本文转自mos,中文版( 1359094.1),留存,后续整理测试:
文档内容
| 目标 |
| 最佳实践 |
| 如何主动避免问题发生及做好诊断信息的收集 |
| 提出问题、获取帮助并分享您的经验 |
| 解决方案 |
| Interpretation |
| Top 5 Timed Events |
| SQL Statistics |
| 分析: |
| Other SQL Statistic Sections |
| Waits for 'Cursor: mutex/pin' |
| Load Profile |
| Instance Efficiency |
| Latch Activity |
| 值得注意的wait events |
| CPU time events |
| Analysis: |
| 其他潜在的CPU相关的问题: |
| 检查是否有其他等待事件与高CPU 事件同时出现 |
| 数据库以外的CPU使用率过高 |
| 诊断CPU使用率 |
| 'Log file sync' waits |
| Buffer busy waits |
| 诊断其他问题 |
| 使用ADDM的报告 |
| 其他的AWR参考文章 |
| Statspack |
| 参考 |
适用于:
Oracle Database - Enterprise Edition - 版本 10.2.0.1 和更高版本 Oracle Database Exadata Cloud Machine - 版本 N/A 和更高版本 Oracle Cloud Infrastructure - Database Service - 版本 N/A 和更高版本 Oracle Database Cloud Exadata Service - 版本 N/A 和更高版本 Oracle Database Exadata Express Cloud Service - 版本 N/A 和更高版本 本文档所含信息适用于所有平台
目标
本文旨在提供如何解释跟数据库性能问题息息相关的AWR信息。
需要注意的是生成 AWR Report 或访问 AWR 相关的视图,以及使用任何 AWR 相关的诊断信息,都需要额外的 Diagnostic Pack License。这包括生成 AWR/ADDM/ASH report,也包括当技术支持要求的生成上述报表时。
注意: Oracle Diagnostics Pack (以及 Oracle Tuning Pack) 只在企业版中提供。 详见:
Oracle® Database Licensing Information 12c Release 1 (12.1) Part number E17614-08 Chapter 1 1 Oracle Database Editions Feature Availability by Edition
最佳实践
如何主动避免问题发生及做好诊断信息的收集
有些问题是无法预见的,但大部分其它的问题如果及早发现一些征兆其实是可以避免的。同时,如果问题确实发生了,那么收集问题发生时的信息就非常重要。有关于如何主动避免问题及诊断信息的收集,请参见:
提出问题、获取帮助并分享您的经验
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解决方案
对于数据库整体的性能问题,AWR的报告是一个非常有用的诊断工具。 一般来说,当检测到性能问题时,我们会收集覆盖了发生问题的时间段的AWR报告-但是最好只收集覆盖1个小时时间段的AWR报告-如果时间过长,那么AWR报告就不能很好的反映出问题所在。
还应该收集一份没有性能问题的时间段的AWR报告,作为一个参照物来对比有问题的时间段的AWR报告。这两个AWR报告的时间段应该是一致的,比如都是半个小时的,或者都是一个小时的。
关于如何收集AWR报告,请参照如下文档:
Interpretation
在处理性能问题时,我们最关注的是数据库正在等待什么。 当进程因为某些原因不能进行操作时,它需要等待。花费时间最多的等待事件是我们最需要关注的,因为降低它,我们能够获得最大的好处。 AWR报告中的"Top 5 Timed Events"部分就提供了这样的信息,可以让我们只关注主要的问题。
Top 5 Timed Events
正如前面提到的,"Top 5 Timed Events"是AWR报告中最重要的部分。它指出了数据库的sessions花费时间最多的等待事件,如下:Top 5 Timed Events Avg %Total ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ wait Call Event Waits Time (s) (ms) Time Wait Class ------------------------------ ------------ ----------- ------ ------ ---------- db file scattered read 10,152,564 81,327 8 29.6 User I/O db file sequential read 10,327,231 75,878 7 27.6 User I/O CPU time 56,207 20.5 read by other session 4,397,330 33,455 8 12.2 User I/O PX Deq Credit: send blkd 31,398 26,576 846 9.7 Other -------------------------------------------------------------Top 5 Events部分包含了一些跟Events(事件)相关的信息。它记录了这期间遇到的等待的总次数,等待所花费的总时间,每次等待的平均时间;这一部分是按照每个Event占总体call time的百分比来进行排序的。 根 据Top 5 Events部分的信息的不同,接下来我们需要检查AWR报告的其他部分,来验证发现的问题或者做定量分析。等待事件需要根据报告期的持续时间和当时数据 库中的并发用户数进行评估。如:10分钟内1000万次的等待事件比10个小时内的1000万等待更有问题;10个用户引起的1000万次的等待事件比 10,000个用户引起的相同的等待要更有问题。 