Avant d’entrer dans les détails sur la manière de garantir la fiabilité, la disponibilité et la performance optimale de votre base de données PostgreSQL, il est essentiel de comprendre la nécessité d’une vigilance constante pour sa maintenance. Cette vigilance constitue l’épine dorsale d’une base de données PostgreSQL saine.
Alors, comment pouvez-vous précisément atteindre cet objectif ? La réponse réside dans une surveillance exhaustive de PostgreSQL. Ce blog explore comment surveiller de manière optimale les métriques de la base de données Postgres ainsi que les meilleures pratiques que les organisations peuvent mettre en œuvre pour réussir.
Comment surveiller les principales métriques de performance de PostgreSQL
Pour que votre base de données PostgreSQL fonctionne de manière coordonnée et efficace, il est nécessaire de surveiller plusieurs métriques clés. Ces métriques peuvent dépendre des besoins de votre application et de la configuration de votre base de données PostgreSQL. Cependant, voici quelques éléments courants que vous devriez surveiller régulièrement :
Détails des transactions et des requêtes
La surveillance des détails des transactions dans une base de données PostgreSQL est cruciale pour plusieurs raisons. Les transactions peuvent directement affecter la performance de la base de données. Le suivi des temps d’exécution et de l’utilisation des ressources permet d’identifier les transactions lentes ou de longue durée qui pourraient causer des goulets d’étranglement de performance. De plus, la surveillance des détails des transactions permet d’identifier la cause principale des ralentissements et d’assurer l’intégrité des données, en particulier lorsque vous traitez un grand volume de transactions.
Si votre application subit des ralentissements en raison d’un grand nombre de transactions, voici un aperçu de la manière de surveiller, d’analyser et d’optimiser efficacement votre base de données PostgreSQL :
- Surveillez le nombre de transactions traitées par unité de temps (commits et rollbacks) : Une augmentation soudaine ou un volume élevé soutenu peut indiquer que les systèmes sont surchargés et peinent à gérer la charge de transactions. Une augmentation des commits pourrait suggérer une explosion d’activité ou des problèmes d’intégrité des données conduisant à des mises à jour fréquentes. Une augmentation des rollbacks peut indiquer des erreurs ou des transactions échouées lors des modifications de données, causées par des autorisations insuffisantes, des tentatives de données invalides ou des erreurs logiques dans le code de l’application.
- Analysez les transactions de longue durée et identifiez celles qui contribuent significativement aux ralentissements : Si vous rencontrez de longs temps d’attente, analysez le comportement de verrouillage des requêtes pour identifier les conflits qui pourraient provoquer une attente excessive des transactions pour l’accès aux ressources. Passez en revue également le code de l’application qui interagit avec la base de données pour garantir des pratiques de gestion de transactions efficaces. Sur la base de votre analyse, appliquez les stratégies d’optimisation suivantes pour améliorer la performance :
a) Optimisez les requêtes : Si les requêtes lentes en sont la cause, optimisez-les en créant des index appropriés, en réécrivant le code inefficace ou en ajustant les paramètres des requêtes.
b) Ajustez le pool de connexions : Configurez le pool de connexions efficacement pour éviter la création excessive de connexions. Un grand nombre de connexions peut entraîner une augmentation du volume de transactions et de la contention des ressources.
c) Échelle horizontale : Si les limitations de ressources sont à l’origine du ralentissement, envisagez de mettre votre base de données à l’échelle horizontalement en ajoutant plus de serveurs pour distribuer la charge des transactions.
Détails des sessions
Les sessions représentent les connexions individuelles établies par les utilisateurs ou les applications pour interagir avec la base de données. En suivant des détails comme les sessions actives, les sessions bloquées et les événements d’attente, vous pouvez identifier les goulets d’étranglement qui impactent la performance.
Bien que la surveillance de PostgreSQL offre des informations précieuses, quelques points clés doivent être pris en compte :
- Volume de données : La surveillance de tous les détails des sessions en temps réel pour une grande base de données peut être écrasante. Pour éviter la surcharge d’informations, concentrez-vous sur des métriques spécifiques telles que les transactions de longue durée (plus d’une minute) ou les sessions dépassant les seuils de ressources.
- Sécurité : Les détails des sessions peuvent contenir des informations sensibles telles que les noms d’utilisateur ou les requêtes exécutées. Mettez en place des contrôles d’accès appropriés et anonymisez les données si nécessaire pour maintenir la sécurité tout en obtenant des informations précieuses.
- Intégration avec d’autres métriques : Pour une vue plus holistique, corrélez les données des sessions avec les métriques de l’application comme l’activité des utilisateurs. Utilisez des outils de surveillance PostgreSQL qui offrent des vues combinées des différentes métriques de performance de la base de données et de l’application.
