SQLServer中使用扩展事件获取Session级别的等待信息以及SQLServer 2016中Session级别等待信息的增强

Posted 2020-09-17 专注，勤学，慎思。戒骄戒躁，谦虚谨慎

 

本文出处：http://www.cnblogs.com/wy123/p/6835939.html 

 

什么是等待

简单说明一下什么是等待：
当应用程序对SQL Server发起一个Session请求的时候，这个Session请求在数据库中执行的过程中会申请其所需要的资源，
比如可能会申请内存资源，表上的锁资源，物理IO资源，网络资源等等，
如果当前Session运行过程中需要申请的某些资源无法立即得到满足，就会产生等待。
SQL Server会以不用的方式来展现这个等待信息，比活动Session的等待信息，实例级的等待信息等等。
SQL Server中，等待事件是作为DBA进行TroubleShooting的重要参考信息之一，SQL Server中可以通过多中方式来获取等待信息。

但是对于SQL Server 2016之前的版本来说，不管是活动Session级别的等待和实例级的等待，参考意义都有限，
更多的时候是想要更加详细的且可以事后分析的等待，这就需要收集那些曾经已执行过的Session产生的等待信息，也就是特定Session等待信息的历史记录
本文重点介绍使用扩展事件来捕获等待信息，但不介绍扩展事件本身的使用，重点放在如何使用扩展事件来获取想要的等待事件信息。
需要对扩展事件有一定的了解。

 

等待信息的获取途径

在SQL Server中有一个系统视图sys.dm_os_wait_stats记录了自数据库服务启动以来累积产生的等待信息，
如下图，这个结果是实例级的，也就是记录的整个数据库服务器所有的等待事件的累积。
多数时候参考意义不是很大，比如某一天的网络延时很高，sys.dm_os_wait_stats中累计记录了大量的ASYNC_NETWORK_IO等待信息。
但是到了第二天或者什么时候，网络变好了，但是sys.dm_os_wait_stats中记录的ASYNC_NETWORK_IO等待信息是不变的
也就是说sys.dm_os_wait_stats无法反映实时等待情况。

当然要获取实时的等待信息也简单，记录两个时间点之间sys.dm_os_wait_stats中等待时间的差值，可以间接地反映出来某一段时间的数据的等待信息。
但是这个信息仍然比较粗略，依旧是实例级的，某些时候依旧是不足够作为参考的。

 

另外一个是通过sys.dm_exec_requests这个系统视图的wait_type，wait_time等获取活动Session的等待信息
如截图，但是这个是活动Session的信息，当Session完成之后，它的等待信息就看不到曾经都产生了那些等待，分别是多久。
也就说，你无法追溯历史上某一个Session或者某一个SQL（存储过程）执行过程中的都产生了什么类型的等待，等待了多长时间。

实话说，不管是sys.dm_os_wait_stats还是sys.dm_exec_requests，在正常情况下，获取到的等待信息实用价值都是不高或者是适用场景有限。

 

更多的时候我们是想要更细一级的等待，比如某一个Login、某一部分Session、甚至某些特定的SQL（存储过程）的执行过程中产生的等待信息。
举个实际例子，数据库又10个Login给10个不同的应用程序访问，其中只有1个应用程序端反馈说访问数据库慢，或者有性能问题，其他Login都反馈正常
那么很有可能是这个Login请求自己的问题，此时就需要针对这一个Login的情况进行针对性分析，而不是在实例级分析诊断。
如果能够拿到这个Login执行的Session的等待情况，或者这个Login某些特定的数据库对象的执行过程中的等待信息，对定位问题的针对性的就比较强了。

 

本文就以此为切入点，针对如何获取Session级别的等待信息展开说明和演示。

 

SQL Server 2016中获取Session级别的等待信息

在SQL Server 2016中，获取Session级别的等待信息是比较方便的，有直接的系统视图sys.dm_exec_session_wait_stats可以使用
当前情况下，想要知道某一个Session的等待信息就很简单了，
在sql语句开始的时候把当前Session的等待信息记录下来
在sql语句结束的时候把当前Session的等待信息再次记录出来
计算两次等待信息的差值，就可以知道当前Session运行的过程中有哪些等待，分别是多少。

　　sqlserver开发团队可能也意识到了对于等待信息，更多的时候，需要的是较为具体的等待，而不是一个笼统的实例级的等待
　　因此在SQL Server 2016中增加了sys.dm_exec_session_wait_stats这个支持统计Session级别的等待的视图
　　很不幸的SQL Server2016之前的版本中是没有这个系统视图可以很方便地记录Session级别的等待。
　　但是可以借助扩展事件来实现类似的功能。

 

