Vagy egy kicsit alkalmazott tetrisológia.
Ami új, az jól elfeledett régi.
Epigráfok.

Lépjünk át a kitűzött feladatra: írjunk egy XDP mechanizmust SYN cookie-kkal.
Időnként fel kell tölteni a PostgreSQL aktuális logfájlt az AWS felhőből egy helyi Linux hosztra. Nem valós időben, de mondjuk egy kis késéssel.
A logfájl frissítési időtartama — 5 perc.
A logfájl az AWS-ben óránként forog.
Használt eszközök
A logfájl feltöltésére a hosztra egy bash-szkriptet használunk, amely az AWS API-t hívja meg "».
Paraméterek:
- —db-instance-identifier: Az AWS-ben lévő példány neve;
- —log-file-name: az aktuálisan létrehozott logfájl neve
- —max-item: A parancs kimenetében visszaadott elemek összes száma.A letöltött fájl részének mérete.
- —starting-token: A kezdő rész jelölése
Ebben az esetben a logok letöltésének feladata a PostgreSQL lekérdezések teljesítményének figyelésével kapcsolatban merült fel.
Feltételezem, hogy a feladat a banális mivolta miatt már megoldásra került. De a gyors Google keresés nem adott megoldásokat, és mélyebben keresni nem volt különösebb kedvem. Mindenesetre — nem rossz edzés.
A feladat formalizálása
A végső logfájl változó hosszúságú sorok halmaza. Grafikai szempontból a logfájlt körülbelül így lehet ábrázolni:
Már hasonlít valamire?

Mi köze a "tetrishez"? Hát, ami köze van. Ha grafikai szempontból elképzeljük a lehetséges variációkat, amelyek felmerülnek egy újabb fájl betöltésekor (a einfachség kedvéért, ebben az esetben hagyjuk, hogy a sorok egy hosszúságúak legyenek), akkor standard tetris alakzatokat kapunk:
A fájl teljesen be van töltve és végső. A rész mérete nagyobb, mint a végső fájl mérete: A fájl folytatódik. A rész mérete kisebb, mint a végső fájl mérete:
1) A fájl a korábbi fájl folytatása, és folytonossággal bír. A rész mérete kisebb, mint a végső fájl maradéka:

2) 4) A fájl a korábbi fájl folytatása, és végső. A rész mérete nagyobb, mint a végső fájl maradéka:

3) A feladat — egy téglalap összeszedése vagy játszani a tetriszt, egy új szinten.

A feladat megoldása során felmerülő problémák

1) Két részből összeragasztani egy sort

Tulajdonképpen nem merült fel különösebb probléma. Szokásos feladat egy alapprogramozási kurzusból.
Az optimális rész mérete

Ez viszont kicsit érdekesebb.
Optimalis adag méret
Ez viszont kicsit érdekesebb.
Sajnos nem lehet eltolást használni a kezdő részlet címkéje után:
Ahogy már tudja, a —starting-token opciót arra használják, hogy meghatározzák, honnan kezdjük a lapozást. Ez az opció String értékeket fogad el, tehát ha megpróbál egy eltolási értéket hozzáadni a Next Token string elé, az opciót nem fogják eltolásként figyelembe venni.
Ezért darabokban kell olvasni.
Ha nagyobb részletekben olvasunk, a lecsoportosítások száma minimális lesz, de a terjedelem maximális.
Ha kisebb részletekben olvasunk, akkor éppen ellenkezőleg, a lecsoportosítások száma maximális lesz, de a terjedelem minimális.
Ezért a forgalom csökkentése és a megoldás esztétikájának javítása érdekében kénytelenek voltunk egyfajta megoldást kitalálni, sajnos, ami egy kicsit úgy néz ki, mint egy gyorsjavítás.
Illusztrálás céljából nézzük meg a naplófájl betöltésének folyamatát két nagyon egyszerűsített változatban. A lectítések száma mindkét esetben a részlet méretétől függ.
1) Kisebb részletekben töltjük be:

2) Nagyobb részletekben töltjük be:

Ahogy általában, az optimális megoldás középen van..