Statistiques des connexions
La surveillance des connexions dans votre base de données PostgreSQL est essentielle pour gérer efficacement l’utilisation des ressources et ajuster la performance de votre déploiement. Chaque connexion à la base de données utilise des ressources telles que le CPU, la mémoire et la bande passante réseau. Une fois créées, ces connexions peuvent effectuer diverses opérations qui peuvent modifier les états : actif, inactif, inactif dans une transaction, et inactif dans une transaction (abandon). Suivre ces états vous aidera à :
- Identifier les problèmes de ressources potentiels : Un nombre constamment élevé de connexions actives par rapport à votre utilisation habituelle peut indiquer des ressources insuffisantes ou des limites du pool de connexions. Pour éviter une consommation excessive, vous pouvez les limiter en utilisant le paramètre max_connections.
- Examiner les connexions inactives : Un grand nombre de connexions en attente suggère que votre pool de connexions est peut-être trop petit. Ajustez la taille du pool pour accueillir le pic d’activité des utilisateurs.
- Détecter les fuites de connexions : Si le nombre total de connexions continue d’augmenter de manière constante au fil du temps, cela pourrait indiquer des fuites de connexions dans le code de votre application. Analysez les modèles d’utilisation des connexions pour identifier et corriger les fuites.
Pour assurer le contrôle des connexions, vous pouvez suivre deux stratégies pour configurer des alertes basées sur les comptes de connexions à la base de données :
- Alertes pour les pics soudains de connexions : Établissez la plage typique de comptes de connexions observés dans des conditions normales de fonctionnement pendant la journée. Si le nombre maximum de connexions à votre base de données est limité à 115 (avec 15 réservées pour le superutilisateur et 100 pour vos applications), vous pouvez définir un seuil de 50 ou 100 au-dessus de votre maximum quotidien comme point de départ. Envisagez d’utiliser des outils de surveillance offrant des seuils dynamiques, ajustés périodiquement selon vos habitudes d’utilisation historiques.
- Alertes lorsque les connexions approchent de leurs limites : Cette stratégie se concentre sur l’alerte avant d’atteindre la limite maximale de connexions imposée par votre plan de base de données. Cela aide à éviter les échecs de connexion qui pourraient perturber l’expérience utilisateur.
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Statistiques de verrouillage et de cache
Dans PostgreSQL, les verrous jouent un rôle essentiel pour maintenir la cohérence des données lors de requêtes concurrentes. Cependant, un verrouillage excessif ou des impasses peuvent ralentir la base de données. En interrogeant les tables de verrouillage, vous pouvez obtenir des informations sur les verrous actifs, les objets verrouillés et les processus en attente. Il est également important de surveiller la durée des verrous, ce qui aide à optimiser les requêtes, prévenir les contentions et assurer une utilisation efficace des ressources.
En outre, le suivi de la répartition des modes de verrouillage dans votre base de données Postgres est crucial pour un accès cohérent aux données. Les modes plus stricts, comme ACCESS EXCLUSIVE, peuvent potentiellement limiter la modifiabilité des données, signalant des goulets d’étranglement possibles. Une forte occurrence de ces modes peut indiquer des connexions actives dues à des requêtes de longue durée, risquant des dépassements de temps d’exécution. Prioriser la surveillance des modes de verrouillage stricts permet de traiter de manière proactive les problèmes de performance, assurant un accès fluide aux données dans votre environnement PostgreSQL.
Une autre métrique cruciale pour des performances optimales est le cache des tampons (buffer cache) de Postgres. Ce cache stocke les données fréquemment consultées en mémoire, réduisant ainsi de manière significative les accès au disque plus lents. Idéalement, vous voulez un taux de succès du cache (buffer hit ratio) élevé, qui représente les données récupérées depuis le cache par rapport aux lectures sur disque (échecs du cache).
Un ratio constamment inférieur à 80 % peut suggérer que le cache est sous-dimensionné ou que les modèles d’accès aux données ont changé. Dans de tels cas, envisagez d’augmenter le paramètre shared_buffers pour allouer plus de mémoire au cache ou d’analyser les requêtes causant des accès disque excessifs afin d’améliorer leur efficacité. Bien que des vues comme pg_stat_user_tables offrent des informations détaillées sur le cache des tampons, il peut être plus simple d’utiliser un outil de surveillance PostgreSQL fournissant des métriques agrégées du cache des tampons.
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Détails des scans d’index et de table
Les index jouent un rôle crucial dans l’amélioration des performances des requêtes en permettant une récupération rapide des données. Surveiller les scans d’index est essentiel pour déterminer si les requêtes utilisent efficacement ces index. Un nombre plus élevé de scans d’index par rapport aux scans séquentiels indique souvent une exécution efficace des requêtes. Cependant, il existe des cas où les index créés peuvent ne pas être utilisés activement par les requêtes.
Si votre base de données montre constamment un taux élevé de scans séquentiels, envisagez d’optimiser ses performances en créant des index sur les données fréquemment consultées. Dans les situations où les index appropriés ne sont pas disponibles pour les conditions de requête, des scans de table et séquentiels sont nécessaires. Identifier et supprimer les index sous-utilisés peut aider à rationaliser la gestion du stockage sans sacrifier les performances.
