开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时,发现一条手工执行的SQL执行了超过1小时还没有返回结果。SQL很简单:
SELECT * FROM MOBILE_call_1204_OLD WHERE BILLING_NBR = '189xxxxxxxx' AND START_DATE = TO_DATE('2012-4-9 21:55:42', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
下面是这条SQL的真实的执行计划:
------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | E-Rows | ------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | | | * 1 | TABLE ACCESS FULL | MOBILE_CALL_1204_OLD | 1 | ------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - filter(("START_DATE"=TO_DATE(' 2012-04-09 21:55:42', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "BILLING_NBR"='189xxxxxxxx'))
很显然,在这个表上建billing_nbr和start_date的复合索引,这条SQL就能很快执行完(实际上最后也建了索引)。但是这里我们要探讨的是,为什么这么一条简单的SQL语句,执行了超过1小时还没有结果。MOBILE_CALL_1204_OLD这张表的大小约为12GB,以系统的IO能力,正常情况下不会执行这么长的时间。简单地看了一下,系统的CPU以及IO压力都不高。假设单进程全表扫描表,每秒扫描50MB大小(这实际上是一个很保守的扫描速度了),那么只需要245秒就可以完成扫描。
下面来诊断一下SQL为什么会这么不正常地慢。看看会话的等待(以下会用到Oracle大牛Tanel Poder的脚本):
SQL> @waitprof print 4038 e 1000000 Distinct Avg time SID STATE EVENT Time Time ms Events ms/Event ------- ------- ------------------------- ------- ------------ ---------- ---------- 4038 WAITING db file sequential read 99.61 4482.450 272 16.480 4038 WORKING On CPU / runqueue .39 17.550 271 .065
明明是全表扫描的SQL,为什么99%以上的等待时间是db file sequential read,即单块读?!多执行几次waitprof脚本,得到的结果是一致的(注意这里的数据,特别是平均等待时间并不一定是准确的值,这里重点关注的是等待时间的分布)。
那么SQL执行计划为全表扫描(或索引快速全扫描)的时候,在运行时会有哪些情况实际上是单块读?我目前能想到的有:
- db_file_multiblock_read_count参数设置为1
- 表或索引的大部分块在buffer cache中,少量不连续的块在磁盘上。
- 一些特殊的块,比如段头
- 行链接的块
- LOB列的索引块和cache的LOB块(虽然10046事件看不到lob索引和cache的lob的读等待,但客观上是存在的。)
那么在这条SQL语句产生的大量单块读,又是属于什么情况呢?我们来看看单块读更细节的情况:
SQL> @waitprof print 4038 e1 200000 % Total Total Event Distinct Avg time SID STATE EVENT P1 Time Time ms Events ms/Event ------- ------- ------------------------ ------------------ ------------ ---------- ---------- 4038 WAITING db file sequential read file#= 353 30.63 581.923 35 16.626 4038 WAITING db file sequential read file#= 355 28.14 534.641 40 13.366 4038 WAITING db file sequential read file#= 354 20.52 389.909 24 16.246 4038 WAITING db file sequential read file#= 3 19.63 372.942 35 10.655 4038 WORKING On CPU / runqueue .66 12.616 133 .095 4038 WAITING db file sequential read file#= 293 .42 7.971 1 7.971
多次执行同样的SQL,发现绝大部分的单块读发生在3、353-355这四个文件上,我们来看看这4个文件是什么:
SQL> select file_id,tablespace_name from dba_data_files where file_id in (355,3,353,354); FILE_ID TABLESPACE_NAME ---------- ------------------------------ 3 UNDOTBS1 353 UNDOTBS1 354 UNDOTBS1 355 UNDOTBS1
原来是UNDO表空间。那么另一个疑问就会来了,为什么在UNDO上产生了如此之多的单块读?首先要肯定的是,这条简单的查询语句,是进行的一致性读。那么在进行一致性读的过程中,会有两个动作会涉及到读UNDO块,延迟块清除和构建CR块。下面我们用另一个脚本来查看会话当时的状况:
