wal日志即write ahead log预写式日志,简称wal日志。wal日志可以说是PostgreSQL中十分重要的部分,相当于oracle中的redo日志。

当数据库中数据发生变更时:
change发生时:先要将变更后内容计入wal buffer中,再将变更后的数据写入data buffer;
commit发生时:wal buffer中数据刷新到磁盘;
checkpoint发生时:将所有data buffer刷新的磁盘。

可以想象,如果没有wal日志,那么数据库中将会发生什么?
首先,当我们在数据库中更新数据时,如果没有wal日志,那么每次更新都会将数据刷到磁盘上,并且这个动作是随机i/o,性能可想而知。并且没有wal日志,关系型数据库中事务的ACID如何保证呢?
因此wal日志重要性可想而知。其中心思想就是:先写入日志文件,再写入数据。

说到checkpoint,我们再来看看哪些情况会触发数据库的checkpoing:
1.手动执行CHECKPOINT命令;
2.执行需要检查点的命令(例如pg_start_backup 或pg_ctl stop|restart等等);
3.达到检查点配置时间(checkpoint_timeout);
4.max_wal_size已满。

其中1和2两点都和数据库的配置无关,我们暂时先不看,这里先介绍下checkpoint_timeout和max_wal_size两个参数。

checkpoint_timeout:
自动 WAL 检查点之间的最长时间,以秒计。合理的范围在 30 秒到 1 天之间。默认是 5 分钟(5min)。增加这个参数的值会增加崩溃恢复所需的时间。

bill@bill=>show checkpoint_timeout ;
checkpoint_timeout
--------------------
30min
(1 row)

max_wal_size:
在自动 WAL检查点之间允许WAL 增长到的最大尺寸。这是一个软限制,在特殊的情况 下 WAL 尺寸可能会超过max_wal_size, 例如在重度负荷下、archive_command失败或者高的 wal_keep_segments设置。默认为 1 GB。增加这个参数可能导致崩溃恢复所需的时间。

bill@bill=>show max_wal_size ;
max_wal_size
--------------
2GB
(1 row)

和max_wal_size相对应的还有个min_wal_size,这里简单介绍下:
只要 WAL 磁盘用量保持在这个设置之下,在检查点时旧的 WAL文件总是被回收以便未来使用,而不是直接被删除。

可能对oracle熟悉的人会觉得wal日志和redo还是有些不同,没错,oracle中redo是固定几个redo日志文件,然后轮着切换去写入,因此我们常常会在io高的数据库中看到redo切换相关的等待事件。
而在pg中wal日志是动态切换,从pg9.6开始采用这种模式。和oracle不同的是,pg中这种动态wal切换步骤是这样的:单个wal日志写满(默认大小16MB,编译数据库时指定)继续写下一个wal日志,直到磁盘剩余空间不足min_wal_size时才会将旧的 WAL文件回收以便继续使用。

但是这种模式有一个弊端就是如果在checkpoint之前产生了大量的wal日志就会导致发生checkpoint时对性能的影响巨大,因此pg中还有一个参数checkpoint_completion_target来进行调整。

checkpoint_completion_target:
指定检查点完成的目标,作为检查点之间总时间的一部分。默认是 0.5。
什么意思呢,假如我的checkpoint_timeout设置是30分钟,而wal生成了10G,那么设置成0.5就允许我在15分钟内完成checkpoint,调大这个值就可以降低checkpoint对性能的影响,但是万一数据库出现故障,那么这个值设置越大数据就越危险。

总结:
大多数检查点应该是基于时间的,即由checkpoint_timeout触发。
性能(不频繁检查点)与恢复所需时间(频繁检查点)之间需要抉择:
值在15-30分钟之间是比例合适的,但到1小时不是什么坏事。
在决定checkpoint_timeout后,通过估计WAL的数量选择max_wal_size。
设置checkpoint_completion_target以便内核将数据刷新到磁盘的时间足够(但不是太多)。

PostgreSQL WAL日志详解的更多相关文章

  1. Spark小课堂Week6 启动日志详解

    Spark小课堂Week6 启动日志详解 作为分布式系统,Spark程序是非常难以使用传统方法来进行调试的,所以我们主要的武器是日志,今天会对启动日志进行一下详解. 日志详解 今天主要遍历下Strea ...

