Postgres_exporter监控PostgreSQL 17时的checkpoints_timed字段问题解析
背景介绍
PostgreSQL 17 beta3版本中引入了一项重要的架构变更——将检查点相关的统计信息从传统的pg_stat_bgwriter视图迁移到了新增的pg_stat_checkpointer视图中。这一变更导致使用postgres_exporter进行监控时出现了"column checkpoints_timed does not exist"的错误。
问题现象
当用户将PostgreSQL从16版本升级到17 beta3版本后,运行postgres_exporter v0.15.0时会在日志中看到如下错误信息:
caller=collector.go:202 level=error msg="collector failed" name=stat_bgwriter duration_seconds=0.018634044 err="pq: column \"checkpoints_timed\" does not exist"
通过分析PostgreSQL的查询日志可以发现,postgres_exporter仍在尝试从pg_stat_bgwriter视图中查询checkpoints_timed等检查点相关字段,而这些字段在PostgreSQL 17中已被移除。
技术原因
PostgreSQL 17对后台写入器(background writer)和检查点(checkpointer)的统计信息进行了分离:
- 原有的pg_stat_bgwriter视图现在只包含与后台写入器直接相关的统计信息
- 新增了pg_stat_checkpointer视图专门存放检查点相关的统计信息
- 被移动的字段包括:checkpoints_timed、checkpoints_req、checkpoint_write_time、checkpoint_sync_time和buffers_checkpoint
这种架构变更使得监控系统能够更清晰地分别跟踪后台写入器和检查点进程的活动情况。
临时解决方案
在等待postgres_exporter官方支持PostgreSQL 17之前,用户可以采用以下临时解决方案:
-
禁用stat_bgwriter收集器
通过添加--no-collector.stat_bgwriter启动参数来禁用有问题的收集器。在Docker环境中可以通过修改启动命令实现:command: '--no-collector.stat_bgwriter' -
使用Helm Chart配置
如果通过Helm部署,可以设置以下值:prometheus-postgres-exporter: config: disableCollectorBgwriter: true -
使用SQL Exporter替代
对于需要完整监控指标的用户,可以考虑使用SQL Exporter并自定义查询语句来获取所需的统计信息。
长期解决方案
社区已经提出了修复方案,主要思路是:
- 检测PostgreSQL版本
- 对于17及以上版本,从pg_stat_checkpointer视图获取检查点相关指标
- 保持对旧版本的支持
这一变更需要同时考虑向前兼容性和新功能的支持,因此需要谨慎处理。
最佳实践建议
对于计划升级到PostgreSQL 17的用户,建议:
- 在测试环境中提前验证监控系统的兼容性
- 关注postgres_exporter的更新,及时升级到支持PostgreSQL 17的版本
- 考虑将关键监控指标迁移到自定义查询,减少对默认收集器的依赖
- 定期检查监控系统的日志,确保所有指标都能正常采集
通过理解这一问题的技术背景和解决方案,用户可以更好地规划从PostgreSQL 16到17的升级路径,确保监控系统的连续性和稳定性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00