문제 해결

gcloud sql operations list 명령어를 실행하여 특정 Cloud SQL 인스턴스의 모든 작업을 나열합니다.

로그를 살펴보고 텍스트를 기준으로 필터링하여 사용자를 찾습니다. 개인 정보의 경우 감사 로그를 사용해야 할 수도 있습니다. 관련 로그 파일은 다음과 같습니다.

• cloudsql.googleapis.com/postgres.log
• Cloud 감사 로그가 사용 설정되어 있고 이를 보는 데 필요한 권한이 있는 경우 cloudaudit.googleapis.com/activity를 사용할 수도 있습니다.

데이터의 최종 백업을 수행하지 않고 인스턴스를 삭제하면 데이터를 복구할 수 없습니다. 하지만 인스턴스를 복원하면 Cloud SQL에서 백업도 복원합니다. 삭제된 인스턴스를 복구하는 방법에 대한 자세한 내용은 복구 백업을 참조하세요.

내보내기 작업을 완료한 경우 새 인스턴스를 만든 다음 가져오기 작업을 수행하여 데이터베이스를 다시 만들 수 있습니다. 내보내기는 Cloud Storage에 쓰이고 여기에서 가져오기를 읽습니다.

작업을 취소해야 하는 경우 고객지원에 인스턴스 force restart를 요청할 수 있습니다.

SQL 덤프를 복원하기 전에 데이터베이스 사용자를 만듭니다.

백업을 무기한 보관하려면 자동 백업과 동일한 방식으로 삭제되지 않는 주문형 백업을 만들면 됩니다. 주문형 백업은 무기한 유지됩니다. 즉, 백업이나 백업이 속한 인스턴스가 삭제될 때까지 유지됩니다. 이러한 유형의 백업은 자동으로 삭제되지 않으므로 결제에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 개방형 연결이 너무 많을 수 있습니다. 끊어진 연결을 삭제하는 autovacuum 설정이 없는 상황에서 연결 중간에 발생하는 오류로 인해 너무 많은 연결이 생길 수 있습니다.
• 커스텀 코드에서 몇 번 실패해도 중지되지 않는 재시도 로직을 사용하면 순환이 발생할 수 있습니다.
• 트래픽이 너무 많을 수 있습니다. 연결 풀링과 기타 연결 권장사항을 따릅니다.

해결 방법:

1. 데이터베이스가 autovacuum에 설정되었는지 확인합니다.
2. 커스텀 코드에 설정된 연결 재시도 로직이 있는지 확인합니다.
3. 데이터베이스가 복구될 때까지 트래픽을 줄였다가 천천히 다시 복구합니다.

CREATE UNLOGGED TABLE ....

이러한 테이블은 백업에서 복원에 포함되지 않습니다.

• 로깅되지 않은 테이블의 콘텐츠는 HA 인스턴스의 장애 조치 시 유실됩니다.
• 로깅되지 않은 테이블은 postgres 비정상 종료 시 유실됩니다.
• 로깅되지 않은 테이블은 읽기 복제본에 복제되지 않습니다.
• 로깅되지 않은 테이블은 백업 복원 중에 자동으로 완전 삭제됩니다.

해결 방법은 백업을 통해 이러한 테이블을 복원하고 싶다면 로깅되지 않은 테이블을 사용하지 않는 것입니다. 이미 로깅되지 않은 테이블이 있는 데이터베이스에서 복원하는 경우 데이터베이스를 파일로 덤프하고 해당 테이블에 대하여 SET LOGGED로 ALTER TABLE하여 덤프된 파일을 수정한 후 데이터를 다시 로드할 수 있습니다.

완료되었거나 실패했거나 취소된 가져오기 또는 내보내기 작업을 취소하려고 합니다. 작업이 실행 중인 경우 취소할 수 있습니다.

Cloud SQL에는 IMPORT 또는 EXPORT 이외의 작업 유형이 있으므로 Cloud SQL에서는 작업 취소를 지원하지 않습니다.

Cloud SQL에서 현재 가져오기 또는 내보내기 작업을 취소할 수 없습니다. 잠시 후 다시 시도하세요. 문제가 계속되면 Google Cloud 지원팀에 문의하세요.

가능하면 Cloud SQL 인스턴스에서 모든 Authorized Networks 항목을 삭제합니다. 그렇지 않으면 Authorized Networks 항목 없이 복제본을 만듭니다.

