记一次Postgres CPU爆满故障

问题描述

公司项目测试环境调用某些接口的时候，服务器立即崩溃，并一定时间内无法提供服务。

问题排查

服务器配置不够

第一反应是服务器需要升配啦，花钱解决一切！毕竟测试服务器配置确实不高，2CPU + 4Gib，能干啥？不过问题是今天突然发生的，而且说崩就崩。凭着严谨的态度，还是要刨根问底地找下问题。

查看服务器负载

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内存占用并不大，忘记截图了，反正看下来不是内存过高导致的崩溃

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数据库占用CPU过高

连接数过多

业务高峰活跃连接陡增，活跃的连接数是否比平时多很多

SELECT 
  COUNT(*) 
FROM 
  pg_stat_activity 
WHERE 
  STATE NOT LIKE '%idle';

查询下来只有3个连接，所以不是连接数导致的CPU过高

慢SQL

如果活跃连接数的变化处于正常范围，则可能是当时有性能很差的SQL被大量执行。

select 
  datname, 
  usename, 
  client_addr, 
  application_name, 
  state, 
  backend_start, 
  xact_start, 
  xact_stay, 
  query_start, 
  query_stay, 
  replace(
    query, 
    chr(10), 
    ' '
  ) as query 
from 
  (
    select 
      pgsa.datname as datname, 
      pgsa.usename as usename, 
      pgsa.client_addr client_addr, 
      pgsa.application_name as application_name, 
      pgsa.state as state, 
      pgsa.backend_start as backend_start, 
      pgsa.xact_start as xact_start, 
      extract(
        epoch 
        from 
          (now() - pgsa.xact_start)
      ) as xact_stay, 
      pgsa.query_start as query_start, 
      extract(
        epoch 
        from 
          (now() - pgsa.query_start)
      ) as query_stay, 
      pgsa.query as query 
    from 
      pg_stat_activity as pgsa 
    where 
      pgsa.state != 'idle' 
      and pgsa.state != 'idle in transaction' 
      and pgsa.state != 'idle in transaction (aborted)'
  ) idleconnections 
order by 
  query_stay desc 
limit 
  5;

可以看到，确实有一条慢SQL，而且属于奇慢无比，执行了接近1分钟还没执行完毕，基本可以定位，是慢SQL导致的CPU占用陡增。

问题解决

对于上面的方法查出来的慢SQL，首先需要做的是Kill掉他们，使业务先恢复。

select pg_cancel_backend(pid) from pg_stat_activity where  query like '%<query text>%' and pid != pg_backend_pid();
select pg_terminate_backend(pid) from pg_stat_activity where  query like '%<query text>%' and pid != pg_backend_pid();

如果这些SQL确实是业务上必需的，则需要对他们做如下优化：

1. 对查询涉及的表，执行ANALYZE <table>或VACUUM ANZLYZE <table>，更新表的统计信息，使查询计划更准确。为避免对业务影响，最好在业务低峰执行。
2. 执行explain <query text>或explain (buffers true, analyze true, verbose true) <query text>命令，查看SQL的执行计划（前者不会实际执行SQL，后者会实际执行而且能得到详细的执行信息），对其中的Table Scan涉及的表，建立索引。
3. 重新编写SQL，去除掉不必要的子查询、改写UNION ALL、使用JOIN CLAUSE固定连接顺序等，都是进一步深度优化SQL的手段，这里不再深入说明。

总结

在查询语句中，尽量减少不必要的子查询，公司使用的ORM框架是Spring JPA，针对一些特别慢的HQL，可以采用直接执行SQL的方式来优化查询效率。

    @Query(value = "select count(*) from example_table where example_id = :exampleId", nativeQuery = true)
    int exampleNativeQuery(@Param("exampleId") Long exampleId);

参考

PostgreSQL/PPAS CPU使用率高的原因及解决办法