使用扩展事件来捕获Session级别的等待信息

因为这里是是用扩展事件来实现的，这里要求读者要对扩展事件有一个基本的认识，扩展事件本身就不多说了。
上代码，启动一个扩展事件，来记录执行时间超过三秒的SQL语句，其执行过程中等待时间大于0的等待事件信息。
当然这个捕获的信息可以加上各种过滤条件。具体参考代码备注。

IF EXISTS(SELECT * FROM sys.server_event_sessions WHERE name=\'SessionWaitStats\')
  DROP EVENT session SessionWaitStats ON SERVER;
GO

--  创建事件会话  
CREATE EVENT SESSION SessionWaitStats ON SERVER   
ADD EVENT sqlserver.rpc_completed
(  
    ACTION
    (
        sqlos.task_time,
        sqlserver.database_name,
        sqlserver.nt_username,
        sqlserver.username,
        sqlserver.client_hostname,
        sqlserver.client_app_name,
        sqlserver.sql_text,
        sqlserver.session_id,
        sqlserver.transaction_id
    )  WHERE session_id>50 
        and [duration]>=3000000
),
--ADD EVENT sqlserver.sql_statement_completed
--(  
--    ACTION
--    (
--        sqlos.task_time,
--        sqlserver.database_name,
--        sqlserver.nt_username,
--        sqlserver.client_hostname,
--        sqlserver.client_app_name,
--        sqlserver.username,
--        sqlserver.sql_text,
--        sqlserver.session_id,
--        sqlserver.transaction_id
--    )  WHERE session_id>50 
--        and [duration]>=3000000
--),  
ADD EVENT sqlserver.sql_batch_completed
(  
    ACTION
    (
        sqlos.task_time,
        sqlserver.database_name,
        sqlserver.nt_username,
        sqlserver.client_hostname,
        sqlserver.client_app_name,
        sqlserver.username,
        sqlserver.sql_text,
        sqlserver.session_id,
        sqlserver.transaction_id
    ) WHERE session_id>50 
        and [duration]>=3000000
),
ADD EVENT sqlos.wait_info
(
    ACTION 
    (
        sqlos.task_time,
        sqlserver.database_name,
        sqlserver.nt_username,
        sqlserver.client_hostname,
        sqlserver.client_app_name,
        sqlserver.sql_text,
        sqlserver.username,
        sqlserver.session_id,
        sqlserver.transaction_id
    ) WHERE  session_id>50 
            and opcode=1 
            and duration>1
            and sql_text not like \'%sp_MScdc_capture_job%\'
            --and username = \'\'
),
ADD EVENT sqlos.wait_info_external
(
    ACTION
    (
        sqlos.task_time,
        sqlserver.database_name,
        sqlserver.nt_username,
        sqlserver.username,
        sqlserver.client_hostname,
        sqlserver.client_app_name,
        sqlserver.sql_text,
        sqlserver.session_id,
        sqlserver.transaction_id
    ) WHERE   session_id>50 
            and opcode=1 
            and duration>1
            and sql_text not like \'%sp_MScdc_capture_job%\'
            --and username = \'\'
)
ADD TARGET package0.event_file
(  
    SET filename=N\'F:\\XEvent Files\\CollectionSessionWaitStats\',
    max_file_size=(1024),   
    max_rollover_files=(10) 
)
WITH ( 
        MAX_MEMORY=4096 KB,            
        EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS,
        MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS,
        MAX_EVENT_SIZE=0 KB,            
        MEMORY_PARTITION_MODE=NONE,     
        TRACK_CAUSALITY=OFF,            
        STARTUP_STATE=ON
    )
GO

--  启用（停止）事件会话（START / STOP）  
ALTER EVENT SESSION CollectionSessionWaitStats ON SERVER STATE=START  
GO

是用扩展事件收集的Session级别的等待信息有以下几个特点
1，SessionId是可以重复的
　　举例说明就是:比如一个SessionId = 80的Session，可以第一次执行一个SQLA，第二次执行一个SQLB.
　　同时这两个SQL的执行与其执行过程中产生的等待信息都可以被捕获出来
2，同一个时间段内，一个同一个SessionId不可能同时执行，
　　比如16：46：36秒到16：46：46秒到这个时间内，SessionId = 80的Session正在执行，扩展事件捕获到了其产生的等待信息
　　但是在16：46：36秒到16：46：46这个时间段内，不可能有另外一个SessionId = 80也在执行，这个逻辑不难理解
为什么要特意说明这个问题？
因为扩展事件收集到的事件信息中SQL语句完成事件（rpc_completed或者sql_batch_completed）与产生的等待之间，没有一个直接的对应关系。

怎么理解？动起手来才能发现问题，我是这个纠结了大半天，截图示例。

 

