PostgreSQL 9.6 IO Hang问题浅析与优化

postgresql检查点是将shared buffer中的脏页打标记，并集中将其刷到磁盘的动作（fsync）。（期间可能有刷盘的调度，降低当脏页很多时带来的io影响）

在检查点之外，平时bgwriter进程则会使用bufferio的方式（write）将脏页写到os的dirty page。

如果shared buffer非常大，而且数据库应用如果是频繁产生脏页的应用，那么检查点带来的性能影响会非常的明显。

例如shared buffer有100g，活跃数据有100g，同时活跃数据在不停的被update（产生脏页），那么在发生检查点时，fsync的过程中，可能导致性能急剧下降。

接下来重现一下以上问题。

单机开启100个pg实例，每个实例限制一定的内存，cpu，以及io资源，其中日志盘iops限制4000，数据盘iops限制800。

压测方法

每个实例最大数据量1亿，对数据进行随机的upsert操作。

因此全表都是热点。

每个实例连4个连接，同时进行压测。

测试用例参考

<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201609/20160927_01.md">20160927_01.md</a>

由于同时开启测试，每个节点几乎在同一时间点进入检查点状态。

产生大量的writeback内存。

通过以下方法可以观察到

解释

在产生了大量的writeback内存计数后，最后检查点调用fsync前，因为脏页没有完全落盘，导致实例的检查点在fsync的阶段需要耗费自己的iops进行刷盘，非常慢。

甚至实例完全不可用。

观察到的现象

数据库整机io很低（只有数据盘的io，并且受到cgroup限制），

tps降到0 (更新块被堵塞) ( shared buffer中没有剩余的块? )

需要等待实例的writeback 全部刷盘后才能恢复。

期间进程状态如下

状态解释

进程stack信息

checkpointer进程

stats收集进程

bgwriter进程

backend process 进程

logger进程

wal writer进程

文件系统已使用data=writeback挂载

postgresql 9.6的检查点改进如下

1. 阶段1(调用write + 检查点调度)

2. 阶段2(调用sync_file_range)

实际上通过设置os调度也能缓解，例如。

3. 阶段3(fsync)

分析

1. 从检查点源码开始

2. 调用buffersync

3. 调用synconebuffer

4. 调用flushbuffer

5. 调用mdwrite

6. 调用filewrite

调用write产生dirty page

7. 调用schedulebuffertagforwriteback

8. 调用issuependingwritebacks

作用见阶段2。

9. 调用issuependingwritebacks

10. 调用smgrwriteback

src/backend/storage/smgr/md.c

11. 调用filewriteback

12. 调用pg_flush_data

src/backend/storage/file/fd.c

（前面已经调用了write，现在告诉os 内核，开始将脏页刷到磁盘）

注意，如果range指定的脏页很多时，sync_file_range的异步模式也可能被堵塞。

调用sync_file_range

异步模式

1. 以上动作做完后，操作系统不一定把dirty page都刷盘了。

因为调用的是异步的sync_file_range。

2. 同时在此过程中，bgwrite, backend process还有可能将shared buffer中新产生的脏页写入os dirty page。

这些脏页也许涉及到接下来检查点需要fsync的文件。

13. 接下来, 检查点开始调用smgrsync

开始fsync文件级别，如果文件又产生了脏页怎么办(见以上不稳定因素分析)。

14. 调用mdsync

15. 调用filesync, 同步整个文件

16. 调用pg_fsync

17. 调用pg_fsync_no_writethrough

18. 调用 fsync 刷盘

1. 调用fsync前，操作系统不一定把dirty page都刷盘了。

因为这两个不安定因素的存在，同时加上环境中有多个pg实例，并且每个pg实例都限制了较小的data盘io，导致fsync时刷盘非常的慢。

redo的io能力远大于data盘的io能力时，checkpoint过程中可能又会产生很多热点脏页。

导致检查点在最后fsync收官时，需要刷dirty page，而同时又被实例的cgroup限制住，看起来就好像实例hang住一样。

是在write阶段进行调度，在sync_file_range和fsync过程中都没有任何调度。

1. 解决不安定因素1 - 避免检查点过程中产生未刷盘的dirty page

在检查点过程中，bgwriter或backend process从shared buffer产生的脏页write out时，会调用write即buffer io。

进入检查点后，bgwriter或backend process从shared buffer产生的脏页write out时，同时记录该page的id到list(1或2)。

2. checkpoint在最后阶段，即调用fsync前，插入一个阶段。

将list(1或2)的page实行sync_file_range，等待其刷盘成功。

使用以下flag

3. 为了防止bgwrite或backend process 与checkpoint 的sync file range冲突。

使用两个list来交替记录检查点开始后的shared buffer evict pages。

4. 新增一个guc变量，配置当checkpoint最后一次sync file range的list page树少于多少时，进入fsync阶段。

允许用户根据iops的规格，配置这个guc变量，从而减少最后fsync时需要等待的page数。

注意这个值也不能设得太小，否则可能造成漫长的很多轮list1和list2的sync file range过程。

需要修改postgresql内核，动作较大。

5. 解决不安定因素2 - 检查点最后的阶段，调用fsync前，确保fd的所有dirty page都已经write out。

目前checkpoint调用的pg_flush_data是异步的sync_file_range，我们需要将其修改为同步的模式。

建议只修改checkoint的调用，不要动到原有的逻辑。

6. 从os内核层面解决io hang的问题。

阿里云rds for postgresql已从数据库内核层面完美的解决了这个问题，欢迎使用。

<a href="http://yoshinorimatsunobu.blogspot.com/2014/03/how-syncfilerange-really-works.html">http://yoshinorimatsunobu.blogspot.com/2014/03/how-syncfilerange-really-works.html</a>

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