就像上面的例子,将近60%的时间是在等待IO相关的事件。 事件"db file scattered read"一般表明正在做由全表扫描或者index fast full scan引起的多块读。 事件"db file sequential read"一般是由不能做多块读的操作引起的单块读(如读索引) 其他20%的时间是花在使用或等待CPU time上。过高的CPU使用经常是性能不佳的SQL引起的(或者这些SQL有可能用更少的资源完成同样的操作);对于这样的SQL,过多的IO操作也是一个症状。关于CPU使用方面,我们会在之后讨论。 在以上基础上,我们将调查是否这个等待事件是有问题的。若有问题,解决它;若是正常的,检查下个等待事件。 过多的IO相关的等待一般会有两个主要的原因: 数据库做了太多的读操作 每次的IO读操作都很慢Top 5 Events部分的显示的信息会帮助我们检查: 是否数据库做了大量的读操作: 上面的图显示了在这段时间里两类读操作都分别大于1000万,这些操作是否过多取决于报告的时间是1小时或1分钟。我们可以检查AWR报告的elapsed time 如果这些读操作确实是太多了,接下来我们需要检查AWR报告中 部分的信息,因为读操作都是由SQL语句发起的。 是否是每次的IO读操作都很慢: 上面的图显示了在这段时间里两类读操作平均的等待时间是小于8ms的 至于8ms是快还是慢取决于底层的硬件设备;一般来讲小于20ms的都可以认为是可以接受的。 我们还可以在AWR报告"Tablespace IO Stats"部分得到更详细的信息
Tablespace IO Stats DB/Inst: VMWREP/VMWREP Snaps: 1-15 -> ordered by IOs (Reads + Writes) desc Tablespace ------------------------------ Av Av Av Av Buffer Av Buf Reads Reads/s Rd(ms) Blks/Rd Writes Writes/s Waits Wt(ms) -------------- ------- ------ ------- ------------ -------- ---------- ------ TS_TX_DATA 14,246,367 283 7.6 4.6 145,263,880 2,883 3,844,161 8.3 USER 204,834 4 10.7 1.0 17,849,021 354 15,249 9.8 UNDOTS1 19,725 0 3.0 1.0 10,064,086 200 1,964 4.9 AE_TS 4,287,567 85 5.4 6.7 932 0 465,793 3.7 TEMP 2,022,883 40 0.0 5.8 878,049 17 0 0.0 UNDOTS3 1,310,493 26 4.6 1.0 941,675 19 43 0.0 TS_TX_IDX 1,884,478 37 7.3 1.0 23,695 0 73,703 8.3 >SYSAUX 346,094 7 5.6 3.9 112,744 2 0 0.0 SYSTEM 101,771 2 7.9 3.5 25,098 0 653 2.7如上图,我们关心Av Rd(ms)的指标。如果它高于20ms并且同时有很多读操作的,我们可能要开始从OS的角度调查是否有潜在的IO问题。
SQL Statistics
AWR包含了一些不同的SQL统计值:SQL ordered by Gets
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> Total Buffer Gets: 4,745,943,815
-> Captured SQL account for 122.2% of Total
Gets CPU Elapsed
Buffer Gets Executions per Exec %Total Time (s) Time (s) SQL Id
-------------- ------------ ------------ ------ -------- --------- -------------
1,228,753,877 168 7,314,011.2 25.9 8022.46 8404.73 5t1y1nvmwp2
SELECT ADDRESSID",CURRENT$."ADDRESSTYPEID",CURRENT$URRENT$."ADDRESS3",
CURRENT$."CITY",CURRENT$."ZIP",CURRENT$."STATE",CURRENT$."PHONECOUNTRYCODE",
CURRENT$."PHONENUMBER",CURRENT$."PHONEEXTENSION",CURRENT$."FAXCOU
1,039,875,759 62,959,363 16.5 21.9 5320.27 5618.96 grr4mg7ms81
Module: DBMS_SCHEDULER
INSERT INTO "ADDRESS_RDONLY" ("ADDRESSID","ADDRESSTYPEID","CUSTOMERID","
ADDRESS1","ADDRESS2","ADDRESS3","CITY","ZIP","STATE","PHONECOUNTRYCODE","PHONENU
854,035,223 168 5,083,543.0 18.0 5713.50 7458.95 4at7cbx8hnz
SELECT "CUSTOMERID",CURRENT$."ISACTIVE",CURRENT$."FIRSTNAME",CURRENT$."LASTNAME",CU<
RRENT$."ORGANIZATION",CURRENT$."DATEREGISTERED",CURRENT$."CUSTOMERSTATUSID",CURR
ENT$."LASTMODIFIEDDATE",CURRENT$."SOURCE",CURRENT$."EMPLOYEEDEPT",CURRENT$.
