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あなたの知らないPostgreSQL監視の世界 | PDF
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あなたの知らないPostgreSQL監視の世界

PostgreSQLカンファレンス2015の講演資料

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あなたの知らない PostgreSQL 監視の世界 中西 剛紀
2 自己紹介 •  氏名 : 中西 剛紀 (なかにし よしのり) •  所属 : TIS株式会社 OSS推進室 •  お仕事 : OSSのサポート, 技術支援 •  主な活動領域 : PostgreSQL全般 –  日本PostgreSQLユーザ会(JPUG)でたまに講演 http://www.slideshare.net/naka24nori/pg-monzpostgre-sql –  PostgreSQLエンタープライズコンソーシアム (PGECons)で技術検証活動 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/052800134/052900004/? ST=oss&a •  pg_monzの開発メンバー
3 AGENDA •  PostgreSQLの監視に使える情報 •  PostgreSQLの監視に使えるツール •  PostgreSQLの監視パターン •  PostgreSQLのログについて考える
4 PostgreSQLの運用でやるべきこと •  データベース運用の目的 – DBの状態を把握して健全な状態に保つ •  データベース運用の種類 – 死活監視 – リソース監視 – 性能分析/チューニング – バックアップ/リストア •  監視が運用管理の基本 – 正しく現状を把握しなければ何もできない
5 PostgreSQLの運用でやるべきこと •  データベース運用の目的 – DBの状態を把握して健全な状態に保つ •  データベース運用の種類 – 死活監視 – リソース監視 – 性能分析/チューニング – バックアップ/リストア •  監視が運用管理の基本 – 正しく現状を把握しなければ何もできない 今回お話する範囲
6 PostgreSQLの監視に使える情報
7 PostgreSQLの監視に使える情報 •  PostgreSQLの標準機能 – コマンド – 関数 – 稼働統計情報 – ログ
8 PostgreSQLの監視に使える情報 •  コマンド •  関数 参考：PostgreSQL  9.4.4  マニュアル 第9章関数と演算子   h0ps://www.postgresql.jp/document/9.4/html/func>ons-­‐info.html コマンド名 説明 pg_isready PostgreSQLサーバの接続状態を検査する。(9.3以降) 参考：PostgreSQL  9.4.4  マニュアル II.  PostgreSQLクライアントアプリケーション   h0ps://www.postgresql.jp/document/9.4/html/reference-­‐client.html   関数名 説明 pg_is_in_recovery() リカバリ実施中であれば真を返す。 pg_database_size() データベースで使用されるディスク容量を返す。 pg_table_size() テーブルで使用されるディスク容量を返す。 (インデックスは除外)
9 PostgreSQLの監視に使える情報 •  稼働統計情報 ビュー名 説明 pg_stat_activity 接続中のサーバプロセスに関連する情報 pg_stat_archiver アーカイバプロセスに関する情報 (9.4以降) pg_stat_bgwriter バックグラウンドライタプロセスの活動状況 pg_stat_database DB単位のアクティビティ状況 pg_stat_**_tables テーブル単位のアクティビティ状況 pg_stat_**_indexes インデックス単位のアクティビティ状況 pg_statio_**_tables テーブル単位のI/Oに関する情報 pg_statio_**_indexes インデックス単位のI/Oに関する情報 pg_statio_**_sequences シーケンス単位のI/Oに関する情報 pg_stat_user_functions 関数の実行に関する情報 pg_stat_replication レプリケーションのアクティビティ状況 参考：PostgreSQL  9.4.4  マニュアル 第27章データベース活動状況の監視   h0ps://www.postgresql.jp/document/9.4/html/monitoring-­‐stats.html  
10 PostgreSQLの監視に使える情報 •  ログ – 何らかの事象が発生したことを出力 •  深刻なレベル(PANIC,FATAL,ERROR)から、 特に影響ないレベル(INFO)まで – 処理されたSQL •  設定時間を超過したSQL(スロークエリ) •  監査目的で全てのSQLを出力することも可能 – チェックポイント、自動VACUUMの実行 – デッドロックの発生 – 出力形式 •  テキスト(プレーン、CSV) •  syslog •  イベントログ
11 PostgreSQLの監視に使えるツール
12 PostgreSQLの監視に使えるツール •  contrib – pg_stat_statements – file_fdw •  サードパーティ – pg_statsinfo – pg_monz – pgBadger – Fluentd
13 pg_stat_statements •  PostgreSQLサーバで実行された クエリの情報を収集する共有ライブラリ – 8.4からcontribとして配布されている。 – クエリ種別、実行回数、総実行時間を収集 – 稼働統計情報と同様のビューを提供 – 永安さんの資料が詳しい •  「今そこにある危機」を捉える ∼ pg_stat_statements revisited http://www.slideshare.net/uptimejp/pgstatstatements-revisited
