数据库性能调优大全(附某大型医院真实案例)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据库性能调优大全(附某大型医院真实案例)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

墨墨导读:某医院突然出现大面积的卡慢,整个系统出现严重的问题,本文详述整个处理过程。



前言



微软的一个工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻:剥洋葱。我也非常认可,让我们来一层一层拨开外面它神秘的面纱。

 



六大因素



下面祭出的是我们在给客户分析数据库性能问题最常用的图。

数据库性能调优大全(附某大型医院真实案例)

看完这个图,你是不是对性能调优有了个基本的概念了。通常来讲我们会依照下面的顺序来进行分析:


  • 硬件能力

  • 系统规模

  • 数据库内部因素

  • 软件环境


这4个的顺序可以有所调整或者交换,但是对于系统的性能优化一定要从全局出发。切勿一来就深入到某一个SQL语句的优化,因为可能你花费大量的时间把一个SQL从20s 优化到1s,但是整个系统的卡慢仍然存在。


最后才是业务模型及架构、代码设计。



实战案例


 

不废话了,开整开整,直接上干货。


时间:2018年1月某天


万幸的是我们给数据库装了‘摄像头’,下面就从监控录像来看看发送了什么。然后加以解决。



硬件能力


CPU


在问题发生时间段内CPU使用率在20%以下,正常。


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Memory


从下面的图像显示,内存使用正常。


页生命周期


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可用内存


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IO


IO队列平均值很低,15.48 左右有个瞬时的高点,可留意这段时间有没有批量的写入。


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总的来看,硬件资源是足够的。



系统规模



问题发生时,每秒的批请求书并不是一个上升趋势,反而有所下降。这是因为系统的拥堵,等待 ,影响了系统的吞吐量。


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数据库内部因素



等待


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慢语句


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从会话和慢语句的趋势图可以看到,问题发生的时间和客户描述完全吻合,我们可以断定本身事故的确是慢在数据库。


什么导致的慢


检查者个时间段运行中的语句,可以发现下午15.58左右,数据库中开始出现越来越多的CMEMTHREAD等待。


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一直到1900页16.08分的时候,出现了最高达100个并发同时出现CMEMTHREAD等待


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什么是CMEMTHREAD等待


微软官方的描述:在任务正在等待线程安全的内存对象时发生。 当多个任务尝试从同一个内存对象分配内存导致争用时,等待时间可能会增加。

这个描述很晦涩,感觉还是完全不知道等待类型是怎么回事,应该怎么处理这类问题。

 

实际上,从官方描述来看是内存争用的问题,但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用,实际上是并发的执行的问题。


场景


    1. 出现在数据库编译或重编译时,将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候

    2. NUMA架构下,内存对象是按照节点来分区的


内存对象有三种类型的(Global,Per Numa Node,Per CPU)。 SQL Server将允许对内存对象进行分段,以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj,从而减少来自其他节点或cpu的线程交互,从而提高性能和可伸缩性。减少内存的并发争用


SELECT
type, pages_in_bytes,
CASE
WHEN (0x20 = creation_options & 0x20) THEN 'Global PMO. Cannot be partitioned by CPU/NUMA Node. TF 8048 not applicable.'
WHEN (0x40 = creation_options & 0x40) THEN 'Partitioned by CPU.TF 8048 not applicable.'
WHEN (0x80 = creation_options & 0x80) THEN 'Partitioned by Node. Use TF 8048 to further partition by CPU'
ELSE 'UNKNOWN'
END
from sys.dm_os_memory_objects
order by pages_in_bytes desc


如果你发现,Partitioned by Node 的内存开销是排在前面的,可以使用TRACE FLAG 8048来减少CMEMTHREAD等待。


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从图中可以看到,客户的 Partitioned by Node 是比较靠后的,排在14位。


    3. 补丁


这类场景是最常见的。如果在系统中发现出现大量的CMEMTHREAD等待,优先考虑数据库是不是已经安装最新的补丁

 

