PostgreSQL 中的“脏页(Dirty Pages)”是什么?

PostgreSQL 以固定大小的数据块(Page)存储数据,默认大小为 8 KB。当客户端执行更新或插入操作时,PostgreSQL 并不会立即将变更写入磁盘,而是先将相关数据页加载到共享内存(Shared Buffers)中,在内存中完成修改,并将该页面标记为“脏页”。所谓“脏页”,是指内存中的页面版本已经新于磁盘上的对应版本。

在向客户端返回操作结果之前,PostgreSQL 会先将变更记录写入预写日志(Write-Ahead Log,WAL),以保证即使数据库发生崩溃也能恢复数据一致性。但实际的数据文件并不会立刻更新,只有在检查点(Checkpoint)触发或后台写进程执行刷新时,脏页才会被写回磁盘。

在此之前,脏页会持续累积在内存中,直到通过以下三种机制之一被刷新:

  • 后台写进程(Background WriterBGWriter):一个常驻后台进程,在可用的干净缓冲区数量下降时,持续将脏页写入磁盘。
  • 检查点进程(Checkpointer):在触发检查点时(如达到 checkpoint_timeout 或 WAL 超过 max_wal_size),将所有脏页刷新到磁盘。
  • 后端进程(Backend):在紧急情况下(如共享缓冲区几乎全部为脏页),普通后端进程会自行写脏页,可能导致用户查询阻塞。

理解并合理控制脏页的刷新时机与方式,是优化 PostgreSQL 性能的关键。

脏页为何影响性能

脏页会从多个方面影响数据库性能:

1. 检查点期间的 I/O 峰值

检查点发生时,所有脏页都必须被刷新到磁盘。如果脏页数量较多,会在短时间内产生大量磁盘 I/O,影响其他查询性能。checkpoint_timeoutcheckpoint_completion_target 和 max_wal_size 等参数决定了检查点触发的频率以及刷新脏页的节奏。

2. 后端写入带来的查询阻塞

当共享缓冲区被大量脏页占满,而 BGWriter 无法及时清理时,后端进程将被迫自行写盘,直接阻塞正在执行的用户查询。为避免此类情况,应通过合理的内存与刷新参数配置,让 BGWriter 承担绝大多数写入工作。实践中通常包括:

  • 为 shared_buffers 分配足够内存;
  • 调整 bgwriter_delaybgwriter_lru_maxpagesbgwriter_lru_multiplierbgwriter_flush_after 等参数,使脏页持续、平稳地写入磁盘;
  • 通过增大 checkpoint_timeout、提高 checkpoint_completion_target 以及增大max_wal_size,减少检查点引发的突发写入。

3. 吞吐量与崩溃恢复时间的权衡

较少的刷新频率(如较大的 checkpoint_timeout)可以降低 I/O 开销,但会增加数据库崩溃后需要回放的 WAL 数量;更频繁的刷新可以加快恢复速度,但可能降低运行时性能。合理的参数配置需要根据实际业务负载在两者之间取得平衡。

PostgreSQL 管理脏页的核心机制

后台写进程(Background Writer,BGWriter)

BGWriter 是一个独立进程,其目标是在后台持续写出脏页,保持一定数量的干净缓冲区可用。根据官方文档描述:

  • 当共享缓冲区中可用的干净页面数量低于阈值时,BGWriter 会写出部分脏页并将其标记为干净。
  • 若同一页面在一个检查点周期内被多次修改,可能会被多次写盘,从而增加总体 I/O。

BGWriter 的主要配置参数(位于 postgresql.conf)包括:

图片1.png

调优建议:

如果在 pg_stat_bgwriter 中观察到后端进程写盘较多,应适当提高 bgwriter_lru_maxpages 和 bgwriter_lru_multiplier;若 BGWriter 本身导致 I/O 过高,则可适当降低相关参数。通过调整 bgwriter_delay,在写入频率与 CPU 开销之间取得平衡。

检查点(Checkpointer)

检查点触发时,PostgreSQL 会将所有脏页写入磁盘,并在 WAL 中记录检查点位置。合理调整检查点参数有助于平滑 I/O 压力:

图片2.png

通过增大 checkpoint_timeout 和 checkpoint_completion_target,可以将写入分散到更长时间窗口内;max_wal_size 决定了自动检查点的触发时机,从而间接影响脏页刷新频率。

