GBase 8c 日常运维例行维护实践——来自一位DBA的每日工作清单-育师

作为一个 DBA，我每天到公司的第一件事，不是先泡咖啡，而是打开终端，按部就班地完成一套巡检动作。这套流程我已经坚持了很久，它帮我在故障发生前拦截过多次潜在风险。

一、每日巡检的整体思路

日常运维不是等出了问题再去救火，而是通过固定化的检查，提前发现苗头。每天的工作分成六个模块：

集群和节点状态
数据库连接与负载
慢 SQL 与锁等待
存储空间与日志
备份与复制状态
参数与异常事件

下面逐一说明具体操作和命令。

二、集群与节点健康检查

GBase 8c 采用的是分布式架构部署，包含多个 Coordinator（协调节点）和 Datanode（数据节点）。我第一件事就是确认所有节点都在线。

1. 查看集群状态

使用 gha_ctl 工具查看集群整体状态：

gha_ctl monitor all -l <dcslist>

输出中会列出每个节点的角色、主机名、端口和状态。正常情况下，所有节点状态应为Normal或Running。如果有Down或Unstable，需要立即排查。

2. 检查节点心跳与资源使用

登录每个节点，快速看一下 CPU、内存、磁盘 I/O：

top -bn1 | head -20 free -g iostat -x 1 3

重点关注数据库进程（如gbased）的 CPU 使用率是否异常偏高、内存是否接近耗尽、磁盘 I/O 是否长时间 100%。

三、数据库连接与负载检查

数据库连接数直接反映业务压力，连接数过高可能引发资源争抢甚至拒绝服务。

1. 查看当前连接数

通过gsql登录任意协调节点，执行：

SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;

也可以按数据库、用户、客户端地址分组统计：

SELECT datname, usename, client_addr, count(*) FROM pg_stat_activity GROUP BY datname, usename, client_addr ORDER BY count(*) DESC;

2. 检查是否接近连接上限

SHOW max_connections;

如果当前连接数长期超过max_connections的 80%，需要考虑扩容或优化应用连接池。

3. 关注空闲连接

大量空闲连接会白白占用资源：

SELECT pid, usename, client_addr, state, query_start FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle' ORDER BY query_start;

对于长时间空闲且无事务的连接，我会记录并反馈给开发，推动应用侧及时释放。

四、慢 SQL 与锁等待分析

这是每天的重头戏。慢 SQL 和锁等待会直接影响用户体验，甚至拖垮整个集群。

1. 查询最近一段时间的慢 SQL

GBase 8c 会将执行时间超过log_min_duration_statement的 SQL 记录到日志中。我习惯直接查看日志目录：

grep "duration:" pg_log/*.log | tail -100

也可以使用系统视图查看当前正在执行的长事务：

SELECT pid, usename, datname, state, now() - xact_start AS xact_duration, now() - query_start AS query_duration, query FROM pg_stat_activity WHERE state <> 'idle' AND (now() - query_start) > interval '5 seconds' ORDER BY query_duration DESC;

2. 检查锁等待

SELECT l.pid, l.locktype, l.mode, l.granted, a.usename, a.query, a.query_start FROM pg_locks l JOIN pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid WHERE NOT l.granted;

如果发现未授权的锁长期存在，说明有锁等待甚至死锁风险。结合pg_blocking_pids()可以找出阻塞源头：

SELECT pid, pg_blocking_pids(pid) AS blocked_by, query FROM pg_stat_activity WHERE cardinality(pg_blocking_pids(pid)) > 0;

对于确认无用的阻塞会话，我会先与应用确认，再执行pg_terminate_backend(pid)终止。

五、存储空间与日志检查

磁盘写满是最常见的数据库故障之一，每天检查空间是必须的。

1. 数据库数据目录使用率

df -h <DATA目录>

确保使用率不超过 80%。如果接近阈值，需要清理归档日志、审计日志或扩容。

2. 审计日志和运行日志

du -sh <日志目录/audit> du -sh <日志目录/pg_log>

根据设置的保留策略，及时清理过期日志。如果开启了详细审计，日志增长速度会很快，要特别关注。

3. 表空间与表大小

定期（不一定每天）检查大表增长趋势：

SELECT schemaname, relname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) FROM pg_stat_user_tables ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC LIMIT 10;

每天看一眼有没有异常膨胀的表，尤其是频繁更新但未及时 vacuum 的表。

六、备份与复制状态

数据安全是 DBA 的生命线，备份状态每天必查。

1. 检查最近备份是否成功

如果使用gs_basebackup或gs_probackup，查看备份日志或备份目录：

ls -lt /backup/gbase8c/ | head -5

确认有当天或昨天的备份文件，且大小合理。

2. 检查主备复制状态

在协调节点和数据节点上都要看：

SELECT application_name, client_addr, state, sync_state, pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), replay_lsn) AS replay_lag FROM pg_stat_replication;

replay_lag如果持续增长，说明备机延迟严重，需要排查网络或备机负载。

如果没有开启备机，至少确认集群中没有单点故障风险。

七、参数与异常事件

最后，我会快速扫一遍数据库日志中的异常信息。

1. 查看错误日志

grep -E "ERROR|FATAL|PANIC" <日志目录>/pg_log/*.log | tail -50

重点关注连接失败、认证失败、磁盘写入失败等错误。

2. 检查核心参数是否被意外修改

SHOW shared_buffers; SHOW work_mem; SHOW max_connections;

虽然参数一般不会自己变，但偶尔有误操作或自动化脚本改动的可能。

八、自动化脚本示例

为了提高效率，我把以上命令封装成一个简单的巡检脚本daily_check.sh，每天定时执行并把结果输出到文件或发送到企业微信。

#!/bin/bash # GBase 8c 每日巡检脚本 LOG_FILE="/tmp/gbase8c_daily_check_$(date +%F).log" echo "===== GBase 8c Daily Check $(date) =====" > $LOG_FILE echo "--- Cluster Status ---" >> $LOG_FILE gs_om -t status --all >> $LOG_FILE 2>&1 echo "--- Active Sessions ---" >> $LOG_FILE gsql -d postgres -c "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;" >> $LOG_FILE 2>&1 echo "--- Lock Waiting ---" >> $LOG_FILE gsql -d postgres -c "SELECT pid, mode, granted, query FROM pg_locks l JOIN pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid WHERE NOT granted;" >> $LOG_FILE 2>&1 echo "--- Disk Usage ---" >> $LOG_FILE df -h <data目录> >> $LOG_FILE 2>&1 echo "--- Replication Lag ---" >> $LOG_FILE gsql -d postgres -c "SELECT application_name, client_addr, state, replay_lag FROM pg_stat_replication;" >> $LOG_FILE 2>&1 echo "--- Recent Errors ---" >> $LOG_FILE grep -E "ERROR|FATAL|PANIC" <日志目录>/pg_log/*.log | tail -20 >> $LOG_FILE 2>&1 echo "===== End =====" >> $LOG_FILE

配合crontab每天上班前自动执行，我到公司只需要打开日志文件快速浏览即可。