Google Cloud 콘솔을 사용하여 비공개 IP 주소로 인스턴스를 클론하려고 하지만 사용할 할당된 IP 범위를 지정하지 않았고 소스 인스턴스가 지정된 범위로 생성되지 않습니다. 따라서 클론된 인스턴스는 무작위 범위로 생성됩니다.

gcloud를 사용하여 인스턴스를 클론하고
--allocated-ip-range-name 파라미터의 값을 제공합니다. 자세한 내용은 비공개 IP로 인스턴스 클론을 참조하세요.

• 네트워킹 불안정.
• TCP 연결 유지 명령어에 대한 응답이 없습니다. 클라이언트 또는 서버가 응답하지 않으며 과부하되었을 수 있습니다.
• 데이터베이스 엔진 연결 수명이 초과되어 서버에서 연결을 종료했습니다.

애플리케이션은 네트워크 장애를 허용하고 연결 풀링 및 재시도와 같은 권장사항을 따라야 합니다. 대부분의 연결 풀러는 이러한 오류를 포착합니다(가능한 경우). 그렇지 않으면 애플리케이션이 다시 시도하거나 정상적으로 실패해야 합니다.

연결을 다시 시도하려면 다음 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

1. 지수 백오프. 재시도 간격을 기하급수적으로 늘립니다.
2. 무작위 백오프도 추가합니다.

이러한 방법을 조합하면 제한을 줄일 수 있습니다.

클라이언트 인증서가 만료되었거나 인증서 경로가 올바르지 않습니다.

인증서를 다시 만들어 다시 생성합니다.

기본 사용자와 연결한 후 사용자를 변경합니다.

호스트 주소가 서버 인증서의 대체 이름에 있는 주소와 일치하지 않습니다.

verify-full 또는 이에 상응하는 Node.js를 사용하는 경우 servername 매개변수에 DNS 이름을 사용하세요. openssl을 사용하여 서버 인증서에서 DNS 이름을 찾을 수 있습니다. 예를 들면 openssl x509 -in server-cert.pem -noout -text |grep 'DNS:'입니다.

 ssl: {
  rejectUnauthorized: true,
  ca: fs.readFileSync("/path/to/server/CA"),
  servername: 'N-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxx.us-central1.sql.goog'
}

• 비공개 서비스 연결에 할당된 IP 범위의 크기가 /24보다 작습니다.
• 비공개 서비스 연결에 할당된 IP 범위의 크기가 Cloud SQL 인스턴스 수에 비해 너무 작습니다.
• 인스턴스가 여러 리전에서 생성되는 경우 할당된 IP 범위의 크기 요구사항이 더 커집니다. 할당된 범위 크기를 참조하세요.

이 문제를 해결하려면 기존 할당된 IP 범위를 확장하거나 추가 IP 범위를 비공개 서비스 연결에 할당할 수 있습니다. 자세한 내용은 IP 주소 범위 할당을 참조하세요.

Cloud SQL 인스턴스를 만들 때 --allocated-ip-range-name 플래그를 사용한 경우 지정된 IP 범위만 확장할 수 있습니다.

새 범위를 할당할 경우 할당이 기존 할당과 겹치지 않도록 합니다.

새 IP 범위를 만든 후 다음 명령어를 사용하여 VPC 피어링을 업데이트합니다.

gcloud services vpc-peerings update \
--service=servicenetworking.googleapis.com \
--ranges=OLD_RESERVED_RANGE_NAME,NEW_RESERVED_RANGE_NAME \
--network=VPC_NETWORK \
--project=PROJECT_ID \
--force
    

기존 할당을 확장하는 경우 할당 범위를 늘리기만 하고 줄이지 않도록 합니다. 예를 들어 원래 할당이 10.0.10.0/24인 경우 새 할당을 최소 10.0.10.0/23으로 만듭니다.

일반적으로 /24 할당에서 시작하는 경우 각 조건(추가 인스턴스 유형 그룹, 추가 리전)에 대해 /mask를 1만큼 줄이는 것이 좋은 규칙입니다. 예를 들어 동일한 할당에서 두 인스턴스 유형 그룹을 모두 만들려는 경우 /24에서 /23으로 전환하면 충분합니다.