共享缓冲区(Shared Buffers)

shared_buffers 决定了 PostgreSQL 可用于缓存数据页和存放脏页的内存大小。该参数直接影响页面在内存中的停留时间以及写盘频率。

在专用数据库服务器上,通常建议将其设置为物理内存的 25%~ 40%。当 shared_buffers 较大时,往往需要相应提高 max_wal_size,以避免检查点过于频繁。

shared_buffers 过小会导致脏页频繁被淘汰,引发后端写盘;设置过大则可能在检查点时一次性刷新大量页面,造成 I/O 峰值。合理的 shared_buffers 配合 BGWriter 调优,可以显著减少后端写入。

自动清理(Autovacuum) 与 冻结清理(Vacuum Freeze)

自动清理(Autovacuum)在更新可见性信息或冻结元组(Freeze)时,也会产生脏页。应确保 Autovacuum 运行频率足以防止表膨胀,但又不过于激进,以免产生不必要的写入。可根据业务负载调整 autovacuum_vacuum_cost_limit 和 autovacuum_vacuum_scale_factor。在 SSD 环境下,适当提高 Autovacuum 强度通常是有益的。

面向性能的调优实践

1. 先监控,再调优

通过 pg_stat_bgwriter 重点关注以下指标:

  • buffers_checkpoint:检查点写出的脏页数量。
  • buffers_clean:BGWriter 写出的页面数量。
  • buffers_backend:后端进程写出的页面数量。

目标是将 buffers_backend 控制在接近 0 的水平。

2. 合理配置共享缓冲区大小

以物理内存的 25% 作为起点,根据负载特征调整:

  • 若业务场景以读操作为主,可适当增大共享缓冲区。
  • 若写操作导致检查点产生大幅性能波动,则需调小共享缓冲区。

3. 调整 BGWriter 参数

  • 降低 bgwriter_delay 参数值(如设置为 100 毫秒),提高后台写入器的唤醒频率。
  • 针对高写入负载场景,增大 bgwriter_lru_maxpages(建议取值范围 200–1000)与 bgwriter_lru_multiplier(建议取值范围 3–4)参数,提升单次周期内的脏页处理能力。
  • 将 bgwriter_flush_after 参数设为与存储系统最佳写入粒度匹配的值;对于固态硬盘,512KB–1MB 为推荐取值区间。

4. 优化检查点行为

  • 增大 checkpoint_timeout 参数,降低检查点触发频率(建议取值范围 15–60 分钟)。
  • 将 checkpoint_completion_target 参数提升至 0.7–0.9,使检查点的写入操作均匀分布。
  • 增大 max_wal_size 参数,避免检查点被过度频繁触发。

5. 避免后端写入

当 buffers_backend 持续增长时,应优先增加 shared_buffers 或增强 BGWriter 的写盘能力。后端写盘往往是查询延迟的主要来源。

6. 操作系统层面优化

  • Linux 系统中,应避免 vm.dirty_background_ratio 和 vm.dirty_ratio 设置过高,以免内核长时间累积脏页,造成突发写回。
  • 关闭透明大页(THP),并在内存充足的服务器上启用静态大页(Huge Pages),以提升整体性能。

7. 持续评估与迭代

不同业务负载差异较大,应结合 pg_stat_activitypg_stat_bgwriter 以及 PostgreSQL 17 引入的 pg_stat_io 等视图,持续评估调优效果,并逐步调整参数。

总结

“脏页”本质上是 PostgreSQL 内存中等待写回磁盘的已修改数据页。通过脏页机制,PostgreSQL 能够合并写入操作,并借助 WAL 保证崩溃安全性。但如果相关参数配置不当,脏页处理可能引发 I/O 峰值和查询延迟。

深入理解共享缓冲区、后台写进程、检查点与 WAL 的协同机制,并合理调优 bgwriter_delaybgwriter_lru_maxpagesbgwriter_lru_multipliercheckpoint_timeoutshared_buffers 等关键参数,有助于在保障数据可靠性的同时,实现平稳、可预测的数据库性能。

原文链接:

https://stormatics.tech/blogs/what-are-dirty-pages-in-postgresql

作者:Umair Shahid

<think>好的,用户问的是关于Greenplum数据库查询系统中的数据。我需要先理解什么是,然后再结合Greenplum的特点来解释。 首先,数据库系统中指的是在内存中被修改过但尚未写回磁盘的数据。这在大多数数据库系统中都是存在的,比如PostgreSQL。Greenplum是基于PostgreSQL的MPP数据库,所以的概念应该类似,但可能有分布式环境下的不同处理方式。 接下来要考虑Greenplum的架构。它是共享无的架构,每个Segment节点都是一个独立的PostgreSQL实例。所以每个Segment都有自己的缓冲池,管理可能在每个节点内部进行。 然后,的产生场景。当用户执行DML操作时,数据会被加载到内存,修改后变成。Greenplum的分布式事务处理可能涉及到多个Segment,因此可能分布在不同的节点上。 的刷新机制。在PostgreSQL中,checkpointer进程会定期将写入磁盘。Greenplum可能也有类似的机制,但需要考虑协调节点和Segment节点之间的协调。比如,提交事务时是否需要同步刷新,或者有异步的机制。 还有查询性能的影响。如果查询需要读取的数据已经被修改但未写入磁盘,Greenplum可能会直接从内存中读取,这可以提升性能。但这也可能带来一致性问题,需要事务隔离级别的支持。 在系统崩溃恢复方面,Greenplum作为分布式数据库,可能需要每个Segment使用WAL日志来恢复未刷新的,确保数据的一致性。这涉及到WAL日志在分布式环境下的管理。 用户可能想知道如何监控的情况。在PostgreSQL中,有pg_buffercache视图,但Greenplum可能有类似的工具或者需要检查每个Segment的情况。此外,参数如shared_buffers、checkpoint相关的配置可能会影响的处理,用户可能需要调整这些参数优化性能。 还需要注意,MPP架构下,的分布和处理可能更复杂,比如跨节点的查询是否会导致更多的,或者如何平衡各节点的负载以避免某些节点成为瓶颈。 最后,总结时应该将关键点分条列出,便于用户理解,同时结合Greenplum的特点,比如分布式架构、Segment节点的独立性、参数配置建议等。</think>在Greenplum数据库(GPDB)中,Dirty Pages)的概念与传统数据库类似,但由于其分布式架构(MPP, Massively Parallel Processing),的管理和查询系统行为具有独特特点。以下是关键点解析: --- ### 1. **的定义** 指在内存中被修改但**尚未持久化到磁盘**的数据,通常由以下操作产生: - INSERT/UPDATE/DELETE等DML操作 - 事务提交前未刷新的数据变更 - 索引或表数据的临时修改 --- ### 2. **Greenplum的管理特点** #### (1) 分布式缓冲池 - 每个Segment节点(数据分片)独立管理自己的**共享缓冲池(shared buffers)** - 可能分布在多个Segment节点上,与数据分布策略相关 #### (2) Checkpoint机制 - **Checkpoint进程**负责将批量刷盘(默认每5分钟触发一次) - 通过参数 `checkpoint_segments` 和 `checkpoint_timeout` 控制触发频率 - 分布式环境下,所有Segment节点会协调执行Checkpoint #### (3) 事务提交行为 - 默认采用`READ COMMITTED`隔离级别,提交时**不立即刷** - 依赖WAL(Write-Ahead Logging)保证持久性,而非直接强制刷盘 --- ### 3. **对查询的影响** #### (1) 性能优势 - 查询可直接从内存读取,避免磁盘I/O - 特别适合频繁修改后立即查询的OLTP场景 #### (2) 潜在风险 - 未提交事务的可能导致其他会话读到中间状态(依赖隔离级别) - 系统崩溃时,未刷新的可能丢失(需WAL日志恢复) --- ### 4. **监控** #### (1) 内置视图 ```sql -- 查看所有Segment的情况(需在Master节点执行) SELECT gp_segment_id, count(*) AS dirty_pages FROM gp_dist_random('pg_buffercache') WHERE isdirty = 't' GROUP BY gp_segment_id; ``` #### (2) 关键指标 - `pg_stat_bgwriter`视图中的 `buffers_clean`, `buffers_backend` 字段 - 操作系统工具(如 `iostat`)监控磁盘写压力 --- ### 5. **优化建议** #### (1) 参数调优 ```sql -- 增大共享缓冲池(需权衡内存) ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '2GB'; -- 调整Checkpoint频率 ALTER SYSTEM SET checkpoint_timeout = '15min'; ALTER SYSTEM SET checkpoint_completion_target = 0.9; ``` #### (2) 设计优化 - 避免高频小事务(减少WAL和刷盘开销) - 对大表使用`APPEND ONLY`表(无更新/删除操作,无) --- ### 6. **与PostgreSQL的差异** | 特性 | Greenplum | PostgreSQL | |---------------------|-------------------------|----------------------| | 分布 | 跨多个Segment节点 | 单节点 | | Checkpoint执行 | 协调所有Segment同步执行 | 单节点独立执行 | | 缓冲池监控 | 需通过分布式视图聚合 | 直接查询本地视图 | --- ### 总结 Greenplum的管理继承了PostgreSQL的核心机制,但通过分布式架构实现了横向扩展。合理监控和优化行为,能显著提升OLAP场景下大数据量处理的性能,同时需要关注分布式环境下的I/O负载均衡问题。
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