PostgreSQL数据库中的后台进程

在 PostgreSQL 中,有多个后台进程(也称为工作者进程),负责处理不同的任务和功能。这些进程包括但不限于以下几种:

1. PostgreSQL数据库中的后台进程

1.1. Postmaster 进程

这是 PostgreSQL 服务器的主进程,负责管理其他后台进程,并接受客户端的连接请求。它负责启动、停止和管理其他所有的 PostgreSQL 后台进程。

postmaster 进程是 PostgreSQL 数据库服务器的主要进程,也是整个数据库系统的控制中心。在较新版本的 PostgreSQL 中,postmaster 进程已被命名为 postgres 进程。它的职责主要包括以下几个方面:处理连接请求:postmaster 进程负责接收客户端的连接请求,启动新的后台进程来处理这些连接,并确保每个连接都得到适当的处理。启动和管理后台进程:它负责启动并管理诸如 WalWriter、Checkpointer、Background Writer、Autovacuum、Stats Collector 等各种后台进程,这些进程执行不同的任务,维护数据库的正常运行和性能优化。管理数据库实例:postmaster 负责管理整个数据库实例的启动、关闭以及对配置文件的读取和解析,确保数据库按照正确的配置运行。处理异常情况:它会监视数据库中的异常情况,如崩溃或错误,并尝试恢复数据库的稳定状态。在出现问题时,postmaster 会尝试回滚未完成的事务以确保数据的一致性。连接池管理:对于某些连接池技术(例如 PgBouncer、pgpool 等),postmaster 也负责管理连接池,并协调连接的分配和回收。总体来说,postmaster(或 postgres)是 PostgreSQL 数据库的主要守护进程,负责协调和管理各种数据库操作,并确保数据库系统的正常运行。

1.2. WalWriter 进程

这个进程负责将 WAL(Write-Ahead Logging)日志从内存缓冲区写入到磁盘,以确保数据持久性和一致性。

WalWriter 进程是 PostgreSQL 中的一个重要后台进程,负责处理 WAL(Write-Ahead Logging)日志的持久化工作。WAL 是 PostgreSQL 中用于保证数据持久性和恢复性的关键机制,通过将数据修改操作记录到 WAL 日志中,可以确保即使在数据库崩溃或故障时,数据也能够被恢复到一致的状态。具体来说,WalWriter 进程主要执行以下任务:将 WAL 日志写入磁盘:它负责将 WAL 缓冲区中的已经填满的日志段(WAL segments)异步地写入到磁盘。这些日志包含了事务的修改操作,以及数据库引擎的其他关键活动。维护 WAL 缓冲区:WalWriter 进程还负责管理 WAL 缓冲区,确保 WAL 日志被及时、有效地写入到磁盘中,以保持数据的持久性。优化磁盘写入:它尝试合并或共享磁盘写入操作,以提高写入磁盘的效率,减少对磁盘的访问次数,从而提升系统性能。WalWriter 进程在 PostgreSQL 中扮演着非常重要的角色,确保了事务的持久性和数据库的恢复性。其异步写入的特性使得数据库的写入操作不会被过度阻塞,提高了系统的并发性能和稳定性。

1.3. Checkpointer 进程

Checkpointer 定期将修改过的缓冲区写入磁盘,以便在数据库崩溃时能够进行快速的恢复,并且有助于减少数据库启动时间。

`Checkpointer` 是 PostgreSQL 中的另一个重要的后台进程,负责管理数据库系统中的检查点(checkpoint)。检查点是指将缓冲区中的修改写入到磁盘上的数据文件,以确保数据库的一致性和持久性。`Checkpointer` 进程的主要职责包括:1. **定期执行检查点**:它周期性地执行检查点操作,将脏数据(已修改但尚未写入磁盘的数据)写入到磁盘,确保数据的持久性。通过这种方式,可以避免在数据库崩溃或异常关闭时过多的数据丢失或不一致性。2. **减轻系统负担**:执行检查点时,`Checkpointer` 尽可能地将脏页写入磁盘,以减少后续的恢复过程所需的时间和系统资源,同时降低后续数据库启动所需的时间。3. **优化日志文件**:`Checkpointer` 还有助于确保 WAL 日志文件中不包含对已经写入磁盘的脏数据的记录,从而保持 WAL 日志的有效性和性能。`Checkpointer` 进程的运行是为了维护数据库系统的稳定性和一致性。通过定期地执行检查点操作,它确保了脏数据的及时写入,从而降低了数据丢失和数据库恢复的风险,同时优化了数据库的性能。

