PostgreSQL數據庫Streaming Replication流複製主備延遲測試

PostgreSQL數據庫流複製主庫和備庫之間的延遲時間是多少,不管對HA仍是負載均衡來講都應該作個評估。好比單純的HA架構,當主庫發生故障時,咱們容許多少時間內的數據丟失。不廢話,直接進入本次實驗測試。html

測試環境:

主庫:內存:32G,CPU:8核,IP:192.168.122.101ios

備庫:內存:32G,CPU:8核,IP:192.168.122.102sql

數據庫配置:默認數據庫

測試準備:

在兩臺服務器上安裝好PostgreSQL數據庫,安裝過程不清楚的能夠參考文章《PostgreSQL數據庫編譯安裝》,網址:http://www.sijitao.net/1535.html 。ubuntu

搭建數據庫之間的異步流複製環境,配置過程參考文章《PostgreSQL Streaming Replication流複製環境搭建》,網址:http://www.sijitao.net/1764.html 。bash

重要:測試以前必定要同步下主庫和備庫兩臺服務器的時間,否則會出現延遲時間不許備的狀況。服務器

測試步驟:

建立測試數據庫和測試表,這裏我用的德哥的測試模型,模擬用戶登錄操做。網絡

一、建立測試表

create table user_info
(userid int,
engname text,
cnname text,
occupation text,
birthday date,
signname text,
email text,
qq numeric,
crt_time timestamp without time zone,
mod_time timestamp without time zone
);

create table user_session
(userid int,
logintime timestamp(0) without time zone,
login_count bigint default 0,
logouttime timestamp(0) without time zone,
online_interval interval default interval '0'
);

create table user_login_rec
(userid int,
login_time timestamp without time zone,
ip inet
);

create table user_logout_rec
(userid int,
logout_time timestamp without time zone,
ip inet
);

二、初始化測試數據

insert into user_info (userid,engname,cnname,occupation,birthday,signname,email,qq,crt_time,mod_time)
select generate_series(1,2000000),
'zhangnq',
'章郎蟲',
'DBA',
'1970-01-01'
,E'我就是章郎蟲。',
'248687950@qq.com',
248687950,
clock_timestamp(),
NULL;

insert into user_session (userid) select generate_series(1,2000000);

alter table user_info add constraint pk_user_info primary key (userid);
alter table user_session add constraint pk_user_session primary key (userid);

三、建立業務函數

-- 模擬用戶登陸的函數
create or replace function f_user_login 
(i_userid int,
OUT o_userid int,
OUT o_engname text,
OUT o_cnname text,
OUT o_occupation text,
OUT o_birthday date,
OUT o_signname text,
OUT o_email text,
OUT o_qq numeric
)
as $BODY$
declare
begin
select userid,engname,cnname,occupation,birthday,signname,email,qq
into o_userid,o_engname,o_cnname,o_occupation,o_birthday,o_signname,o_email,o_qq
from user_info where userid=i_userid;
insert into user_login_rec (userid,login_time,ip) values (i_userid,now(),inet_client_addr());
update user_session set logintime=now(),login_count=login_count+1 where userid=i_userid;
return;
end;
$BODY$
language plpgsql;
-- 模擬用戶退出的函數
create or replace function f_user_logout
(i_userid int,
OUT o_result int
)
as $BODY$
declare
begin
insert into user_logout_rec (userid,logout_time,ip) values (i_userid,now(),inet_client_addr());
update user_session set logouttime=now(),online_interval=online_interval+(now()-logintime) where userid=i_userid;
o_result := 0;
return;
exception 
when others then
o_result := 1;
return;
end;
$BODY$
language plpgsql;

四、建立測試腳本

\setrandom userid 1 2000000
SELECT f_user_login(:userid);

五、建立流複製時間延遲測試腳本

在備數據庫中建立時間延遲測試的腳本,這裏一塊兒監測了備庫的負載,網絡流量和同步延遲時間,這裏我測試了100次。session

#!/bin/bash

export PATH=/opt/PostgreSQL/93/bin:$PATH
export PGDATA=/data/pgsql
export PGHOME=/opt/PostgreSQL/93
export PGPORT=5432

i=0
sql="
SELECT
        CASE
                WHEN pg_last_xlog_receive_location() = pg_last_xlog_replay_location() THEN 0
                ELSE EXTRACT (EPOCH FROM now() - pg_last_xact_replay_timestamp())
        END
AS replication_lag;"

while [ $i -lt 100 ]
do
        echo -e "`/usr/bin/top -b -n 1 |sed -n '1p' |awk '{print +$(NF-2)}'` | \c";echo -e `psql -t -A -c "$sql" -d zhangnq`" | \c";/usr/bin/ifstat -i eth0 -n 1 1 | awk 'NR>2 {print $1 " KB/s"}'
        let i=$i+1
done

六、開始測試

在主庫使用pgbench對數據庫施壓。架構

pgbench -M prepared -n -r -f ./test.sql -h 127.0.0.1 -p 5432 -U postgres -c 64 -j 32 -T 300 zhangnq

同時在備庫上運行流複製延遲測試腳本,記錄測試後的數值。

修改pgbench的鏈接數和線程數後測試屢次,獲得相似以下的結果。

postgres@ubuntu:~$ ./pglag_time.sh 
0.24 | 28.444522 | 3833.48 KB/s
0.24 | 28.442567 | 4260.23 KB/s
0.24 | 28.442438 | 4676.84 KB/s
0.3 | 0 | 5151.29 KB/s
0.3 | 28.442349 | 5439.33 KB/s
......
......

 

測試結果

pg_streaming_replication_lag_time_1

pg_streaming_replication_lag_time_2

pg_streaming_replication_lag_time_3

同步延遲最大時間基本都是在8秒左右,鏈接併發數增大時延遲次數增長。

帶寬使用使用量和鏈接併發數成正比關係。

系統負載在數據庫鏈接併發數增長時沒怎麼變化,系統資源使用率不高。

接下來就能夠優化或者能夠把延遲數據添加進nagios監控了。

原文連接:http://www.sijitao.net/1860.html

參考網址:

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201221382150858/

https://vibhorkumar.wordpress.com/2014/05/21/monitoring-approach-for-streaming-replication-with-hot-standby-in-postgresql-9-3/

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