IPC:parallel 待機イベント

以下の IPC:parallel wait events は、セッションが並列クエリ実行オペレーションに関連するプロセス間通信を待機していることを示します。

サポート対象エンジンバージョン

この待機イベント情報は、Aurora PostgreSQL のすべてのバージョンでサポートされています。

Context

PostgreSQL での並列クエリの実行では、複数のプロセスが連携して単一のクエリを処理します。クエリが並列化に適していると判断されると、リーダープロセスは、max_parallel_workers_per_gather パラメータ設定に基づいて 1 つ以上の並列ワーカープロセスと連携します。リーダープロセスはワーカー間に作業を分割し、各ワーカーは担当するデータ部分を個別に処理します。結果はリーダープロセスに収集されます。

並列クエリアーキテクチャは、以下の 3 つの主要コンポーネントで構成されます。

並列実行中、プロセスはプロセス間通信 (IPC) メカニズムを介して相互に通信する必要があります。これらの IPC 待機イベントは、以下のさまざまなフェーズで発生します。

これらの待機イベントを理解することは、特に複数の並列クエリが同時に実行中となる可能性が高い同時実行環境において、並列クエリの実行に関連するパフォーマンスの問題を診断するために重要です。

待機時間が増加する原因の可能性

並列関連の IPC 待機イベントの増加には、いくつかの要因が関係します。

これらの要因を理解することは、Aurora PostgreSQL での並列クエリ実行に関連するパフォーマンスの問題の診断と対処に役立ちます。

アクション

並列クエリに関連する待機が生じた場合は、通常、バックエンドプロセスが並列ワーカープロセスを連携中または待機中であることを意味します。これらの待機は、並列プランの実行中によく発生します。これらの待機の影響を調査して軽減するには、並列ワーカーの使用状況をモニタリングし、パラメータ設定を見直して、クエリの実行とリソース割り当てを調整します。

非効率的な並列処理のクエリプランを分析する

並列クエリを実行すると、システムの不安定性、CPU 使用率の急上昇、予測不可能なクエリパフォーマンスの変動が発生しがちです。並列処理によって特定のワークロードが実際に改善されるかどうかを徹底的に分析することが重要です。EXPLAIN ANALYZE を使用して、並列クエリ実行プランを確認してください。

プランの効率を比較するには、セッションレベルで並列処理を一時的に無効にします。

SET max_parallel_workers_per_gather = 0;
EXPLAIN ANALYZE <your_query>;
            

並列処理を再度有効にして比較します。

RESET max_parallel_workers_per_gather;
EXPLAIN ANALYZE <your_query>;
            

並列処理を無効にすると、より良い結果またはより一貫した結果が得られる場合は、SET コマンドを使用してセッションレベルで特定のクエリに対して並列処理を無効にすることを検討してください。より広範な効果を得るには、クラスターまたはインスタンスのパラメータグループの関連するパラメータを調整して、インスタンスレベルで並列処理を無効にすることもできます。詳細については、「Amazon Aurora PostgreSQL のパラメータ」を参照してください。

並列クエリの使用状況をモニタリングする

以下のクエリを使用して、並列クエリのアクティビティと容量を可視化します。

アクティブな並列ワーカープロセスを確認します。

SELECT
    COUNT(*)
FROM
    pg_stat_activity
WHERE
    backend_type = 'parallel worker';
            

このクエリは、アクティブな並列ワーカープロセスの数を示します。値が高い場合は、`max_parallel_workers` の設定値が高い可能性があるため、値を下げることを検討できます。

同時並列クエリを確認します。

SELECT
    COUNT(DISTINCT leader_pid)
FROM
    pg_stat_activity
WHERE
    leader_pid IS NOT NULL;
            

このクエリは、並列クエリを起動した個別のリーダープロセスの数を返します。ここで数値が高い場合は、複数のセッションで並列クエリを同時に実行中であることを示しているため、CPU とメモリの需要が増加する可能性があります。

並列クエリ設定を確認して調整する

以下のパラメータがワークロードに適合していることを確認します。

OLAP ワークロードの場合、これらの値を増やすと、パフォーマンスが向上する可能性があります。OLTP ワークロードの場合は、一般的に値を低く設定することが推奨されます。

SHOW max_parallel_workers;
SHOW max_parallel_workers_per_gather;
            

リソース割り当てを最適化する

CPU 使用率をモニタリングし、値が一貫して高い場合や、アプリケーションが並列クエリのメリットを得られる場合は、vCPU の数を調整することを検討してください。並列オペレーションに十分なメモリが使用可能であることを確認します。

並列クエリは、非並列クエリよりもかなり多くのリソースを消費する可能性があります。各ワーカープロセスは完全に独立したプロセスであり、別のユーザーセッションを追加するのとほぼ同じ影響をシステムにもたらすためです。この設定の値を選択したり、リソース使用率を制御する他の設定 (work_mem など) を構成したりする場合は、この点を考慮に入れる必要があります。詳細については、PostgreSQL ドキュメントをご参照ください。work_mem などのリソース制限は各ワーカーに個別に適用されるため、すべてのプロセスにわたる合計使用率は、単一のプロセスにおける通常の使用率よりも大幅に高くなる可能性があります。

ワークロードを高度に並列化する場合は、vCPU を増やすか、メモリパラメータを調整することを検討してください。

接続管理を調査する

接続が不足している場合は、アプリケーション接続プーリング戦略を見直します。接続プーリングをまだ実装していない場合は、アプリケーションレベルで実装することを検討してください。

メンテナンスオペレーションを確認して最適化する

インデックスの作成やその他のメンテナンスタスクを調整して、リソースの競合を防ぎます。これらのオペレーションは、オフピーク時間帯にスケジュールすることを検討してください。ユーザークエリの負荷が高い間は、負荷の高いメンテナンス (並列インデックスのビルドなど) をスケジュールしないでください。これらのオペレーションは並列ワーカーを消費し、通常のクエリのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

クエリプラン管理 (QPM) を利用する

Aurora PostgreSQL のクエリプラン管理 (QPM) 機能は、クエリプランのリグレッションを引き起こす可能性のあるデータベース環境の変更に関係なく、プランの適応性および安定性を確保するように設計されています。詳細については、「Aurora PostgreSQL のクエリプラン管理の概要」を参照してください。QPM はオプティマイザーをある程度制御できます。QPM で承認されたプランを参照し、現在の並列処理設定と一致していることを確認します。最適ではない並列実行を強制している可能性のある古いプランは更新または削除してください。

pg_hint_plan を使用してプランを修正することもできます。詳細については、「pg_hint_plan を使用した計画の修正」を参照してください。Parallel という名前のヒントを使用して、並列実行を適用できます。詳細については、「Hints for parallel plans」を参照してください。