Antes de sumergirse en cómo garantizar la fiabilidad, disponibilidad y rendimiento óptimo de su base de datos PostgreSQL, es esencial comprender la necesidad de hacer una vigilancia constante para su mantenimiento. Esta vigilancia forma la columna vertebral de una base de datos PostgreSQL saludable.
¿Entonces cómo puede lograrlo exactamente? La respuesta está en un completo monitoreo de Postgres. Este blog explora cómo puede monitorear de forma óptima las métricas de la base de datos Postgres junto con las mejores prácticas que las organizaciones pueden implementar para prepararse para el éxito.
Cómo monitorear las métricas clave de monitoreo del rendimiento de la base de datos Postgres
Para mantener su base de datos PostgreSQL funcionando de forma coordinada y eficiente, debe monitorear varias métricas clave. Estas pueden estar determinadas por las necesidades de su aplicación y la configuración de su base de datos PostgreSQL. He aquí algunos elementos que debería vigilar regularmente:
1. Detalles de las transacciones y consultas
En lo que respecta al monitoreo de Postgres, controlar los detalles de las transacciones en una base de datos PostgreSQL es crucial por varias razones. En primer lugar, las transacciones pueden afectar directamente el rendimiento de la base de datos. Supervisar los tiempos de ejecución y del uso de los recursos ayuda a identificar las transacciones lentas o de larga duración que podrían estar causando cuellos de botella. Además, monitorear los detalles de las transacciones permite localizar la causa raíz de las ralentizaciones y garantizar la integridad de los datos, especialmente cuando se trata de un gran volumen de transacciones.
Si su aplicación experimenta un retraso debido a un gran número de transacciones, a continuación le explicamos cómo monitorear, analizar y optimizar eficazmente su base de datos Postgres:
∙ Monitoree el número de transacciones procesadas por unidad de tiempo (confirmaciones y reversiones): un aumento repentino o un alto volumen constante pueden indicar que los sistemas están sobrecargados y luchan por manejar la carga de transacciones. Un aumento significativo en las confirmaciones podría sugerir una ráfaga de actividad o posibles problemas de integridad de los datos que provoquen actualizaciones frecuentes. Un aumento de las reversiones podría indicar errores o transacciones fallidas durante las modificaciones de datos. Estos últimos podrían estar causados por permisos insuficientes, intentos de datos no válidos o errores lógicos en el código de la aplicación.
∙ Analice las transacciones de larga duración e identifique las específicas que están contribuyendo significativamente a las ralentizaciones: si experimenta tiempos de espera elevados, analice el comportamiento de bloqueo de las consultas para identificar posibles conflictos que puedan estar provocando que las transacciones esperen excesivamente para acceder a los recursos. Revise el código de la aplicación que interactúa con la base de datos para garantizar prácticas eficientes de gestión de transacciones. Basándose en su análisis, aplique las siguientes estrategias de optimización para mejorar el rendimiento:
a) Optimice las consultas: si las consultas lentas son las culpables, optimícelas creando los índices adecuados, reescribiendo el código ineficiente o ajustando los parámetros de consulta.
b) Ajuste la agrupación de conexiones: configure eficazmente la agrupación de conexiones para evitar que se creen conexiones excesivas. Un gran número de conexiones puede provocar un mayor volumen de transacciones y contención de recursos.
c) Escale horizontalmente: si las limitaciones de recursos son la causa de la ralentización, considere la posibilidad de escalar su base de datos horizontalmente añadiendo más servidores para distribuir la carga de transacciones.
2. Detalles de la sesión
Las sesiones representan las conexiones individuales establecidas por los usuarios o las aplicaciones para interactuar con la base de datos. Al controlar los detalles como las sesiones activas, las sesiones bloqueadas y los eventos de espera, puede identificar los cuellos de botella que están afectando al rendimiento.
Aunque el monitoreo de PostgreSQL ofrece información valiosa, hay algunos aspectos clave a tener en cuenta:
∙ Volumen de datos: monitorear todos los detalles de la sesión en tiempo real para una gran base de datos puede resultar abrumador. Para evitar la sobrecarga de información, considere la posibilidad de centrarse en métricas específicas.
∙ Seguridad: los detalles de la sesión pueden contener información sensible. Implemente controles de acceso adecuados y anonimice los datos cuando sea necesario para mantener la seguridad al tiempo que obtiene información valiosa.
∙ Integración con otras métricas: para obtener una visión más holística, correlacione los datos de la sesión con las métricas de la aplicación. Utilice las herramientas de monitoreo de Postgres que ofrecen vistas combinadas de varias métricas de rendimiento de la base de datos y de la aplicación.