14 pg_statsinfo •  PostgreSQLサーバの稼働統計情報(+α) を定期的に収集・蓄積するツール –  http://pgstatsinfo.sourceforge.net/pg_statsinfo-ja.html •  pg_stats_reporterで蓄積した統計情報 からグラフィカルなレポートを出力可能 •  NTTさんが開発しているOSS •  PostgreSQLの性能管理ツールとしては 一番知名度が高い。
15 pg_monz（ぴーじーもんず） •  ZabbixにPostgreSQLの監視機能を   追加するテンプレート＆スクリプト –  http://pg-monz.github.io/pg_monz/ •  TISとSRA OSS, Inc.日本支社で共同開発 •  Apache License Version 2.0で公開 •  2015年 4月 Version 2.0 リリース
16 Zabbixについて少々 •  オープンソースの統合監視ソフトウェア •  監視ツールに必要な機能を網羅 – いろんな機器(NW,サーバ,MW,アプリ)に対応 – 対応プラットフォーム(OS)も多い – 収集データの蓄積、傾向分析 – メール等での障害通知 – WebインタフェースによるGUIで操作可 •  ラトビアのZabbix SIAが開発元 – 国内の導入事例が増加しています。 – クラウドでの引き合い多数（¥的な面で）
17 PostgreSQLの監視パターン
18 救急患者レベル •  事象を検知したら即座に対応しよう。 •  死活監視 •  ログ監視 •  レプリケーション監視
19 死活監視（標準機能） •  psコマンドでプロセスを確認 •  SQL実行の可否を確認 -bash-4.1$ ps auxwf|egrep "^postgres|^USER" USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND postgres 13470 0.0 3.0 324640 15068 pts/0 S 05:55 0:00 /usr/pgsql-9.4/bin/postgres postgres 13471 0.0 0.3 179792 1520 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: logger process postgres 13473 0.0 0.6 324748 3152 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: checkpointer process postgres 13474 0.0 0.5 324776 2900 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: writer process postgres 13475 0.0 1.1 324640 5860 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: wal writer process postgres 13476 0.0 0.5 325044 2552 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: autovacuum launcher process postgres 13477 0.0 0.2 179784 1464 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: archiver process postgres 13478 0.0 0.3 179916 1728 ? Ss 05:55 0:00 _ postgres: stats collector process -bash-4.1$ psql -t -c "SELECT 1" 1 -bash-4.1$ echo $? 0 -bash-4.1$ pg_ctl stop -bash-4.1$ psql –t -c "SELECT 1" psql: could not connect to server: No such file or directory Is the server running locally and accepting connections on Unix domain socket "/tmp/.s.PGSQL.5432"? -bash-4.1$ echo $? 2
20 死活監視（標準機能） •  pg_ctl statusコマンドで確認 •  pg_isreadyコマンドで確認（9.3以降） -bash-4.1$ pg_ctl status pg_ctl: server is running (PID: 13616) /usr/pgsql-9.4/bin/postgres -bash-4.1$ echo $? 0 -bash-4.1$ pg_ctl stop -bash-4.1$ pg_ctl status pg_ctl: no server running -bash-4.1$ echo $? 3 -bash-4.1$ pg_isready /tmp:5432 - accepting connections -bash-4.1$ echo $? 0 -bash-4.1$ pg_ctl stop -bash-4.1$ pg_isready /tmp:5432 - no response -bash-4.1$ echo $? 2
21 死活監視（ツール活用） •  pg_monz で死活監視 – SQL(SELECT 1)を定期的に実行して確認 – 実行に失敗したらZabbixのトリガーで検知 – Zabbixのアクションを定義することで、 トリガー検知時のメール通知等が可能
22 ログ監視（標準機能） •  ログに出力されるメッセージを確認 – PANIC/FATAL/ERRORが監視候補 深刻度 説明 PANIC データベースインスタンス全体に影響する致命的な問題 FATAL 接続エラー、強制切断といったセッションレベルに影響する問題 LOG 管理者向けの情報。チェックポイント、VACUUM、スロークエリ等 ERROR SQLを中断させる原因となったエラー。シンタックスエラー等 WARNING ユーザへの警告。トランザクションブロック外でのCOMMIT等 NOTICE ユーザの補助となる情報。長い識別子の切り詰めに関する注意等 INFO ユーザが明示的に出力する補助情報。VACUUM VERBOSEの出力等 DEBUG1..5 開発者向けの詳細情報。運用時には出力しない。
