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kingbase教程FG148-金仓数据库性能基线建立实战

本教程详细介绍金仓数据库性能基线的建立方法,包括性能基线的概念、建立步骤、监控指标、数据收集和分析方法。风哥教程参考kingbase官方文档kingbase8性能优化指南、kingbase8系统管理员手册等内容。

性能基线是数据库性能的参考标准,通过建立性能基线,可以及时发现性能异常,评估性能优化效果,为数据库的稳定运行提供保障。

本教程将从基础概念、生产环境规划、项目实施方案、生产案例和经验总结五个部分,全面讲解金仓数据库性能基线的建立方法。

目录大纲

Part01-基础概念与理论知识

  1.1 金仓数据库性能基线概念

  1.2 性能基线的作用与重要性

  1.3 性能基线的建立原理

Part02-生产环境规划与建议

  2.1 性能基线环境规划

  2.2 监控指标选择

  2.3 数据收集策略

Part03-生产环境项目实施方案

  3.1 性能数据收集配置

  3.2 性能基线建立步骤

  3.3 基线维护与更新

Part04-生产案例与实战讲解

  4.1 性能基线建立实战

  4.2 性能异常检测实战

  4.3 性能优化效果评估实战

Part05-风哥经验总结与分享

  5.1 性能基线建立最佳实践

  5.2 常见问题与解决方案

  5.3 性能调优建议

Part01-基础概念与理论知识

1.1 金仓数据库性能基线概念

性能基线是指在正常运行状态下,数据库系统的各项性能指标的参考值范围。它是通过对数据库系统在稳定运行期间的性能数据进行收集、分析和统计,建立的一套性能参考标准。

性能基线通常包括以下内容:

  • 系统资源使用情况:CPU、内存、磁盘I/O、网络等资源的使用情况
  • 数据库指标:连接数、事务数、SQL执行时间、缓存命中率等
  • 响应时间:查询响应时间、事务响应时间等,风哥提示:
  • 吞吐量:每秒处理的事务数、每秒处理的查询数等

性能基线是数据库性能管理的重要工具,它可以帮助数据库管理员了解系统的正常运行状态,及时发现性能异常,评估性能优化效果。

1.2 性能基线的作用与重要性

性能基线的作用包括:

  • 性能异常检测:通过与基线比较,及时发现性能异常
  • 性能优化评估:评估性能优化措施的效果
  • 容量规划:根据基线数据,预测未来的资源需求
  • 故障诊断:当系统出现故障时,通过与基线比较,快速定位问题
  • 服务水平协议(SLA)管理:确保系统性能符合SLA要求

性能基线的重要性体现在:

  • 为数据库性能管理提供客观的参考标准
  • 帮助数据库管理员及时发现和解决性能问题
  • 为系统升级和扩容提供决策依据
  • 提高数据库系统的稳定性和可靠性,学习交流加群风哥微信: itpux-com

1.3 性能基线的建立原理

性能基线的建立原理包括以下步骤:

  • 数据收集:收集系统在正常运行状态下的性能数据
  • 数据分析:对收集到的数据进行分析和统计
  • 基线确定:根据分析结果,确定各项性能指标的正常范围
  • 基线验证:验证基线的合理性和准确性
  • 基线维护:定期更新和维护基线

性能基线的建立需要考虑以下因素:

  • 系统的硬件配置
  • 数据库的版本和配置
  • 业务的类型和特点
  • 系统的负载情况
  • 时间因素(如工作日和周末的差异)

Part02-生产环境规划与建议

2.1 性能基线环境规划

性能基线环境的规划应考虑以下因素:,学习交流加群风哥QQ113257174

  • 监控工具选择:选择合适的监控工具,如Zabbix、Prometheus、Grafana等
  • 监控范围确定:确定需要监控的主机、数据库实例和应用系统
  • 监控指标选择:选择关键的性能指标进行监控
  • 数据存储规划:规划监控数据的存储方式和保留期限
  • 告警机制设计:设计合理的告警机制,及时发现性能异常

合理的规划可以为性能基线的建立奠定良好的基础,确保数据收集的准确性和完整性。

2.2 监控指标选择

监控指标的选择应根据数据库的特点和业务需求进行。以下是一些常用的监控指标:

  • 系统资源指标
    • CPU使用率
    • 内存使用率
    • 磁盘I/O使用率
    • 网络吞吐量
  • 数据库指标
    • 连接数
    • 事务数
    • SQL执行时间,更多视频教程www.fgedu.net.cn
    • 缓存命中率
    • 锁等待时间
    • 日志切换频率
  • 应用指标
    • 响应时间
    • 吞吐量
    • 错误率

选择合适的监控指标,可以全面了解系统的性能状况,为性能基线的建立提供准确的数据。

2.3 数据收集策略

数据收集策略的制定应考虑以下因素:

  • 收集频率:根据指标的变化频率,确定合适的收集频率
  • 收集周期:收集足够长的时间,覆盖不同的负载情况
  • 数据存储:选择合适的数据存储方式,确保数据的安全性和可访问性
  • 数据清理:定期清理过期的数据,避免存储空间不足

常用的数据收集策略包括:,更多学习教程公众号风哥教程itpux_com

  • 短期数据(如1小时内):高频收集,如每1分钟收集一次
  • 中期数据(如1天内):中频收集,如每5分钟收集一次
  • 长期数据(如30天内):低频收集,如每15分钟收集一次

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 性能数据收集配置

性能数据收集的配置步骤如下:


# 安装监控工具
yum install -y zabbix-agent prometheus node_exporter


Installed: zabbix-agent-4.0.27-1.el7.x86_64
Installed: prometheus-2.20.0-1.el7.x86_64
Installed: node_exporter-1.0.1-1.el7.x86_64


# 配置Zabbix agent
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf << 'EOF'
Server=192.168.1.100
ServerActive=192.168.1.100
Hostname=fgedu.net.cn
Include=/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/*.conf
EOF


# 配置文件创建成功


# 配置数据库监控
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.d/kingbase.conf << 'EOF'
UserParameter=kingbase.conn.count,psql -U fgedu -d fgedudb -c “SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state = ‘active'”
UserParameter=kingbase.tps,psql -U fgedu -d fgedudb -c “SELECT tps FROM pg_stat_database WHERE datname = ‘fgedudb'”
UserParameter=kingbase.cache.hit,psql -U fgedu -d fgedudb -c “SELECT (sum(heap_blks_hit) / (sum(heap_blks_hit) + sum(heap_blks_read))) * 100 FROM pg_statio_user_tables”
EOF


# 配置文件创建成功


# 启动监控服务
systemctl start zabbix-agent
systemctl start node_exporter
systemctl enable zabbix-agent
systemctl enable node_exporter


Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/zabbix-agent.service to /usr/lib/systemd/system/zabbix-agent.service.
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/node_exporter.service to /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service.

3.2 性能基线建立步骤

性能基线的建立步骤如下:


# 创建性能数据收集脚本
cat > /kingbase/scripts/performance_data_collector.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# performance_data_collector.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
KINGBASE_HOME=/kingbase/app
export KINGBASE_HOME
PATH=$KINGBASE_HOME/bin:$PATH
export PATH
# 创建数据存储目录
mkdir -p /kingbase/performance_data
# 收集系统资源使用情况
echo “$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’),$(top -b -n 1 | grep ‘Cpu(s)’ | awk ‘{print $2 + $4}’),$(free -m | grep Mem | awk ‘{print $3/$2 * 100}’),$(iostat -x 1 1 | grep sda | awk ‘{print $14}’)” >> /kingbase/performance_data/system_resource.csv
# 收集数据库指标
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
COPY (
SELECT
current_timestamp as collect_time,
count(*) as active_connections,
sum(xact_commit + xact_rollback) as tps,
(sum(heap_blks_hit) / (sum(heap_blks_hit) + sum(heap_blks_read))) * 100 as cache_hit_rate
FROM
pg_stat_activity,
pg_stat_database,
pg_statio_user_tables
WHERE
pg_stat_activity.state = ‘active’ AND
pg_stat_database.datname = ‘fgedudb’
) TO ‘/kingbase/performance_data/database_metrics.csv’ WITH CSV HEADER;

# 收集SQL执行情况
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
COPY (
SELECT
current_timestamp as collect_time,
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time
FROM
pg_stat_statements
ORDER BY
total_exec_time DESC
LIMIT 10
) TO ‘/kingbase/performance_data/sql_performance.csv’ WITH CSV HEADER;

EOF


# 脚本创建成功


# 设置定时任务
crontab -e
# 添加以下内容
*/5 * * * * /kingbase/scripts/performance_data_collector.sh


# 定时任务添加成功


# 分析性能数据,建立基线
cat > /kingbase/scripts/baseline_analyzer.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# baseline_analyzer.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 分析系统资源使用情况
echo “========== 系统资源使用情况基线 ==========”
awk -F’,’ ‘NR>1 {cpu+=$2; mem+=$3; io+=$4; count++} END {print “CPU使用率平均: ” cpu/count “%”; print “内存使用率平均: ” mem/count “%”; print “磁盘I/O使用率平均: ” io/count “%”}’ /kingbase/performance_data/system_resource.csv
# 分析数据库指标
echo “\n========== 数据库指标基线 ==========”
awk -F’,’ ‘NR>1 {conn+=$2; tps+=$3; cache+=$4; count++} END {print “活跃连接数平均: ” conn/count; print “TPS平均: ” tps/count; print “缓存命中率平均: ” cache/count “%”}’ /kingbase/performance_data/database_metrics.csv
# 分析SQL执行情况
echo “\n========== SQL执行情况基线 ==========”
awk -F’,’ ‘NR>1 {exec_time+=$6; count++} END {print “SQL平均执行时间: ” exec_time/count “ms”}’ /kingbase/performance_data/sql_performance.csv
EOF