  2. MySQL日志文件之错误日志和慢查询日志详解

    今天天气又开始变得很热了,虽然很热很浮躁,但是不能不学习,我在北京向各位问好.今天给大家分享一点关于数据库日志方面的东西,因为日志不仅讨厌而且还很重要,在开发中时常免不了与它的亲密接触,就在前几天公司 ...

  3. tomcat 日志详解

    1 tomcat  日志详解 1.1  tomcat 日志配置文件 tomcat 对应日志的配置文件:tomcat目录下的/conf/logging.properties. tomcat 的日志等级有 ...

  4. springboot快速入门(二)——项目属性配置(日志详解)

    一.概述 application.properties就是springboot的属性配置文件 在使用spring boot过程中,可以发现项目中只需要极少的配置就能完成相应的功能,这归功于spring ...

  5. tomcat日志详解

    1 tomcat 日志详解 1.1 tomcat 日志配置文件 tomcat 对应日志的配置文件:tomcat目录下的/conf/logging.properties. tomcat 的日志等级有:日 ...

  6. Apache/Nginx/IIS 访问日志详解

    Apache日志详解 1.Apache日志文件名称及所在路径 日志文件一般都是保存在在apache/logs目录下,实际情况可以根据Apache的配置文件去查找日志文件所在的路径. 例如phpstud ...

  7. 【夯实Mysql基础】MySQL在Linux系统下配置文件及日志详解

    本文地址 分享提纲: 1. 概述 2. 详解配置文件 3. 详解日志 1.概述 MySQL配置文件在Windows下叫my.ini,在MySQL的安装根目录下:在Linux下叫my.cnf,该文件位于 ...

  8. Squid 日志详解

    原文地址: http://www.php-oa.com/2008/01/17/squid-log-access-store.html access.log 日志 在squid中access访问日志最为 ...

  9. 第一节:框架前期准备篇之Log4Net日志详解

    一. Log4Net简介 Log4net是从Java中的Log4j迁移过来的一个.Net版的开源日志框架,它的功能很强大,可以将日志分为不同的等级,以不同的格式输出到不同的存储介质中,比如:数据库.t ...

随机推荐

  1. (数据科学学习手札99)掌握pandas中的时序数据分组运算

    本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据 ...

  2. 团队作业part3--需求改进&系统设计

    一.需求&原型改进 1. 需求的修改 借鉴其他开发游戏的组的经验以及老师的建议,针对之前的需求分析,作出如下修改: 问题1:这款游戏对玩家的吸引力与驱动性有所不足. 修改1:增加成就系统与排行 ...

  3. flex:align-items和align-content的区别

    属性值 align-items的属性值有:baseline.center.flex-end.flex-start.stretch.inherit.initial.unset align-content ...

  4. ajax的五种状态

    ajax的五种状态(readyState ) 0 - (未初始化)还没有调用send()方法 1 - (载入)已调用send()方法,正在发送请求 2 - (载入完成)send()方法执行完成,已经接 ...

  5. 从零开始学生信-orthofinder的安装和使用-基因家族分析

    [环境变量]注释掉conda3,source ~/.bashrc conda install orthofinder # 若在上一章之后没有重启的同学请重启后操作. # 由于是刚开始搭建,这里没有给o ...

  6. 【Electron Playground 系列】文件下载篇

    作者:long.woo 文件下载是我们开发中比较常见的业务需求,比如:导出 excel. web 应用文件下载存在一些局限性,通常是让后端将响应的头信息改成 Content-Disposition: ...

  7. 初接触matplotlib

    1,绘制简单的折线图. 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 square = [1,4,9,16,25] 4 5 plt.plot(square) 6 plt. ...

  8. 前置机器学习(五):30分钟掌握常用Matplitlib用法

    Matplotlib 是建立在NumPy基础之上的Python绘图库,是在机器学习中用于数据可视化的工具. 我们在前面的文章讲过NumPy的用法,这里我们就不展开讨论NumPy的相关知识了. Matp ...

  9. 在.NET Core 中收集数据的几种方式

    APM是一种应用性能监控工具,可以帮助理解系统行为, 用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题, 通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据,分析业务系统各事务处理的交易路径和处理 ...

  10. 向Docker告别的时候到了

    在容器的远古时期(大约4年前),Docker是容器游戏中仅有的参与者.但是现在情况不一样了,Docker不再是唯一的一个了,只是另一个容器引擎而已.Docker允许我们构建,运行,拉取,上传,查看容器 ...