23 ログ監視（ツール活用） •  pg_monzでログ監視 – ログファイルの内容を定期的に確認 – PANIC/FATAL/ERRORを含むメッセージを 検出したらZabbixのトリガーで検知 – Zabbixのアクションを定義することで、 トリガー検知時のメール通知等が可能
24 レプリケーション監視(標準機能) •  スレーブがつながっているか？ – マスタのpg_stat_replicationビューで確認 postgres=# select client_addr, state, sent_location, replay_location, sync_priority,sync_state from pg_stat_replication; client_addr | state | sent_location | replay_location | sync_priority | sync_state --------------+-----------+---------------+-----------------+---------------+------------ 192.168.1.14 | streaming | 0/5F02FAB8 | 0/5F02FAB8 | 1 | sync 192.168.1.15 | streaming | 0/5F02FAB8 | 0/5F02FAB8 | 2 | potential
25 レプリケーション監視(ツール活用) •  pg_monzでレプリケーション監視 – どのサーバがPrimary/Standbyか確認可能 – マスタのpg_stat_replicationビューの情報を 定期的に取得し、以下情報を確認可能 •  Standbyへのデータ伝搬の遅延状況 •  同期レプリケーションのプライオリティ
26 レプリケーション監視 その2 •  マスタが2つあったらヤバい。 •  違うデータベースとして不整合が広がる。 PostgreSQL   (スレーブ)   PostgreSQL   (スレーブ)   PostgreSQL   (マスタ)   更新 同期 同期 PostgreSQL   (スレーブ)   PostgreSQL   (新マスタ)   PostgreSQL   (旧マスタ)   更新 同期 あれ？？ 更新
27 レプリケーション監視(標準機能) •  pg_is_in_recovery関数で確認 •  pg_stat_replicationビューで確認 postgres=# SELECT pg_is_in_recovery();　★マスタで実行 pg_is_in_recovery ------------------- f postgres=# SELECT pg_is_in_recovery();　★スレーブで実行 pg_is_in_recovery ------------------- t postgres=# SELECT COUNT(*) FROM pg_stat_replication;　★マスタで実行 count ------- 2 postgres=# SELECT COUNT(*) FROM pg_stat_replication;　★スレーブで実行 count ------- 0
28 レプリケーション監視(ツール活用) •  pg_monzでマスタの数を監視 – クラスタ内のマスタ、スレーブ数をチェック – 本来の数(1つ)じゃなかったらトリガーで検知
29 レプリケーション監視 その3 •  同期スレーブがいなくなるとヤバい。 •  マスタ更新不可により実質サービス停止 PostgreSQL   (非同期 スレーブ)   PostgreSQL   (同期 スレーブ)   PostgreSQL   (マスタ)   更新 同期 同期 PostgreSQL   (potential)   PostgreSQL   (sync)   PostgreSQL   (マスタ)   更新NG   あれ？？ 参照OK   参照  
30 レプリケーション監視(標準機能) •  pg_stat_replicationビューで確認 postgres=# SELECT COUNT(*) FROM pg_stat_replication;　★マスタで実行 count ------- 2　⇒ 問題なし postgres=# SELECT COUNT(*) FROM pg_stat_replication;　★マスタで実行 count ------- 0　⇒ スレーブが1つもいないので問題あり
31 レプリケーション監視(ツール活用) •  pg_monzで同期スレーブの数を監視 – 同期レプリケーションを設定している場合、 スレーブがいなくなったらトリガーで検知
32 レントゲンに怪しい影が、、レベル •  事態が深刻化する前に手を打とう。 •  データベース容量 •  WALアーカイブ •  デッドロック •  長時間かかっている処理
33 データベース容量(標準機能) •  データベースクラスタのディレクトリを duコマンドで確認 •  関数で確認 [postgres@pgsql01 9.4]$ du -sh data 611M data postgres=# select pg_size_pretty(pg_database_size(‘testdb’)); ★データベース　 pg_size_pretty ---------------- 171 MB testdb=# select pg_size_pretty(pg_table_size(‘pgbench_accounts’)); ★テーブル pg_size_pretty ---------------- 130 MB
34 データベース容量(ツール活用) •  pg_monzでデータベース容量を確認 – DB単位にグラフを表示可能 – 閾値を超過したらZabbixのトリガーで検知
