{"id":79028,"date":"2020-04-23T19:43:19","date_gmt":"2020-04-23T17:43:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/pishem-v-postgresql-na-subsvetovoj-1-host-1-day-1tb"},"modified":"2020-04-23T19:43:19","modified_gmt":"2020-04-23T17:43:19","slug":"pishem-v-postgresql-na-subsvetovoj-1-host-1-day-1tb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pt\/blog\/administrirovanie\/pishem-v-postgresql-na-subsvetovoj-1-host-1-day-1tb","title":{"rendered":"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Recentemente, falei sobre como usar receitas t\u00edpicas <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/tensor\/blog\/492694\/\">para aumentar o desempenho das consultas SQL de leitura<\/a><\/noindex> em um banco de dados PostgreSQL. Hoje, vamos discutir como <b>tornar a grava\u00e7\u00e3o<\/b> no banco de dados mais eficiente sem usar quaisquer 'configura\u00e7\u00f5es complexas' \u2014 apenas organizando corretamente os fluxos de dados.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/cbebbe0ed0e9a6590a4e8dd144f82f40.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<h2>#1. \u0421\u0435\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\nEste artigo \u00e9 sobre como e por que devemos organizar <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/483170\/\">o particionamento aplicado 'em teoria'<\/a><\/noindex> que j\u00e1 foi discutido, e aqui falaremos sobre a pr\u00e1tica da aplica\u00e7\u00e3o de algumas abordagens dentro do nosso <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487380\/\">servi\u00e7o de monitoramento de centenas de servidores PostgreSQL.<\/a><\/noindex>.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h4>\u00abAs coisas de tempos passados\u2026\u00bb<\/h4>\n<p>\nInicialmente, como qualquer MVP, nosso projeto come\u00e7ou com uma carga bastante baixa \u2014 o monitoramento era feito apenas para uma dezena de servidores cr\u00edticos, com todas as tabelas relativamente compactas... Mas o tempo passou, o n\u00famero de hosts monitorados come\u00e7ou a crescer, e ao tentar mais uma vez resolver um problema com uma das <b>tabelas de 1.5TB<\/b>, percebemos que era poss\u00edvel continuar assim, mas muito inconveniente.<\/p>\n<p>Os tempos eram quase lend\u00e1rios, e diferentes vers\u00f5es do PostgreSQL 9.x eram relevantes, portanto, todo o particionamento teve que ser feito 'manual' \u2014 atrav\u00e9s de <b>heran\u00e7a de tabelas e gatilhos<\/b> de roteamento din\u00e2mico. <code>EXECUTAR<\/code>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/a480e75ccec73080aa2d0be1435d2a2e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nA solu\u00e7\u00e3o resultante se mostrou bastante universal, permitindo ser aplicada a todas as tabelas:<\/p>\n<ul>\n<li>Uma tabela parent 'vazia' foi declarada, na qual todos os <b>\u00edndices e gatilhos necess\u00e1rios foram descritos.<\/b>.<\/li>\n<li>A grava\u00e7\u00e3o do ponto de vista do cliente era feita na tabela 'raiz', e internamente, usando <b>um gatilho de roteamento<\/b> <code>BEFORE INSERT<\/code> a grava\u00e7\u00e3o foi \u00abfisicamente\u00bb inserida na se\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria. Se ainda n\u00e3o existisse uma \u2014 peg\u00e1vamos a exce\u00e7\u00e3o e...<\/li>\n<li>... usando <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/492464\/\"><code>CREATE TABLE ... (LIKE ... INCLUDING ...)<\/code><\/a><\/noindex> segundo o modelo da tabela parent, uma <b>se\u00e7\u00e3o com limita\u00e7\u00e3o na data necess\u00e1ria era criada<\/b>, para que ao extrair dados, a leitura fosse feita apenas nela.