A részlet mérete minimális, de az olvasás során a méretet növelhetjük, hogy csökkentsük a lecsoportosítások számát.
Meg kell jegyezni, hogy a leolvasott részlet optimális méretének kiválasztására vonatkozó feladatot még nem oldották meg teljesen, és további mélyebb kidolgozást és elemzést igényel. Talán később.
Általános leírás a megvalósításról
Használt szolgáltatási táblák
CREATE TABLE endpoint
(
id SERIAL ,
host text
);
TABLE database
(
id SERIAL ,
…
last_aws_log_time text ,
last_aws_nexttoken text ,
aws_max_item_size integer
);
last_aws_log_time — az utolsó betöltött naplófájl időbélyege YYYY-MM-DD-HH24 formátumban.
last_aws_nexttoken — az utolsó betöltött részlet szöveges címkéje.
aws_max_item_size - empirikusan meghatározott kezdeti részletméret.
A szkript teljes szövege
download_aws_piece.sh
#!/bin/bash
#########################################################
# download_aws_piece.sh
# downloan piece of log from AWS
# version HABR
let min_item_size=1024
let max_item_size=1048576
let growth_factor=3
let growth_counter=1
let growth_counter_max=3
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:''STARTED'
AWS_LOG_TIME=$1
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:AWS_LOG_TIME='$AWS_LOG_TIME
database_id=$2
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:database_id='$database_id
RESULT_FILE=$3
endpoint=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE_DATABASE -A -t -c "select e.host from endpoint e join database d on e.id = d.endpoint_id where d.id = $database_id "`
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:endpoint='$endpoint
db_instance=`echo $endpoint | awk -F"." '{print toupper($1)}'`
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:db_instance='$db_instance
LOG_FILE=$RESULT_FILE'.tmp_log'
TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
TMP_MIDDLE=$LOG_FILE'.tmp_mid'
TMP_MIDDLE2=$LOG_FILE'.tmp_mid2'
current_aws_log_time=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select last_aws_log_time from database where id = $database_id "`
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:current_aws_log_time='$current_aws_log_time
if [[ $current_aws_log_time != $AWS_LOG_TIME ]];
then
is_new_log='1'
if ! psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -q -c "update database set last_aws_log_time = '$AWS_LOG_TIME' where id = $database_id "
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - update database set last_aws_log_time .'
exit 1
fi
else
is_new_log='0'
fi
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh:is_new_log='$is_new_log
let last_aws_max_item_size=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select aws_max_item_size from database where id = $database_id "`
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: last_aws_max_item_size='$last_aws_max_item_size
let count=1
if [[ $is_new_log == '1' ]];
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF NEW AWS LOG'
if ! aws rds download-db-log-file-portion
--max-items $last_aws_max_item_size
--region REGION
--db-instance-identifier $db_instance
--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
exit 2
fi
else
next_token=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "select last_aws_nexttoken from database where id = $database_id "`
if [[ $next_token == '' ]];
then
next_token='0'
fi
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: CONTINUE DOWNLOADING OF AWS LOG'
if ! aws rds download-db-log-file-portion
--max-items $last_aws_max_item_size
--starting-token $next_token
--region REGION
--db-instance-identifier $db_instance
--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
exit 3
fi
line_count=`cat $LOG_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
tail -$lines $LOG_FILE > $TMP_MIDDLE
mv -f $TMP_MIDDLE $LOG_FILE
fi
next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN`
next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE > $TMP_FILE
if [[ $next_token == '' ]];
then
cp $TMP_FILE $RESULT_FILE
