浅谈PostgreSQL消耗的内存计算方法

wal_buffers默认值为-1,此时wal_buffers使用的是shared_buffers,wal_buffers大小为shared_buffers的1/32

autovacuum_work_mem默认值为-1,此时使用maintenance_work_mem的值

1 不使用wal_buffers、autovacuum_work_mem

计算公式为:

max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+(autovacuum_max_workers * maintenance_work_mem)

假设PostgreSQL的配置如下:

max_connections = 100
temp_buffers=32MB
work_mem=32MB
shared_buffers=19GB
autovacuum_max_workers = 3
maintenance_work_mem=1GB #默认值64MB
select(
 (100*(32*1024*1024)::bigint)
 + (100*(32*1024*1024)::bigint)
 + (19*(1024*1024*1024)::bigint)
 + (3 * (1024*1024*1024)::bigint )
)::float8 / 1024 / 1024 / 1024
--output
28.25

此时pg满载峰值时最多使用28.25GB内存,物理内容为32GB时,还有3.75GB内存给操作系统使用.

2 使用wal_buffers,不使用autovacuum_work_mem

计算公式为:

max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+wal_buffers+(autovacuum_max_workers * autovacuum_work_mem)

假设PostgreSQL的配置如下:

max_connections = 100
temp_buffers=32MB
work_mem=32MB
shared_buffers=19GB
wal_buffers=16MB #--with-wal-segsize的默认值
autovacuum_max_workers = 3
maintenance_work_mem=1GB
select(
 (100*(32*1024*1024)::bigint)
 + (100*(32*1024*1024)::bigint)
 + (19*(1024*1024*1024)::bigint)
 + (16*1024*1024)::bigint
 + (3 * (1024*1024*1024)::bigint )
)::float8 / 1024 / 1024 / 1024
--output
28.26

此时pg满载峰值时最多使用28.5GB内存,物理内容为32GB,还有3.5GB内存给操作系统使用.

3 同时使用wal_buffers、autovacuum_work_mem[建议使用]

计算公式为:

max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+wal_buffers+(autovacuum_max_workers * autovacuum_work_mem)+ maintenance_work_mem

假设PostgreSQL的配置如下:

max_connections = 100
temp_buffers=32MB
work_mem=32MB
shared_buffers=19GB
wal_buffers=262143kb
autovacuum_max_workers = 3
autovacuum_work_mem=256MB
maintenance_work_mem=2GB
select(
  (100*(32*1024*1024)::bigint)
  + (100*(32*1024*1024)::bigint)
  + (19*(1024*1024*1024)::bigint)
  + (262143*1024)::bigint
  + (3 * (256*1024*1024)::bigint )
  + ( 2 * (1024*1024*1024)::bigint )
)::float8 / 1024 / 1024 / 1024
--output
28.01

此时pg载峰值时最多使用28.25GB内存,物理内容为32GB时,还有3.75GB内存给操作系统使用.建议所有内存消耗根据硬件配置,也就是使用这个配置.

补充:postgresql 内存使用配置

shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核和磁盘打交道,因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中。通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M)

work_mem: 在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在执行排序操作时,会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和 work_mem查不多大小的临时文件。显然拆分的结果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置为实际RAM的2% -4%,根据需要排序结果集的大小而定,比如81920(80M)

effective_cache_size:是postgresql能够使用的最大缓存,这个数字对于独立的pgsql服务器而言应该足够大,比如4G的内存,可以设置为3.5G(437500)

maintenance_work_mem:这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到,因此用到的频率不高,但是往往这些指令消耗比较多的资源,因此应该尽快让这些指令快速执行完毕:给maintence_work_mem大的内存,比如512M(524288)

max_connections: 通常,max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了实际内存大小。比如,如果将work_mem设置为实际内存的2%大小,则在极端情况下,如果有50个查询都有排序要求,而且都使 用2%的内存,则会导致swap的产生,系统性能就会大大降低。当然,如果有4G的内存,同时出现50个如此大的查询的几率应该是很小的。不过,要清楚 max_connections和work_mem的关系。

配置 主机: 32GB

shared_buffers = 1024MB
work_mem = 1MB
effective_cache_size = 20480MB
maintenance_work_mem = 1024MB
max_connections = 8000

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • 本地计算机上的 postgresql 服务启动后停止的问题解决