35 WALアーカイブ(標準機能) •  PITRでの復旧にWALアーカイブが必要 •  WALアーカイブに失敗したログを確認 – 深刻度がLOG,WARNINGなので注意 cp: cannot create regular file `/var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/ 000000010000000000000008': No such file or directory < 2015-11-11 10:04:50.609 UTC >LOG: archive command failed with exit code 1 < 2015-11-11 10:04:50.609 UTC >DETAIL: The failed archive command was: cp pg_xlog/ 000000010000000000000008 /var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/000000010000000000000008 cp: cannot create regular file `/var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/ 000000010000000000000008': No such file or directory < 2015-11-11 10:04:51.614 UTC >LOG: archive command failed with exit code 1 < 2015-11-11 10:04:51.614 UTC >DETAIL: The failed archive command was: cp pg_xlog/ 000000010000000000000008 /var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/000000010000000000000008 cp: cannot create regular file `/var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/ 000000010000000000000008': No such file or directory < 2015-11-11 10:04:52.618 UTC >LOG: archive command failed with exit code 1 < 2015-11-11 10:04:52.618 UTC >DETAIL: The failed archive command was: cp pg_xlog/ 000000010000000000000008 /var/lib/pgsql/9.4/archive_bad/000000010000000000000008 < 2015-11-11 10:04:52.619 UTC >WARNING: archiving transaction log file "000000010000000000000008" failed too many times, will try again later
36 WALアーカイブ(標準機能) •  pg_stat_archiverビューで確認(9.4以降) postgres=# select * from pg_stat_archiver; -[ RECORD 1 ]------+------------------------------ archived_count | 12 last_archived_wal | 00000001000000000000000E last_archived_time | 2015-11-11 10:10:50.629021+00 failed_count | 6 last_failed_wal | 000000010000000000000008 last_failed_time | 2015-11-11 10:05:52.719825+00 stats_reset | 2015-11-06 08:10:16.027035+00
37 デッドロック(標準機能) •  デッドロック発生をログで確認 – log_lock_waitsパラメータを設定して出力 •  pg_stat_databaseビューで確認 2015-11-12 14:52:07 JST [10382] LOG: process 10382 detected deadlock while waiting for AccessExclusiveLock on relation 16420 of database 16400 after 1000.088 ms postgres=# SELECT datname,deadlocks FROM pg_stat_database where datname = 'testdb'; datname | deadlocks ---------+----------- testdb | 2
38 デッドロック(ツール活用) •  pg_monzでデッドロック監視 – DB単位のデッドロック発生数を定期的に確認 – 一定時間内の発生数が閾値を超過したら Zabbixのトリガーで検知 •  pg_statsinfoでデッドロック監視 – DB単位のデッドロック発生数を収集
39 長時間かかっている処理 •  ロングクエリ – 開始されてから長時間終了していないクエリ •  ロングトランザクション – BEGIN∼COMMITまでが長時間の処理 – VACUUMやHOTによるガベージ回収処理を 妨げ、DBの肥大化を起こす要因
40 長時間かかっている処理(標準機能) •  pg_stat_activityビューで確認 – xact_start: トランザクション開始時刻 – query_start: 現在のクエリ開始時刻 postgres=# SELECT pid, state, waiting, (now() - xact_start)::interval(3) AS tx_duration, (now() - query_start)::interval(3) AS sql_duration, query FROM pg_stat_activity WHERE pid <> pg_backend_pid(); pid | state | waiting | tx_duration | sql_duration | query -------+--------+---------+--------------+--------------+---------------------- 10266 | active | f | 00:02:00.303 | 00:00:14.175 | SELECT pg_sleep(60);
41 長時間かかっている処理(ツール活用) •  pg_monzでロングクエリを確認 – 一定時間以上かかっているクエリの数を 定期的に確認 – 閾値を超過したらZabbixのトリガーで検知
42 体力測定レベル •  データベースの稼働状況を把握しよう。 •  データベースのスループット •  データベースの接続数 •  キャッシュヒット率 •  チェックポイント、VACUUMの実行状況 •  一時ファイルの書き出し •  実行されたSQLの実行時間