기존 IP 범위를 확장한 후 다음 명령어를 사용하여 VPC 피어링을 업데이트합니다.

gcloud services vpc-peerings update \
--service=servicenetworking.googleapis.com \
--ranges=RESERVED_RANGE_NAME \
--network=VPC_NETWORK \
--project=PROJECT_ID
    

다음 명령어를 사용하여 Service Networking API를 사용 설정하고 Cloud SQL 인스턴스를 다시 만들어 보세요.

gcloud services enable servicenetworking.googleapis.com \
--project=PROJECT_ID
    

Cloud SQL 인스턴스의 서버 인증서에 추가하려는 DNS 이름이 다음 기준을 충족하는지 확인합니다.

• 와일드 카드 문자가 없습니다.
• 후행 점이 없습니다.
• RFC 1034 사양을 충족합니다.

CSV 내보내기를 사용하여 필요한 항목만 내보냅니다.

내보내기 오프로딩을 사용합니다. 상위 수준의 내보내기 오프로드에서 Cloud SQL은 소스 인스턴스에서 내보내기를 실행하는 대신 오프로드 인스턴스를 가동하여 내보내기를 수행합니다. 내보내기 오프로드를 사용하면 소스 인스턴스의 성능을 향상하고 내보내기를 실행하는 중에 관리 작업 차단을 해제할 수 있는 등 여러 가지 이점이 있습니다. 내보내기 오프로드를 사용하면 오프로드 인스턴스를 불러오는 데 걸리는 시간에 따라 총 지연 시간이 늘어날 수 있습니다. 일반적으로 적절한 크기의 내보내기에서는 지연 시간이 중요하지 않습니다. 그러나 내보내기가 충분히 작으면 지연 시간이 증가될 수 있습니다.

덤프 파일을 수정하여 참조를 삭제합니다.

pg_dump 도구를 사용하여 직접 내보냅니다.

백업 자동화에 대한 이 문서와 마찬가지로 Cloud Scheduler, Pub/Sub, Cloud Run Functions 같은 Google Cloud제품을 사용하여 자체 자동 내보내기 시스템을 빌드할 수 있습니다.

데이터베이스에 연결하고 데이터베이스 시간대를 사용자 또는 데이터베이스별로 원하는 시간대로 설정합니다.

PostgreSQL용 Cloud SQL에서는 다음을 지정할 수 있습니다. 이러한 설정은 세션이 닫혀도 .conf 구성을 모방하여 유지됩니다.

ALTER DATABASE dbname SET TIMEZONE TO 'timezone';
ALTER USER username SET TIMEZONE TO 'timezone';

이 설정은 데이터베이스에 대한 새 연결에만 적용됩니다. 시간대 변경사항을 확인하려면 인스턴스 연결을 해제한 후 다시 연결합니다.

인스턴스를 수정하여 더 큰 머신 크기로 업그레이드하면 CPU와 메모리가 늘어납니다.

사용하지 않는 작업을 종료합니다. Cloud SQL 인스턴스의 CPU 및 메모리 사용량을 확인하여 사용 가능한 리소스가 충분한지 확인합니다. 가져오기에 최대 리소스를 보장하는 가장 좋은 방법은 작업을 시작하기 전에 인스턴스를 다시 시작하는 것입니다.

다시 시작하면 다음과 같은 결과가 발생합니다.

• 모든 연결이 끊깁니다.
• 리소스를 소비할 수 있는 모든 태스크가 종료됩니다.

가져오기 전에 데이터베이스 사용자를 만듭니다.

데이터를 가져오면 예기치 않은 디스크 사용량이 생길 수 있습니다. 이 사용량은 point-in-time recovery를 사용하기 때문일 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 데이터를 가져온 후 로그를 삭제하고 저장용량을 복구하려면 point-in-time recovery를 사용 중지합니다. 사용되는 저장용량을 줄여도 인스턴스에 프로비저닝된 저장용량의 크기가 축소되는 것은 아닙니다.

Cloud Storage에 업로드된 SQL 덤프 파일을 Cloud SQL 데이터베이스로 가져오려고 하고 가져오기 작업이 약 4일 동안 실행된 경우에 이 오류 메시지가 표시됩니다.

ROLE_NAME은 소스 PostgreSQL 데이터베이스에 정의된 커스텀 데이터베이스 역할입니다. 기본 cloudsqlsuperuser 사용자가 SQL 덤프 파일을 가져옵니다. 그러나 이 사용자에게 ROLE_NAME 역할이 포함되지 않을 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 다음 단계를 완료하시기 바랍니다.