对这些Top SQL,可以手工调优,也可以调用SQL Tuning Advisor。
参照以下文档:
分析:
-> Total Buffer Gets: 4,745,943,815 假设这是一个一个小时的AWR报告,4,745,943,815是一个很大的值;所以需要进一步分析这个SQL是否使用了最优的执行计划 Individual Buffer Gets 上面的例子里单个的SQL的buffer get非常多,最少的那个都是8亿5千万。这三个SQL指向了两个不同的引起过多buffers的原因: 单次执行buffer gets过多 SQL_ID为'5t1y1nvmwp2'和'4at7cbx8hnz'的SQL语句总共被执行了168次,但是每次执行引起的buffer gets超过500万。这两个SQL应该是主要的需要调优的候选者。 执行次数过多 SQL_ID 'grr4mg7ms81' 每次执行只是引起16次buffer gets,减少这条SQL每次执行的buffer get可能并不能显著减少总共的buffer gets。这条语句的问题是它执行的太频繁了,6500万次。 改变这条SQL的执行次数可能会更有意义。这个SQL看起来是在一个循环里面被调用,如果可以让它一次处理的数据更多也许可以减少它执行的次数。注意:对于某些非常繁忙的系统来讲,以上的数字可能都是正常的。这时候我们需要把这些数字跟正常时段的数字作对比,如果没有什么太大差别,那么这些SQL并不是引起问题的元凶(虽然通过调优这些SQL我们仍然可以受益)Other SQL Statistic Sections
就像之前提到的那样,AWR报告中有很多不同的部分用来分析各种不同的问题。如果特定的问题并没有出现,那么分析AWR报告的这些部分并不能有很大的帮助。 下面提到了一些可能的问题:Waits for 'Cursor: mutex/pin'
如 果发现了一些像"Cursor: pin S wait on X" 或"Cursor: mutex X" 类的mutex等待,那么可能是由于parsing引起的问题。检查"SQL ordered by Parse Calls" 和"SQL ordered by Version Count"部分的Top SQL,这些SQL可能引起这类的问题。 以下文档可以帮助我们分析这类问题:Load Profile
根据Top 5等待事件的不同,"Load Profile"可以提供一些有用的背景资料或潜在问题的细节信息。Load Profile ~~~~~~~~~~~~ Per Second Per Transaction --------------- --------------- Redo size: 4,585,414.80 3,165,883.14 Logical reads: 94,185.63 65,028.07 Block changes: 40,028.57 27,636.71 Physical reads: 2,206.12 1,523.16 Physical writes: 3,939.97 2,720.25 User calls: 50.08 34.58 Parses: 26.96 18.61 Hard parses: 1.49 1.03 Sorts: 18.36 12.68 Logons: 0.13 0.09 Executes: 4,925.89 3,400.96 Transactions: 1.45 % Blocks changed per Read: 42.50 Recursive Call %: 99.19 Rollback per transaction %: 59.69 Rows per Sort: 1922.64在这个例子里,Top 5 Events部分显示问题可能跟SQL的执行有关,那么我们接下来检查load profile部分。 如果您检查AWR report是为了一般性的性能调优,那么可以看到有比较多的redo activity和比较高的physical writes. Physical writes比physical read要高,并且有42%的块被更改了. 此外,hard parse的次数要少于soft parse. 如果mutex等待事件比较严重,如"library cache: mutex X",那么查看所有parse的比率会更有用。 当然,如果把Load Profile部分跟正常时候的AWR报告做比较会更有用,比如,比较redo size, users calls, 和 parsing这些性能指标。
Instance Efficiency
Instance Efficiency部分更适用于一般性的调优,而不是解决某个具体问题(除非等待事件直接指向这些指标)。Instance Efficiency Percentages (Target 100%) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Buffer Nowait %: 99.91 Redo NoWait %: 100.00 Buffer Hit %: 98.14 In-memory Sort %: 99.98 Library Hit %: 99.91 Soft Parse %: 94.48 Execute to Parse %: 99.45 Latch Hit %: 99.97 Parse CPU to Parse Elapsd %: 71.23 % Non-Parse CPU: 99.00从我们的这个例子来看,最有用的信息是%Non-Parse CPU,它表明几乎所有的CPU都消耗在了Execution而不是Parse上,所以调优SQL会对性能有改善。 94.48% 的soft parse比率显示hard parse的比例很小,这是可取的。Execute to Parse %很高,说明cursor被很好的重用了。我们总是期望这里的值都是接近100%,但是因为应用的不同,如果这个部分的参数的某些值很小,也是可以认为没 有问题的;如在数据仓库环境,hard parse因为使用了物化视图或histogram而变得很高。所以,重要的是,我们需要把这部分信息和正常时候的AWR报告做比较来判断是否有问题。