    在启动 postgresql 服务是遇到这种情况: 解决方法: 打开计算机管理====>查看应用程序日志信息,可以看出,由于日志配置错误的问题. 找到 postgresql.conf 文件,做如图修改,解决问题: postgresql 日志配置参考下面的补充部分: 总结: 遇到类似的问题可以采用同样的方式,多注意查看windows日志,找到错误源. 补充:EDB日志配置-慢sql记录分析 1.打开:/postgresql的安装目录/data/postgresql.conf 2.找到并更改以下属性

  • PostgreSQL查看版本信息的操作

    1.查看客户端版本 psql --version 2.查看服务器端版本 2.1 查看详细信息 select version(); 2.2 查看版本信息 show server_version; 2.2 查看数字版本信息包括小版号 SHOW server_version_num; 或 SELECT current_setting('server_version_num'); 3.注意事项 SELECT current_setting('server_version_num');返回类型为text,

  • 查看postgresql系统信息的常用命令操作

    1.查看当前数据库实例版本. postgres=# select version(); version ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- PostgreSQL 9.3.0 on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 4.4.7 20120313 (Red Ha

  • Postgresql psql文件执行与批处理多个sql文件操作

    新建一个批处理文件batch.sql \encoding UTF8; \cd C:/Gmind/ddl \set ON_ERROR_STOP 1 \set ECHO all \timing on \i s_product.sql; \i s_branch.sql; \i s_comment.sql; \i s_class.sql; \i s_drawing.sql; \i s_dmemo.sql; \i s_form.sql; \encoding 设置客户端字符集编码(可选) \cd 切换目录.

  • 查询PostgreSQL占多大内存的操作

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ select pg_size_pretty(pg_relation_size('cuiyonghua.top_iqiyi_info')); select pg_size_pretty(pg_relation_size('cuiyonghua.top_mgtv_info')); select pg_size_pretty(pg_relation_size('cuiyonghua.top_tencent_info')); select pg_size_pre

  • Postgresql的pl/pgql使用操作--将多条执行语句作为一个事务

    Postgresql的pl/pgql用法--将多条执行语句作为一个事务 DO $$ DECLARE v_id bigint; begin --1. INSERT INTO r_test_a (name, value, unit, mode, uid, create_ts) SELECT 't_t','','',2,0, extract(epoch from now())::bigint WHERE NOT EXISTS (SELECT id FROM r_test_a WHERE name =

  • 快速解决PostgreSQL中的Permission denied问题

    想开始学习SQL和Excel那本书,觉得自己亲手去输入才是正道.发现程序后续会用到窗口函数,可是我的mysql没有窗口函数,这本书所提供的数据脚本分别是MS SQL Sever和PostreSQL. 上午我先安装的sql sever,可是由于比较大且在安装时出现了一些小的问题(安装缓慢,服务启动不了).无奈选择了PostreSQL,体积小,安装顺利. 导入数据比较特别,先建一个表,然后把同名txt导入进去.一定要用unix方式的路径. copy这个语句先前在mysql上没有遇到过.学习下....

  • postgresql 启动与停止操作

    启动和停止数据库服务器 service 方式 service postgresql-10 start service postgresql-10 stop service postgresql-10 status pg_ctl 方式 pg_ctl start -D [ data 所在路径 ] pg_ctl stop -D [ data 所在路径 ] 三种形式:-m 指定模式 smart 模式:会等待活动的事务提交结束,并等待客户端主动断开连接之后关闭数据库服务 fast 模式:会回滚所有的活动的

  • 浅谈PostgreSQL消耗的内存计算方法

    wal_buffers默认值为-1,此时wal_buffers使用的是shared_buffers,wal_buffers大小为shared_buffers的1/32 autovacuum_work_mem默认值为-1,此时使用maintenance_work_mem的值 1 不使用wal_buffers.autovacuum_work_mem 计算公式为: max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffe

  • 浅谈PostgreSQL表分区的三种方式

    目录 一.简介 二.三种方式 2.1.Range范围分区 2.2.List列表分区 2.3.Hash哈希分区 三.总结 一.简介 表分区是解决一些因单表过大引用的性能问题的方式,比如某张表过大就会造成查询变慢,可能分区是一种解决方案.一般建议当单表大小超过内存就可以考虑表分区了.PostgreSQL的表分区有三种方式: Range:范围分区: List:列表分区: Hash:哈希分区. 本文通过示例讲解如何进行这三种方式的分区. 二.三种方式 为方便,我们通过Docker的方式启动一个Postg