1. SQL 덤프 파일을 가져올 대상 데이터베이스에 ROLE_NAME 역할을 만듭니다.

2. cloudsqlsuperuser 사용자를 사용하여 파일을 가져오지 마세요. 대신 대상 데이터베이스에서 ROLE_NAME 역할 구성원인 사용자를 지정합니다. 사용자를 지정하려면 다음 명령어를 실행합니다.

   gcloud sql import sql INSTANCE URI [--async]
[--database=DATABASE, -d DATABASE] [--user=USER] [GCLOUD_WIDE_FLAG …]

log_statement 플래그를 '없음'으로 설정하고 logging_collector 플래그를 '꺼짐'으로 설정할 수 있습니다. 로깅이 계속 발생하는 경우 조정할 수 있는 다른 로그 관련 플래그가 있을 수 있습니다. 인스턴스를 수정하여 이러한 플래그를 수정할 수 있습니다.

예를 들어 사용자가 삭제되었는데 누가 삭제했는지 알 수 없습니다. 로그는 작업이 시작되었음을 표시하지만 그 이상의 정보를 제공하지 않습니다. 이와 같은 자세한 개인 식별 정보(PII)를 로깅하려면 감사 로깅을 사용 설정해야 합니다.

로그를 JSON으로 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud logging read \
"resource.type=cloudsql_database \
AND logName=projects/PROJECT_ID \
/logs/cloudsql.googleapis.com%2FLOG_NAME" \
--format json \
--project=PROJECT_ID \
--freshness="1d" \
> downloaded-log.json
    

로그를 TEXT로 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud logging read \
"resource.type=cloudsql_database \
AND logName=projects/PROJECT_ID \
/logs/cloudsql.googleapis.com%2FLOG_NAME" \
--format json \
--project=PROJECT_ID \
--freshness="1d"| jq -rnc --stream 'fromstream(1|truncate_stream(inputs)) \
| .textPayload' \
--order=asc
> downloaded-log.txt
   

1. 터미널에서 데이터베이스에 연결합니다.

   gcloud sql connect INSTANCE_NAME
         

2. 다음 명령어를 실행하여 확장 프로그램을 만듭니다.

   CREATE EXTENSION pgaudit;
         

3. 데이터베이스를 종료하고 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.

   gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME \
   --database-flags=cloudsql.enable_pgaudit=on,pgaudit.log=all
        

SELECT datname, usename, application_name as appname, client_addr, state, now() - backend_start as conn_age, now() - xact_start as xact_age, now() - query_start as query_age, now() - state_change as last_activity_age, wait_event_type, wait_event, query FROM pg_stat_activity WHERE state <> 'idle' ORDER BY 8 DESC LIMIT 20;

SELECT name, setting, unit FROM pg_settings WHERE name = 'FIELD_NAME'.

SHOW SETTING_NAME;

SHOW ALL;을 실행하여 모든 설정을 확인합니다.

다음 명령어를 실행합니다.

1.       GRANT pg_signal_backend TO USERNAME;
         

2. 차단되거나 중단된 프로세스의 프로세스 ID를 확인합니다.

         SELECT pid, usename, state, query FROM pg_stat_activity;
         

3. 다음 명령어를 사용하여 실행 중 또는 비활성 프로세스를 중지합니다.

         SELECT pg_cancel_backend(pid)
               FROM pg_stat_activity
               WHERE usename = 'USERNAME';
         
         

         SELECT pg_terminate_backend(pid)
               FROM pg_stat_activity
               WHERE usename = 'USERNAME';
         
         

autovacuum 작업이 차단되었거나 워크로드를 감당할 수 있을 만큼 신속하게 트랜잭션 ID를 확보하지 못할 수 있습니다.

트랜잭션 래핑 문제로 인한 서비스 중단을 방지하려면 TXID 래핑을 다루는 다음 셀프서비스 도움말을 검토하세요.

일반 조정 관련 조언은 PostgreSQL의 청소 작업 최적화, 모니터링, 문제 해결을 참조하세요.

다시 시작하면 임시 파일은 삭제되지만 스토리지는 줄어들지 않습니다. 인스턴스 크기는 고객지원에서만 재설정할 수 있습니다.

삭제 시점의 로그를 살펴보고 대시보드 또는 다른 자동화된 프로세스에서 실행 중인 악성 스크립트가 있는지 확인합니다.

다음과 같이 설명할 수 있습니다.

