В современных системах обработки данных производительность подсистемы ввода-вывода (IO) часто становится ключевым фактором, определяющим общую эффективность СУБД. Даже на мощном оборудовании неправильная настройка или неоптимальные паттерны доступа к данным могут привести к “узким местам”, которые сводят на нет всю производительность системы. В статье разбираются результаты нагрузочного тестирования PostgreSQL с помощью инструмента PG_EXPECTO, чтобы выявить скрытые проблемы IO, проанализировать их причины и предложить конкретные шаги по оптимизации.
https://dzen.ru/a/aVpK0FifsUtYkQa1

От диагностики к действию
Высокая нагрузка на дисковую подсистему — частое «бутылочное горло», способный затормозить работу даже самого мощного сервера. Когда мониторинг показывает 100% утилизацию диска, растущие задержки и очередь из процессов, ожидающих IO, стандартных настроек ОС уже недостаточно.
Эта статья — не теория, а готовый план как по конкретным симптомам (OLAP-нагрузка, неэффективный кэш, блокировки) выявить корень проблемы и применить целенаправленные правки: от выбора IO-планировщика и настройки виртуальной памяти до оптимизации файловой системы. Каждое изменение объяснено, обосновано и снабжено конкретной командой. Следуя этому руководству, вы системно оптимизируете производительность IO, переводя подсистему из состояния «выживания» в режим эффективной работы.
https://dzen.ru/a/aVp5VVifsUtYwkJi

В ходе экспериментов по оптимизации подсистемы ввода-вывода была проанализирована работа системы под нагрузкой OLAP. Основное внимание уделялось настройкам ядра Linux (vm.dirty_ratio и vm.dirty_background_ratio), влияющим на механизм отложенной записи на диск. Результаты показали, что, несмотря на некоторые улучшения в операционной скорости, корневые проблемы производительности связаны не с дисковыми операциями, а с высокой нагрузкой на процессор и внутренними блокировками СУБД. Данная статья суммирует ключевые выводы и предоставляет рекомендации для дальнейшей оптимизации.
https://dzen.ru/a/aVutjIauBiNQ9H8_

На основе детального сравнительного анализа двух экспериментов по оптимизации подсистемы ввода-вывода (IO) для PostgreSQL, был получен ключевой и несколько неожиданный вывод. Эксперименты по настройке параметров отложенной записи (vm.dirty_ratio) и выбору IO-планировщика (deadline) показали, что само по себе тонкое регулирование дисковых операций не является решением фундаментальной проблемы производительности в данной системе. Несмотря на некоторые изменения в метриках (рост IOPS, увеличение задержек), основное узкое место сместилось в сторону процессорных ресурсов (CPU), блокировок и настроек параллелизма внутри СУБД. Этот отчёт наглядно иллюстрирует важность комплексной диагностики: прежде чем оптимизировать диск, стоит убедиться, что проблема действительно в нём.
https://dzen.ru/a/aVvP57dTWFeYbS7Z

В мире высоконагруженных СУБД каждый компонент системы требует пристального внимания. Подсистема ввода-вывода (IO) часто становится узким местом, напрямую влияющим на отзывчивость и стабильность работы базы данных. Данный анализ фокусируется на сердце этой подсистемы — планировщике операций ввода-вывода. Мы не просто сравниваем доступные алгоритмы (mq-deadline, kyber, bfq, none), но и проводим детальную оценку их применимости в конкретных условиях: для основного хранилища данных (vdd) и диска журнала транзакций (vdc). Цель — не слепая погоня за новыми технологиями, а взвешенное, обоснованное решение, основанное на анализе нагрузки, характеристик накопителей и архитектурных особенностей PostgreSQL.
https://dzen.ru/a/aVyujomGWERAt7sV

В мире высоконагруженных баз данных каждая миллисекунда ожидания ввода-вывода может стать узким местом всей системы. В поисках решения администраторы часто обращаются к настройке глубины очереди запросов к диску (nr_requests), надеясь одним параметром решить проблему высокой утилизации хранилища. Данный разбор на реальных метриках показывает, что вслепую увеличивать очередь не только бесполезно, но иногда и вредно. Когда диск постоянно работает на 100%, ключ к оптимизации лежит не в очереди, а в грамотном перераспределении нагрузки, стратегическом кэшировании и настройке планировщика операций ввода-вывода.
https://dzen.ru/a/aVy3LaX56xMOhvEu

В рамках проекта PG_EXPECTO по всесторонней оптимизации СУБД PostgreSQL был проведён цикл экспериментов по настройке подсистемы ввода-вывода. В ходе «Эксперимента-5» фокус сместился на тонкую настройку механизмов кэширования и буферизации операционной системы. Целью было оценить, как управление памятью для метаданных файловой системы может повлиять на общую производительность дисковой подсистемы в условиях аналитической (OLAP) нагрузки, где чтение данных преобладает над записью. Результаты оказались показательными: даже одна корректировка параметра vm.vfs_cache_pressure принесла ощутимое улучшение.
https://dzen.ru/a/aVzwry4rShKLA6Ku