Latch Activity
在我们这个例子里,我们并没有看到很高的latch相关的等待,所以这部分的信息可以忽略。 但是如果latch相关的等待很严重,我们需要查看Latch Sleep Breakdown 部分sleeps很高的latchLatch Sleep Breakdown * ordered by misses desc Latch Name ---------------------------------------- Get Requests Misses Sleeps Spin Gets Sleep1 Sleep2 Sleep3 -------------- ----------- ----------- ---------- -------- -------- -------- cache buffers chains 2,881,936,948 3,070,271 41,336 3,031,456 0 0 0 row cache objects 941,375,571 1,215,395 852 1,214,606 0 0 0 object queue header operation 763,607,977 949,376 30,484 919,782 0 0 0 cache buffers lru chain 376,874,990 705,162 3,192 702,090 0 0 0这 里top latch是cache buffers chains. Cache Buffers Chains latches是用来保护buffer caches中的buffers。在我们读取数据时,这个latch是正常需要获得的。Sleep的数字上升代表session在读取buffers时开 始等待这个latch。争用通常来自于不良的SQL要读取相同的buffers。 在我们这个例子里,虽然读取buffer的操作发生了 28亿次,但是只sleep了41,336次,可以认为是比较低的。Avg Slps/Miss(Sleeps/ Misses)也比较低。这表明当前Server有能力处理这样多的数据,所以没有发生Cache Buffers Chains latch的争用。 关于其他的latch free等待,请参照以下文档:
值得注意的wait events
CPU time events
CPU变为top wait event并不总是代表出现了问题。但是如果同时数据库性能比较慢,那么就需要进一步分析了。首先,检查AWR报告的“ SQL ordered by CPU Time ”部分,看是否某个特定的SQL使用了大量的CPU。SQL ordered by CPU Time -> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL statements called by the code. -> % Total is the CPU Time divided into the Total CPU Time times 100 -> Total CPU Time (s): 56,207 -> Captured SQL account for 114.6% of Total CPU Elapsed CPU per % Total Time (s) Time (s) Executions Exec (s) % Total DB Time SQL Id ---------- ---------- ------------ ----------- ------- ------- ------------- 20,349 24,884 168 121.12 36.2 9.1 7bbhgqykv3cm9 Module: DBMS_SCHEDULER DECLARE job BINARY_INTEGER := :job; next_date TIMESTAMP WITH TIME ZONE := :myda te; broken BOOLEAN := FALSE; job_name VARCHAR2(30) := :job_name; job_subname VARCHAR2(30) := :job_subname; job_owner VARCHAR2(30) := :job_owner; job_start TIMESTAMP WITH TIME ZONE := :job_start; job_scheduled_start TIMESTAMP WITH TIME
Analysis:
-> Total CPU Time (s): 56,207 它代表了15分钟的CPU time。但是这个数字是否有问题取决于整个报告的时间。 Top SQL使用的CPU是 20,349秒(大概5分钟) 整个CPU时间占DB Time的9.1% 执行了168次,这个执行次数跟之前提到的几个SQL是一样的,说明这些SQL可能都是被同一个JOB调用的。其他潜在的CPU相关的问题:
检查是否有其他等待事件与高CPU 事件同时出现
如cursor: pin S问题可能引起高CPU使用:数据库以外的CPU使用率过高
如果一个数据库以外的进程使用了过多CPU,那么数据库进程能够获得的CPU就会减少,数据库性能就会受到影响。在这种情况下,运行OSWather或者其他的OS工具去发现是哪个进程使用了过多CPU诊断CPU使用率
下面的文档进一步描述了如何进一步分析CPU问题:'Log file sync' waits
