🤖 12) Calculateur de Tuning

Objectif : simuler un outil qui génère un plan de tuning complet à partir de 4 entrées de base.

12.1

Sortie: Config & OS

Générer les fichiers postgresql.conf de base et la check-list OS/FS prioritaire.

postgresql.conf Checklist OS

12.2

Sortie: Overrides & Recos

Suggérer des réglages fins (Autovacuum par table) et des bonnes pratiques (Pooler, timeouts).

Autovacuum Pooler Timeouts

12.3

Sortie: Plan de Validation

Proposer un plan de test pgbench et la liste des indicateurs (KPI) à surveiller.

pgbench KPI Alertes

12.1 Sortie: Config & OS

Entrées (Exemple)

RAM: 128 Go
Serveur: VM (KVM)
OS: Ubuntu 22.04
Profil: OLTP (e-commerce)
Stockage: NVMe

Extrait `postgresql.conf` généré

# Mémoire (basé sur 128GB RAM)
shared_buffers = 24GB
effective_cache_size = 72GB
work_mem = 64MB
maintenance_work_mem = 2GB

# WAL (OLTP)
max_wal_size = 32GB
min_wal_size = 2GB
checkpoint_completion_target = 0.9

# Planner (NVMe)
random_page_cost = 1.1
effective_io_concurrency = 200

Checklist OS/FS

✅ (Urgent) Désactiver THP (Transparent HugePages).
⚠️ (Recommandé) Configurer les HugePages statiques (pour 24GB).
✅ (Urgent) Monter le FS (ext4/xfs) avec l'option noatime.
✅ (Check) Vérifier le scheduler I/O (doit être mq-deadline ou none).

12.2 Sortie: Overrides & Recos

Entrées (Exemple)

Profil: OLTP (e-commerce)
Tables Clés: 'orders' (500M lignes), 'logs' (2Md lignes)
Connexions App: 1500

Recommandations (Pooler & Requêtes)

⚠️ (Critique) 1500 connexions. Utiliser PgBouncer en mode transaction.
(Config PG) Réduire max_connections à 150 (géré par PgBouncer).
(Config PG) Activer log_min_duration_statement = 250ms.
(Config PG) Activer pg_stat_statements via shared_preload_libraries.
(App) Ajouter un statement_timeout de 30000 (30s) côté applicatif.

Overrides Autovacuum (par table)

-- Pour la table 'orders' (500M lignes)
ALTER TABLE orders SET (
  autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.02,
  autovacuum_analyze_scale_factor = 0.01
);

-- Pour la table 'logs' (2Md lignes, append-only?)
ALTER TABLE logs SET (
  autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.01,
  autovacuum_enabled = true -- (ou false si jamais UPDATE/DELETE)
);

12.3 Sortie: Plan de Validation & KPI

Entrées (Exemple)

Profil: OLTP
Clients (pgbench): 128
Threads: 8
Base de données: ma_db

Plan de Test (pgbench)

# 1. Initialiser (scale 100)
pgbench -i -s 100 ma_db

# 2. Test OLTP standard (128 clients, 5 min)
pgbench -c 128 -j 8 -T 300 ma_db

# 3. Test OLTP avec latences (rapport -P)
pgbench -c 128 -j 8 -T 300 -P 60 ma_db

Scénarios Réels à Tester

Simulation de pic de connexions (via l'app ou un outil de load test).
Lancement de la requête BI la plus lourde en parallèle du trafic OLTP.
Test de bascule (failover) si en Haute Disponibilité.

KPI à Suivre (Tableau de Bord)

Cache Hit Ratio: Cible > 99%.
Latence P99 (pg_stat_statements): Alerte si > 250ms.
I/O Wait (OS): Alerte si > 10% en continu.
Bloat (Tables > 1GB): Alerte si > 20%.
Lag de Réplication: Alerte si > 100MB ou > 5s.
Temp Files: Surveiller pics (indique work_mem insuffisant).