openGauss学习笔记-269 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-数据库服务端及客户端绑核

文章目录

    • [openGauss学习笔记-269 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-数据库服务端及客户端绑核](#openGauss学习笔记-269 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-数据库服务端及客户端绑核)
      • [269.1 安装openGauss数据库](#269.1 安装openGauss数据库)
      • [269.2 停止数据库](#269.2 停止数据库)
      • [269.3 使用gs_guc工具修改数据库端口、IP等](#269.3 使用gs_guc工具修改数据库端口、IP等)
      • [269.4 使用gs_guc工具设置如下参数](#269.4 使用gs_guc工具设置如下参数)
      • [269.5 执行如下命令以绑核方式启动服务端数据库](#269.5 执行如下命令以绑核方式启动服务端数据库)
      • [269.6 将客户端CPU的48个核与网卡中断队列进行绑定](#269.6 将客户端CPU的48个核与网卡中断队列进行绑定)

openGauss学习笔记-269 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-数据库服务端及客户端绑核

本章节主要介绍openGauss数据库内核基于鲲鹏服务器和openEuler操作系统,为了达到最佳TPMC性能所依赖的关键系统级调优。

269.1 安装openGauss数据库

具体操作请参考《安装指南》。

269.2 停止数据库

具体操作请参考《数据库运维指南》中的"启停openGauss"章节。

269.3 使用gs_guc工具修改数据库端口、IP等

gs_guc的使用请参考《工具与命令参考》中的"服务端工具>gs_guc"章节。

269.4 使用gs_guc工具设置如下参数

ini 复制代码
advance_xlog_file_num = 100
numa_distribute_mode = 'all'
thread_pool_attr = '464,4,(cpubind:1-27,32-59,64-91,96-123)'
xloginsert_locks = 16
wal_writer_cpu=0
wal_file_init_num = 20
xlog_idle_flushes_before_sleep = 500000000
pagewriter_sleep = 10ms

269.5 执行如下命令以绑核方式启动服务端数据库

bash 复制代码
numactl -C 1-27,32-59,64-91,96-123 gaussdb --single_node -D /data1/gaussdata  -p 3625 &

其中0核用于wal_writer、1-27、32-59、64-91、96-123表示使用111个核运行TPCC程序,其余的16个核用来处理服务端的网络中断。

269.6 将客户端CPU的48个核与网卡中断队列进行绑定

执行如下命令,将客户端CPU的48个核与网卡中断队列进行绑定:

undefined 复制代码
sh bind_net_irq.sh  48

👍 点赞,你的认可是我创作的动力!

⭐️ 收藏,你的青睐是我努力的方向!

✏️ 评论,你的意见是我进步的财富!

相关推荐
weelinking14 小时前
【产品】00_产品经理用Claude实现产品系列介绍
数据库·人工智能·sql·数据挖掘·github·产品经理
2301_8039346114 小时前
Go语言如何做网络爬虫_Go语言爬虫开发教程【指南】
jvm·数据库·python
秋915 小时前
windows中安装redis
数据库·redis·缓存
Cosolar15 小时前
万字详解:RAG 向量索引算法与向量数据库架构及实战
数据库·人工智能·算法·数据库架构·milvus
想唱rap16 小时前
IO多路转接之poll
服务器·开发语言·数据库·c++
SeaTunnel16 小时前
AI 让 SeaTunnel 读源码和调试过时了吗?
大数据·数据库·人工智能·apache·seatunnel·数据同步
凯瑟琳.奥古斯特16 小时前
数据冗余与规范化的本质[数据库原理]
开发语言·数据库·职场和发展
_ku_ku_17 小时前
数据库系统原理 · SQL 数据定义、更新及数据库编程 · 自学总结
数据库·oracle
Mortalbreeze17 小时前
深度理解文件系统 ---- 从磁盘存储到内核存储
大数据·linux·数据库
2301_8039346117 小时前
MySQL 字段类型选择规范指南
jvm·数据库·python