当 一个user session commit或rollback时,log writer进程会把redo从log buffer中写入redo logfile文件。AWR报告会帮助我们来确定是否存在这方面的问题,并且确认是否是由物理IO引起。如果”log file sync”事件比较严重,下面的文档详细描述了如何来处理:Buffer busy waits
当 一个session从buffer cache读取一个buffer时,如果这个buffer处于busy的状态(由于其它session正在向其中读取数据,或者是由于这个buffer被 其它的session以不兼容模式持有),那么这个session就会等待这个事件。参照下面文档来找出哪个block处于busy状态和为什么:
诊断其他问题
关于其他性能问题,请参照文档:
使用ADDM的报告
当分析性能问题时,除了AWR报告,我们还可以同时参照ADDM报告,对于潜在的性能问题,它同时提供了具体的解决方案建议。下面是从如下文档拿到的一个ADDM报告示例:
Example Output:
ADDM报告相比AWR报告来说,它提供了可读性更好的建议;当然应该同时参照ADDM报告和AWR报告来得到更准确地诊断。
其他的AWR参考文章
当阅读AWR报告的其他部分时,可以参照下面的一些文档:
Statspack
AWR报告取代了旧有的staspack及bstat/estat报告,下面的这些文档概述了如何阅读statspack报告:
Additional information can be found in the following articles:
参考
NOTE:271196.1 - Automatic SQL Tuning and SQL Profiles NOTE:276103.1 - Performance Tuning Using Advisors and Manageability Features: AWR, ASH, ADDM and SQL Tuning Advisor NOTE:34405.1 - WAITEVENT: "buffer busy waits" Reference Note NOTE:250655.1 - How to Use the Automatic Database Diagnostic Monitor NOTE:223117.1 - Troubleshooting I/O Related Waits NOTE:1482811.1 - Best Practices: Proactively Avoiding Database and Query Performance Issues NOTE:1477599.1 - Best Practices: Proactive Data Collection for Performance Issues NOTE:34592.1 - WAITEVENT: "log file sync" Reference Note NOTE:413942.1 - How to Identify Which Latch is Associated with a "latch free" wait NOTE:433472.1 - OS Watcher For Windows (OSWFW) User Guide NOTE:1356828.1 - FAQ: 'cursor: mutex ..' / 'cursor: pin ..' / 'library cache: mutex ..' Type Wait Events NOTE:1363422.1 - Automatic Workload Repository (AWR) Reports - Main Information Sources NOTE:1377446.1 - * Troubleshooting Performance Issues NOTE:1376916.1 - Troubleshooting: 'Log file sync' Waits NOTE:155971.1 - Resolving Intense and "Random" Buffer Busy Wait Performance Problems NOTE:164768.1 - Troubleshooting: High CPU Utilization NOTE:228913.1 - Systemwide Tuning Using STATSPACK Reports NOTE:754639.1 - How to Read Buffer Cache Advisory Section in AWR and Statspack Reports. NOTE:786554.1 - How to Read PGA Memory Advisory Section in AWR and Statspack Reports to Tune PGA_AGGREGATE_TARGET NOTE:1349387.1 - Troubleshooting 'cursor: pin S wait on X' waits. NOTE:6904068.8 - Bug 6904068 - High CPU usage when there are "cursor: pin S" waits NOTE:262687.1 - Using the DBMS_SQLTUNE Package to Run the SQL Tuning Advisor - HIGH CPU UTILIZATION DURING MUTEX WAIT EVENTS NOTE:1301503.1 - Troubleshooting: Missing Automatic Workload Repository (AWR) Snapshots and Other Collection Issues
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