Oracle資料庫效能問題分析的一種常規思路

2022-09-22 05:18:10 字數 2533 閱讀 6169

白鱔的洞穴

首先我們看故障最嚴重的時段的top event,排在第一位的是row cache objects閂鎖,佔到等待事件的49.1%。實際上上周五群友發出這個awr報告的時候我也簡單的看了一下,排在第一位的row cache objects閂鎖的平均等待時間是5毫秒。row cache objects是sga中管理row cache的閂鎖,主要是用於資料字典的序列化訪問,這個閂鎖在2023年左右做dba的人裡,十分著名,當時因為sga比較小,伺服器效能也較差,因此一旦這個閂鎖出問題,很容易耗盡cpu資源,導致資料庫故障。不過從經驗上看,目前這個閂鎖的平均等待時間並不大,而且其他的共享池相關的等待事件指標都還算不錯,還不足以讓資料庫系統出現特別嚴重的問題。下面我們來看看系統資源的使用情況:

每秒6800k左右的redo,916.8萬的邏輯讀,8900+的執行,408的事務,對這種88個物理核(懷疑是4路至強伺服器,cpu可能是e8 gold 6238t或者e5-2699)的伺服器來說,這點負載不算太高。從命中率看:

library hit比較呆,軟解析比例94.57%有點低,不過還可以接受,從no-parse cpu看,parse消耗了12%左右的cpu,算是比較高了,不過也不是不可以接受的,因為cpu資源本身並不存在瓶頸。所以從這份報告上看,似乎這套系統雖然出現了一些row cache objects閂鎖的爭用,本身並沒有出現十分嚴重的故障。當時也就沒有深入去分析了。昨天下午,這位群友把分析報告發出來後,老白看了一眼報告,感到最終定位為oracle的乙個bug,似乎理由不是很充分。正好這份報告裡的附件十分完整,還包含了awr對比報告,因此就稍微分析了一下相關的資料。同時這份報告寫的十分規範,報告的背景分析裡提到了乙個現象引起了我的注意:

統計分析未正常結束往往是引起一些sql執行計畫錯誤的重要原因。因此馬上對比了平均每秒邏輯讀的指標,在故障期間,大概是900萬+/秒,而正常時段是300萬+,差了3倍。這種情況很可能是sql的執行計畫出現了問題,於是直接跳到top sql buffer gets:

從上面可以看出,存在一些sql,在正常時段沒有出現在top sql中,而這份報告**現了,開銷十分大。而在這份對比報告中,正常時段存在而本報告中不存在的sql比較少。

而從執行時間較長的top sql的對比分析上看,二者執行時間的差異並不大,說明row cache objects雖然對系統有影響,但是對sql的執行時長的影響還不至於引起如此大的效能問題。於是我建議那位朋友,對於存在嚴重效能問題的應用執行的sql,做乙個awrsqlrpt,從而分析一下,是什麼因素導致的效能問題。如果不出意料,這些sql在邏輯讀上,對比正常時段,都有較大的差異,從執行計畫上來看,有可能會存在多個執行計畫,其中乙個是錯誤的(或者只存在乙個錯誤的執行計畫)。因為在故障期間的排名top 3的一條sql裡,我已經從兩份報告中看到了不同的執行開銷:

在問題最嚴重的10分鐘裡,這條sql執行了19次,平均每次的buffer gets超過4000萬,而同一天稍後的乙個40分鐘的awr報告中:

這條sql的buffer gets是104萬期間相差了40倍,這是十分典型的sql執行計畫錯誤的表現。實際上這個案例分析的方法一旦掌握了,再分析類似問題就會比較容易。從這個案例可以看出,有很多種方式都可以去解說某個故障,不過很多種解說中最多隻可能有乙個是正確的,甚至有可能所有的解釋都是錯誤的。而從錯綜複雜的問題表象中抽絲剝繭,找到正確的問題原因,僅僅依靠資料分析是不夠的。因為從資料分析上看那份報告也解釋的通。真正定位問題的關鍵是專家的經驗。以老白二十多年的運維經驗,清楚cursor_sharing/session_cached_cursors這些引數在什麼場景下能發揮作用,清楚row cache objects閂鎖在什麼情況下才能對系統造成致命的影響,因此就會把這條診斷路徑的優先順序設定為較低,因此才能十分精準的找到更加適合的診斷路徑,更容易定位問題。這也是「運維知識自動化」體系建設中的關鍵,除了資料分析,專家經驗或者說知識庫的水平,才真正決定了自動化分析工具的水平。

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