3. Estadísticas de conexión
Es esencial monitorear las conexiones en su base de datos PostgreSQL para gestionar eficazmente el uso de los recursos y ajustar el rendimiento de su implementación. Cada conexión a la base de datos utiliza recursos como la CPU, la memoria y el ancho de banda de la red. Una vez creadas, estas conexiones pueden realizar diversas operaciones que pueden conducir al cambio de estados: activo, inactivo, inactivo en transacción e inactivo en transacción (abortado).
Supervisar estos estados le ayudará a hacer lo siguiente:
∙ Identificar los posibles problemas de recursos: un número elevado y constante de conexiones activas en comparación con su uso típico podría indicar que hay recursos insuficientes o limitaciones del conjunto de conexiones. Para evitar un consumo excesivo, puede limitarlas ajustando el parámetro max_connections.
∙ Investigar las conexiones inactivas: un gran número de conexiones en espera sugiere que su pool de conexiones podría ser demasiado pequeño. Es posible que tenga que ajustar el tamaño del pool para adaptarse a los picos de actividad.
∙ Detectar fugas en las conexiones: si el número total de conexiones sigue aumentando, podría indicar que hay fugas de conexión en el código de su aplicación. Analice los patrones de uso de las conexiones para identificar y solucionar las fugas.
Para asegurarse de que tiene el control sobre las conexiones, puede seguir dos estrategias para establecer alertas basadas en el recuento de conexiones a la base de datos:
∙ Alerta por picos repentinos en las conexiones: establezca el rango típico de recuentos de conexiones observados en condiciones normales de funcionamiento durante el día. Si el número máximo de conexiones a su base de datos está fijado en un límite de 115, con 15 reservadas para el súperusuario y 100 para sus aplicaciones, puede fijar un umbral de 50 o 100 por encima de su máximo diario. Puede usar herramientas de monitoreo que ofrezcan umbrales dinámicos. Ajustarán periódicamente los valores en función de sus patrones de uso históricos.
∙ Alerta cuando las conexiones se acercan a sus límites: esta estrategia se centra en alertar antes de alcanzar el límite máximo de conexiones impuesto por su plan de base de datos. Esto ayuda a evitar fallos de conexión que podrían interrumpir la experiencia del usuario.
4. Estadísticas de bloqueo y búfer
En PostgreSQL, los bloqueos desempeñan un papel fundamental a la hora de mantener la consistencia de los datos durante las consultas concurrentes. No obstante, un bloqueo excesivo o los interbloqueos pueden ralentizar la base de datos. Al consultar las tablas de bloqueos, puede obtener información sobre los bloqueos activos, los objetos bloqueados y los procesos en espera. También es importante monitorear la duración de los bloqueos. Esto ayuda a optimizar las consultas, evitar la contención y garantizar una utilización eficiente de los recursos.
Además, controlar la distribución de los modos de bloqueo en su base de datos Postgres es crucial para garantizar un acceso consistente a los datos. Los modos más estrictos, como el ACCESO EXCLUSIVO, pueden limitar potencialmente la modificabilidad de los datos. Esto pone de manifiesto posibles cuellos de botella.
Una alta incidencia de estos modos puede indicar conexiones activas debidas a consultas de larga duración, con el riesgo de que se agoten los tiempos de espera de las consultas. Dar prioridad al monitoreo de los modos de bloqueo más estrictos permite abordar de forma proactiva los problemas de rendimiento. Lo anterior garantiza un acceso fluido a los datos en su entorno PostgreSQL.
Otra métrica crucial para un rendimiento óptimo es la caché de búferes de Postgres. Esta almacena los datos a los que se accede con más frecuencia, lo que reduce significativamente los accesos más lentos al disco. Lo ideal es tener una alta tasa de aciertos del búfer, que representa los datos recuperados de la caché en comparación con las lecturas del disco (errores del búfer).
Un ratio constante por debajo del 80% podría sugerir que la caché está infradimensionada o que los patrones de acceso a los datos han cambiado. En tales casos, considere la posibilidad de aumentar el parámetroshared_buffers para asignar más memoria a la caché o de analizar las consultas que provocan un acceso excesivo al disco para mejorar su eficacia. Si bien los parámetros como pg_stat_user_tables ofrecen información detallada de la caché de búfer, pueden resultar abrumadores. Es mejor optar por una herramienta de monitoreo de PostgreSQL que proporcione métricas agregadas de la caché de búfer.
5. Detalles del escaneo a nivel de índice y de tabla
Los índices desempeñan un papel crucial para mejorar el rendimiento de las consultas al permitir una rápida recuperación de los datos. Monitorear los escaneos de índices es esencial para determinar si las consultas están haciendo un uso eficaz de dichos índices. Un mayor número de escaneos de índices en comparación con los escaneos secuenciales suele indicar una ejecución eficiente de la consulta. Sin embargo, hay casos en los que los índices creados pueden no ser utilizados activamente por las consultas.