43 データベースのスループット •  日頃の処理量を知っておこう。 – 平常時、ピーク時のトランザクション量 – 性能問題の原因切り分けの基礎情報
44 データベースのスループット(標準機能) •  pg_stat_databaseビューで確認 – 取得できるのは累積値 – 実際に利用するには単位秒あたりの 差分値を計算する等の工夫が必要 postgres=# select datname,xact_commit,xact_rollback from pg_stat_database where datname = 'testdb'; -[ RECORD 1 ]-+------- datname | testdb xact_commit | 17727 xact_rollback | 4
45 データベースのスループット(ツール活用) •  pg_monzでスループットを確認 – DB単位にグラフを表示可能 – pg_statsinfoも同様のグラフ表示が可能
46 データベースの接続数(標準機能) •  pg_stat_activityビューで確認 postgres=# SELECT datname,pid,state,SUBSTRING(query,1,45) FROM pg_stat_activity; datname | pid | state | substring ----------+-------+---------------------+----------------------------------------------- postgres | 10162 | active | SELECT datname,pid,state,SUBSTRING(query,1,45 testdb | 10179 | active | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = abalan testdb | 10180 | active | END; testdb | 10181 | idle in transaction | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tbalanc testdb | 10182 | active | UPDATE pgbench_branches SET bbalance = bbalan testdb | 10183 | active | END; testdb=# select count(*) AS connections from pg_stat_activity; connections ------------- 6
47 データベースの接続数(ツール活用) •  pg_monzで接続数を確認 – インスタンス、DB単位にグラフを表示可能 – 閾値を超過したらZabbixのトリガーで検知
48 データベースの接続数(ツール活用) •  pg_statsinfoで接続数を確認 – インスタンス単位の情報、グラフを表示可能
49 キャッシュヒット率 •  DBはディスクにアクセスしない方が速い。 – どれだけメモリだけで処理できたか？ ＝ キャッシュヒット率 – 一般的に90%以上を維持するのが目標
50 キャッシュヒット率(標準機能) •  pg_stat_databaseビューで確認 •  pg_statio_user_tablesビューで確認 postgres=# SELECT datname,round(blks_hit*100/(blks_hit+blks_read), 2) AS cache_hit_ratio FROM pg_stat_database WHERE blks_read > 0; datname | cache_hit_ratio ----------+----------------- postgres | 99.00 testdb | 97.00 testdb=# SELECT relname,round(heap_blks_hit*100/(heap_blks_hit+heap_blks_read), 2) AS cache_hit_ratio FROM pg_statio_user_tables WHERE heap_blks_read > 0 ORDER BY cache_hit_ratio; relname | cache_hit_ratio ------------------+----------------- pgbench_accounts | 36.00 pgbench_branches | 99.00 pgbench_tellers | 99.00 pgbench_history | 99.00
51 キャッシュヒット率(ツール活用) •  pg_monzでキャッシュヒット率を確認 – DB単位にグラフを表示可能 – 閾値を下回ったらZabbixのトリガーで検知 – テーブル単位のキャッシュヒット率も収集 •  pg_statsinfoでキャッシュヒット率を確認 – DB単位に表示可能
52 チェックポイント •  更新されたメモリ上のページをディスク に書き出す処理 •  チェックポイント実行中に行われている 処理の性能に影響をおよぼすことがある。 – チェックポイントを頻繁に実行している？ – サーバ負荷が高い時間帯にチェックポイント が行われている？
53 チェックポイント(標準機能) •  ログを確認 – log_checkpointsパラメータを設定して出力 •  pg_stat_bgwriterビューで確認 testdb=# SELECT checkpoints_timed,checkpoints_req,checkpoint_write_time, checkpoint_sync_time,buffers_checkpoint from pg_stat_bgwriter; -[ RECORD 1 ]---------+-------- checkpoints_timed | 568 checkpoints_req | 0 checkpoint_write_time | 1343894 checkpoint_sync_time | 2062 buffers_checkpoint | 38659 2015-11-12 13:37:53 JST [7602] LOG: checkpoint starting: time 2015-11-12 13:42:23 JST [7602] LOG: checkpoint complete: wrote 7418 buffers (45.3%); 0 transaction log file(s) added, 0 removed, 0 recycled; write=269.201 s, sync=0.421 s, total=269.685 s; sync files=17, longest=0.418 s, average=0.024 s 2015-11-12 17:49:22 JST [10679] LOG: checkpoints are occurring too frequently (25 seconds apart)