# 脚本创建成功

3.3 基线维护与更新

基线的维护与更新步骤如下:


# 创建基线维护脚本
cat > /kingbase/scripts/baseline_maintenance.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# baseline_maintenance.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 定期更新基线
echo “$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’) – 开始更新性能基线” >> /kingbase/performance_data/baseline_maintenance.log
# 分析最近30天的数据
find /kingbase/performance_data -name “*.csv” -type f -mtime -30 | xargs cat > /kingbase/performance_data/recent_30_days.csv
# 计算新的基线
echo “========== 最新性能基线 ==========” > /kingbase/performance_data/latest_baseline.txt
awk -F’,’ ‘NR>1 {cpu+=$2; mem+=$3; io+=$4; count++} END {print “CPU使用率平均: ” cpu/count “%”; print “内存使用率平均: ” mem/count “%”; print “磁盘I/O使用率平均: ” io/count “%”}’ /kingbase/performance_data/recent_30_days.csv >> /kingbase/performance_data/latest_baseline.txt
echo “$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’) – 性能基线更新完成” >> /kingbase/performance_data/baseline_maintenance.log
EOF


# 脚本创建成功


# 设置基线维护定时任务
crontab -e
# 添加以下内容
0 0 * * 0 /kingbase/scripts/baseline_maintenance.sh


# 定时任务添加成功

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 性能基线建立实战

性能基线建立的实战案例:


# 执行性能数据收集脚本
chmod +x /kingbase/scripts/performance_data_collector.sh
/kingbase/scripts/performance_data_collector.sh


# 脚本执行成功


# 查看收集的数据
cat /kingbase/performance_data/system_resource.csv


2024-01-01 10:00:00,15.5,45.2,8.3
2024-01-01 10:05:00,16.2,46.1,7.9
2024-01-01 10:10:00,14.8,44.5,9.1
2024-01-01 10:15:00,15.9,45.8,8.7
2024-01-01 10:20:00,16.5,46.3,8.2


# 执行基线分析脚本
chmod +x /kingbase/scripts/baseline_analyzer.sh
/kingbase/scripts/baseline_analyzer.sh


========== 系统资源使用情况基线 ==========
CPU使用率平均: 15.78%
内存使用率平均: 45.58%
磁盘I/O使用率平均: 8.44%
========== 数据库指标基线 ==========
活跃连接数平均: 25.4
TPS平均: 125.6
缓存命中率平均: 92.3%
========== SQL执行情况基线 ==========
SQL平均执行时间: 12.5ms

4.2 性能异常检测实战

性能异常检测的实战案例:


# 创建性能异常检测脚本
cat > /kingbase/scripts/performance_anomaly_detector.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
# performance_anomaly_detector.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 读取基线数据
source /kingbase/performance_data/latest_baseline.txt
# 收集当前性能数据
current_cpu=$(top -b -n 1 | grep ‘Cpu(s)’ | awk ‘{print $2 + $4}’)
current_mem=$(free -m | grep Mem | awk ‘{print $3/$2 * 100}’)
current_io=$(iostat -x 1 1 | grep sda | awk ‘{print $14}’)
current_conn=$(psql -U fgedu -d fgedudb -c “SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state = ‘active'” | grep -v count)
current_tps=$(psql -U fgedu -d fgedudb -c “SELECT sum(xact_commit + xact_rollback) FROM pg_stat_database WHERE datname = ‘fgedudb'” | grep -v sum)
# 检测异常
echo “========== 性能异常检测报告 ==========”
echo “当前时间: $(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’)”
if (( $(echo “$current_cpu > 30” | bc -l) )); then
echo “警告: CPU使用率异常,当前值: $current_cpu%,基线值: 15.78%”
else
echo “正常: CPU使用率,当前值: $current_cpu%,基线值: 15.78%”
fi
if (( $(echo “$current_mem > 70” | bc -l) )); then
echo “警告: 内存使用率异常,当前值: $current_mem%,基线值: 45.58%”
else
echo “正常: 内存使用率,当前值: $current_mem%,基线值: 45.58%”
fi
if (( $(echo “$current_io > 20” | bc -l) )); then
echo “警告: 磁盘I/O使用率异常,当前值: $current_io%,基线值: 8.44%”
else
echo “正常: 磁盘I/O使用率,当前值: $current_io%,基线值: 8.44%”
fi
if (( $current_conn > 50 )); then
echo “警告: 活跃连接数异常,当前值: $current_conn,基线值: 25.4”
else
echo “正常: 活跃连接数,当前值: $current_conn,基线值: 25.4”
fi
if (( $current_tps > 300 )); then
echo “警告: TPS异常,当前值: $current_tps,基线值: 125.6”
else
echo “正常: TPS,当前值: $current_tps,基线值: 125.6”
fi
EOF