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
rm $LOG_FILE
rm $TMP_FILE
rm $TMP_MIDDLE
rm $TMP_MIDDLE2
exit 0
else
psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
fi
first_str=`tail -1 $TMP_FILE`
line_count=`cat $TMP_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
head -$lines $TMP_FILE > $RESULT_FILE
###############################################
# MAIN CIRCLE
let count=2
while [[ $next_token != '' ]];
do
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: count='$count
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF AWS LOG'
if ! aws rds download-db-log-file-portion
--max-items $last_aws_max_item_size
--starting-token $next_token
--region REGION
--db-instance-identifier $db_instance
--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
exit 4
fi
next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN`
next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE > $TMP_FILE
last_str=`head -1 $TMP_FILE`
if [[ $next_token == '' ]];
then
concat_str=$first_str$last_str
echo $concat_str >> $RESULT_FILE
line_count=`cat $TMP_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
tail -$lines $TMP_FILE >> $RESULT_FILE
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
rm $LOG_FILE
rm $TMP_FILE
rm $TMP_MIDDLE
rm $TMP_MIDDLE2
exit 0
fi
if [[ $next_token != '' ]];
then
let growth_counter=$growth_counter+1
if [[ $growth_counter -gt $growth_counter_max ]];
then
let last_aws_max_item_size=$last_aws_max_item_size*$growth_factor
let growth_counter=1
fi
if [[ $last_aws_max_item_size -gt $max_item_size ]];
then
let last_aws_max_item_size=$max_item_size
fi
psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
concat_str=$first_str$last_str
echo $concat_str >> $RESULT_FILE
line_count=`cat $TMP_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
#############################
#Get middle of file
head -$lines $TMP_FILE > $TMP_MIDDLE
line_count=`cat $TMP_MIDDLE | wc -l`
let lines=$line_count-1
tail -$lines $TMP_MIDDLE > $TMP_MIDDLE2
cat $TMP_MIDDLE2 >> $RESULT_FILE
first_str=`tail -1 $TMP_FILE`
fi
let count=$count+1
done
#
#################################################################
exit 0
A szkript részletei, néhány magyarázattal:
A szkript belépési paraméterei:
- A naplófájl nevének időbélyege YYYY-MM-DD-HH24 formátumban: AWS_LOG_TIME=$1
- Adatbázis azonosító: database_id=$2
- A létrehozott naplófájl neve: RESULT_FILE=$3
Szerezze meg az utolsó betöltött naplófájl időbélyegét:
current_aws_log_time=`psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -c "select last_aws_log_time from database where id = $database_id "`Ha az utolsó betöltött naplófájl időbélyege nem egyezik a belépési paraméterrel — új naplófájl töltődik be:
ha [[ $current_aws_log_time != $AWS_LOG_TIME ]];
akkor
is_new_log='1'
ha nem psql -h ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "update database set last_aws_log_time = '$AWS_LOG_TIME' where id = $database_id "
akkor
echo '***download_aws_piece.sh -FATAL_ERROR - update database set last_aws_log_time .'
kilép 1
fi
máskülönben
is_new_log='0'
fi
Megkapjuk a nexttoken címke értékét a letöltött fájlból:
next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN`
next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
A letöltés befejezésének jelzésére üres nexttoken érték szolgál.
A ciklusban számoljuk a fájl részeit, közben összefűzve a sorokat és növelve a rész méretét:
Fő ciklus
# MAIN CIRCLE
let count=2
while [[ $next_token != '' ]];
do
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: count='$count
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: START DOWNLOADING OF AWS LOG'
if ! aws rds download-db-log-file-portion
--max-items $last_aws_max_item_size
--starting-token $next_token
--region REGION
--db-instance-identifier $db_instance
--log-file-name error/postgresql.log.$AWS_LOG_TIME > $LOG_FILE
then
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: FATAL_ERROR - Could not get log from AWS .'