54 チェックポイント(ツール活用) •  pg_monzでチェックポイントを確認 – checkpoint_timeouts/segments契機で 実行されたチェックポイント実行回数を収集 – 一定期間のチェックポイント発生回数が 閾値を超過したらZabbixのトリガーで検知 •  pg_statsinfoでチェックポイントを確認 – checkpoint_timeouts/segments契機で 実行されたチェックポイント実行回数を収集 – 平均および最大の処理時間を表示可能 – チェックポイントが走った時間帯をレポート の各種グラフに重ね合わせることも可能
55 VACUUM •  不要なレコードを回収する処理 – ちゃんと実行されないとDBが肥大化する。
56 VACUUM(標準機能) •  ログを確認 – log_autovacuum_min_durationパラメータ を設定して出力 •  pg_stat_user_tablesビューで確認 2015-11-12 13:36:30 JST [10188] LOG: automatic vacuum of table "testdb.public.pgbench_tellers": index scans: 0 pages: 0 removed, 25 remain tuples: 533 removed, 100 remain, 0 are dead but not yet removable buffer usage: 86 hits, 0 misses, 0 dirtied avg read rate: 0.000 MB/s, avg write rate: 0.000 MB/s system usage: CPU 0.00s/0.00u sec elapsed 0.00 sec testdb=# SELECT relname,n_live_tup,n_dead_tup,last_autovacuum,autovacuum_count FROM pg_stat_user_tables where relname = 'pgbench_accounts'; -[ RECORD 1 ]----+------------------------------ relname | pgbench_accounts n_live_tup | 1002477 n_dead_tup | 0 last_autovacuum | 2015-11-12 17:50:26.224429+09 autovacuum_count | 1
57 VACUUM(ツール活用) •  pg_monzでVACUUMを確認 – テーブル単位にVACUUMが実行された回数、 不要領域の割合を収集 •  pg_statsinfoでVACUUMを確認 – テーブル単位にVACUUMが実行された回数、 不要領域の割合を収集 – 平均および最大の処理時間を表示可能
58 一時ファイルの書き出し •  大きなデータを処理しようとすると ディスクに一時ファイルを作成する。 – ソートやテーブル結合時のハッシュ生成 – work_memパラメータの大きさに依存 7 4 9 2 DISK •  対象データを全てメモリに保持 •  メモリ上でクイックソートを実行 7 4 9 2 2 4 7 9 2 4 7 9 8 1 3 5 1 3 5 8 DISK DISK ・・・ 【対象データ < 作業メモリ】 作業メモリ 【対象データ > 作業メモリ】 作業メモリ •  データの一部をメモリに保持 •  メモリ上でソート実行 •  ソート結果をDISKに戻す 繰り返し
59 一時ファイルの書き出し(標準機能) •  ログを確認 – log_temp_filesパラメータを設定して出力 •  pg_stat_databaseビューで確認 2015-11-11 20:52:33 JST [7801] LOG: temporary file: path "base/pgsql_tmp/ pgsql_tmp7801.1", size 53157 2015-11-11 20:52:33 JST [7801] STATEMENT: select * from pg_settings where name = 'log_temp_files'; postgres=# select datname,temp_files,temp_bytes from pg_stat_database where datname = 'testdb'; -[ RECORD 1 ]-------- datname | testdb temp_files | 1 temp_bytes | 14016512
60 一時ファイルの書き出し(ツール活用) •  pg_monzで一時ファイル書き出しを確認 – DB単位に書きだされたデータ量を収集 – 閾値を超過したらZabbixのトリガーで検知 •  pg_statsinfoで一時ファイル書き出しを 確認 – DB単位に書きだされたファイル数、 データ量を収集
61 腐ったミカンは除去しよう •  一握りの悪者が全体の足を引っ張る。 •  遅いSQLは早く見つけて撲滅しよう。
62 遅いSQL(標準機能) •  スロークエリをログで確認 2015-11-11 19:47:48 JST [7619] LOG: duration: 145.893 ms statement: select count(*) from pgbench_accounts;
63 遅いSQL(ツール活用) •  auto_explainで遅いSQLの実行計画を 自動でログ記録 2015-11-11 19:47:48 JST [7619] LOG: duration: 92.204 ms plan: Query Text: select count(*) from pgbench_accounts; Aggregate (cost=29182.66..29182.67 rows=1 width=0) -> Seq Scan on pgbench_accounts (cost=0.00..26681.53 rows=1000453 width=0)