  • 浅谈redis采用不同内存分配器tcmalloc和jemalloc

    我们知道Redis并没有自己实现内存池,没有在标准的系统内存分配器上再加上自己的东西.所以系统内存分配器的性能及碎片率会对Redis造成一些性能上的影响. 在Redis的 zmalloc.c 源码中,我们可以看到如下代码: /* Double expansion needed for stringification of macro values. */ #define __xstr(s) __str(s) #define __str(s) #s #if defined(USE_TCMALLOC

  • 浅谈C++对象的内存分布和虚函数表

    c++中一个类中无非有四种成员:静态数据成员和非静态数据成员,静态函数和非静态函数. 1.非静态数据成员被放在每一个对象体内作为对象专有的数据成员. 2.静态数据成员被提取出来放在程序的静态数据区内,为该类所有对象共享,因此只存在一份. 3.静态和非静态成员函数最终都被提取出来放在程序的代码段中并为该类所有对象共享,因此每一个成员函数也只能存在一份代码实体.在c++中类的成员函数都是保存在静态存储区中的 ,那静态函数也是保存在静态存储区中的,他们都是在类中保存同一个惫份. 因此,构成对象本身的只

  • 浅谈Java堆外内存之突破JVM枷锁

    对于有Java开发经验的朋友都知道,Java中不需要手动的申请和释放内存,JVM会自动进行垃圾回收:而使用的内存是由JVM控制的. 那么,什么时机会进行垃圾回收,如何避免过度频繁的垃圾回收?如果JVM给的内存不够用,怎么办? 此时,堆外内存登场!利用堆外内存,不仅可以随意操控内存,还能提高网络交互的速度. 背景1:JVM内存的分配 对于JVM的内存规则,应该是老生常谈的东西了,这里我就简单的说下: 新生代:一般来说新创建的对象都分配在这里. 年老代:经过几次垃圾回收,新生代的对象就会放在年老代里

  • 浅谈Tensorflow2对GPU内存的分配策略

    目录 一.问题源起 二.开发环境 三.Tensorflow针对GPU内存的分配策略 四.问题分析验证 五.GPU分配策略分析 六.扩展 一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cub

  • 浅谈Redis中的内存淘汰策略和过期键删除策略

    目录 8种淘汰策略 过期键的删除策略 总结 redis是我们现在最常用的一个工具,帮助我们建设系统的高可用,高性能. 而且我们都知道redis是一个完全基于内存的工具,这也是redis速度快的一个原因,当我们往redis中不断缓存数据的时候,其内存总有满的时候(而且内存是很贵的东西,尽量省着点用),所以尽可能把有用的数据,或者使用频繁的数据缓存在redis中,物尽其用. 那么如果正在使用的redis内存用完了,我们应该怎么取舍redis中已存在的数据和即将要存入的数据呢,我们要怎么处理呢? re

  • 浅谈SQL Server 对于内存的管理[图文]

    理解SQL Server对于内存的管理是对于SQL Server问题处理和性能调优的基本,本篇文章讲述SQL Server对于内存管理的内存原理. 二级存储(secondary storage) 对于计算机来说,存储体系是分层级的.离CPU越近的地方速度愉快,但容量越小(如图1所示).比如:传统的计算机存储体系结构离CPU由近到远依次是:CPU内的寄存器,一级缓存,二级缓存,内存,硬盘.但同时离CPU越远的存储系统都会比之前的存储系统大一个数量级.比如硬盘通常要比同时代的内存大一个数量级. 图1

  • 浅谈redis key值内存消耗以及性能影响

    一.redis key数量为1千万时. 存储value为"0",比较小.如果value较大,则存储内存会增多 redis key数量为一千万时,使用了865M的内存. # Keyspace db0:keys=11100111,expires=0,avg_ttl=0 内存使用情况 # Memory used_memory:907730088 used_memory_human:865.68M used_memory_rss:979476480 used_memory_rss_human:

  • 浅谈Android应用的内存优化及Handler的内存泄漏问题

    一.Android内存基础 物理内存与进程内存 物理内存即移动设备上的RAM,当启动一个Android程序时,会启动一个Dalvik VM进程,系统会给它分配固定的内存空间(16M,32M不定),这块内存空间会映射到RAM上某个区域.然后这个Android程序就会运行在这块空间上.Java里会将这块空间分成Stack栈内存和Heap堆内存.stack里存放对象的引用,heap里存放实际对象数据. 在程序运行中会创建对象,如果未合理管理内存,比如不及时回收无效空间就会造成内存泄露,严重的话可能导致

随机推荐