pgBackRest备份恢复性能优化实践
2025-06-27 03:58:27作者:翟萌耘Ralph
问题背景
在使用pgBackRest进行PostgreSQL数据库备份恢复时,用户反馈恢复一个1.9GB的备份需要约160分钟,这个时间明显过长。经过分析发现,这是由于备份存储使用了S3对象存储,而默认配置下pgBackRest使用单进程逐个下载小文件导致的性能瓶颈。
性能瓶颈分析
从日志分析可以看出,备份集中包含大量小文件:
- 95%的文件小于24KB
- 许多文件甚至是0字节大小
- 总共需要处理6578个文件
在S3存储环境下,每个文件的获取都需要建立独立的连接,这种频繁的连接建立过程导致了显著的性能下降。特别是当文件数量多而单个文件小时,网络往返时间(RTT)成为主要性能瓶颈。
优化方案
1. 文件打包(bundling)功能
pgBackRest从2.50版本开始引入了文件打包功能,这是专门为解决小文件性能问题设计的。打包功能会将多个小文件合并为一个较大的包文件,从而显著减少需要传输的文件数量。
建议使用2.52或更高版本,因为这些版本对打包功能有进一步的优化和改进。
2. 多进程并行处理
默认情况下pgBackRest使用单进程进行恢复操作。通过增加进程数可以充分利用网络带宽和系统资源:
- 合理设置进程数(通常4-8个为宜)
- 进程数应与网络带宽和S3服务的连接限制相匹配
- 过多的进程可能导致S3服务端限流
配置建议
在实际配置中,建议在pgbackrest.conf中添加以下参数:
[global]
process-max=4
repo1-bundle=y
对于特别小的文件,还可以考虑调整打包大小阈值:
repo1-bundle-size=1MB
预期效果
实施上述优化后,恢复性能通常会有显著提升:
- 文件打包减少90%以上的S3请求
- 多进程处理充分利用网络带宽
- 总体恢复时间可缩短至原来的1/5到1/10
注意事项
- 打包功能需要较新版本的pgBackRest(建议2.52+)
- 进程数设置需考虑S3服务的连接限制
- 首次使用打包功能需要重新创建完整备份
- 监控S3服务的请求速率限制和错误率
通过合理配置pgBackRest的文件打包和多进程功能,可以显著提升从S3存储恢复PostgreSQL数据库的性能,特别是在处理大量小文件的场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492