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h4>PG10: a primeira tentativa<\/h4>\n<p>\nMas o particionamento por heran\u00e7a historicamente n\u00e3o era muito adaptado para trabalhar com um fluxo ativo de grava\u00e7\u00e3o ou um grande n\u00famero de se\u00e7\u00f5es-filhas. Por exemplo, \u00e9 lembrado que o algoritmo para escolher a se\u00e7\u00e3o correta tinha <b>complexidade quadr\u00e1tica<\/b>, o que, com 100+ se\u00e7\u00f5es, funciona como voc\u00ea pode imaginar...<\/p>\n<p>No PG10, essa situa\u00e7\u00e3o foi significativamente otimizada, implementando o suporte para <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/postgrespro.ru\/docs\/postgresql\/10\/ddl-partitioning\">particionamento nativo.<\/a><\/noindex>. Portanto, tentamos aplic\u00e1-lo imediatamente ap\u00f3s a migra\u00e7\u00e3o do armazenamento, mas\u2026<\/p>\n<p>Como descobrimos depois de analisar o manual, a tabela segmentada nativamente nesta vers\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li>n\u00e3o suporta a descri\u00e7\u00e3o de \u00edndices<\/li>\n<li>n\u00e3o suporta triggers<\/li>\n<li>n\u00e3o pode ser descendente de ningu\u00e9m<\/li>\n<li>n\u00e3o suporta <code>INSERT ... ON CONFLICT<\/code><\/li>\n<li>n\u00e3o consegue gerar a se\u00e7\u00e3o automaticamente<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAp\u00f3s levar uma pancada na cabe\u00e7a, entendemos que n\u00e3o conseguir\u00edamos evitar a modifica\u00e7\u00e3o do aplicativo, e adiamos as investiga\u00e7\u00f5es por seis meses.<\/p>\n<h4>PG10: uma segunda chance<\/h4>\n<p>\nAssim, come\u00e7amos a resolver os problemas que surgiram um por um:<\/p>\n<ol>\n<li>Como os triggers e <code>ON CONFLICT<\/code> se mostraram \u00fateis em algumas situa\u00e7\u00f5es, para sua implementa\u00e7\u00e3o fizemos uma <b>tabela proxy<\/b>.<\/li>\n<li><b>Eliminamos o \u2018routed\u2019<\/b> nos triggers \u2014 ou seja, a <code>EXECUTAR<\/code>.<\/li>\n<li>Separ\u00e1mos <b>uma tabela modelo com todos os \u00edndices<\/b>, para que eles nem sequer estivessem presentes na tabela proxy.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/db3118798357575568489f6b575373b6.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nFinalmente, depois de tudo isso, segmentamos nativamente a tabela principal. A cria\u00e7\u00e3o de uma nova se\u00e7\u00e3o ainda ficou a cargo do aplicativo.<\/p>\n<h4>Estamos \u2018desenvolvendo\u2019 dicion\u00e1rios<\/h4>\n<p>\nComo em qualquer sistema anal\u00edtico, n\u00f3s tamb\u00e9m t\u00ednhamos <b>\u2018fatos\u2019 e \u2018cortes\u2019<\/b> (dicion\u00e1rios). No nosso caso, neste papel atuavam, por exemplo, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/youtu.be\/5XKbFb-l5Do?t=2487\">o corpo do \u2018modelo\u2019<\/a><\/noindex> de consultas lentas homog\u00eaneas ou o texto da pr\u00f3pria consulta.<\/p>\n<p>Os \u2018fatos\u2019 j\u00e1 estavam segmentados por dias h\u00e1 muito tempo, ent\u00e3o conseguimos deletar se\u00e7\u00f5es antigas sem problemas (os logs, claro!). Mas tivemos problemas com os dicion\u00e1rios\u2026<\/p>\n<p>N\u00e3o posso dizer que havia muitos deles, mas cerca de <b>para 100TB de \u2018fatos\u2019 houve um dicion\u00e1rio de 2.5TB.<\/b>Dessa tabela, n\u00e3o se consegue deletar nada de forma pr\u00e1tica, n\u00e3o se consegue compactar em um tempo razo\u00e1vel, e escrever nela foi se tornando gradualmente mais lento.