64 遅いSQL(ツール活用) •  pg_stat_statementsでデータベース全体 への影響が大きいSQLを確認 – トータルの実行時間が長いSQL – 実行回数が多いSQL postgres=# SELECT datname,SUBSTRING(query,1,40) AS query,calls, TRUNC(total_time::numeric,3) AS total_time FROM pg_stat_statements LEFT OUTER JOIN pg_database ON pg_stat_statements.dbid = pg_database.oid WHERE datname = 'testdb' ORDER BY total_time DESC LIMIT 5; datname | query | calls | total_time ---------+-------------------------------------------------+-------+------------ testdb | UPDATE pgbench_accounts SET abalance = a | 12755 | 14088.258 testdb | select count(*) from pgbench_accounts; | 3 | 5740.594 testdb | SELECT c.oid AS relid, c.relnamespace, | 53 | 642.248 testdb | UPDATE pgbench_tellers SET tbalance = tb | 12755 | 386.210 testdb | UPDATE pgbench_branches SET bbalance = b | 12755 | 248.036
65 遅いSQL(ツール活用) •  サーバログをpgBadgerで集計 – Perlスクリプトとして実装 – サーバログを指定して実行すると、ログを 分析したレポートをHTMLファイルで作成 – 永安さんの資料が詳しい。 •  pgBadgerでSQLログを分析する http://pgsqldeepdive.blogspot.jp/2012/12/pgbadgersql.html
66 PostgreSQLのログについて考える
67 なぜそのままではダメか？ •  ログをルーティングする機能がない。 – なんでも1つのログファイルに吐き出す。 – PostgreSQLサーバが起動できないような 深刻なエラーメッセージとスロークエリログ が混在する。 •  深刻度/使い道が異なるものがごちゃまぜ。 – エラーレベルやカテゴリで分けられないので、 ログから見たい情報を探すのが面倒 – grepするのが関の山。。。
68 file_fdw •  FDW: 外部データラッパ – DB外部のデータへ通常の表と同様にアクセス – 花田さんの資料が詳しい。 •  外部データラッパによるPostgreSQLの拡張 http://www.slideshare.net/babystarmonja/postgre-sql-11764943 •  file_fdw: 外部ファイルをテーブル化 – サーバのファイルシステムにある データファイルにアクセス – COPY FROMで読み込み可能なフォーマット に対応（CSV、タブ区切り等） – 9.1からcontribとして配布されている。
69 file_fdwでログを外部テーブル化 •  CSVログを外部テーブル化してアクセス testdb=# CREATE EXTENSION file_fdw; testdb=# CREATE SERVER pglog FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw; testdb=# CREATE FOREIGN TABLE pglog (log_time timestamp(3) with time zone, testdb(# user_name text, database_name text, process_id integer, testdb(# connection_from text, session_id text, session_line_num bigint, testdb(# command_tag text, session_start_time timestamp with time zone, testdb(# virtual_transaction_id text, transaction_id bigint, error_severity text, testdb(# sql_state_code text, message text,detail text, hint text, testdb(# internal_query text, internal_query_pos integer, context text, testdb(# query text,query_pos integer, location text,application_name text testdb(# ) SERVER pglog testdb-# OPTIONS (filename '/var/lib/pgsql/9.4/data/pg_log/postgresql-Fri.csv', format 'csv'); testdb=# select log_time,user_name,database_name,process_id,error_severity, message,application_name from pglog where message like 'duration%'; -[ RECORD 1 ]-------+------------------------------------------------------ log_time | 2015-11-06 08:33:31.528+00 user_name | postgres database_name | testdb process_id | 8962 error_severity | LOG message | duration: 5006.931 ms statement: select pg_sleep(5); application_name | psql
