Munin监控项目中PostgreSQL后台写入器插件适配PostgreSQL 17的调整方案
2025-07-04 15:14:36作者:牧宁李
在数据库监控领域,Munin作为经典的监控工具,其PostgreSQL插件集一直发挥着重要作用。近期随着PostgreSQL 17的发布,部分监控指标发生了重大变化,特别是pg_stat_bgwriter视图的结构调整,这直接影响了Munin的postgres_bgwriter插件功能。
背景分析
PostgreSQL的后台写入器(BGWriter)是负责将脏页刷写到磁盘的关键进程。在早期版本中,pg_stat_bgwriter视图提供了包括buffers_checkpoint、buffers_clean、buffers_backend和buffers_alloc等关键指标,这些指标清晰地展示了不同场景下的缓冲区写入情况。
然而在PostgreSQL 17中,开发团队对监控指标进行了重构:
- 移除了
buffers_checkpoint和buffers_backend字段 - 将检查点相关统计迁移到了新的
pg_stat_checkpointer视图 - 后端写入统计转移到了
pg_stat_io视图
技术影响
这一架构变更导致Munin的postgres_bgwriter插件在PostgreSQL 17环境下会抛出"column does not exist"错误,因为插件仍尝试查询已被移除的字段。具体表现为日志中出现类似错误:
ERROR: column "buffers_checkpoint" does not exist
解决方案
Munin开发团队通过版本条件查询的方式实现了向后兼容:
- 对于PostgreSQL 17及以上版本,采用简化查询:
SELECT buffers_clean, buffers_alloc FROM pg_stat_bgwriter
- 对于早期版本,保持原有查询逻辑:
SELECT buffers_checkpoint, buffers_clean, buffers_backend, buffers_alloc FROM pg_stat_bgwriter
这种实现方式通过检查PostgreSQL主版本号自动选择适当的查询语句,既保证了新版本的兼容性,又不影响旧版本的功能。
深入理解指标变化
值得注意的是,PostgreSQL 17的这种变更实际上反映了更合理的监控指标划分:
- 检查点相关指标:现在应该从
pg_stat_checkpointer获取 - 后端写入指标:转移到了
pg_stat_io视图 - 剩余指标:
buffers_clean(后台清理写入的缓冲区数)和buffers_alloc(分配的缓冲区数)仍然保留
实施建议
对于使用Munin监控PostgreSQL的用户,建议:
- 升级到包含此修复的Munin版本
- 对于PostgreSQL 17+环境,考虑扩展监控范围,增加对新统计视图的监控
- 注意指标含义的变化,避免错误解读监控数据
这次变更也提醒我们,在数据库升级时,不仅要关注功能和性能变化,还要注意监控体系的适配工作,确保运维可视化能力不因版本升级而减弱。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1