exit 4
fi
next_token_str=`cat $LOG_FILE | grep NEXTTOKEN`
next_token=`echo $next_token_str | awk -F" " '{ print $2}' `
TMP_FILE=$LOG_FILE'.tmp'
grep -v NEXTTOKEN $LOG_FILE > $TMP_FILE
last_str=`head -1 $TMP_FILE`
if [[ $next_token == '' ]];
then
concat_str=$first_str$last_str
echo $concat_str >> $RESULT_FILE
line_count=`cat $TMP_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
tail -$lines $TMP_FILE >> $RESULT_FILE
echo $(date +%Y%m%d%H%M)': download_aws_piece.sh: NEXTTOKEN NOT FOUND - FINISH '
rm $LOG_FILE
rm $TMP_FILE
rm $TMP_MIDDLE
rm $TMP_MIDDLE2
exit 0
fi
if [[ $next_token != '' ]];
then
let growth_counter=$growth_counter+1
if [[ $growth_counter -gt $growth_counter_max ]];
then
let last_aws_max_item_size=$last_aws_max_item_size*$growth_factor
let growth_counter=1
fi
if [[ $last_aws_max_item_size -gt $max_item_size ]];
then
let last_aws_max_item_size=$max_item_size
fi
psql -h MONITOR_ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d MONITOR_DATABASE -A -t -q -c "update database set last_aws_nexttoken = '$next_token' where id = $database_id "
concat_str=$first_str$last_str
echo $concat_str >> $RESULT_FILE
line_count=`cat $TMP_FILE | wc -l`
let lines=$line_count-1
#############################
#Get middle of file
head -$lines $TMP_FILE > $TMP_MIDDLE
line_count=`cat $TMP_MIDDLE | wc -l`
let lines=$line_count-1
tail -$lines $TMP_MIDDLE > $TMP_MIDDLE2
cat $TMP_MIDDLE2 >> $RESULT_FILE
first_str=`tail -1 $TMP_FILE`
fi
let count=$count+1
done
Mi a következő lépés?
Tehát az első köztes feladat - "logfájl letöltése a felhőből" - megoldva. Mit tegyünk a letöltött loggal?
Először is szükséges elemezni a logfájlt, és kiemelni belőle magukat a lekérdezéseket.
A feladat nem túl bonyolult. Egy egyszerű bash-skriptbá jól megoldható.
upload_log_query.sh
#!/bin/bash
#########################################################
# upload_log_query.sh
# Upload table table from dowloaded aws file
# version HABR
###########################################################
echo 'TIMESTAMP:'$(date +%c)' Upload log_query table '
source_file=$1
echo 'source_file='$source_file
database_id=$2
echo 'database_id='$database_id
beginer=' '
first_line='1'
let "line_count=0"
sql_line=' '
sql_flag=' '
space=' '
cat $source_file | while read line
do
line="$space$line"
if [[ $first_line == "1" ]]; then
beginer=`echo $line | awk -F" " '{ print $1}' `
first_line='0'
fi
current_beginer=`echo $line | awk -F" " '{ print $1}' `
if [[ $current_beginer == $beginer ]]; then
if [[ $sql_flag == '1' ]]; then
sql_flag='0'
log_date=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $1}' `
log_time=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $2}' `
duration=`echo $sql_line | awk -F" " '{ print $5}' `
#replace ' to ''
sql_modline=`echo "$sql_line" | sed 's/'''/''''''/g'`
sql_line=' '
################
#PROCESSING OF THE SQL-SELECT IS HERE
if ! psql -h ENDPOINT.rds.amazonaws.com -U USER -d DATABASE -v ON_ERROR_STOP=1 -A -t -c "select log_query('$ip_port',$database_id , '$log_date' , '$log_time' , '$duration' , '$sql_modline' )"
then
echo 'FATAL_ERROR - log_query '
exit 1
fi
################
fi #if [[ $sql_flag == '1' ]]; then
let "line_count=line_count+1"
check=`echo $line | awk -F" " '{ print $8}' `
check_sql=${check^^}
#echo 'check_sql='$check_sql
if [[ $check_sql == 'SELECT' ]]; then
sql_flag='1'
sql_line="$sql_line$line"
ip_port=`echo $sql_line | awk -F":" '{ print $4}' `
fi
else
if [[ $sql_flag == '1' ]]; then
sql_line="$sql_line$line"
fi
fi #if [[ $current_beginer == $beginer ]]; then
done
Most a logfájból kiemelt lekérdezéssel lehet dolgozni.
És több hasznos lehetőség nyílik meg.