70 file_fdwでログを外部テーブル化 •  サーバログをSQL文で検索 – 絞込みや並べ替えが可能 •  深刻度,発生時刻,データベース,プロセスNo etc – テーブルへのロード不要 •  最新のログデータにアクセスが可能 •  データベースのサイズが膨らむ心配なし •  複数ログファイルの検索は工夫が必要 – ローテーションによるログファイルの切替 – ファイル名を固定化（例:曜日単位） •  postgresql-Sun.csv,postgresql-Mon.csv ... – 9.5から外部テーブルの継承をサポート •  複数ログテーブルのパーティション化も可能に
71 Fluentdで加工したログを収集 •  file_fdwで検索するにはこんな点が不足 – ログの種別を持っていない •  スロークエリ,チェックポイント,デッドロックetc – ログファイル毎に1テーブル •  複数サーバのログをまとめたい •  種別が違うログは分けて管理したい – ログメッセージに含まれる値を使いたい •  スロークエリのduration、statement •  Fluentdで検索しやすい形にログを加工 – 詳しくはOSC 2015 Hokkaidoの資料を参照 http://www.ospn.jp/osc2015-do/pdf/OSC2015_do_tis.pdf
72 Fluentd •  Fluentdとは –  http://www.fluentd.org/ – 軽量でプラガブルなログ収集ツール – Apache License Version 2.0 •  Fluentdの特徴 – ログ管理を3つの層に分けて管理 •  インプット、バッファ、アウトプット – 各層がプラガブルなアーキテクチャ •  用途に応じたプラグインを追加するだけで使える
73 Fluentdでログを収集する PostgreSQL Fluentd (td-agent) DBサーバ PostgreSQL サーバプロセス PostgreSQLサーバログ （postgresql.csv） PostgreSQL 接続ライブラリ DBサーバ PostgreSQL DBサーバ Fluentd PostgreSQL Fluentd ログ集約サーバ Fluentd (td-agent) PostgreSQL fluentdテーブル tag::Text (me::Times tampz record::Jsonb ・・・ ・・・ ・・・
74 収集したログをSQLで検索する •  スロークエリを検索（時間が長い10件） testdb=##SELECT time, record#>>'{hostname}' as host, record#>>'{duration}' as duration, record#>>'{statement}' as statement FROM fluentd WHERE tag = 'pgsql.slow_query' ORDER BY (record#>'{duration}') desc LIMIT 10; time | host | duration | statement ------------------------+---------+----------+--------------------- 2015-06-07 08:33:48+00 | pgsql02 | 2004.107 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 02:25:08+00 | pgsql01 | 2003.866 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 08:45:48+00 | pgsql03 | 2003.767 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 02:25:10+00 | pgsql01 | 2003.621 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 08:45:51+00 | pgsql03 | 2003.461 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 08:33:51+00 | pgsql02 | 2003.376 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 02:25:02+00 | pgsql01 | 2003.374 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 08:33:54+00 | pgsql02 | 2003.247 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 08:45:46+00 | pgsql03 | 2002.880 | select pg_sleep(2); 2015-06-07 02:25:05+00 | pgsql01 | 2002.092 | select pg_sleep(2);
75 pg_monzでスロークエリを監視 pg_monzをカスタマイズすれば、 スロークエリの発生回数も監視できる
76 まとめ
77 監視の観点を理解しよう •  救急患者レベル •  レントゲンに怪しい影が、、レベル •  体力測定レベル •  腐ったミカン = 遅いSQL
78 ツールをうまく組み合わせよう •  pg_monzは「監視」ツール – 発生した問題に即座にアクションを起こす。 – 性能分析に使う情報「も」集められる。 •  pg_statsinfoは「性能分析」ツール – 過去時点の情報をひとまず保管しておき、 後でゆっくりと問題を分析する。 – 発生した問題に対するアクションは、 別の監視ツールに任せる。 •  PostgreSQLのサーバログ – 障害メッセージは監視ツールで素早く検出 – 後で分析するログはFluentdで収集
79 pg_monz をよろしくおねがいします •  入手先や使い方 http://pg-monz.github.io/pg_monz/ •  問い合わせ – pg_monz ユーザーグループ pg_monz@googlegroups.com •  試行環境を自動構築するAnsible Playbook等をGitHubから入手できます。 https://github.com/tech-sketch/pg_monz-trial •  フィードバックをお待ちしています。

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