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
1 不使用wal_buffers、autovacuum_work_mem
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 = 100 temp_buffers=32MB work_mem=32MB shared_buffers=19GB autovacuum_max_workers = 3 maintenance_work_mem=1GB #默认值64MB
select( (100*(32*1024*1024)::bigint) + (100*(32*1024*1024)::bigint) + (19*(1024*1024*1024)::bigint) + (3 * (1024*1024*1024)::bigint ) )::float8 / 1024 / 1024 / 1024 --output 28.25
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.
2 使用wal_buffers,不使用autovacuum_work_mem
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 = 100 temp_buffers=32MB work_mem=32MB shared_buffers=19GB wal_buffers=16MB #--with-wal-segsize的默认值 autovacuum_max_workers = 3 maintenance_work_mem=1GB
select( (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 --output 28.26
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.
3 同时使用wal_buffers、autovacuum_work_mem[建议使用]
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 = 100 temp_buffers=32MB work_mem=32MB shared_buffers=19GB wal_buffers=262143kb autovacuum_max_workers = 3 autovacuum_work_mem=256MB maintenance_work_mem=2GB
select( (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 --output 28.01
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 = 1024MB work_mem = 1MB effective_cache_size = 20480MB maintenance_work_mem = 1024MB max_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。
PostgreSQL,内存计算
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。