2008 r2: FIX: SQL Server 2008 R2 performs poorly when most threads wait for the CMEMTHREAD wait type if the threads use table variables or temp tables to load or update rowsets

https://support.microsoft.com/en-us/help/2492381

2012 ,2014  当您执行许多特殊查询在 SQL Server 2012年或 SQL Server 2014 CMEMTHREAD 等待

https://support.microsoft.com/zh-cn/help/3074425/fix-cmemthread-waits-occur-when-you-execute-many-ad-hoc-queries-in-sql



软硬件环境



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目前数据库的版本是 11.0.5556.0   而前面提到的补丁,安装后的版本是:11.0.5623.0 



代码设计



是什么语句产生了等待


都是类似下面的语句,最高时,并发超过100。


SELECT 
    * INTO #Tmp from TB where 1=2


特点如下:


1. 语句简单 开销都小于5不会产生并行

2. 都采用了select into #temptable的形式


就像上面分析的一样,CMEMTHREAD等待是一个并发问题,而不是一个内存问题。在其他方案行不通的时候,我们可以通过调整此类语句的写法,减少CMEMTHREAD等待。



业务模型及架构



目前系统是单机运行的状态,这其实是很少见的。存在少量OLAP 和OLTP业务混合的情况。后续我们会给客户规划 读写分离 或者负载均衡的解决方案。



解决方案


安装最新的补丁


至少需要安装前面发的解决等待问题的FIX。建议是直接安装到目前为止最新的2012 SP4补丁。


修改参数


optimize for ad hoc workloads 从0修改为1 。针对将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候 场景,减少ad hoc 查询占用的内存。


增加TEMPDB数据文件的个数


select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用,防止在CMEMTHREAD 等待消除后,出现大量的pagelatch 闩锁争用。我经历过很多案例,解决了前面的一个拥堵之后,后面有产生了新的等待,导致性能更差了。请记住,优化是一个长期的,循序渐进的过程。


数据库性能调优大全(附某大型医院真实案例)


迁移TEMPDB数据文件的位置


目前部分tempdb文件放在S,一般分放在D盘。建议都迁移到S盘(存储上面),增加tempdb的响应速度。如果可能的话,使用SSD来最大化tempdb的性能,将会是不错的选择。

 

优化程序的代码


修改代码通常都是放在最后面的,因为要牵涉的情况比较多。前面的手段80%的情况下,都可以解决问题。剩下的20%,我们需要,检查程序中的逻辑,看看这些的语句都是什么业务产生的。什么条件会触发这类业务.对应下面类似的语句都使用存储过程,或者参数化后的方式,减少编译和重编译的次数。另外此类语句都会并发创建临时表,可能通过调整tempdb的设置,加快此类语句的执行速度,减少同一时间此类语句的并发数量。



优化效果



经过前面的几个优化手段,第二天开始,没有再出现过一次CMEMTHREAD的等待。


等待


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慢语句


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总结



通过这篇文件你应该已经完全学会了数据库性能调优的思想。他告诉了我们出现问题时,怎么动手一步一步的排查问题,就像剥洋葱一样一层一层的剥开。



参考



微软官方博客对这类等待的原理和如何调试How It Works: CMemThread and Debugging Them

(https://blogs.msdn.microsoft.com/psssql/2012/12/20/how-it-works-cmemthread-and-debugging-them/)

 SQL Server 2016 对这里问题进行了进一步的优化,详细参考SQL 2016 – It Just Runs Faster: Dynamic Memory Object (CMemThread) Partitioning

(https://www.cnblogs.com/OwenZeng/p/SQL%202016%20%E2%80%93%20It%20Just%20Runs%20Faster:%20Dynamic%20Memory%20Object%20(CMemThread)%20Partitioning)


出处:

https://www.cnblogs.com/OwenZeng/p/8276892.html#_labelTop


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