<\/p>\n<p>Parece que um dicion\u00e1rio\u2026 cada entrada deve aparecer exatamente uma vez\u2026 e isso est\u00e1 certo, mas!.. Ningu\u00e9m impede que tenhamos <b>um dicion\u00e1rio separado para cada dia<\/b>! Sim, isso traz certa redund\u00e2ncia, mas permite:<\/p>\n<ul>\n<li><b>escrever\/ler mais rapidamente<\/b> gra\u00e7as ao tamanho menor da se\u00e7\u00e3o<\/li>\n<li><b>consumir menos mem\u00f3ria<\/b> gra\u00e7as ao trabalho com \u00edndices mais compactos<\/li>\n<li><b>armazenar menos dados<\/b> gra\u00e7as \u00e0 possibilidade de deletar rapidamente os obsoletos<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nComo resultado de todo esse conjunto de medidas <b>a carga de CPU foi reduzida em cerca de 30%, e a carga no disco em cerca de 50%<\/b>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/fd3a219a304dc46173a7eb435502fe02.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nContinuamos a escrever na base exatamente a mesma coisa, apenas com uma carga menor.<\/p>\n<h2>#2. \u042d\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0411\u0414<\/h2>\n<p>\nAssim, paramos no ponto em que temos <b>uma se\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para cada dia<\/b> com dados. Na verdade, <code>CHECK (dt = '2018-10-12'::date)<\/code> \u00e9 a chave de particionamento e a condi\u00e7\u00e3o para que o registro perten\u00e7a a uma se\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n<p>Como todos os relat\u00f3rios em nosso servi\u00e7o s\u00e3o constru\u00eddos em termos de uma data espec\u00edfica, os \u00edndices, que j\u00e1 existiam desde os tempos 'n\u00e3o particionados', eram todos do tipo <i>(Servidor, <b>Data<\/b>, Modelo de plano)<\/i>, <i>(Servidor, <b>Data<\/b>, N\u00f3 do plano)<\/i>, <i>(<b>Data<\/b>, Classe de erro, Servidor)<\/i>,\u2026<\/p>\n<p>Mas agora, em cada se\u00e7\u00e3o, existem <u>suas pr\u00f3prias inst\u00e2ncias<\/u> de cada um desses \u00edndices... E dentro de cada se\u00e7\u00e3o <u>a data \u00e9 uma constante<\/u>... Assim, agora estamos apenas inserindo essa constante <b>como um dos campos em cada um desses \u00edndices, o que aumenta tanto o seu volume quanto o tempo de busca, mas n\u00e3o traz nenhum resultado. Nos deixamos pegar por isso, ups...<\/b> A dire\u00e7\u00e3o da otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 \u00f3bvia \u2014 simplesmente<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/c7644644b960c568c4adaeec57cfef2d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\nremovemos o campo da data de todos os \u00edndices <b>nas tabelas particionadas. Com nosso volume, a economia \u00e9 de cerca de<\/b> 1TB\/semana <b>Agora, vamos notar que esse terabyte ainda precisava ser gravado de alguma forma. Ou seja, tivemos que<\/b>!<\/p>\n<p>carregar o disco menos agora <b>! Nesta imagem, \u00e9 bem vis\u00edvel o efeito obtido da limpeza que dedicamos uma semana:<\/b>Uma das grandes dores em sistemas sobrecarregados \u00e9 a<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f45e3b26337074a07751ea28961009bf.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>#3. \u00ab\u0420\u0430\u0437\u043c\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u00bb \u043f\u0438\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443<\/h2>\n<p>\nsincroniza\u00e7\u00e3o excessiva <b>de algumas opera\u00e7\u00f5es que n\u00e3o a requerem. \u00c0s vezes, \"porque n\u00e3o notamos\", outras vezes \"porque era mais f\u00e1cil\", mas cedo ou tarde \u00e9 necess\u00e1rio se livrar disso.