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。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。