一、性能测试的那些事儿
最近帮客户做了一次人大金仓KingbaseES的性能测试，整个过程就像给数据库做了一次全面体检。说实话，数据库性能调优这事儿，跟中医把脉有点像——你得先知道哪里堵了，才能对症下药。
我们先搭建了一个标准的测试环境：
-- KingbaseES 测试环境配置示例
CREATE TABLESPACE perf_test LOCATION '/data/kingbase/perf_test'; -- 创建专用表空间
ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '8GB'; -- 调整共享缓冲区大小
ALTER SYSTEM SET work_mem = '64MB'; -- 提高每个查询的工作内存
二、揪出瓶颈的五大绝招
2.1 SQL查询分析
慢查询就像堵在高速上的卡车，我们先用这个命令抓典型：
-- 开启慢查询日志
ALTER SYSTEM SET log_min_duration_statement = '500ms';
ALTER SYSTEM SET log_statement = 'all';
2.2 系统资源监控
发现有个批量导入的存储过程特别耗CPU：
-- 问题存储过程示例
CREATE OR REPLACE PROCEDURE bulk_import()
AS $$
DECLARE
i INTEGER;
BEGIN
FOR i IN 1..100000 LOOP
INSERT INTO orders VALUES(i, now(), 'pending'); -- 单条插入效率低下
END LOOP;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
改成批量插入后性能提升10倍：
-- 优化后的版本
CREATE OR REPLACE PROCEDURE fast_import()
AS $$
BEGIN
INSERT INTO orders
SELECT generate_series(1,100000), now(), 'pending'; -- 批量插入
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
2.3 索引优化实战
有个分页查询要8秒，检查发现缺了关键索引：
-- 原始慢查询
SELECT * FROM user_logs
WHERE create_time > '2023-01-01'
ORDER BY id DESC LIMIT 20 OFFSET 10000;
-- 解决方案
CREATE INDEX idx_logs_createtime ON user_logs(create_time DESC);
2.4 连接池配置
Java应用出现连接风暴，调整后立竿见影：
// JDBC连接池配置示例 (HikariCP)
HikariConfig config = new HikariConfig();
config.setMaximumPoolSize(50); // 原先是200
config.setIdleTimeout(600000); // 10分钟空闲超时
2.5 内存参数调优
发现排序操作频繁写磁盘，调整内存参数：
-- 关键参数调整
ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem = '1GB'; -- 维护操作内存
ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '24GB'; -- 优化器假设的缓存大小
三、典型性能问题诊疗室
3.1 锁等待问题
遇到个死锁案例，两个事务互相卡住：
-- 事务1
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2; -- 被阻塞
-- 事务2
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 50 WHERE id = 2;
UPDATE accounts SET balance = balance + 50 WHERE id = 1; -- 死锁形成
解决方案是统一更新顺序：
-- 按照固定ID顺序更新
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
3.2 统计信息过时
有个查询突然变慢，原来是统计信息没更新：
-- 手动更新统计信息
ANALYZE VERBOSE large_table;
-- 查看统计信息
SELECT * FROM pg_stats WHERE tablename = 'large_table';
四、性能优化成果展示
优化前后的关键指标对比：
- TPS从1200提升到3500
- 平均响应时间从450ms降到120ms
- 高峰期CPU使用率从95%降到65%
- 磁盘IO等待时间减少80%
五、实战经验总结
- 定期做
EXPLAIN ANALYZE检查执行计划 - 监控
pg_stat_activity发现异常会话 - 使用
pg_stat_statements找出消耗资源最多的SQL - 注意WAL日志对IO的影响
- 分区表在亿级数据场景效果显著
最后分享个排查性能问题的万能命令：
-- 综合诊断命令
SELECT now(), pg_backend_pid(),
query, state, age(clock_timestamp(), query_start)
FROM pg_stat_activity
WHERE state != 'idle'
ORDER BY age DESC LIMIT 10;
记住，数据库调优没有银弹，需要根据实际业务特点持续优化。就像老中医看病，同样的症状可能要用不同的方子。
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