• 다른 작업이 진행 중입니다. Cloud SQL 작업은 동시에 실행되지 않습니다. 다른 작업이 완료될 때까지 기다립니다.
• INSTANCE_RISKY_FLAG_CONFIG 경고는 하나 이상의 beta 플래그가 사용될 때마다 트리거됩니다. 위험한 플래그 설정을 삭제하고 인스턴스를 다시 시작합니다.

서비스 다시 시작 이외의 방법으로는 ibtmp1 파일을 축소할 수 없습니다.

한 가지 완화 옵션은 ROW_FORMAT=COMPRESSED로 임시 테이블을 만들어 임시 파일 디렉터리의 file-per-table 테이블스페이스에 저장하는 것입니다. 하지만 단점은 각 임시 테이블의 file-per-table 테이블스페이스를 만들고 삭제하는 것과 관련된 성능 비용입니다.

인스턴스의 스토리지가 부족하고 스토리지 자동 증가 기능이 사용 설정되지 않은 경우 인스턴스가 오프라인 상태가 됩니다. 이 문제를 방지하려면 인스턴스를 수정하여 스토리지 자동 증가를 사용 설정하면 됩니다.

60초 미만 지속되는 연결을 유지하면 데이터베이스 명령 프롬프트의 연결을 포함한 대부분의 비정상 종료를 방지할 수 있습니다. 이러한 연결을 몇 시간 또는 며칠 동안 열어두면 종료가 비정상적으로 될 수 있습니다.

사용자에게 종속된 객체를 찾은 후 이 객체를 삭제하거나 다른 사용자에게 다시 할당합니다.

특히 일반 성능 팁을 참조하세요.

데이터베이스 삽입, 업데이트 또는 삭제 속도가 느리다면 다음과 같은 조치를 취하는 것이 좋습니다.

• 작성자와 데이터베이스의 위치를 확인합니다. 장거리로 데이터를 보내면 지연 시간이 발생합니다.
• 리더 및 데이터베이스의 위치를 확인합니다. 지연 시간은 쓰기 성능보다 읽기 성능에 더 많은 영향을 미칩니다.

지연 시간을 줄이려면 소스 리소스와 대상 리소스를 동일한 리전에 두는 것이 좋습니다.

워크로드 외에도 활성 연결 수 및 내부 오버헤드 프로세스와 같이 메모리 사용량에 영향을 줄 수 있는 다른 요소가 있습니다. 이러한 요소가 항상 모니터링 차트에 반영되는 것은 아닙니다.

인스턴스에 워크로드와 일부 추가 오버헤드를 처리할 수 있는 오버헤드가 충분한지 확인합니다.

데이터를 보존하려면 인스턴스를 삭제하기 전에 Cloud Storage로 내보내기를 수행합니다.

Cloud SQL 관리자 역할은 인스턴스를 삭제할 수 있는 권한을 포함합니다. 실수로 삭제하지 않도록 방지하려면 필요한 경우에만 이 역할을 부여하세요.

새 인스턴스를 만들면 목표를 달성할 수 있습니다.

• 이름을 바꾸려는 인스턴스를 클론하고 클론된 인스턴스에 새 이름을 설정하면 됩니다. 그러면 수동으로 데이터를 가져올 필요 없이 새 인스턴스를 만들 수 있습니다. 새 인스턴스를 만들 때와 마찬가지로 클론된 인스턴스에는 새 IP 주소가 지정됩니다.
• 인스턴스에서 Cloud Storage 버킷으로 데이터를 내보내고 원하는 이름으로 새 인스턴스를 만든 후 데이터를 새 인스턴스로 가져올 수 있습니다.

두 경우 모두 작업이 완료되면 기존 인스턴스를 삭제하시면 됩니다. 성능에 영향을 미치지 않고 플래그, 머신 유형, 스토리지 크기, 메모리와 같은 인스턴스 구성 설정을 다시 실행할 필요가 없으므로 클론 경로를 사용하는 것을 권장합니다.

1. 엔드포인트 상태를 확인합니다.

   gcloud

   상태를 확인하려면
   gcloud compute forwarding-rules describe 명령어를 사용합니다.

   gcloud compute forwarding-rules describe ENDPOINT_NAME \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=REGION_NAME \
   | grep pscConnectionStatus

   다음을 바꿉니다.

