时间:2021-05-23
wal_buffers默认值为-1,此时wal_buffers使用的是shared_buffers,wal_buffers大小为shared_buffers的1/32
autovacuum_work_mem默认值为-1,此时使用maintenance_work_mem的值
计算公式为:
max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+(autovacuum_max_workers * maintenance_work_mem)假设PostgreSQL的配置如下:
max_connections = 100temp_buffers=32MBwork_mem=32MBshared_buffers=19GBautovacuum_max_workers = 3maintenance_work_mem=1GB #默认值64MBselect( (100*(32*1024*1024)::bigint) + (100*(32*1024*1024)::bigint) + (19*(1024*1024*1024)::bigint) + (3 * (1024*1024*1024)::bigint ))::float8 / 1024 / 1024 / 1024--output28.25此时pg满载峰值时最多使用28.25GB内存,物理内容为32GB时,还有3.75GB内存给操作系统使用.
计算公式为:
max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+wal_buffers+(autovacuum_max_workers * autovacuum_work_mem)假设PostgreSQL的配置如下:
max_connections = 100temp_buffers=32MBwork_mem=32MBshared_buffers=19GB wal_buffers=16MB #--with-wal-segsize的默认值autovacuum_max_workers = 3 maintenance_work_mem=1GBselect( (100*(32*1024*1024)::bigint) + (100*(32*1024*1024)::bigint) + (19*(1024*1024*1024)::bigint) + (16*1024*1024)::bigint + (3 * (1024*1024*1024)::bigint ))::float8 / 1024 / 1024 / 1024--output28.26此时pg满载峰值时最多使用28.5GB内存,物理内容为32GB,还有3.5GB内存给操作系统使用.
计算公式为:
max_connections*work_mem + max_connections*temp_buffers +shared_buffers+wal_buffers+(autovacuum_max_workers * autovacuum_work_mem)+ maintenance_work_mem假设PostgreSQL的配置如下:
max_connections = 100temp_buffers=32MBwork_mem=32MBshared_buffers=19GB wal_buffers=262143kbautovacuum_max_workers = 3autovacuum_work_mem=256MBmaintenance_work_mem=2GBselect( (100*(32*1024*1024)::bigint) + (100*(32*1024*1024)::bigint) + (19*(1024*1024*1024)::bigint) + (262143*1024)::bigint + (3 * (256*1024*1024)::bigint ) + ( 2 * (1024*1024*1024)::bigint ))::float8 / 1024 / 1024 / 1024--output28.01此时pg载峰值时最多使用28.25GB内存,物理内容为32GB时,还有3.75GB内存给操作系统使用.建议所有内存消耗根据硬件配置,也就是使用这个配置.
补充:postgresql 内存使用配置
shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核和磁盘打交道,因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中。通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M)
work_mem: 在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在执行排序操作时,会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和 work_mem查不多大小的临时文件。显然拆分的结果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置为实际RAM的2% -4%,根据需要排序结果集的大小而定,比如81920(80M)
effective_cache_size:是postgresql能够使用的最大缓存,这个数字对于独立的pgsql服务器而言应该足够大,比如4G的内存,可以设置为3.5G(437500)
maintenance_work_mem:这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到,因此用到的频率不高,但是往往这些指令消耗比较多的资源,因此应该尽快让这些指令快速执行完毕:给maintence_work_mem大的内存,比如512M(524288)
max_connections: 通常,max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了实际内存大小。比如,如果将work_mem设置为实际内存的2%大小,则在极端情况下,如果有50个查询都有排序要求,而且都使 用2%的内存,则会导致swap的产生,系统性能就会大大降低。当然,如果有4G的内存,同时出现50个如此大的查询的几率应该是很小的。不过,要清楚 max_connections和work_mem的关系。
配置 主机: 32GB
shared_buffers = 1024MBwork_mem = 1MBeffective_cache_size = 20480MBmaintenance_work_mem = 1024MBmax_connections = 8000以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
计算机病毒对操作系统的危害主要表现在: 1、破坏内存 电脑破坏内存的方法主要是大量占用你的计算机内存、禁止分配内存、修改内存容量和消耗内存4种。病毒在运行时
本文实例讲述了C语言获取消耗内存的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:/**消耗内存*/#include#includemain(){intMB=0;
-AUC计算方法-AUC的Python实现方式AUC计算方法AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力
拼多多的品质退款率计算方法一直被不少商家所诟病,现在这点也做出了相应的更新,下面来看看具体更新内容: 一、品质退款数据计算方法更改 与之前顾客发起退款,
到底整数分区会得到整数的容量结果?分区计算方法:较早时间的计算方法为:MB=(G-1)*4+1024*G该方法用于早期的FAT32分区所得到的结果比较准确,但用