Une surveillance efficace de Postgres implique une analyse régulière des statistiques et des performances des requêtes, une comparaison des données actuelles avec les tendances historiques, et une optimisation périodique de l’utilisation des index tout en traitant les scans séquentiels. Cette approche complète assure un environnement de base de données PostgreSQL bien optimisé, avec une exécution efficace des requêtes et une utilisation minimisée des ressources.
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Métriques de réplication
PostgreSQL utilise le journal de pré-écriture (Write-Ahead Logging, WAL) pour la réplication, garantissant la persistance des données même si le serveur principal tombe en panne. Les transactions sont d’abord enregistrées dans le WAL, puis ce WAL est transmis aux serveurs de secours pour la synchronisation des données.
La surveillance des détails de réplication est cruciale pour ce processus. Elle aide à assurer la santé de la réplication en identifiant les problèmes potentiels tels que les retards ou les échecs, à optimiser les performances en analysant les taux de transfert de données, et à éviter les pertes de données en garantissant que les serveurs de secours sont à jour lors de la reprise après sinistre.
La réplication peut être réalisée de trois manières : en flux continu (streaming), en cascade (cascading) et en mode synchrone (synchronous). Vous pouvez choisir la méthode qui convient le mieux à vos besoins, en tenant compte de facteurs tels que la scalabilité, le déchargement de la charge du serveur principal, et les exigences de cohérence des données.
Par exemple, la réplication en flux continu offre une haute disponibilité mais avec un potentiel de latence, tandis que la réplication synchrone garantit la cohérence mais impacte les performances. Tenez compte de votre objectif de point de récupération (Recovery Point Objective, RPO), ou de la perte de données acceptable, et de votre objectif de temps de récupération (Recovery Time Objective, RTO), ou du temps d’arrêt acceptable, lors de votre choix. Cependant, une surveillance efficace de la réplication va au-delà de la configuration. Vous devez suivre deux métriques clés : le délai de réplication et les demandes de point de contrôle (checkpoint).
Les trois meilleures pratiques de surveillance de Postgres
Bien qu’il soit important de connaître les métriques clés pour comprendre les performances de Postgres, il est également important de connaître certaines meilleures pratiques en matière de surveillance de Postgres pour mettre en œuvre la stratégie de surveillance de manière efficace. Voici les trois principales pratiques que nous recommandons en fonction de nos interactions avec les administrateurs de Postgres :
- Établir des références de performance pour Postgres
La construction d’une base solide pour la surveillance commence par l’établissement de références de performance. Ce processus implique de mesurer les métriques clés telles que les temps d’exécution, le nombre de connexions, les taux de transaction, l’utilisation des ressources, la taille de la base de données, etc., sous des charges de travail normales. Tenir un enregistrement détaillé des valeurs de référence aidera à identifier les écarts et les comportements anormaux.
- Audits réguliers dans l’optimisation des performances
L’optimisation des performances de Postgres est un processus continu. Les audits programmés régulièrement impliquent d’approfondir les domaines spécifiques identifiés lors de la surveillance. Cela comprend l’analyse des journaux de requêtes lentes pour identifier des opportunités d’optimisation, l’évaluation de l’utilisation des ressources pour identifier les goulets d’étranglement, ou la vérification si les paramètres de la base de données sont ajustés aux exigences opérationnelles actuelles. Ces audits aideront à maintenir des performances optimales et à prévenir les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
- Automatiser les alertes
La définition de seuils de performance vous permettra d’être averti lorsque les tendances s’écartent de la normale. Cependant, il est crucial de considérer la mise en place de seuils dynamiques plutôt que statiques, car ils s’ajustent en fonction des conditions variables et réduisent les fausses alertes. Reliez ces seuils à vos systèmes d’alerte afin que des notifications soient déclenchées lorsque les seuils sont dépassés. Assurez-vous que votre outil de surveillance de performance de Postgres vous notifie rapidement via les canaux de votre choix : Slack, email, SMS et plus encore.
Surveillez de manière proactive votre base de données PostgreSQL avec Applications Manager
Bien qu’il soit essentiel de comprendre les métriques clés et les meilleures pratiques pour la surveillance des performances de PostgreSQL, traduire cette connaissance en insights exploitables nécessite une solution de surveillance robuste. Applications Manager agit comme une solution complète pour la surveillance des bases de données Postgres. Il aide également à surveiller d’autres bases de données populaires telles que MySQL, Microsoft SQL et MongoDB, offrant des informations en temps réel sur les métriques de performance clés, l’utilisation des ressources, la disponibilité, et plus encore. Pour savoir comment notre produit peut vous aider, téléchargez une version d’essai gratuite de 30 jours ou programmez une démonstration personnalisée avec un expert dès aujourd’hui !
Source : Postgres performance monitoring: Best practices and key metrics rédigé par Varsha R
