Pgbouncer最佳实践之性能提升篇

最新推荐文章于 2025-10-25 18:45:43 发布

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#数据库 #python #linux #java #mysql

本文详述了Pgbouncer作为数据库连接池在PostgreSQL性能提升方面的测试。通过对比直接连接与使用Pgbouncer的TPS，展示了在并发客户端增加时，连接池如何有效地管理请求，提高吞吐量。测试表明，连接池大小设置为服务器CPU数量相当时效果最佳，而在超过一定阈值后，性能可能会下降。此外，文章还提到了在Greenplum中使用Pgbouncer的性能提升。

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在《Pgbouncer最佳实践》系列的第一篇概念篇中，我们介绍了数据库连接池在Pgbouncer中的三种方式。为什么使用连接池，使用与不使用之间的性能差异，以及连接池模式的工作流程、细节及一些注意事项等内容。

今天作者将继续为大家介绍Pgbouncer带来的性能提升的相关测试。

连接池选择必须有测试数据作为支撑，才能更好来决定如何选择。通过下面的测试结果，能够更加直观的看到两者之间的差异（相关数据及测试结果来源自Percona[3]）：

一般来说，PostgreSQL通过将它的主要操作系统进程“分叉”到每个新连接的子进程中来实现连接处理。在操作系统级别上获得了PostgreSQL中每个连接的资源利用率的完整视图（以下输出来自top命令）：

表 1 直连内存占用情况

PID USER      PR NI VIRT RES  SHR S %CPU %MEM TIME+  COMMAND             24379 postgres  20 0 346m 148m 122m R 61.7  7.4 0:46.36 postgres: sysbench sysbench ::1(40120) 24381 postgres  20 0 346m 143m 119m R 62.7  7.1 0:46.14 postgres: sysbench sysbench ::1(40124) 24380 postgres  20 0 338m 137m 121m R 57.7  6.8 0:46.04 postgres: sysbench sysbench ::1(40122) 24382 p