982 (R² 0.47→0.96) – огромный рост
- Корреляция dirty pages с sy: 0.971 → 0.923 (R² 0.94→0.85) – остаётся высокой
Итог по разделу "3. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОЖИДАНИЙ СУБД и МЕТРИК vmstat"
- При увеличении max_connections до 3000 резко возросли корреляции, связанные с дисковыми записями: IO с bo, грязные страницы с bo, скорость с bo. Это указывает на то, что подсистема записи стала основным фактором, определяющим производительность.
- Связь LWLock с sy остаётся очень сильной, что подтверждает рост конкуренции за общие структуры памяти.
- Переключения контекста стали теснее связаны с пользовательским временем, вероятно, из-за большего числа активных соединений.
- Объём dirty pages вырос, что говорит о более интенсивной генерации изменений.
4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID
Основные queryid и их вклад
IPC
- Эксперимент-1: 100% на queryid 3551573579203076618 (scenario1)
- Эксперимент-3: 100% на тот же queryid
Timeout
- Эксперимент-1: 99.57% на scenario1
- Эксперимент-3: 99.59% на scenario1
LWLock
- Эксперимент-1: 93.5% на scenario1
- Эксперимент-3: 96.2% на scenario1
IO
- Эксперимент-1: 64.9% на scenario1, 35.1% на scenario3
- Эксперимент-3: 64.9% на scenario1, 35.0% на scenario3
Вывод: Распределение ожиданий по запросам практически идентично в обоих экспериментах. Сценарий 1 (select scenario1) является доминирующим источником всех типов ожиданий.
Итог по разделу "4. СРАВНЕНИЕ ДИАГРАММ ПАРЕТО ПО WAIT_EVENT_TYPE и QUERYID"
- Профиль нагрузки не изменился при увеличении max_connections.
- Оптимизация должна быть направлена в первую очередь на запросы с queryid 3551573579203076618 и 5056468435638482395.
Детальный анализ – граничные значения и корреляции
Ожидания СУБД
- IPC: Критический приоритет в обоих случаях. Корреляции с cs, in, sy стабильно высокие.
- Timeout: Высокий приоритет, корреляции с sy и r усилились при 3000.
- ➡️LWLock: Приоритет вырос при 3000. Очень сильная связь с sy, умеренная с cs.
- ➡️IO: Приоритет снизился при 3000, но резко выросла корреляция с bo, что указывает на связь с процессом записи.
Память и буферный кэш
- Shared buffers hit ratio (медиана): 60.1% → 58.9% – снижение, оба значения ниже желаемых 90–95%.
- ❗Dirty pages: медиана выросла с 2.4 МБ до 3.1 МБ.
- Свободная RAM: постоянно менее 5% (ALARM) в обоих экспериментах.
- Корреляция dirty pages с free высокая отрицательная – система агрессивно использует память.
Дисковая подсистема (I/O)
- wa (ожидание IO) > 10% наблюдается более 80% времени в обоих экспериментах (83.6% при 30, 90.9% при 3000) – дисковая подсистема перегружена.
- Корреляции с bo резко усилились при 3000, что указывает на синхронизацию ожиданий с процессами записи.
- Операционная Скорость сильно коррелирует с объёмом записи (0.965 → 0.982), т.е. производительность лимитируется записью на диск.
CPU и системные вызовы
- Негативный тренд idle CPU – процессорное время становится дефицитом.
- Переключения контекста (cs) сильно коррелируют с прерываниями (in) и системным временем (sy), при 3000 корреляция с us (пользовательское время) выросла.
- sy (системное время) тесно связано с LWLock, IPC, Timeout и dirty pages – высокие накладные расходы ядра.
Блокировки и ожидания LWLock
- Приоритет LWLock вырос при 3000.
- Очень высокая корреляция с sy (0.96) указывает на то, что борьба за легковесные блокировки потребляет ресурсы ядра.
- При 3000 исчезла связь с swap out (так как swap out отсутствовал).
Анализ запросов (queryid)
- Основной вклад вносит queryid 3551573579203076618 (scenario1) – на него приходятся почти 100% IPC и Timeout, более 90% LWLock, около 65% IO.
- Queryid 5056468435638482395 (scenario3) даёт около 35% IO.