1.4. Background Writer 进程

类似于 WalWriter 和 Checkpointer,它负责将脏(已修改)的缓冲区写入磁盘,但其行为更加被动,处理频率较低。

`BGWriter`(Background Writer)是 PostgreSQL 中的一个重要后台进程,负责管理缓冲区(Buffer Cache)并尽可能将脏页(已被修改但尚未写入磁盘)异步地写入到磁盘,以确保数据的持久性和系统性能的最优化。以下是 `BGWriter` 后台进程的主要功能和作用:1. **脏页管理**:`BGWriter` 负责管理共享缓冲区中的脏页,这些脏页包含了已经被修改但尚未写入磁盘的数据。2. **异步写入脏页**:它定期检查缓冲区中的脏页,并尝试将这些脏页异步地写入到磁盘。这样做有助于降低对磁盘的频繁访问,提高数据库系统的性能。3. **减少后续写入操作的影响**:通过将脏页定期写入磁盘,`BGWriter` 可以减少后续写入操作对系统性能的影响。这有助于确保写入操作不会阻塞太多,并且减少了系统性能突然下降的风险。4. **优化磁盘写入**:`BGWriter` 通过尝试合并或共享磁盘写入操作,以提高写入磁盘的效率,减少对磁盘的访问次数,进而优化系统性能。需要注意的是,`BGWriter` 进程的行为相对被动,其工作是在后台周期性地进行。默认情况下,它会根据配置中的参数自动执行,通常不需要额外的手动调整。然而,在某些高负载或特定场景下,对 `BGWriter` 参数的微调可能有助于进一步优化数据库的性能。

1.5. Autovacuum 进程

这些进程负责自动运行 VACUUM 和 ANALYZE 命令来管理表的可用空间和统计信息,以确保性能和空间的最优化。

`Autovacuum` 是 PostgreSQL 中的一个自动化进程,负责管理和执行自动化的 VACUUM 和 ANALYZE 操作。这些操作对于数据库的性能和空间管理非常重要。Autovacuum 进程的主要作用包括:1. **自动执行 VACUUM 操作**:VACUUM 是一种操作,用于回收已删除行所占用的空间,防止数据库中的数据行版本过多导致性能下降。Autovacuum 周期性地检查表,并在需要时自动触发 VACUUM 操作,清理不再需要的数据行,并释放占用的空间。2. **自动执行 ANALYZE 操作**:ANALYZE 用于收集表和索引的统计信息,帮助查询优化器生成更有效的查询计划。Autovacuum 进程也负责执行 ANALYZE 操作,确保数据库中的统计信息保持最新。3. **优化系统性能**:通过自动执行 VACUUM 和 ANALYZE 操作,Autovacuum 有助于保持数据库的性能稳定,并减少因过多未使用的空间和过时的统计信息而引起的性能下降。Autovacuum 进程是 PostgreSQL 中的一个重要组成部分,它帮助数据库自动管理和优化空间利用以及查询性能。虽然它默认情况下是启用的,但也可以通过配置参数进行调整以满足特定的性能需求。

1.6. Stats Collector 进程

它定期收集有关数据库服务器活动的统计信息,这些信息可以被监控工具和查询优化器使用。

`Stats Collector` 是 PostgreSQL 中的后台进程,负责收集数据库服务器活动的统计信息。这些统计信息对于监控数据库性能、查询优化以及系统调优都非常重要。`Stats Collector` 进程的主要职责包括:1. **收集统计信息**:它周期性地收集有关数据库服务器活动的各种统计数据,包括表和索引的访问计数、每个表的行数、索引的使用情况、查询计划的效率等。2. **存储统计信息**:`Stats Collector` 将收集到的统计信息存储在系统表 `pg_stat_*` 中。这些系统表包括 `pg_stat_database`、`pg_stat_user_tables`、`pg_stat_user_indexes` 等,可以通过查询这些表来获取数据库性能的详细信息。3. **为查询优化提供数据**:数据库查询优化器可以利用收集到的统计信息来生成更有效的查询计划,以提高查询性能和执行效率。4. **监控数据库活动**:统计信息可以用于监视数据库服务器的活动,识别瓶颈和性能问题,并进行性能调优和优化。`Stats Collector` 进程对于数据库的性能监控和调优至关重要。它持续收集和更新有关数据库服务器活动的信息,使得管理员和开发人员能够更好地了解数据库的运行情况,并作出相应的优化和改进。