A kibővített lekérdezéseket valahol tárolni kell. Ehhez egy szolgáltatási táblát használunk, log_query
CREATE TABLE log_query
(
id SERIAL ,
queryid bigint ,
query_md5hash text not null ,
database_id integer not null ,
timepoint timestamp without time zone not null,
duration double precision not null ,
query text not null ,
explained_plan text[],
plan_md5hash text ,
explained_plan_wo_costs text[],
plan_hash_value text ,
baseline_id integer ,
ip text ,
port text
);
ALTER TABLE log_query ADD PRIMARY KEY (id);
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT queryid_timepoint_unique_key UNIQUE (queryid, timepoint );
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT query_md5hash_timepoint_unique_key UNIQUE (query_md5hash, timepoint );
CREATE INDEX log_query_timepoint_idx ON log_query (timepoint);
CREATE INDEX log_query_queryid_idx ON log_query (queryid);
ALTER TABLE log_query ADD CONSTRAINT database_id_fk FOREIGN KEY (database_id) REFERENCES database (id) ON DELETE CASCADE ;
A kibővített lekérdezés feldolgozása a plpgsql függvényben "log_query».
log_query.sql
--log_query.sql
--verison HABR
CREATE OR REPLACE FUNCTION log_query( ip_port text ,log_database_id integer , log_date text , log_time text , duration text , sql_line text ) RETURNS boolean AS $$
DECLARE
result boolean ;
log_timepoint timestamp without time zone ;
log_duration double precision ;
pos integer ;
log_query text ;
activity_string text ;
log_md5hash text ;
log_explain_plan text[] ;
log_planhash text ;
log_plan_wo_costs text[] ;
database_rec record ;
pg_stat_query text ;
test_log_query text ;
log_query_rec record;
found_flag boolean;
pg_stat_history_rec record ;
port_start integer ;
port_end integer ;
client_ip text ;
client_port text ;
log_queryid bigint ;
log_query_text text ;
pg_stat_query_text text ;
BEGIN
result = TRUE ;
RAISE NOTICE '***log_query';
port_start = position('(' in ip_port);
port_end = position(')' in ip_port);
client_ip = substring( ip_port from 1 for port_start-1 );
client_port = substring( ip_port from port_start+1 for port_end-port_start-1 );
SELECT e.host , d.name , d.owner_pwd
INTO database_rec
FROM database d JOIN endpoint e ON e.id = d.endpoint_id
WHERE d.id = log_database_id ;
log_timepoint = to_timestamp(log_date||' '||log_time,'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS');
log_duration = duration:: double precision;
pos = position ('SELECT' in UPPER(sql_line) );
log_query = substring( sql_line from pos for LENGTH(sql_line));
log_query = regexp_replace(log_query,' +',' ','g');
log_query = regexp_replace(log_query,';+','','g');
log_query = trim(trailing ' ' from log_query);
log_md5hash = md5( log_query::text );
--Explain execution plan--
EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')';
log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
PERFORM dblink_disconnect('LINK1');
--------------------------
BEGIN
INSERT INTO log_query
(
query_md5hash ,
database_id ,
timepoint ,
duration ,
query ,
explained_plan ,
plan_md5hash ,
explained_plan_wo_costs ,
plan_hash_value ,
ip ,
port
)
VALUES
(
log_md5hash ,
log_database_id ,
log_timepoint ,
log_duration ,
log_query ,
log_explain_plan ,
md5(log_explain_plan::text) ,
log_plan_wo_costs ,
md5(log_plan_wo_costs::text),
client_ip ,
client_port
);
activity_string = 'New query has logged '||
' database_id = '|| log_database_id ||
' query_md5hash='||log_md5hash||
' , timepoint = '||to_char(log_timepoint,'YYYYMMDD HH24:MI:SS');
RAISE NOTICE '%',activity_string;
PERFORM pg_log( log_database_id , 'log_query' , activity_string);
EXCEPTION
WHEN unique_violation THEN
RAISE NOTICE '*** unique_violation *** query already has logged';
END;
SELECT queryid
INTO log_queryid
FROM log_query
WHERE query_md5hash = log_md5hash AND
timepoint = log_timepoint;
IF log_queryid IS NOT NULL
THEN
RAISE NOTICE 'log_query with query_md5hash = % and timepoint = % has already has a QUERYID = %',log_md5hash,log_timepoint , log_queryid ;
RETURN result;
END IF;
------------------------------------------------
