checkpoint又名检查点，在oracle中checkpoint的发生意味着之前的脏数据全部写回磁盘，数据库实现了一致性与数据完整性。oracle在实现介质恢复时将以最近的checkpoint为参照点执行事务前滚。在postgresql中checkpoint起着相同的作用：写脏数据；完成数据库的完整性检查。

checkpoints相关参数：

checkpoint_segments:

WAL log的最大数量，系统默认值是3。该值越大，在执行介质恢复时处理的数据量也越大，时间相对越长。

checkpoint_timeout:

系统自动执行checkpoint之间的最大时间间隔，同样间隔越大介质恢复的时间越长。系统默认值是5分钟。

checkpoint_completion_target:

该参数表示checkpoint的完成目标，系统默认值是0.5,也就是说每个checkpoint需要在checkpoints间隔时间的50%内完成。

checkpoint_warning:

系统默认值是30秒，如果checkpoints的实际发生间隔小于该参数，将会在server log中写入写入一条相关信息。可以通过设置为0禁用信息写入。

checkpoint执行控制:

1,数据量达到checkpoint_segments*16M时，系统自动触发；

2,时间间隔达到checkpoint_timeout参数值时；

3,用户发出checkpoint命令时。

checkpoints参数调整：

正确合适的参数值总能够给系统带来益处，checkpoints参数合理的配置不仅能够减少系统IO写入的阻塞，同时还会减少高峰时IO给系统带来的压力。

首先可以通过观察checkpoint_warning参数写入的日志，来估算系统写入的数据量：一般情况下checkpoint_warning参数值小于checkpoint_timeout；

估算公式：checkpoint_segments*16M*(60s/m)/checkpoint_warning=大致每分钟数据量,得到每分钟写入的数据量(这里全部是估算，建立在warning参数的合理设置上)。

合理配置情况：checkpoint_segments*16M*checkpoint_timeout(m)略大于上述值.

以上述公式为依据，配置checkpoint_segments与checkpoint_timeout，两个参数应该尽量平衡为一个足够大和足够小的值。

在数据量异常高的情况下应该考虑，磁盘带宽与checkpoint时数据量的关系。

个人观点：

假如以checkpoint_segments参数为阀值时，可以计算高峰时需要的带宽(秒)：checkpoint_segments*16M/(checkpoint_warning*checkpoint_completion_target)。

假如以checkpoint_timeout参数为阀值时，checkpoint_warning值最好大于等于checkpoint_timeout，通过监控系统数据字典统计写入的数据量Total。

Total/(checkpoint_timeout*checkpoint_completion_target)得到IO的带宽要求。

欢迎大家一起讨论。