<\/b> Aproximamos a imagem anterior \u2014 e vemos que o disco<\/p>\n<p>\"carrega\" com uma amplitude dobrada <b>entre as medi\u00e7\u00f5es adjacentes, o que claramente \"estatisticamente\" n\u00e3o deveria acontecer com essa quantidade de opera\u00e7\u00f5es:<\/b> \u00c9 bastante simples conseguir isso. J\u00e1 t\u00ednhamos monitorado quase<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/ac3f19213cba0f111864c6dbf9a73912.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\n1000 servidores, <b>cada um processado por um fluxo l\u00f3gico separado, e cada fluxo descarrega as informa\u00e7\u00f5es acumuladas para enviar \u00e0 base com certa periodicidade, aproximadamente assim:<\/b>setInterval(sendToDB, interval)<\/p>\n<pre><code class=\"javascript\">O problema aqui est\u00e1 exatamente no fato de que<\/code><\/pre>\n<p>\ntodos os fluxos come\u00e7am aproximadamente ao mesmo tempo <b>, por isso os momentos de envio deles quase sempre coincidem \"at\u00e9 a v\u00edrgula\". Ups n\u00ba 2...<\/b>Felizmente, isso pode ser corrigido com facilidade,<\/p>\n<p>adicionando um \"deslocamento aleat\u00f3rio\" <b>no tempo:<\/b> por tempo:<\/p>\n<pre><code class=\"javascript\">setInterval(sendToDB, interval * (1 + 0.1 * (Math.random() - 0.5)))<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<h2>#4. \u041a\u044d\u0448\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e<\/h2>\n<p>\nO terceiro problema tradicional do highload \u2014 <b>a falta de cache<\/b> onde ele <i>poderia<\/i> deve estar.<\/p>\n<p>Por exemplo, n\u00f3s possibilitamos a an\u00e1lise em rela\u00e7\u00e3o aos n\u00f3s do plano (todos esses <code>Seq Scan on users<\/code>), mas logo se pensou que eram, em massa, id\u00eanticos \u2014 esqueceram.<\/p>\n<p>N\u00e3o, claro, nada \u00e9 reescrito no banco, isso elimina o gatilho com <code>INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING<\/code>. Mas esses dados ainda chegam ao banco, e h\u00e1 uma leitura extra <b>para verificar conflitos<\/b> que precisa ser feita. Uups n\u00ba 3\u2026<\/p>\n<p>A diferen\u00e7a no n\u00famero de registros enviados ao banco antes\/depois da ativa\u00e7\u00e3o do cache \u2014 \u00e9 \u00f3bvia:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/37fa7e64a674f03a79f2765a79ec8138.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nE isso \u2014 uma queda associada na carga de armazenamento:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/b2c563b4b41755211e77768d80f8702f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h2>Total<\/h2>\n<p>\n\u00abTerabyte-por-dia\u00bb s\u00f3 soa assustador. Se voc\u00ea fizer tudo certo, na verdade \u00e9 apenas <b>2^40 bytes \/ 86400 segundos = ~12.5MB\/s<\/b>, que j\u00e1 eram suportados at\u00e9 por discos IDE de mesa. \ud83d\ude42<\/p>\n<p>E se formos s\u00e9rios, mesmo com um \u00abdesequil\u00edbrio\u00bb de carga dez vezes maior ao longo do dia, voc\u00ea pode facilmente se adequar \u00e0s capacidades dos SSDs modernos.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Escrevendo em PostgreSQL a velocidade da luz: 1 host, 1 dia, 1TB\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/6f3f8d4636ba50f3d5401bf4e456757f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/497008\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0446\u0435\u043f\u0442\u043e\u0432 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c SQL-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u00ab\u043d\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb \u0438\u0437 PostgreSQL-\u0431\u0430\u0437\u044b. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0411\u0414 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f 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