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Pagine di grandi dimensioni per RDS for PostgreSQL
Le pagine di grandi dimensioni sono una caratteristica di gestione della memoria che riduce il sovraccarico quando un'istanza database lavora con grandi blocchi di memoria contigui, come quelli utilizzati dai buffer condivisi. Questa caratteristica di PostgreSQL è supportata da tutte le versioni RDS for PostgreSQL attualmente disponibili. Allocate enormi pagine per la vostra applicazione utilizzando chiamate mmap o SYSV memoria condivisa. RDS for PostgreSQL supporta pagine da 4 KB e 2 MB.
È possibile attivare o disattivare pagine di grandi dimensioni modificando il valore del parametro huge_pages. La caratteristica è attivata per impostazione predefinita per tutte le classi di istanze database diverse dalle classi di istanza micro, small e medium.
RDS for PostgreSQL usa le pagine di grandi dimensioni in base alla memoria condivisa disponibile. Se l'istanza database non è in grado di utilizzare le pagine di grandi dimensioni a causa dei limiti della memoria condivisa, Amazon RDS impedisce l'avvio dell'istanza database. In questo caso, Amazon RDS imposta lo stato dell'istanza database su uno stato dei parametri incompatibile. In questo caso, puoi impostare il parametro huge_pages su off per permettere a Amazon RDS di avviare l'istanza database.
Il parametro shared_buffers è essenziale per impostare il pool della memoria condivisa richiesto per l'utilizzo delle pagine di grandi dimensioni. Il valore predefinito per il parametro shared_buffers utilizza una macro dei parametri del database. Questa macro imposta una percentuale di 8 KB in totale disponibili per la memoria dell'istanza database. Quando si utilizzano pagine di dimensioni enormi, queste pagine vengono allocate insieme alle pagine enormi. Amazon RDS inserisce un'istanza database in uno stato di parametri non compatibile se i parametri della memoria condivisa sono impostati in modo da richiedere più del 90% della memoria dell'istanza database.
Per ulteriori informazioni sulla gestione della memoria PostgreSQL, consulta Consumo di risorse