1.7. **Background Worker 进程

这是一个通用的后台进程框架,允许用户创建自定义的后台任务来执行特定的工作,例如异步任务处理或者其他需要在后台运行的功能。

每个后台进程都有自己特定的功能,共同协作以确保 PostgreSQL 服务器的正常运行和高效性能。

`Background Worker` 进程是 PostgreSQL 中的通用后台进程框架,允许用户创建和执行自定义的后台任务,以满足特定的需求和功能。这个框架提供了一种扩展 PostgreSQL 功能的方式,允许开发人员编写自定义的后台任务来执行各种任务,例如异步处理、周期性任务等。`Background Worker` 的主要特点和功能包括:1. **自定义后台任务**:它允许开发人员编写和注册自定义的后台任务,可以执行各种自定义的功能,如异步处理、定期清理任务、特定数据处理等。2. **灵活性**:`Background Worker` 提供了一种灵活的方式来扩展 PostgreSQL 功能,可以根据具体需求开发各种后台任务。3. **并发执行**:后台工作者进程可以与其他 PostgreSQL 后台进程并发执行,但需要小心确保后台任务的资源消耗和性能影响。4. **监控和管理**:可以通过 PostgreSQL 的内置监控工具和系统视图来监控和管理后台工作者进程的运行状态和性能。使用 `Background Worker` 框架,开发人员可以根据需要实现自定义的后台任务,这些任务可以在数据库运行时执行。这为开发人员提供了更大的灵活性和可扩展性,使得他们能够根据具体业务需求创建并执行后台任务。

2. 后台进程是如何协调组织起来的

PostgreSQL 中的后台进程共同协作以维护整个数据库生态体系,它们之间通过一系列的协调和合作来确保数据库系统的正常运行和性能优化。这些后台进程负责不同的任务,包括 WAL 写入、缓冲区管理、检查点、自动化任务执行等,并通过相互协作来维护整个数据库系统的生态。

以下是它们是如何协调一起维护整个数据库生态体系的一些方式:

  1. Postmaster 进程的协调和管理:Postmaster 是整个数据库服务器的主进程,负责启动、停止和管理其他所有的后台进程。它协调后台进程的启动、关闭以及对配置文件的读取和解析,确保数据库按照正确的配置运行。

  2. WALWriter、Checkpointer 和 Background Writer 的协同工作:WALWriter 负责将 WAL 日志写入磁盘,Checkpointer 定期执行检查点将脏数据写入磁盘,而 Background Writer 负责后台将脏缓冲区写入磁盘。这些进程共同确保数据持久性,并尽可能地优化磁盘写入操作。

  3. Stats Collector 和 Autovacuum 的配合运行:Stats Collector 收集数据库统计信息,这些信息可被 Autovacuum 进程使用,Autovacuum 则根据收集到的信息自动执行 VACUUM 和 ANALYZE 操作,以维护数据库的性能和空间管理。

  4. Background Worker 进程的灵活扩展:Background Worker 提供了一个框架,允许用户创建自定义的后台任务,这些任务可以执行特定的功能,比如异步处理、定期清理等,为数据库系统增加了额外的灵活性和可扩展性。

这些后台进程通过协同工作,以及定期执行各自的任务来维护数据库的运行。它们相互协调、交换信息,确保数据库系统稳定运行,并尽可能地优化数据库性能。这种协调工作是 PostgreSQL 能够处理大量并发操作并保持高性能的关键所在。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/180235.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

livox 半固体激光雷达 gazebo 仿真 | 更换环境与雷达型号

livox 半固体激光雷达 gazebo 仿真 | 更换环境与雷达型号 livox 半固体激光雷达 gazebo 仿真 | 更换环境与雷达型号livox 介绍更换环境更换livox激光雷达型号 livox 半固体激光雷达 gazebo 仿真 | 更换环境与雷达型号 livox 介绍 览沃科技有限公司(Livox&#xff…

【动态规划】求最长递增子序列问题

目录 问题描述递推关系建立递推关系的思路约束条件:以 s [ k ] s[k] s[k] 结尾约束条件:以 s [ k ] s[k] s[k] 开头约束条件:增加子问题参数(前缀)约束条件:增加子问题参数(后缀)约束条件:LIS长度为k且末尾元素最小 运行实例 问…

将图像的rgb数据转成DICOM医学图像格式

dcmtk官方文档:https://support.dcmtk.org/docs/ dcmtk最新源码下载:https://www.dcmtk.org/en/dcmtk/dcmtk-software-development/ dcmtk旧版本源码下载:https://dicom.offis.de/download/dcmtk/ 用DCMTK库实现将图像转成dcm格式 dcmtk库的…

linux logrotate日志轮询设置案例一

1.编辑/etc/logrotate.conf文件,添加如下配置,并保存 /var/log/ztj.log {missingokhourlycreate 644 root rootsharedscriptspostrotateif [ -f /var/run/syslogd.pid ];then/bin/kill -HUP $(/bin/cat /var/run/syslogd.pid) >/dev/null 2>&…

C++二分查找、离线算法:最近的房间

作者推荐 利用广度优先或模拟解决米诺骨牌 本文涉及的基础知识点 二分查找算法合集 题目 一个酒店里有 n 个房间,这些房间用二维整数数组 rooms 表示,其中 rooms[i] [roomIdi, sizei] 表示有一个房间号为 roomIdi 的房间且它的面积为 sizei 。每一…

mitmproxy安装以及模拟接口数据返回

使用pycharm直接安装,pip install mitmproxy 安装成功后直接使用命令mitmdump --version查看版本 然后自己本地下载https://mitmproxy.org/downloads/#10.1.1/ 之后一步步安装即可 安装成功后这里会出现一个.mitmproxy文件 双击这个文件进入开始安装证书 我…

