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CPU使用率高排查方法

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PolarDB PostgreSQL版在使用过程中，可能会出现CPU使用率异常升高甚至达到满载的情况。本文将介绍造成这种情况的常见原因和排查方法，以及对应的解决方案。

问题原因

业务量上涨

当CPU使用率上升时，最有可能的情况是业务量的上涨导致数据库使用的计算资源增多。

排查方法

需要排查目前数据库的活跃连接数是否比平时多，您可以通过以下两种方法进行排查：

  • 如果数据库配备了监控系统，则活跃连接数的变化情况可以通过图表的形式观察到。

  • 如果数据库没有配备监控系统，则需要连接到数据库，执行以下命令来获取当前活跃连接数。

    SELECT COUNT(*) FROM pg_stat_activity WHERE state NOT LIKE 'idle';
    说明

    其中：

    • pg_stat_activity是PolarDB PostgreSQL版的内置系统视图，该视图返回的每一行都是一个正在运行中的PolarDB PostgreSQL版进程。

    • state表示进程当前的状态。取值如下：

      • active：进程正在执行查询。

      • idle：进程空闲，正在等待新的客户端命令。

      • idle in transaction：进程处于事务中，但目前暂未执行查询。

      • idle in transaction (aborted)：进程处于事务中，且有一条语句发生过错误。

      • fastpath function call：进程正在执行一个fast-path函数。

      • disabled：进程的状态采集功能被关闭。

    上述命令可以查询到所有非空闲状态的进程数，即可能占用CPU的活跃连接数。如果活跃连接数较平时更多，则CPU使用率上升是由于业务量上涨导致。

问题原因

慢查询

如果CPU使用率上升，而活跃连接数的变化范围处在正常范围内，则有可能出现了较多性能较差的慢查询。这些慢查询可能在很长一段时间里占用了较多的CPU，导致CPU使用率上升。

PolarDB PostgreSQL版提供了慢查询日志的功能，执行时间高于log_min_duration_statement的SQL将会被记录到慢查询日志中。然而当CPU占用率接近满载时，将会导致整个系统的停滞，所有SQL的执行可能都变慢，所以慢查询日志中记录的信息可能非常多，不易排查。

排查方法

定位执行时间较长的慢查询

pg_stat_statements插件能够记录数据库服务器上所有SQL语句在优化和执行阶段的统计信息。

由于该插件需要使用共享内存，因此插件名需要被配置在shared_preload_libraries参数中。

说明

如果当前数据库中没有创建pg_stat_statements插件，执行以下命令，创建该插件。该过程将会注册好插件提供的函数及视图：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_stat_statements;

  1. pg_stat_statements插件和数据库系统本身都会不断累积统计信息。为了排查CPU异常升高后这段时间内的问题，需要将数据库和插件中留存的统计信息清空，然后开始收集从当前时刻开始的统计信息：

    -- 清空当前数据库的统计信息
SELECT pg_stat_reset();
-- 清空 pg_stat_statements 插件截止目前收集的统计信息
SELECT pg_stat_statements_reset();

  2. 等待1~2分钟，使数据库和插件充分采集这段时间内的统计信息。

  3. 统计信息收集完毕后，参考以下命令查询执行时间最长的5条SQL。

    SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 5;
SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 5;

定位读取Buffer数量较多的慢查询

当一张表缺少索引，而对该表的查询基本上都是点查时，数据库将不得不使用全表扫描，并在内存中使用过滤条件来过滤掉大量的无效记录，导致CPU使用率大幅上升。

通过pg_stat_statements插件的统计信息，参考以下命令，查询截止目前读取Buffer数量最多的5条SQL。

SELECT * FROM pg_stat_statements
ORDER BY shared_blks_hit + shared_blks_read DESC
LIMIT 5;

通过PolarDB PostgreSQL版内置系统视图pg_stat_user_tables中的统计信息，也可以统计出使用全表扫描时扫描次数最多的表。

参考以下命令，查询具备一定规模数据量（元组约为10万个）且使用全表扫描获取到的元组数量最多的5张表。

SELECT * FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_live_tup > 100000 AND seq_scan > 0
ORDER BY seq_tup_read DESC
LIMIT 5;

定位长时间执行不结束的慢查询

通过系统内置视图pg_stat_activity，可以查询出长时间执行不结束的SQL，这些SQL有极大可能造成CPU使用率过高。

参考以下命令，查询执行时间最长，且当前还未退出的5条SQL。

SELECT
    *,
    extract(epoch FROM (NOW() - xact_start)) AS xact_stay,
    extract(epoch FROM (NOW() - query_start)) AS query_stay
FROM pg_stat_activity
WHERE state NOT LIKE 'idle%'
ORDER BY query_stay DESC
LIMIT 5;

结合前一步中排查到的使用全表扫描次数最多的表，参考以下命令，获取在该表上执行时间超过一定阈值（例如10s）的慢查询。

SELECT * FROM pg_stat_activity
WHERE
    state NOT LIKE 'idle%' AND
    query ILIKE '%表名%' AND
    NOW() - query_start > interval '10s';

解决方案

  • 对于异常占用CPU较高的SQL，如果仅有个别非预期SQL，则可以通过给后端进程发送信号的方式，先让SQL执行中断，使CPU使用率恢复正常。参考以下命令，以慢查询执行所使用的进程pid（pg_stat_activity视图的pid列）作为参数，中止相应的进程的执行。

    SELECT pg_cancel_backend(pid);
SELECT pg_terminate_backend(pid);

  • 如果执行较慢的SQL是业务上必要的SQL，则需要对它进行调优。可以对SQL涉及到的表进行采样，更新其统计信息，使优化器能够产生更加准确的执行计划。

    说明

    采样需要占用一定的CPU，最好在业务低谷期进行。

    ANALYZE 表名;

  • 对于全表扫描较多的表，可以在常用的过滤列上创建索引，使用索引扫描，减少全表扫描在内存中过滤不符合条件的记录所造成的CPU浪费。

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