PostgreSQL 17监控问题:postgres_exporter中checkpoints_timed列缺失的解决方案
背景介绍
PostgreSQL 17 beta3版本对监控统计信息视图进行了重要调整,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。这一变更导致广泛使用的postgres_exporter监控工具在收集指标时出现错误,提示"checkpoints_timed列不存在"。
问题分析
在PostgreSQL 17之前的版本中,检查点相关的统计指标(如checkpoints_timed、checkpoints_req等)都存储在pg_stat_bgwriter系统视图中。然而从PostgreSQL 17开始,这些指标被转移到了专门的新视图pg_stat_checkpointer中,这是PostgreSQL开发团队对监控统计信息架构的一次优化调整。
当用户升级到PostgreSQL 17后,使用postgres_exporter(特别是v0.15.0版本)进行监控时,会出现以下错误日志:
caller=collector.go:202 level=error msg="collector failed" name=stat_bgwriter duration_seconds=0.018634044 err="pq: column \"checkpoints_timed\" does not exist"
临时解决方案
对于需要立即解决问题的用户,目前有以下几种临时解决方案:
-
禁用stat_bgwriter收集器
在启动postgres_exporter时添加--no-collector.stat_bgwriter参数,或者在Docker环境中通过command参数指定:command: '--no-collector.stat_bgwriter'在Helm chart中可以通过配置实现:
prometheus-postgres-exporter: config: disableCollectorBgwriter: true -
使用SQL Exporter替代
可以配置SQL Exporter来执行自定义查询,只获取pg_stat_bgwriter视图中仍然可用的指标(如buffers_clean、maxwritten_clean等)。
长期解决方案
社区已经意识到这个问题,并提出了修复方案。预计在未来的postgres_exporter版本中,将会:
- 检测PostgreSQL版本,对17及以上版本使用新的pg_stat_checkpointer视图
- 保持向后兼容,对旧版本继续使用pg_stat_bgwriter视图
- 可能需要调整指标命名以反映数据来源的变化
最佳实践建议
对于计划升级到PostgreSQL 17的用户,建议:
- 在测试环境中先验证监控系统的兼容性
- 关注postgres_exporter的更新,及时升级到包含修复的版本
- 考虑扩展监控方案,除了检查点指标外,还应关注PostgreSQL 17引入的其他新特性和性能指标
总结
PostgreSQL 17对监控统计视图的调整是数据库演进过程中的一部分,虽然短期内会造成一些兼容性问题,但从长期来看,这种分离使得监控数据更加清晰和有组织。作为DBA或运维人员,理解这些变化并及时调整监控策略,是确保数据库健康运行的重要一环。
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-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