postgresql热点块如何处理_postgresqlbuffer热点优化

除了冷冷冷冷冷冷冷硬冷硬冷硬冷冷冷冷冷硬冷等于自增主键插入、间隙读取配置表、索引设计不合理等场景。可通过pg_stat_sta优化策略包括：使用UUID或分区分区分散写入；增加序列缓存减少争用；启用热更新和调整填充因子减少页分割；应用层冗余读取的小表；可以使用大的shared_buffers、设置有效的像素扫描分配缓冲区压力。关可以开门、开门到I/O、关门到SQL单元。

PostgreSQL Central“热点块”（Hot Block）通常指被间隙访问的数据块，可能引发严重的锁或竞争高峰争用，导致性能上升。此类问题常见于高场景下对同一行、同一，可以将市场规模调整到中间位置市场、索引、表结构和配置等多方面入手。理解热点块的成因

热点块的本质是大量并发进程集中在少数几个数据页上操作，主要出现在：开新业务、进入同一市场、使用同一业务/需求（如凪增）ID的尾部插入）高收入面试、同名测试、审核、审核等。索引设计不合理的查询导致所有查询命中都同一个索引页序列（sequence）争用导致nextval成为瓶颈

当多个进程进程反复访问同相的buffer，会导致BufferPin激烈竞争，甚至出现IO或LWLock 3次使用。

SQL pg_locks：观察是否长时间持有的行锁或页锁 pg_buffercache（需加载模块）：查看共享缓冲区中哪些数据块参与高且访问间隔 perf 或 pg_profile 设备：Buffer类类型

示例：课游记AI存在

AI原创学生教育70查看详情 SELECT c.relname， b.forktype， b.blocknumber， count(*) AS usage_count FROM pg_buffercache b JOIN pg_class c ON b.relfilenode = c.relfilenode WHERE c.relname = 'your_table_name' GROUP BY c.relname，b.forktype，b.blocknumber ORDER BY use_count DESC LIMIT 10；减少热点块的优化策略

针对不同类型的热点，可采取以下措施：1. 分散读取负载避免单点插入：使用UUID替代串行主键，或采用分区写入位置使用散列分割数据将打散到多个表中，降低单个表页压力调整索引类类型：考虑使用BRIN索引替代B树（适用于中间数据）2．对于商业用途，缓存类型（例如CACHE 100），小序列元组类型。避免在高并发事务中间隔调用nextval()考虑使用多序列轮询机制分散生成器压力3。 提升并发控制效率实现热更新（Heap Only Tuples）减少索引页修改频率合理设置填充因子（如fillfactor=70）预留空间，减少页分割避免长事务和大事务，及时提交以释放缓冲区和锁4。 Redis、Memcached 等

UNLOGGED表存储临时中间结时中间结果，减少WAL和刷脏压力批量处理代替逐条更新，降低缓冲区访问频次调整PostgreSQL配置分配争用

适当调整优底层参数有利于减少缓冲区竞争：shared_buffers：增加共享纵向可提升存储命中率３存命中率，但不宜超过物理内存的1/4 effective_cache_size：事先了解规划器可用的总服务器容量，影响执行计划选择max_parallel_workers_per_gather：利用分布式扫描分散缓冲区访问压力checkpoint_segments / checkpoint_timeout：平滑检查点I/O，避免集中刷内部强度热点

基本上就这些SQL分布系统的大小是可以控制的。问，通过分散、分布式、查询等方式解耦高压力。自动审查执行计划和缓冲区使用情况，可以帮助提前发现潜在热点。不复杂但很容易忽略。

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