Python与设计模式--迭代器模式

23种计模式之 前言 (5)单例模式、工厂模式、简单工厂模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式、(7)代理模式、装饰器模式、适配器模式、门面模式、组合模式、享元模式、桥梁模式、(11)策略模式、责任链模式、命令模式、中介者模…

明亮暖色人像

明亮暖色人像 1、Lr 曝光up,提高明亮度黑色色调up & 对比度down & 反差down --> 柔和度up色温up,暖色调up [10] 。----->暖色增强 However 人物皮肤黄up ----->HSL控制肤色---->饱和度(橙色down、黄色up)—…

【闲读 1】量子论引出对认知的思考

文章目录 一、物理学的两朵乌云故事量子力学的世界 二、 波粒二象性三、量子不确定性四、感知尺度 混沌学院课程《【物理学思维】第四节 量子论》,观后感。 一、物理学的两朵乌云故事 19世纪末,著名的物理学家开尔文爵士(温度单位命民&…

vue2通过权限控制tab标签显示和隐藏

vue2通过权限控制tab标签显示和隐藏 1、前言2、v-if实现自定义控制 1、前言 在开发过程中,我们可能会遇到这样一个场景:根据不同权限对tab栏内容进行控制,这时候用自定义指令v-permission就达不到我们想要的效果,其是将当前节点的…

图书管理系统源码,图书管理系统开发,图书借阅系统源码整体功能演示

用户登录 基础资料 操作员管理 超期罚金设置 读者分类 读者管理 图书分类 图书管理 图书借还管理 图书借取 图书还去 图书借还查询 读者借书排行 用户登录 运行View目录下Login文件夹下的Index.csthml出现登录界面,输入用户名密码分别是admin密码admin12…

IDEA删除的文件怎么找回更新

一、 查找本地历史记录IDEA在进行代码版本管理时,会自动创建本地历史记录,如果我们误删了文件,可以通过查找本地历史记录来找回文件。 1.在项目中,选中被删文件的父级目录,“File”->“Local History”->“Show…

Realtek蓝牙Android10.0移植结束后的基本测试和常见问题分析

基本测试主要包括配置检查和BT测试两大部分 配置检查: 为了进一步确保 porting 没有问题,在测试之前先确认 fw 以及 config 文件是否存在。 adb shell 到测试平台的根目录,检查测试平台的 vendor/firmware/目录中 rtlxxxx_fw 以及 rtlxxx…

智能优化算法应用:基于头脑风暴算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于头脑风暴算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于头脑风暴算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.头脑风暴算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考…

Linux:文件系统初步理解

文章目录 文件的初步理解C语言中对文件的接口系统调用的接口位图的理解open调用接口 文件和进程的关系进程和文件的低耦合 如何理解一切皆文件? 本篇总结的是关于Linux中文件的各种知识 文件的初步理解 在前面的文章中有两个观点,1. 文件 内容 属性&…

19 Go的时间日期

概述 在上一节的内容中,我们介绍了Go的Gob,包括:Gob简介、Gob编码、Gob解码等。在本节中,我们将介绍Go的时间日期。Go语言提供了一套强大的时间日期处理库,使得处理时间和日期变得简单和高效。Go语言中处理日期和时间的…

新手引导功能,Intro.js 和driver.js 比较

Intro.js 和 driver.js 都是用于创建前端新手引导的工具,它们都有各自的优点和适用场景。具体选择哪个工具,应该根据项目需求和团队习惯来决定。 下面是对 Intro.js 和 driver.js 的简单介绍和比较: Intro.js: Intro.js 是一个轻…

算法通关村-----数据流的中位数

数据流的中位数 问题描述 中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数,则没有中间值,中位数是两个中间值的平均值。 例如 arr [2,3,4] 的中位数是 3 。 例如 arr [2,3] 的中位数是 (2 3) / 2 2.5 。 实现 MedianFinder 类: MedianFin…

大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南,2023年是大语言模型爆发的元年,在我国大语言模型分布就有上百种,随着人工智能技术的不断发展,对于GPT这样的大型语言模型的规模只会变得越来越大。随着模型规…

yolov8-seg 分割推理流程

目录 一、分割检测 二、图像预处理 二、推理 三、后处理与可视化 3.1、后处理 3.2、mask可视化 四、完整pytorch代码 一、分割检测 注:本篇只是阐述推理流程,tensorrt实现后续跟进。 yolov8-pose的tensorrt部署代码稍后更新,还是在仓…