RAISE NOTICE 'Update queryid';
SELECT *
INTO log_query_rec
FROM log_query
WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ;
log_query_rec.query=regexp_replace(log_query_rec.query,';+','','g');
FOR pg_stat_history_rec IN
SELECT
queryid ,
query
FROM
pg_stat_db_queries
WHERE
database_id = log_database_id AND
queryid is not null
LOOP
pg_stat_query = pg_stat_history_rec.query ;
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'n+',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'t+',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,' +',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'$.','%','g');
log_query_text = trim(trailing ' ' from log_query_rec.query);
pg_stat_query_text = pg_stat_query;
--SELECT log_query_rec.query like pg_stat_query INTO found_flag ;
IF (log_query_text LIKE pg_stat_query_text) THEN
found_flag = TRUE ;
ELSE
found_flag = FALSE ;
END IF;
IF found_flag THEN
UPDATE log_query SET queryid = pg_stat_history_rec.queryid WHERE query_md5hash = log_md5hash AND timepoint = log_timepoint ;
activity_string = ' updated queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
' for log_query with id = '||log_query_rec.id
;
RAISE NOTICE '%',activity_string;
EXIT ;
END IF ;
END LOOP ;
RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;
A szerviztáblát használják a feldolgozás során pg_stat_db_queries, amely aktuális lekérdezések pillanatképét tartalmazza a táblából pg_stat_history (A táblázat használatát itt ismertetjük — )
TABLE pg_stat_db_queries
(
database_id integer,
queryid bigint ,
query text ,
max_time double precision
);
TABLE pg_stat_history
(
…
database_id integer ,
…
queryid bigint ,
…
max_time double precision ,
…
);
A funkció lehetővé teszi a lekérdezések naplófájlból való feldolgozásának hasznos lehetőségeit. Nevezetesen:
Lehetőség №1 — A lekérdezések végrehajtásának története
Nagyon hasznos a teljesítményincidens megoldásának megkezdéséhez. Először tájékozódni a történelemmel — mikor kezdődött a lassulás?
Ezután, klasszikusan – a külső okok keresése. Lehet, hogy egyszerűen hirtelen megnövekedett az adatbázis terhelése, és a konkrét lekérdezés nem tehető felelőssé.
Új bejegyzés hozzáadása a log_query táblához
port_start = position('(' in ip_port);
port_end = position(')' in ip_port);
client_ip = substring( ip_port from 1 for port_start-1 );
client_port = substring( ip_port from port_start+1 for port_end-port_start-1 );
SELECT e.host , d.name , d.owner_pwd
INTO database_rec
FROM database d JOIN endpoint e ON e.id = d.endpoint_id
WHERE d.id = log_database_id ;
log_timepoint = to_timestamp(log_date||' '||log_time,'YYYY-MM-DD HH24-MI-SS');
log_duration = to_number(duration,'99999999999999999999D9999999999');
pos = position ('SELECT' in UPPER(sql_line) );
log_query = substring( sql_line from pos for LENGTH(sql_line));
log_query = regexp_replace(log_query,' +',' ','g');
log_query = regexp_replace(log_query,';+','','g');
log_query = trim(trailing ' ' from log_query);
RAISE NOTICE 'log_query=%',log_query ;
log_md5hash = md5( log_query::text );
--Tervezési végrehajtási terv--
EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')';
log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
PERFORM dblink_disconnect('LINK1');
--------------------------
BEGIN
INSERT INTO log_query
(
query_md5hash ,
database_id ,
timepoint ,
duration ,
query ,
explained_plan ,
plan_md5hash ,
explained_plan_wo_costs ,
plan_hash_value ,
ip ,
port
)
VALUES
(
log_md5hash ,
log_database_id ,
log_timepoint ,
log_duration ,
log_query ,
log_explain_plan ,
md5(log_explain_plan::text) ,
log_plan_wo_costs ,
md5(log_plan_wo_costs::text),
client_ip ,
client_port
);
Lehetőség №2 — A lekérdezések végrehajtási terveinek megőrzése
Itt felmerülhet egy ellenvetés - pontosítás - megjegyzés: „De hiszen már van autoexplain”. Lévén, hogy van, de mi haszna, ha a végrehajtási terv ugyanabban a naplófájlban van tárolva, és ahhoz, hogy azt a későbbi elemzéshez megőrizzük, ki kell elemezni a naplófájlt?
