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應用程序執行周期性時快時慢問題解決一例

發布時間:2020-06-24 14:52:02 來源:網絡 閱讀:1190 作者:hbxztc 欄目:關系型數據庫

       做Oracle DBA,經常會遇到一些性能問題,有些性能問題是一開始就很慢的,有些性能問題是逐漸變慢的,有些性能問題是突然變慢的,而有性能問題時快時慢的,不知道其他同行覺得哪種性能問題比較好處理,今天我在這里分享一個性能問題周期性問題時快時慢的案例,用于總結反思,如有錯誤請不吝指正。

       最近一位應用運維同事發郵件請求協助,反映有一套應用系統跑批期間周期性時快時慢,而且很規律。周一到周五晚上批量的計算耗時很長,要6-8小時;而周六和周日晚上批量計算耗時很快,只需要15分鐘左右。看到郵件中描述的這一現象,有經驗的老司機可能一下子就想到了問題可能出現在哪里。但對于經驗不足我來說,解決這種問題還是比較吃力的。

        于是拉了一個微信群,在群里詳細詢問了,跑批快和慢的具體時間。這里多提一句,在我接手這個case之前有一個同事也查了這個問題,他根據awr從dbtime到redo log生成量再到事務都做了一些分析,還做成了折線圖,在群里發了一堆,但就是沒有做一些詳細的詢問和分析。最終也沒有一個結論。

        言規正傳,從開發和應用運維那里得到一些詳細信息之后,首先從awr下手。分別取到快的時間和慢的時間區間的awr報告。以我的能力,從各項指標沒有看出數據庫整體負載有什么問題。但在top SQL那部分發現了兩個時間段的TOP SQL確實是不同的。在慢的時間段有一條update語句73320次,耗時9869.7s,而在快的時間段的TOP SQL中卻沒有顯示這條update語句。難道這就是問題所在嗎?

        于是詢問開發同事,update語句是否為批量期間執行的語句。得到肯定的答復后,開始懷疑是不是工作日和周末跑批的邏輯不同的,但awr中信息否定了我的猜測,原來這條update語句也在周末也跑了,只不是跑的很快,跑了75331次,耗時24.07s。從目前 的線索來看,之條update語句執行效率無疑是導致程序批量時快時慢的原因。但是為什么會出現這種現象現在還不得而知。

        問題sql定位了,剩下的問題就簡單了,把sql優化掉,每次批量都在24s完成,那問題自然就解決了。現在開始尋找sql執行時快時慢的原因。這里介紹一個很強大的工具awrsqrpt,這個工具可以獲取awr中記錄的sql語句的歷史執行計劃。使用awrsqrpt取到兩個時間段sql的執行計劃,分別如下兩個圖所示:

應用程序執行周期性時快時慢問題解決一例應用程序執行周期性時快時慢問題解決一例

        從執行計劃中可以看出,都走了表的主鍵,選擇了不同的方式,其中INDEX RANGE SCAN平均單次執行時間為384.3ms,而INDEX SKIP SCAN的平均單次時間是0.3ms,差了3000多倍,難怪批量執行時間差異如此之大。看到這個,腦子中反映出來的第一個解決方法是固定執行計劃,強制走INDEX SKIP SCAN。但這種方法治標不治本。只能用在實在找不到問題原因的情況下,或緊急的情況下。

        繼續與開發溝通,得知,update語句中的表,每天批量后都會被truncate掉,這是一個很重要的信息。難道就是由于這一個truncate操作導致sql語句執行效率差異如此之大嗎?我們繼續往下分析。

        我們都知道,Oracle的執行計劃都是通過CBO,根據表上的統計信息,而估算出來Oracle認為最做優的執行計劃。也就是不論INDEX RANGE SCAN 還是SKIP SCAN,Oracle都認為是最優的,難道是Oracle優化器出現了問題了嗎?應該不是的,如果優化器這么容易出問題,那Oracle在商用數據庫也不會稱霸這么久了。于是想到了表上的統計信息,通過查詢視圖sys.wri$_optstat_tab_history得到表上的歷史統計信息如下圖:

應用程序執行周期性時快時慢問題解決一例

        從上面的圖上可以看到,表上的統計信息時而為0,時而為很大,看來就是統計信息導致CBO在選擇執行計劃時,沒有選擇它應該選的最優執行計劃。

        從上面的分析來看,應該是找到了問題的根本原因,批量表每次批量完成后都會做truncate操作,數據庫默認每天都會自動收集表的統計信息,周一到周五22:00開始收集,周末6:00開始收集。從而導致數據庫在不同時間點收集到表的統計信息是不同的,進而導致了優化器基于統計信息來選擇了慢的執行計劃。

        原因找到了,就開始討論解決方法,這里列出來幾種方法應該都可以解決這個問題:

        1、在批量導入數據后,對批量表做一次統計信息收集

        2、鎖定批量表在有數據時的統計信息

        3、truncate操作改為批前執行(開發提出)

        4、固定問題sql的執行計劃(可能解決不了問題)

        反思:

        1、我們在解決問題時,不能只從數據庫整體層面來分析,有時可能是一條本身性能不是很差的sql導致出的性能問題

        2、多溝通、細溝通,把盡可能掌握多的信息點,有助于問題的解決

        3、從性能慢的sql中應該也可以猜想到問題原因,Oracle評估的cost 為0

        以上為整個case的一個解決過程,歡迎指正。

向AI問一下細節

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