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針對適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 彈性伺服器中的高 CPU 使用率進行疑難排解

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適用於： 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 彈性伺服器

本文說明如何識別高 CPU 使用率的根本原因。 它也提供可能的補救動作，以在使用 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器時控制CPU使用率。

在本文中，您可了解：

  • 關於疑難解答指南，以找出並取得減輕根本原因的建議。
  • 關於識別高 CPU 使用率的工具，例如 Azure 計量、查詢存放區和pg_stat_statements。
  • 如何識別根本原因，例如長時間執行的查詢和連線總數。
  • 如何使用 EXPLAIN ANALYZE、連線共用和清理數據表來解決高 CPU 使用率。

疑難排解指南

使用疑難解答指南，您可以找出高 CPU 案例的可能根本原因，並可閱讀建議來減輕發現的問題。

若要瞭解如何設定和使用疑難解答指南，請遵循 設定疑難解答指南。

識別高 CPU 使用率的工具

請考慮使用下列工具清單來識別高CPU使用率。

Azure 計量

Azure 計量是檢查特定期間 CPU 使用率的良好起點。 計量會提供 CPU 使用率偏高期間所使用資源的相關信息。 比較寫入 IOP、讀取 IOP、讀取輸送量位元組/秒和寫入輸送量位元組/秒與 CPU 百分比的圖表，以找出工作負載造成高 CPU 的時間。

針對主動式監視，您可以設定計量的警示。 如需逐步指引，請參閱 Azure 計量。

查詢存放區

查詢存放區會自動擷取查詢和運行時間統計數據的歷程記錄，並保留它們以供檢閱。 它會依時間分割數據，讓您可以查看時態使用模式。 所有使用者、資料庫和查詢的數據會儲存在 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器實例中名為 azure_sys 的資料庫。

查詢存放區可以將等候事件資訊與查詢運行時間統計數據相互關聯。 使用查詢存放區來識別在感興趣的期間具有高 CPU 耗用量的查詢。

如需詳細資訊，請參閱 查詢存放區。

pg_stat_statements

延伸 pg_stat_statements 模組可協助識別在伺服器上耗用時間的查詢。 如需此延伸模組的詳細資訊，請參閱其 檔。

平均或平均運行時間

針對 Postgres 13 版和更新版本，請使用下列語句，依平均或平均運行時間檢視前五個 SQL 語句：

SELECT userid::regrole, dbid, query, mean_exec_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 5;

總運行時間

執行下列語句，依總運行時間檢視前五個 SQL 語句。

針對 Postgres 13 版和更新版本，請使用下列語句，依總運行時間檢視前五個 SQL 語句：

SELECT userid::regrole, dbid, query
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time
DESC LIMIT 5;

識別根本原因

如果 CPU 耗用量層級通常很高，則可能是下列根本原因：

長時間執行的交易

長時間執行的交易可能會耗用可能導致高CPU使用率的CPU資源。

下列查詢可協助識別長時間執行的連線：

SELECT pid, usename, datname, query, now() - xact_start as duration
FROM pg_stat_activity
WHERE pid <> pg_backend_pid() AND state IN ('idle in transaction', 'active')
ORDER BY duration DESC;

依狀態的連線總數和連線數目

資料庫的大量連線也可能導致 CPU 和記憶體使用率增加。

下列查詢會依狀態提供連線數目的相關信息：

SELECT state, count(*)
FROM  pg_stat_activity
WHERE pid <> pg_backend_pid()
GROUP BY state
ORDER BY state ASC;

解決高CPU使用率

使用 EXPLAIN ANALYZE，請考慮使用內建的 PgBouncer 連線共用器，並終止長時間執行的交易來解決高 CPU 使用率。

使用 EXPLAIN ANALYZE

一旦您知道耗用更多CPU的查詢，請使用 EXPLAIN ANALYZE 進一步調查和微調它們。

如需EXPLAIN ANALYZE 命令的詳細資訊，請檢閱其檔。

PgBouncer，內建聯機共用器

在有許多短期連線，或許多聯機在大部分時間內保持閑置的情況下，請考慮使用 PgBouncer 之類的連線共用器。

如需 PgBouncer 的詳細資訊，請參閱使用 PostgreSQL 的連線共用器和連線處理最佳做法

適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器會將 PgBouncer 提供為內建連線共用解決方案。 如需詳細資訊，請參閱 PgBouncer。

終止長時間執行的交易

您可以考慮終止長時間執行的交易作為選項。

若要終止會話的 PID，您必須使用下列查詢來尋找其 PID：

SELECT pid, usename, datname, query, now() - xact_start as duration
FROM pg_stat_activity
WHERE pid <> pg_backend_pid() AND state IN ('idle in transaction', 'active')
ORDER BY duration DESC;

您也可以依其他屬性進行篩選，例如 usename （用戶名稱）、 datname （資料庫名稱）等。

擁有工作階段的 PID 之後，您可以使用下列查詢來終止它：

SELECT pg_terminate_backend(pid);

監視真空和數據表統計數據

讓數據表統計數據保持在最新狀態有助於改善查詢效能。 監視是否正在執行一般自動清理。

下列查詢有助於識別需要清理的數據表：

SELECT schemaname,relname,n_dead_tup,n_live_tup,last_vacuum,last_analyze, last_autovacuum,last_autoanalyze
FROM pg_stat_all_tables
WHERE n_live_tup > 0;

last_autovacuum 和 last_autoanalyze 資料行會提供上次自動清理或分析數據表的日期和時間。 如果數據表未定期清理，請採取步驟來調整自動數據清理。

如需自動數據清理疑難解答和微調的詳細資訊，請參閱 自動數據清理疑難解答。

短期解決方案是對看到緩慢查詢的數據表執行手動真空分析：

VACUUM ANALYZE <table>;

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