Si su base de datos muestra sistemáticamente una mayor tasa de escaneos secuenciales, considere optimizar su rendimiento creando índices sobre los datos a los que se accede con frecuencia. En situaciones en las que no disponga de índices adecuados para las condiciones de consulta, necesitará escaneos de tablas y secuenciales. Identificar y eliminar índices infrautilizados puede ayudar a racionalizar la gestión del almacenamiento sin sacrificar el rendimiento.
Un monitoreo de Postgres efectivo implica analizar regularmente las estadísticas y el rendimiento de las consultas, comparar los datos actuales con las tendencias históricas y optimizar periódicamente el uso de los índices al tiempo que se abordan los escaneos secuenciales. Este enfoque integral garantiza un entorno de base de datos PostgreSQL bien optimizado con una ejecución eficiente de las consultas y una utilización minimizada de los recursos.
6. Métricas de replicación
PostgreSQL utiliza el registro de escritura anticipada (WAL) para la replicación. Esto garantiza la persistencia de los datos incluso si falla el servidor primario. Las transacciones se escriben primero en el WAL. A continuación, dicho WAL se transmite a los servidores en espera para sincronizar los datos.
Monitorear los detalles de la replicación es crucial para este proceso. Ayuda a garantizar la salud de la replicación identificando posibles problemas como retrasos o fallos, a optimizar el rendimiento analizando las tasas de transferencia de datos y a evitar la pérdida de datos garantizando que los servidores en espera estén actualizados durante la recuperación en caso de desastre.
La replicación se puede realizar de tres formas: en flujo, en cascada y sincrónica. Puede elegir el método que mejor se adapte a sus necesidades teniendo en cuenta factores como la escalabilidad, la descarga de la carga del servidor primario y los requisitos de coherencia de los datos.
La replicación en flujo ofrece una alta disponibilidad, pero con un retraso potencial. La replicación sincrónica garantiza la coherencia, pero repercute en el rendimiento.
Tenga en cuenta su objetivo de punto de recuperación (RPO) —la pérdida de datos aceptable— y su objetivo de tiempo de recuperación (RTO) —el tiempo de inactividad aceptable— a la hora de hacer su elección. Sin embargo, el monitoreo eficaz de la replicación va más allá de la configuración. Necesita controlar dos métricas clave: el retraso en la replicación y las solicitudes de puntos de control.
Las 3 mejores prácticas de monitoreo de Postgres
Aunque es importante conocer las métricas clave para comprender el rendimiento de Postgres, también es importante conocer algunas de las mejores prácticas para el monitoreo de Postgres para aplicar la estrategia de seguimiento de forma eficaz. Estas son las tres principales prácticas que recomendamos basándonos en nuestras interacciones con los administradores de Postgres:
1. Establecer líneas de base para el rendimiento de Postgres
La construcción de una base sólida para la vigilancia comienza con el establecimiento de líneas de base de rendimiento. Este proceso implica medir métricas clave —tales como los tiempos de ejecución, el recuento de conexiones, la tasa de transacciones, la utilización de recursos y el tamaño de la base de datos— bajo cargas de trabajo normales. Mantener un registro detallado de los valores de referencia ayudará a identificar desviaciones y anomalías.
2. Auditorías regulares en el ajuste del rendimiento
El ajuste del rendimiento de Postgres es un proceso continuo. Las auditorías programadas regularmente implican profundizar en áreas específicas identificadas a través de la observación. Esto incluye analizar los logs de las consultas lentas para identificar oportunidades de optimización, evaluar la utilización de los recursos para localizar cuellos de botella o revisar si la configuración de la base de datos se ajusta a los requisitos operativos actuales. Estas auditorías ayudarán a mantener un rendimiento óptimo y evitar que los problemas se acumulen.
3. Automatizar las alertas
La definición de umbrales de rendimiento le permitirá recibir notificaciones cuando los patrones se desvíen de lo normal. Es crucial que considere implementar umbrales dinámicos en lugar de estáticos, ya que se ajustan en función de las condiciones variables y reducen las falsas alarmas. Vincule estos umbrales con sus sistemas de alerta para que se activen las notificaciones cuando sean superados. Asegúrese de que su herramienta de monitoreo del rendimiento de Postgres notifique puntualmente a través de los canales de su elección.
Monitoree proactivamente su base de datos PostgreSQL con Applications Manager
Si bien es esencial comprender las métricas clave y las mejores prácticas para el monitoreo del rendimiento de PostgreSQL, traducir ese conocimiento en perspectivas procesables requiere una solución de monitoreo robusta como Applications Manager. Esta herramienta también ayuda a monitorear otras bases de datos populares como MySQL, Microsoft SQL y MongoDB ofreciendo información en tiempo real sobre métricas clave de rendimiento, utilización de recursos, disponibilidad y mucho más. ¡Para saber cómo puede ayudarle nuestro producto, descargue una prueba gratis por 30 días o programe una demostración personalizada con uno de nuestros expertos hoy mismo!