В ходе масштабного исследования производительности подсистемы ввода-вывода PG_EXPECTO, Эксперимент-7 был посвящён тонкой настройке на уровне файловой системы. Основной гипотезой стало предположение, что отказ от фиксации времени последнего доступа к файлам (atime) снизит нагрузку на диск и повысит общую эффективность. Этот отчёт детально разбирает влияние параметров noatime и nodiratime на реальную нагрузку, выявляя не только прямые улучшения, но и неожиданные компромиссы. Результаты показывают, как даже минимальные изменения в конфигурации монтирования могут сместить узкие места производительности, высвободив ресурсы CPU ценой роста задержек записи.
https://dzen.ru/a/aV0b9LKXRRwLwHPk

Производительность PostgreSQL в высокой степени зависит от корректной работы с памятью. Ядро Linux, управляя дисковым кэшем и буферами, может как значительно ускорить работу СУБД, так и стать причиной серьёзных проблем — от излишнего свопинга до деградации производительности из-за двойного кэширования. В статье предоставлены практические инструкции по настройке ключевых параметров ядра (vm.swappiness, vm.dirty_*, vm.vfs_cache_pressure) для оптимальной работы PostgreSQL.
https://dzen.ru/a/aV3zqm_G1yJNa84H

В современных вычислительных системах операции ввода-вывода (I/O) часто становятся узким местом, ограничивающим общую производительность. Одним из ключевых параметров, влияющих на эффективность работы с дисковыми накопителями, является размер буфера предварительного чтения (read-ahead). Этот параметр определяет, сколько данных система заранее считывает с диска в память в ожидании последующих запросов. Хотя увеличение этого буфера может ускорить последовательные операции чтения, его неоптимальное значение способно привести к обратному эффекту — избыточной нагрузке на подсистему хранения, бесполезному расходованию пропускной способности и кэш-памяти.

В данной статье на реальном примере разбирается кейс анализа производительности блочного устройства vdd в Linux-системе, где наблюдалась 100% утилизация диска и высокие задержки. Мы детально исследуем метрики ввода-вывода, корреляции между ними и оценим целесообразность изменения параметра read_ahead_kb с текущего значения=4096.
https://dzen.ru/a/aV4DsqXrtxvo_vuc

В мире оптимизации СУБД иногда меньше означает больше. Вопреки стандартным рекомендациям об увеличении буферов, эксперимент показал, что осознанное уменьшение размера read_ahead_kb с 4 МБ до 256 КБ привело к росту общей производительности PostgreSQL на 7%. Это напоминание о том, что каждая система уникальна, а оптимизация требует тонкой настройки под реальную нагрузку.
https://dzen.ru/a/aV42AIauBiNQ_cAt

Часто при замедлении работы базы данных первым решением кажется увеличение вычислительных ресурсов: больше ядер, памяти, быстрые диски. Однако существует и другой, более экономичный путь — заглянуть глубже, на уровень операционной системы, управляющей этими ресурсами.

Данная статья — это практический разбор реального кейса, где скрупулёзная настройка параметров подсистемы ввода-вывода, кэширования и планировщика задач Linux позволила поднять производительность PostgreSQL на впечатляющие 65%. Без замены железа, без увеличения лицензий, только за счёт грамотной оптимизации «фундамента», на котором работает СУБД. Мы пройдём по всем ключевым экспериментам, от базовых значений до финального результата, и покажем, какие именно настройки стали решающими в этой «бесплатной» победе над latency.
https://dzen.ru/a/aV5G6iyZBGwozdu6

В ходе исследования были проведены два эксперимента — базовый (Эксперимент 1) и оптимизированный (Эксперимент 8) — с целью оценки влияния настроек ввода-вывода на производительность СУБД. Анализ охватил метрики производительности, время ожиданий, корреляции, а также системные показатели (vmstat). Результаты выявили как значительные улучшения, так и новые вызовы, требующие дальнейшей оптимизации на уровне операционной системы.
https://dzen.ru/a/aV59aSgG2XcyUpQI

На основе экспериментальных данных и анализа представлено руководство по оптимизации ядра Linux для серверов PostgreSQL, испытывающих высокую нагрузку с преобладанием операций чтения — типичную для аналитических запросов, отчётов и систем обработки данных. Цель настройки — полностью раскрыть потенциал современного оборудования путём точной коррекции ключевых параметров, отвечающих за работу с памятью, дисковыми операциями и распределением задач процессора. Особое внимание уделяется использованию высокоскоростных накопителей SSD/NVMe и значительных объёмов оперативной памяти для снижения задержек и повышения эффективности кэширования данных.
https://dzen.ru/a/aV9Gfga-OSe4FqHj

На основе анализа отчёта о производительности выявлены три критические проблемы:
1)критическая нехватка оперативной памяти (RAM <5%),
2)сильный bottleneck ввода-вывода (высокий cpu_wa, процессы в состоянии 'D')
3)конкуренция за CPU из-за блокировок.
Следующие 10 параметров ОС Linux подобраны и ранжированы специально для устранения этих узких мест в текущей конфигурации. Оптимизация направлена на стабилизацию памяти, снижение задержек ввода-вывода и более эффективное использование процессорных ресурсов.
https://dzen.ru/a/aV9NG7dTWFeYToP4