Ключевые проблемы
Проблемы СУБД
1. Критический уровень ожиданий IPC в обоих экспериментах – требует анализа взаимодействия фоновых процессов⬅️.
2. Низкий hit ratio буферного кэша (≈60%) – данные часто читаются с диска, shared buffers недостаточно для рабочего набора⚠️.
3. Рост приоритета LWLock при 3000 – увеличение числа соединений усилило конкуренцию за структуры в shared memory (буферный кэш, WAL, pg_stat_statements)⚠️.
4. Высокая корреляция IO с bo и dirty pages с bo при 3000 – процессы записи стали узким местом, возможно, из-за частых контрольных точек или активности фоновых писателейℹ️.
Проблемы инфраструктуры
1. Хроническая нехватка оперативной памяти – свободная RAM <5% практически всё время, высокий риск свопинга (в эксперименте-1 наблюдался swap out в 6% времени).
2. Перегрузка дисковой подсистемы – wa > 10% более 80% времени, скорость операций сильно зависит от объёма записи.
3. Падение idle CPU – негативный тренд, процессорное время занято обработкой системных вызовов и переключениями контекста.
4. ⚠️Высокие накладные расходы ядра – сильные корреляции sy с LWLock, dirty pages, IPC свидетельствуют о значительных затратах CPU на управление памятью и синхронизацию.
Итоговый анализ влияния max_connections на производительность СУБД и инфраструктуры
Увеличение max_connections с 30 до 3000 привело к следующим последствиям:
- Операционная скорость незначительно снизилась (менее 3%), пиковые ожидания немного выросли. Система сохранила способность обрабатывать нагрузку, но с изменением профиля узких мест.
- ℹ️Перераспределение приоритетов ожиданий: роль дисковых ожиданий (IO) уменьшилась, а роль легковесных блокировок (LWLock) существенно возросла. ➡️Это типичный эффект при увеличении параллелизма – конкуренция за общие ресурсы памяти начинает доминировать над дисковыми задержками⬅️.
- Усиление корреляций с дисковыми записями (IO с bo, dirty pages с bo) указывает на то, что процессы записи стали более интенсивными и синхронизированными с ожиданиями. Возможно, увеличилось количество изменяющих данные транзакций или фоновые процессы (checkpointer, bgwriter) работают агрессивнее.
- ➡️Объём dirty pages вырос на 28% – признак более высокой скорости генерации грязных страниц.
- Связь переключений контекста с пользовательским временем усилилась, что может быть следствием роста числа активных пользовательских процессов.
- Проблемы инфраструктуры (память, диск, CPU) остались теми же и даже немного усугубились (wa стал чаще превышать 10%, hit ratio чуть снизился).
Рекомендации:
- Для снижения конкуренции за LWLock рассмотреть возможность использования пула соединений (например, PgBouncer), чтобы уменьшить число одновременно активных процессов.
- Оптимизировать запросы с queryid 3551573579203076618, так как он генерирует основную массу всех типов ожиданий.
- Увеличить shared_buffers с осторожностью (уже 4 ГБ при 7.5 ГБ RAM), возможно, добавить оперативной памяти или уменьшить потребление другими процессами.
- Настроить параметры контрольных точек (checkpoint_timeout, max_wal_size) для более плавной записи, чтобы снизить нагрузку на диск.
- Проанализировать работу автовакуума и фоновых писателей (bgwriter) для сглаживания пиков записи.
- Рассмотреть использование более быстрых дисков (например, NVMe) для данных и WAL.
ℹ️Таким образом, увеличение max_connections до 3000 не привело к коллапсу производительности, но изменило характер узких мест, требуя перенастройки СУБД для работы с большим числом соединений.
Послесловие
Подводя итог этому исследованию, можно уверенно сказать: эксперимент подтвердил эффективность тандема PG_EXPECTO v.7 и DeepSeek. Статистическое ядро PG_EXPECTO позволило не утонуть в шуме метрик, а математически точно выделить критические паттерны (IPC, LWLock, нехватку памяти). DeepSeek, в свою очередь, выступил в роли моста между сухими цифрами и инженерным решением, структурировав выводы в формат, готовый к практическому внедрению.
➡️Это не просто автоматизация, а новый уровень объективности в диагностике PostgreSQL.