SQL Server应用模式之OLTP系统性能分析
OLTP系统的最大特点,是这类应用里有大量的,并发程度比较高的小事务,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。 这些操作都比较简单,事务时间也不会很长,但是要求的返回时间很严格,基本上需要在几秒钟内必须返回。
支持生产流水线的数据库应用,是很典型的OLTP系统。一件产品从原材料到组装成最后的产品,中间会有很多道工序。每道工序本身不复杂,不会花很多时间。工厂需要使用数据库应用记录和监督每一道工序。在流水线上,工人可以扫描产品上的条形码,快速的输入产品加工、处理或检验结果。这些输入和修改过程都会很简单,而且很多在数据库里会是INSERT、UPDATE或DELETE动作。但是应用的响应速度要求非常高,最后等待的时间可以忽略不计。如果工人输入一个条形码以后要等几秒钟,很多他在处理每一件产品的时候,都会多花几秒钟。如果他要花几十秒,那么整个流水线的运转就会很慢。如果系统出了问题,他每处理一个产品都要花几分钟,那么流水线就会瘫痪,工人们都可以去喝茶了。数据库管理员这时将面对的是心急如焚的管理高层。
所以OLTP系统在设计的时候,要非常小心,像那种由于一条语句而导致整个服务器范围的阻塞,是绝对要避免的。
OLTP系统要注意避免出现的问题主要提现在以下几个方面。
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
经常运行的语句超过4个表格Join |
>4张表 |
sys.dm_exec_sql_text |
如果经常运行的语句要做多张表的Join,可以考虑降低数据库设计范式级别,增加一些冗余字段,用空间换取数据库效率。 |
2 |
经常更新的表格有超过3个索引 |
>3个索引 |
sys.indexes |
索引太多会影响更新效率 |
3 |
语句会做大量IO |
>1 |
a. 性能计数器SQLServer:Access Methods - Full Scans/sec 和 Range Scans/sec 比较高。 |
语句缺少合适的索引 |
4 |
未被使用的索引 |
所有没有在sys.dm_db_index_usage_stats这个DMV里出现的索引 |
避免定义没有用的索引,凭空增加SQL Server的维护负担 |
建议查询1.1 |
--返回最经常运行的条语句 SELECT TOP 100 cp.cacheobjtype |
建议查询1.2 |
--返回最经常被修改的个索引 --通过它们的DataBase_id、object_id、index_id和partition_number --可以找到他们是哪个数据库上的哪个索引 SELECT TOP 100 * FROM |
建议查询1.3 |
--返回做I/O数目最多的条语句及它们的执行计划 SELECT TOP 50 (total_logical_reads/execution_count) AS avg_logical_reads |
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
Signal Waits |
>25% |
sys.dm_os_wait_stats |
指令等待CPU资源的时间占总时间的百分比。如果超过25%,说明CPU资源紧张 |
2 |
执行计划重用率 |
<90% |
性能计数器SQLServer:Statistics下 |
OLTP系统的核心语句,必须有大于95%的执行计划重用率 |
3 |
并行运行的Cxpacket等待状态 |
>5% |
sys.dm_os_wait_stats |
首先,并行运行意味着SQL Server在处理一句代价很大的语句,要不就是没有合适的索引,要不就是筛选条件没能够筛选掉足够的记录,使得语句要返回大量的结果。这个在OLTP系统里都是不容许的。 |
建议查询2.1 |
-- 计算signal wait占整wait时间百分比 SELECT convert(numeric(5,4),sum(signal_wait_time_ms)/sum(wait_time_ms)) |
计算方法2.1 |
性能计数对象SQLServer:SQL Statistics 下面有几个计数器,可以计算出大致的执行计划重用率。计算方法是: Initial Compilations = SQL Compilations/sec – SQL Re-Compilations/sec 执行计划重用率 = (Batch request/sec – Initial Compilations/sec)/Batch requests/sec |
建议查询2.2 |
--计算'Cxpacket'占整wait时间的百分比 DECLARE @Cxpacket bigint DECLARE @Sumwaits bigint SELECT @Cxpacket = wait_time_ms |
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
Page Life Expectancy |
<300 sec |
性能计数器 |
OLTP系统的操作都比较简单,所以它们不应该要访问太多的数据。如果数据也不能长时间的缓存在内存里,势必会影响性能,同事也说明了某些语句没有合适的索引 |
2 |
Page Life Expectancy |
经常会下降50% |
性能计数器SQL Server Buffer Manager |
问题同上 |
3 |
Memory Grants Pending |
>1 |
性能计数器 SQL Server Memory Manager |
等待内存分配的用户数目,如果大于1,一定有内存压力 |
4 |
SQL cache hit ratio |
<90% |
性能计数器 |
这个值不能长时间(例如,60秒钟)地小于90%。否则常常意味着有内存压力 |
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
Average Disk sec/read |
>20ms |
性能计数器 |
在没有I/O压力的情况下,读操作应该在4~8ms以内完成 |
2 |
Average Disk sec/write |
>20ms |
性能计数器 |
对于像日志文件这样的连续写,应该在1ms以内完成 |
3 |
Big Ios
|
>1 |
性能计数器
|
语句缺少合适的索引 |
4 |
排在前两位的等待状态有下面几个: |
Top2 |
SELECT TOP 2 wait_type |
这些等待状态意味着有I/O等待 |
阻塞问题在OLTP系统里危害巨大,是要严格避免的。
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
阻塞发生频率 |
>2% |
sys.dm_db_index_operational_stats(建议查询5.1) |
阻塞发生频率 |
2 |
阻塞事件报告 |
30s |
sp_configure 'blocked process threshold' |
在SQL Trace里自动报告超过30秒钟的阻塞语句 |
3 |
平均阻塞时间 |
>100ms |
sys.dm_db_index_operational_stats(建议查询5.1) |
阻塞发生的长短 |
4 |
排在前两位的等待状态以这样开头LCK_M_?? |
Top2 |
SELECT TOP 2 wait_type |
说明系统经常有阻塞 |
5 |
经常有死锁 |
每个小时超过5个 |
打开Trace Flag 1204,或者在SQL Trace里跟踪相关时间 |
死锁往往伴随着阻塞同时发生 |
建议查询5.1 |
--查询当前数据库上所有用户表格在Row Lock上发生阻塞的频率 DECLARE @dbid int SELECT @dbid = db_id() |
规则 |
性能计数器值 |
阈值 |
检查目标 |
问题描述 |
1 |
网络有延时,或者应用太频繁地和数据库交互 |
Output queue length >2 |
性能计数器 |
网络不能支持应用和数据库服务器的交互流量 |
2 |
网络带宽用尽 |
Packets Outbound Discarded; |
性能计数器 |
由于网络太忙,有packet在传输中丢失 |
总之,对于一个要处理大量小型事务请求的OLTP系统,其事务请求的相应速度与资源配置优化可以从下面几方面着手。
1) 对于会经常发生INSERT、UPDATE和DELETE的表格,在设计的时候要选择最小数量的索引。
2) 可以通过提高执行计划重用降低JOIN的数目降低CPU使用率。
3) 可以通过优化索引设计,降低JOIN数目和提高页面的内存里缓存生命周期,环节IO瓶颈。
4) 如果Page Life Expectancy不会突然下降的话,说明内存的DataBase Page部分没有瓶颈。
5) 可以通过优化索引和缩短事务大小来减少阻塞