Számomra viszont:
először is: a végrehajtási terv tárolása a nyomonkövető adatbázis szerviztáblájában;
Másodszor: lehetőséget ad összehasonlítani a végrehajtási terveket egymással, hogy azonnal lássuk, hogy a lekérdezés végrehajtási terve megváltozott.
A konkrét végrehajtási paraméterekkel rendelkező lekérdezés rendelkezésre áll. A végrehajtási terv megszerzése és mentése az EXPLAIN használatával alapvető feladat.
Továbbá, az EXPLAIN (COSTS FALSE) kifejezés használatával megkaphatjuk a terv vázlatát, amelyet a terv hash értékének megszerzésére használnak, ami segít a végrehajtási terv történeti változásainak elemzésében.
A végrehajtási terv sablonjának megszerzése
--Magyarázd el a végrehajtási tervet--
EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||database_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=DATABASE password='||database_rec.owner_pwd||' '')';
log_explain_plan = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN '||log_query ) AS t (plan text) );
log_plan_wo_costs = ARRAY ( SELECT * FROM dblink('LINK1', 'EXPLAIN ( COSTS FALSE ) '||log_query ) AS t (plan text) );
PERFORM dblink_disconnect('LINK1');
3. lehetőség — A lekérdezések naplózásának használata a nyomon követéshez
Mivel a teljesítménymetrikák nem a lekérdezés szövegén, hanem az ID-ján alapulnak, a naplófájlokból származó lekérdezéseket összekapcsolni kell azokkal, amelyekhez a teljesítménymetrikák be vannak állítva.
Legalább annyira, hogy pontos időpontot kapjunk a teljesítményincidens bekövetkezéséről.
Így, ha egy teljesítményincidens lép fel a lekérdezés ID-jéhez, konkrét hivatkozás lesz a pontos lekérdezésre, konkrét paraméter értékekkel és pontos végrehajtási idővel és időtartammal. Ezt az információt csak a nézet használatával lehet megszerezni. pg_stat_statements — nem lehetséges.
A lekérdezés queryid-jének megtalálása és a log_query táblában található bejegyzés frissítése
VÁLASSZ *
BE log_query_rec
A log_queryból
AHOL query_md5hash = log_md5hash ÉS timepoint = log_timepoint ;
log_query_rec.query=regexp_replace(log_query_rec.query,';+','','g');
FOR pg_stat_history_rec IN
VÁLASSZ
queryid ,
query
A
pg_stat_db_queriesból
AHOL
database_id = log_database_id ÉS
queryid nem null
CYCLE
pg_stat_query = pg_stat_history_rec.query ;
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'n+',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'t+',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,' +',' ','g');
pg_stat_query=regexp_replace(pg_stat_query,'$.','%','g');
log_query_text = trim(trailing ' ' from log_query_rec.query);
pg_stat_query_text = pg_stat_query;
--VÁLASSZ log_query_rec.query mint pg_stat_query INTO found_flag ;
HA (log_query_text LIKE pg_stat_query_text) AKKOR
found_flag = IGAZ ;
ELLENKEZŐLEG
found_flag = HAMIS ;
VÉGE IF;
HA found_flag AKKOR
UPDATE log_query SET queryid = pg_stat_history_rec.queryid AHOL query_md5hash = log_md5hash ÉS timepoint = log_timepoint ;
activity_string = ' frissített queryid = '||pg_stat_history_rec.queryid||
' log_query azonosítóval = '||log_query_rec.id
;
RAISE NOTICE '%',activity_string;
EXIT ;
VÉGE IF ;
END CYCLE ;
Utószó
A leírt módszer végül is alkalmazásra talál, , amely lehetővé teszi, hogy több információt szerezzünk az elemzéshez a felmerülő teljesítményproblémák megoldásakor.
Bár személyes véleményem szerint még dolgozni kell a letöltött adatcsomag méretének kiválasztó algoritmusán. A feladat még nem megoldott általános esetben. Valószínűleg érdekes lesz.
De ez már egy teljesen más történet...
Forrás: habr.com