# 脚本创建成功


# 执行性能异常检测脚本
chmod +x /kingbase/scripts/performance_anomaly_detector.sh
/kingbase/scripts/performance_anomaly_detector.sh


========== 性能异常检测报告 ==========
当前时间: 2024-01-01 11:00:00
正常: CPU使用率,当前值: 16.2%,基线值: 15.78%
正常: 内存使用率,当前值: 46.8%,基线值: 45.58%
正常: 磁盘I/O使用率,当前值: 9.1%,基线值: 8.44%
正常: 活跃连接数,当前值: 28,基线值: 25.4
正常: TPS,当前值: 135,基线值: 125.6

4.3 性能优化效果评估实战

性能优化效果评估的实战案例:


# 优化前的性能数据
echo “========== 优化前的性能数据 ==========”
/kingbase/scripts/performance_anomaly_detector.sh


========== 性能异常检测报告 ==========
当前时间: 2024-01-01 12:00:00
警告: CPU使用率异常,当前值: 35.2%,基线值: 15.78%
警告: 内存使用率异常,当前值: 75.8%,基线值: 45.58%
警告: 活跃连接数异常,当前值: 65,基线值: 25.4
警告: TPS异常,当前值: 350,基线值: 125.6


# 进行性能优化
# 1. 优化数据库参数
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
ALTER SYSTEM SET shared_buffers = ‘4GB’;
ALTER SYSTEM SET work_mem = ’16MB’;
ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem = ‘1GB’;
ALTER SYSTEM SET max_connections = ‘200’;
SELECT pg_reload_conf();


ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
ALTER SYSTEM
pg_reload_conf
—————-
t


# 2. 优化SQL语句
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
CREATE INDEX idx_fgedu_table_name ON fgedu_table(name);


CREATE INDEX


# 优化后的性能数据
echo “========== 优化后的性能数据 ==========”
/kingbase/scripts/performance_anomaly_detector.sh


========== 性能异常检测报告 ==========
当前时间: 2024-01-01 12:30:00
正常: CPU使用率,当前值: 18.5%,基线值: 15.78%
正常: 内存使用率,当前值: 52.3%,基线值: 45.58%
正常: 活跃连接数,当前值: 35,基线值: 25.4
正常: TPS,当前值: 180,基线值: 125.6

风哥提示:性能基线的建立需要长期的数据收集和分析,建议在系统稳定运行一段时间后再建立基线。

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 性能基线建立最佳实践

  • 数据收集的全面性:收集系统资源、数据库指标、应用指标等多方面的数据,确保基线的全面性。
  • 数据收集的代表性:收集不同时间段、不同负载情况下的数据,确保基线的代表性。
  • 基线的动态调整:定期更新基线,适应系统的变化。
  • 基线的合理性:根据系统的实际情况,设置合理的基线阈值。,from DB视频:www.itpux.com
  • 告警机制的设计:设计合理的告警机制,及时发现性能异常。
  • 性能数据的可视化:使用Grafana等工具,将性能数据可视化,便于分析和监控。

5.2 常见问题与解决方案

  • 数据收集不完整
    • 原因:监控工具配置不当,或数据收集脚本存在问题
    • 解决方案:检查监控工具配置,优化数据收集脚本,确保数据的完整性
  • 基线设置不合理
    • 原因:数据收集时间过短,或数据样本不足
    • 解决方案:延长数据收集时间,增加数据样本,确保基线的合理性
  • 性能异常误报
    • 原因:基线阈值设置过严,或系统负载波动较大
    • 解决方案:调整基线阈值,考虑系统负载的波动情况
  • 基线维护困难
    • 原因:没有自动化的基线维护机制
    • 解决方案:建立自动化的基线维护机制,定期更新基线

5.3 性能调优建议

  • 系统资源优化
    • 合理配置CPU、内存、磁盘等资源
    • 使用SSD或NVMe等高速存储设备
    • 优化网络配置,提高网络吞吐量
  • 数据库参数优化
    • 根据系统的硬件配置,调整shared_buffers、work_mem等参数
    • 优化日志配置,减少日志对性能的影响
    • 调整连接数和超时参数,避免连接泄漏
  • SQL语句优化
    • 优化查询语句,减少全表扫描
    • 合理创建索引,提高查询性能
    • 使用绑定变量,减少硬解析
  • 应用程序优化
    • 优化应用程序代码,减少数据库访问次数
    • 使用连接池,提高连接复用率
    • 合理设计应用程序架构,减少对数据库的依赖

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