如下截图，扩展事件捕获到的两个目标事件的SessionId都是58，但是执行的SQL是不一样的，

如下截图是不区分事件类型，捕获到的所有的事件信息。

也就是上面说的，对于58号Session:
第一次运行了SELECT COUNT(1) FROM TestCollectionSessionWaitStats
第二次运行了SELECT COUNT(1) FROM TestCollectionSessionWaitStats WHERE Id>10
两次运行的SQL一致或者不一致问题不大，关键是捕获到的等待事件信心的SessionId也是58，怎么区分产生的事件是归属于哪一次的运行？
比如58号Session运行两次sql，产生了10条等待信息，怎么区分这10条等待信息哪些归属于第一次运行生成的，哪些归属于第二次运行生成的？
这个就依靠上面说的第二点“同一个时间段内，一个同一个SessionId不可能同时执行”
对于同一个SessionId，在sql_batch_completed事件中，从时间的维度来看
小于第一次sql_batch_completed事件完成时间的必然是58号Session第一次执行生成的
大于第一次sql_batch_completed事件完成事件的且小于第二次sql_batch_completed的必然是58号Session第二次执行生成的
有了这个理论基础，我们统计Session级别的等待就比较容易了，相信这个逻辑的实现并不难。

 

如下图是58号Session执行某SQL语句产生的等待详细信息，可以看到多次产生了CXPACKET和 PAGEIOLATCH_SH等待
鉴于截图问题，下面还有另外一个同样是58号Session的执行另外一个SQL捕获到的等待信息
这个统计办法就是上面提到的，在两次sql_batch_completed事件中，虽然等待事件的SessionId一样，
但是其发生的时候是处于当前事件的sql_batch_completed之前，上一次sql_batch_completed之后，
这样就可以完美地匹配到sql_batch_completed事件与其对应的wait_info事件。
在这种情况下，统计得到类似于SQL Server 2016中的sys.dm_os_wait_stats的结果也就不难了。

 

 　　

与sys.dm_os_wait_stats 等待信息的结果相比，上述通过扩展事件获取的等待信息，是不是更加详细和具体？
比如对于CXPACKET等待时间，
不难发现，如果计算计算其产生的次数（count），就类似于sys.dm_os_wait_stats 中的waiting_tasks_count，计算其产生的总时间（sum），就类似于wait_time_ms
但是上述时间的信息已经细化到Session级别了，比sys.dm_os_wait_stats 中的等待信息更有参考价值。
对于问题的诊断和分析，也会是更加有效。

 

　　补一张实际测试出来的信息，分别是Session的执行信息（SessionId+登录名+SQL语句+消耗时间+完成时间）对应的等待信息（等待类型+等待次数+等待时间），
　　是不是几乎完全类似于sys.dm_exec_session_wait_stats中统计出来的结果。

 

上述统计结果的SQL语句

/*

SELECT event_table.xml_event_data
FROM (
        SELECT CAST(event_data AS XML) xml_event_data 
        FROM sys.fn_xe_file_target_read_file(N\'F:\\XEvent Files\\CollectionSessionWaitStats*\', NULL, NULL, NULL)
    ) AS event_table
    CROSS APPLY xml_event_data.nodes(\'//event\') n (event_xml)
WHERE  event_xml.value(\'(./@name)\', \'varchar(1000)\') IN (\'rpc_completed\',\'sql_batch_completed\',\'sql_statement_completed\')

*/


-- Parse the XML to show rpc_completed,sql_batch_completed details
if object_id(\'tempdb..#t1\') is not null
    drop table #t1
SELECT
    event_xml.value(\'(./action[@name="session_id"]/value)[1]\', \'INT\') as session_id,
    event_xml.value(\'(./@timestamp)\', \'varchar(1000)\') as timestamp,
    event_xml.value(\'(./action[@name="sql_text"]/value)[1]\', \'varchar(max)\') as sql_text,
    event_xml.value(\'(./action[@name="client_hostname"]/value)[1]\', \'varchar(max)\') as client_hostname,
    event_xml.value(\'(./action[@name="client_app_name"]/value)[1]\', \'varchar(max)\') as client_app_name,
    event_xml.value(\'(./@name)\', \'varchar(1000)\') as Event_Name,
    event_xml.value(\'(./data[@name="duration"]/value)[1]\', \'bigint\') as Duration,
    event_xml.value(\'(./data[@name="cpu_time"]/value)[1]\', \'bigint\') as cpu_time,
    event_xml.value(\'(./data[@name="physical_reads"]/value)[1]\', \'bigint\') as physical_reads,
    event_xml.value(\'(./data[@name="logical_reads"]/value)[1]\', \'bigint\') as logical_reads,
    event_xml.value(\'(./action[@name="username"]/value)[1]\', \'varchar(max)\') as username
INTO #t1
FROM (
        SELECT CAST(event_data AS XML) xml_event_data 
        FROM sys.fn_xe_file_target_read_file(N\'F:\\XEvent Files\\SessionWaitStats*\', NULL, NULL, NULL)
     ) AS event_table
CROSS APPLY xml_event_data.nodes(\'//event\') n (event_xml)
WHERE event_xml.value(\'(./@name)\', \'varchar(1000)\')  in (\'rpc_completed\',\'sql_batch_completed\',\'sql_statement_completed\')
order by Event_Name




