关于数据库:好文分享-记一次Oracle12c数据库SQL短暂缓慢问题分析

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本文为墨天轮社区作者 张 sir 原创作品,记录了日常运维 Oracle 数据库过程中遇到的一个慢 SQL 问题的解决、优化过程,文章内容全面具体、剖析到位,且含有经验总结,分享给各位。

问题景象

这次出问题的数据库比拟非凡,承接的零碎交易要求很高,SQL 根本都是短平快,响应工夫根本不能超过 50ms,某天凌晨的 01:12-01:14 在进行压力测试的时候,忽然呈现短暂的交易提早变长的状况,有局部交易超时。利用定位到是数据库返回慢了,要求咱们排查问题。

问题剖析:

步骤一:come on  v$ASH

         剖析这种问题,我是特地喜爱用 v$active\_session\_history 视图的,尽管 oracle 也提供了 ASH 报告的性能,然而总感觉报告提供的内容太多,没法抓住重点。间接查视图,想看什么信息都能够。首先先看看问题时段整体的数据库 sql 的执行状况,SQL 执行工夫最长曾经到 40s 左右了,这个工夫必定是无奈承受的,而且基本上都是两条 SQL:cuw23huyg926x 和 84m7xzxz0181g。

          既然找到了慢 SQL,那就看看他们的次要的期待事件吧,通过上面的查问能够看出 84m7xzxz0181g 次要期待事件是 enq: US – contention 和 row cache lock,cuw23huyg926x 的次要期待事件是 enq: US – contention。

84m7xzxz0181g:

 步骤二:期待事件剖析

    1)先简略看下这两个期待事件哈:

row cache lock 期待事件是一个共享池相干的期待事件,是因为对字典缓冲的拜访造成的。每一个行缓冲队列锁都对应一个特定的数据字典对象,这被叫做队列锁类型,并能够在 V$ROWCACHE 视图中找到。在 AWR 中须要查看 Dictionary Cache Stats 局部用以确定问题。常见的起因有如下几点:
① 序列没有设置 CACHE 属性,导致序列争用。
② 表空间有余引起 表空间的扩大速度跟不上表空间的应用速度会产生该期待事件。
③ Shared Pool 有余,须要减少共享池。
④ 用户明码谬误或给出了空明码并且频繁登录。

enq: US – contention: 这个 event 阐明事务在队列中期待 UNDO Segment,通常是因为 UNDO 空间有余导致的。
在对此事件阐明之前,须要了解在应用 AUM(atuomatic undo management)时,回滚段在何时联机或脱机。AUM 与 RBU(rollback segment management)不同,回滚段的治理是 Oracle 主动实现的。应用 AUM 时,回滚段的联机或脱机的时刻如下:
1)在执行 alter database open 的时候将回滚段联机
2)通过 alter system set undo_tablespace=xxx 批改撤销表空间时,将原来的回滚段脱机后,再将新的回滚段联机。
3)通过 SMON,主动脱机或者联机回滚段,如果一段时间内,事务量减少,联机状态的回滚段也会减少,一段时间内若是没有实物或事务缩小,回滚段就会被 smon 过程脱机。
为了同步将回滚段联机或脱机的过程,执行该工作的服务器过程或后盾过程应取得 US 锁,每个回滚段非配一个 US 锁,ID1=Undo segment#。若在取得 US 锁的过程中产生争用,则期待 enq:US-contention 事件。服务器过程应该在开始事务时调配到回滚段,但如果不存在可用的回滚段时,应该创立新的回滚段或将脱机状态的回滚段联机。在实现此项工作期间,服务器过程为了取得 US 锁而期待,期待占有可用回滚段。

  2)第一个期待事件是跟共享池相干的期待事件,咱们能够通过 v$ash 看看具体期待的字典缓冲类型

    3)看一下期待事件 row cahce lock 期待的对象是什么,row cache lock 期待事件的 P1 参数为 cache id,依据 cache id 找到 dc, 能够看到大部分是期待获取 dc\_rollback\_segments,这个等待时间也是在期待获取 undo 信息。

     4)第一个期待事件是字典缓冲的争用,争用的对象是 rollback segments,第二个期待事件 enq: US – contention 也是对于 undo segment 的期待。依据以上状况能够看出,row cache lock 和 enq:U – contention 是有相关性的,都是因为获取 undo 的时候产生的争用。然而这个零碎其实是采纳的分库分表的架构,有多个对等角色的数据库,每套数据库交易量基本一致,那为什么这套库有问题,而别的库没问题呢?

步骤三、持续 AWR+v$ASH

    以上问题也是我本人的疑难,多套配置雷同的数据库,交易量统一,如果说是因为 undo 引发的,那为啥其余库没问题,单单这套库有问题?感觉问题的本源还不在这里。持续认真查看

awr 报告,发现问题库的 rac 节点 2 的期待事件中有 log file sync 期待,按理说这是一个失常期待,然而其等待时间超过了 2ms,而其余几套库的该期待事件工夫都是几百 us。

再看下 log file parallel write 事件,均匀等待时间是 1.09ms,其余对等数据库的等待时间只有几百 us。

去 V$ASH 里查看这个期待事件的工夫散布状况,发现在 01:12:16s 的时候,log file parallel write 执行超过了 1s。

到这里,基本上能够把证据链梳理下了:

    压力测试期间,交易量忽然回升 —–》online 的 undo segment 有余 —–》数据库 online undo segment—–》产生 US 锁争用

而 IO 忽然的梗塞,事务无奈失常提交,加剧了 undo 的争用。针对这个问题,咱们设置了 \_rollback\_segment_count 参数,示意有多少 rollback segment 要处于 online 的状态;能够将该数值设置为数据库最忙碌的时候的回滚段数目。

总结:

1、 如果这个零碎只有一套数据库,剖析到第二步可能就结案了,有同样分库发表的兄弟库做比照,他人都没问题,就你有问题,那阐明还有更深层次的起因。

2、 这种 IO 刹时的提早,基本上无解,尤其对于高并发零碎,一个 IO 抖动就可能导致数据库梗塞。整个存储链路也不可能百分之百的始终处于高质量的状态。

3、 对于从 v$ash 中查到 log file parallel write 有 1s 的提早,这个值的准确性我持狐疑态度,从底层的 os、虚拟化、光纤交换机、存储都没看到这么高的提早。有对这个有钻研的老铁,能够探讨下。


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