Centos postgreSqlリソース監視
CENTOSシステムの下でのPostgreSQLデータベースリソース監視スキームの詳細な説明
この記事では、CentOSシステムのPostgreSQLデータベースリソースを監視するさまざまな方法を紹介し、潜在的なパフォーマンスの問題をタイムリーに発見および解決するのに役立ちます。
1. PostgreSQLビルトインツールとビューを使用します
PostgreSQLには、パフォーマンスとステータスの監視に直接使用できる豊富なツールとビューが付属しています。
-
pg_stat_activity
:現在アクティブな接続情報とクエリ情報を表示します。 -
pg_stat_statements
:SQLステートメント統計を収集し、クエリパフォーマンスボトルネックを分析します。 -
pg_stat_database
:トランザクションカウント、キャッシュヒット率など、データベースレベルの統計を提供します。 -
pg_stat_bgwriter
:バックアーの記述とチェックポイントの数を含む、バックグラウンドライター(BGWriter)の統計を監視します。 -
pg_stat_user_tables
:挿入、更新、削除などのユーザーテーブル統計を表示します。 -
pg_statio_all_tables
:読み取りや書き込みの数など、すべてのテーブルのI/O統計を表示します。 -
pg_stat_replication
:複製ステータスと遅延を監視します。
2。軽量監視ツールサンプラー
Samplerは、GO言語に基づいて開発された軽量監視ツールであり、追加のサーバーやデータベースなしで簡単に展開できます。データベースのランタイム、トラフィック、バッファヒット率、トランザクションコミット/ロールバックレート、サーバーステータス(負荷、CPU使用、残りのメモリ)および接続ステータスを監視できます。
3。Zabbixに基づくPostgreSQLモニタリング
Zabbixは強力なオープンソース監視システムです。 libzbxpgsql
プラグインをインストールすることにより、postgreSQLを監視できます。 Zabbixサーバーとプロキシを構成し、ユーザーとテンプレートを監視する必要があります。
4。DataDogクラウド監視プラットフォーム
DataDogは、PostgreSQLモニタリングをサポートするクラウドネイティブの監視および分析プラットフォームです。 DataDogエージェントをインストールした後、リアルタイムのパフォーマンス分析、カスタムダッシュボード、アラーム通知、ログ管理機能を使用できます。
5。PGADMINグラフィカル監視
PGADMINは、クエリプラン、テーブルスペースの使用、インデックス使用量などのデータベースパフォーマンスメトリックの監視を促進するためのグラフィカルインターフェイスを提供する人気のあるオープンソースPostGreSQL管理ツールです。
6。カスタムスクリプトと監視システムの統合
複雑な監視ニーズのために、カスタムスクリプトを作成して、NagiosやZabbixなどの監視システムと統合して、より柔軟で包括的な監視ソリューションを実現できます。
適切な監視方法を選択すると、特定のニーズと技術的能力に依存します。上記の方法により、PostgreSQLデータベースリソースを効果的に監視して、データベースの安定した動作を確保できます。
以上がCentos postgreSqlリソース監視の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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CでChronoライブラリを使用すると、時間と時間の間隔をより正確に制御できます。このライブラリの魅力を探りましょう。 CのChronoライブラリは、時間と時間の間隔に対処するための最新の方法を提供する標準ライブラリの一部です。 Time.HとCtimeに苦しんでいるプログラマーにとって、Chronoは間違いなく恩恵です。コードの読みやすさと保守性を向上させるだけでなく、より高い精度と柔軟性も提供します。基本から始めましょう。 Chronoライブラリには、主に次の重要なコンポーネントが含まれています。STD:: Chrono :: System_Clock:現在の時間を取得するために使用されるシステムクロックを表します。 STD :: Chron

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cで文字列ストリームを使用するための主な手順と予防策は次のとおりです。1。出力文字列ストリームを作成し、整数を文字列に変換するなどのデータを変換します。 2。ベクトルを文字列に変換するなど、複雑なデータ構造のシリアル化に適用します。 3.パフォーマンスの問題に注意を払い、大量のデータを処理するときに文字列ストリームを頻繁に使用することを避けます。 std :: stringの追加方法を使用することを検討できます。 4.メモリ管理に注意を払い、ストリングストリームオブジェクトの頻繁な作成と破壊を避けます。 std :: stringstreamを再利用または使用できます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

CのDMAとは、直接メモリアクセステクノロジーであるDirectMemoryAccessを指し、ハードウェアデバイスがCPU介入なしでメモリに直接データを送信できるようにします。 1)DMA操作は、ハードウェアデバイスとドライバーに大きく依存しており、実装方法はシステムごとに異なります。 2)メモリへの直接アクセスは、セキュリティリスクをもたらす可能性があり、コードの正確性とセキュリティを確保する必要があります。 3)DMAはパフォーマンスを改善できますが、不適切な使用はシステムのパフォーマンスの低下につながる可能性があります。実践と学習を通じて、DMAを使用するスキルを習得し、高速データ送信やリアルタイム信号処理などのシナリオでその効果を最大化できます。

Cは、リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)プログラミングでうまく機能し、効率的な実行効率と正確な時間管理を提供します。 1)Cハードウェアリソースの直接的な動作と効率的なメモリ管理を通じて、RTOのニーズを満たします。 2)オブジェクト指向の機能を使用して、Cは柔軟なタスクスケジューリングシステムを設計できます。 3)Cは効率的な割り込み処理をサポートしますが、リアルタイムを確保するには、動的メモリの割り当てと例外処理を避ける必要があります。 4)テンプレートプログラミングとインライン関数は、パフォーマンスの最適化に役立ちます。 5)実際のアプリケーションでは、Cを使用して効率的なロギングシステムを実装できます。

Cでゆるい結合設計を実装するには、次の方法を使用できます。1。ロガーインターフェイスの定義やFileloggerとConsoleloggerの実装など、インターフェイスを使用します。 2。データアクセスクラスなどの依存関係注射は、コンストラクターを介してデータベースポインターを受信します。 3.件名クラスなどのオブザーバーパターンは、ConcreteteObserverとAnother Observerに通知します。これらのテクノロジーを通じて、モジュール間の依存関係を削減し、コードメンテナビリティと柔軟性を向上させることができます。