-- Parse the XML to show wait_info,wait_info_external details
if object_id(\'tempdb..#t2\') is not null
    drop table #t2
SELECT 
    cast(event_xml.value(\'(./@timestamp)\', \'varchar(1000)\') as DATETIME2) as timestamp,
    event_xml.value(\'(./data[@name="duration"]/value)[1]\', \'bigint\') as duration,
    event_xml.value(\'(./action[@name="session_id"]/value)[1]\', \'INT\') as session_id,
    event_xml.value(\'(./data[@name="wait_type"]/text)[1]\', \'VARCHAR(200)\') as wait_type
INTO #t2
FROM (
        SELECT CAST(event_data AS XML) xml_event_data 
        FROM sys.fn_xe_file_target_read_file(N\'F:\\XEvent Files\\SessionWaitStats*\', NULL, NULL, NULL)
     ) AS event_table
     CROSS APPLY xml_event_data.nodes(\'//event\') n (event_xml)
WHERE event_xml.value(\'(./@name)\', \'varchar(1000)\')  in (\'wait_info\',\'wait_info_external\')



if object_id(\'tempdb..#t3\') is not null
    drop table #t3

SELECT 
    a.session_id                    AS SessionId,
    a.sql_text                        AS SqlText,
    a.username                        AS UserName,
    a.client_hostname                AS ClientHostname,
    a.client_app_name                as ClientAppName,
    a.Duration                        AS TotalExecuteTime,
    CAST(a.timestamp AS DATETIME2)    AS CompletedTime,
    CAST(b.timestamp AS DATETIME2)    AS WaitTypeStartTime,
    b.wait_type                        AS WaitType,
    b.duration                        AS WaitDuration
INTO #t3
FROM #t1 a INNER JOIN #t2 b on a.session_id = b.session_id
    and b.timestamp < a.timestamp 
    and b.timestamp > (
                         select top 1 timestamp from #t1 c 
                         where a.session_id = a.session_id and a.timestamp > b.timestamp
                         order by a.timestamp
                     )



if object_id(\'tempdb..#t4\') is not null
    drop table #t4

SELECT    DISTINCT
        SessionId            ,
        UserName            ,
        SqlText                ,
        TotalExecuteTime    ,
        CompletedTime        ,
        WaitType            ,
        COUNT(WaitType)    over(partition by SessionId,SqlText,TotalExecuteTime,CompletedTime) WaitTypeCOUNT,
        SUM(WaitDuration)   over(partition by SessionId,SqlText,TotalExecuteTime,CompletedTime) WaitTypeTimes
INTO #t4
FROM #t3


SELECT  CASE WHEN t.Rn = 1 THEN  CAST(SessionId AS VARCHAR(20))    ELSE \'\' END AS SessionId,
        CASE WHEN t.Rn = 1 THEN  UserName    ELSE \'\' END AS UserName,
        CASE WHEN t.Rn = 1 THEN  SqlText    ELSE \'\' END AS SqlText,
        CASE WHEN t.Rn = 1 THEN  TotalExecuteTime ELSE \'\' END AS TotalExecuteTime,
        CASE WHEN t.Rn = 1 THEN  CAST(CompletedTime AS VARCHAR(20))    ELSE \'\' END AS CompletedTime,
        WaitType            ,
        WaitTypeCOUNT        ,
        WaitTypeTimes
FROM 
(
    SELECT 
    ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY SessionId,CompletedTime ORDER BY CompletedTime) AS Rn,*
    FROM #t4
)t

当然该语句仅供参考，目的是为了收集Session级的统计信息，当收集到Session级别的统计信息之后，具体的统计方式也不难。

 

 

 

总结
　　　等待事件可以帮助我们诊断SQL Server上的一些资源瓶颈，对于问题的处理和解决有着比较重要的参考意义，如果能够细化地收集等待事件，对于解决问题的参考意义会更大。
　　　本文通过一个简单的示例，使用扩展事件来收集SQL Server中一些特定场景下的等待信息，来更加有针对性地进行问题的诊断和识别，使得问题的分析更加高效和具有针对性。