   • ENDPOINT_NAME: 엔드포인트의 이름
   • PROJECT_ID: 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트의 ID 또는 프로젝트 번호
   • REGION_NAME: 엔드포인트의 리전 이름

   REST

   요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Private Service Connect 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트의 ID 또는 프로젝트 번호
   • REGION_NAME: 리전의 이름
   • ENDPOINT_NAME: 엔드포인트의 이름

   HTTP 메서드 및 URL:

   GET https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME

   요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

   cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

   다음 명령어를 실행합니다.

   curl -X GET \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        "https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME"

   PowerShell(Windows)

   다음 명령어를 실행합니다.

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method GET `
       -Headers $headers `
       -Uri "https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME" | Select-Object -Expand Content

   다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

   {
     "kind": "compute#forwardingRule",
     "id": "ENDPOINT_ID",
     "creationTimestamp": "2024-05-09T12:03:21.383-07:00",
     "name": "ENDPOINT_NAME",
     "region": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME",
     "IPAddress": "IP_ADDRESS",
     "target": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/serviceAttachments/SERVICE_ATTACHMENT_NAME",
     "selfLink": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME",
     "network": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/networks/default",
     "serviceDirectoryRegistrations": [
       {
         "namespace": "goog-psc-default"
       }
     ],
     "networkTier": "PREMIUM",
     "labelFingerprint": "LABEL_FINGERPRINT_ID",
     "fingerprint": "FINGERPRINT_ID",
     "pscConnectionId": "CONNECTION_ID",
     "pscConnectionStatus": "ACCEPTED",
     "allowPscGlobalAccess": true
   }
   

2. 엔드포인트 상태가 ACCEPTED인지 확인합니다. 상태가 PENDING이면 인스턴스에서 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트를 허용하지 않는 것입니다. 엔드포인트가 생성되는 네트워크 프로젝트가 허용되는지 확인합니다. 자세한 내용은 Private Service Connect가 사용 설정된 인스턴스 수정을 참조하세요.

먼저 max_connections 플래그의 값이 기본 값보다 크거나 같은지 확인하세요.

max_connections 플래그가 적절하게 설정된 경우 Cloud Logging에서 로그를 검사하여 실제 오류를 확인하세요.

오류가 set Service Networking service account as servicenetworking.serviceAgent role on consumer project이면 Service Networking API를 사용 중지했다가 다시 사용 설정합니다. 이렇게 하면 프로세스를 계속 진행하는 데 필요한 서비스 계정이 생성됩니다.

복제본 인스턴스를 다시 시작하여 임시 메모리 공간을 회수합니다.

인스턴스를 수정하여 automatic storage increase를 사용 설정합니다.

• 복제본에 대한 쿼리의 속도가 느립니다. 문제를 찾아 수정하세요.
• 모든 테이블에 고유/기본 키가 있어야 합니다. 테이블에 고유/기본 키가 없으면 업데이트할 때마다 복제본에서 전체 테이블 검사를 수행해야 합니다.
• DELETE ... WHERE field < 50000000과 같은 쿼리의 경우 복제본에 다수의 업데이트가 쌓이게 되므로 행 기준 복제에서 복제 지연이 발생합니다.

가능한 솔루션은 다음과 같습니다.

• 인스턴스를 수정하여 복제본 크기를 늘립니다.
• 데이터베이스의 부하를 줄입니다.
• 읽기 트래픽을 읽기 복제본으로 보냅니다.
• 테이블 색인을 생성합니다.
• 느린 쓰기 쿼리를 식별하고 수정합니다.
• 복제본을 다시 만듭니다.

해시 색인을 사용해야 하는 경우 PostgreSQL 10 이상으로 업그레이드하세요. 그러지 않고 복제본도 사용하려면 PostgreSQL 9.6에서 해시 색인을 사용하지 마세요.

실행 중인 모든 쿼리를 중지한 후 복제본을 다시 만듭니다.

이 문제를 해결하려면 다음 단계를 완료하시기 바랍니다.

1. log_duration 플래그를 사용 설정하고 log_statement 매개변수를 ddl로 설정합니다. 이렇게 하면 데이터베이스의 쿼리와 실행 시간 모두 제공됩니다. 그러나 워크로드에 따라 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
2. 기본 인스턴스와 읽기 복제본 모두에서 쿼리에 explain analyze를 실행합니다.
3. 쿼리 계획을 비교하고 차이점을 확인합니다.

특정 쿼리이면 쿼리를 수정합니다. 예를 들어 조인 순서를 변경하여 성능이 향상되는지 확인할 수 있습니다.