SQL> @snapper all,out 5 3 4038 Sampling SID 4038 with interval 5 seconds, taking 3 snapshots... setting stats to all due option = all -- Session Snapper v3.52 by Tanel Poder @ E2SN ( http://tech.e2sn.com ) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- SID, USERNAME , TYPE, STATISTIC , HDELTA, HDELTA/SEC, %TIME, GRAPH ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4038, BILL_MY , STAT, session logical reads , 488, 97.6, 4038, BILL_MY , STAT, user I/O wait time , 429, 85.8, 4038, BILL_MY , STAT, non - idle wait time , 429, 85.8, 4038, BILL_MY , STAT, non - idle wait count , 377, 75.4, 4038, BILL_MY , STAT, physical read total IO requests , 377, 75.4, 4038, BILL_MY , STAT, physical read total bytes , 3.13M, 625.87k, 4038, BILL_MY , STAT, cell physical IO interconnect bytes , 3.13M, 625.87k, 4038, BILL_MY , STAT, consistent gets , 488, 97.6, 4038, BILL_MY , STAT, consistent gets from cache , 488, 97.6, 4038, BILL_MY , STAT, consistent gets from cache (fastpath) , 8, 1.6, 4038, BILL_MY , STAT, consistent gets - examination , 478, 95.6, 4038, BILL_MY , STAT, logical read bytes from cache , 4M, 799.54k, 4038, BILL_MY , STAT, physical reads , 382, 76.4 4038, BILL_MY , STAT, physical reads cache , 382, 76.4, 4038, BILL_MY , STAT, physical read IO requests , 377, 75.4, 4038, BILL_MY , STAT, physical read bytes , 3.13M, 625.87k, 4038, BILL_MY , STAT, db block changes , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, consistent changes , 469, 93.8, 4038, BILL_MY , STAT, free buffer requested , 392, 78.4, 4038, BILL_MY , STAT, CR blocks created , 10, 2, 4038, BILL_MY , STAT, physical reads cache prefetch , 5, 1, 4038, BILL_MY , STAT, shared hash latch upgrades - no wait , 375, 75, 4038, BILL_MY , STAT, calls to kcmgas , 376, 75.2, 4038, BILL_MY , STAT, redo entries , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, redo size , 648, 129.6, 4038, BILL_MY , STAT, redo subscn max counts , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, file io wait time , 4.3M, 860.97k, 4038, BILL_MY , STAT, data blocks consistent reads - undo records applied , 476, 95.2, 4038, BILL_MY , STAT, rollbacks only - consistent read gets , 1, .2, 4038, BILL_MY , STAT, cleanouts and rollbacks - consistent read gets , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, immediate (CR) block cleanout applications , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, commit txn count during cleanout , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, cleanout - number of ktugct calls , 9, 1.8, 4038, BILL_MY , STAT, table scan rows gotten , 492, 98.4, 4038, BILL_MY , STAT, table scan blocks gotten , 10, 2, 4038, BILL_MY , STAT, heap block compress , 72, 14.4, 4038, BILL_MY , TIME, DB CPU , 60.99ms, 12.2ms, 1.2%, |@ | 4038, BILL_MY , TIME, sql execute elapsed time , 4.35s, 869.12ms, 86.9%, |@@@@@@@@@ | 4038, BILL_MY , TIME, DB time , 4.35s, 869.12ms, 86.9%, |@@@@@@@@@ | 4038, BILL_MY , WAIT, db file sequential read , 4.17s, 834.69ms, 83.5%, |@@@@@@@@@ | 4038, BILL_MY , WAIT, db file scattered read , 49.17ms, 9.83ms, 1.0%, |@ | -- End of Stats snap 1, end=2012-05-21 22:22:16, seconds=5 ...省略另两次的采样输出。
上面的结果是5秒左右的会话采样数据。再一次提醒,涉及到时间,特别要精确到毫秒的,不一定很精确,我们主要是看数据之间的对比。从上面的数据来看,会话请求了382次IO请求,单块读和多块读一共耗时4219.17ms(4.17s+49.17ms),平均每次IO耗时11ms。这个单次IO速度对这套系统的要求来说相对较慢,但也不是慢得很离谱。data blocks consistent reads - undo records applied这个统计值表示进行一致性读时,回滚的UNDO记录条数。
比这个统计值可以很明显地看出,这条SQL在执行时,为了得到一致性读,产生了大量的UNDO记录回滚。那么很显然,在这条SQL语句开始执行的时候,表上有很大的事务还没有提交。当然还有另一种可能是SQL在执行之后有新的很大的事务(不过这种可能性较小一些,因为那样的话这条SQL可能比较快就执行完了)。询问发测试的人员,称没有什么大事务运行过,耳听为虚,眼见为实:
SQL> select object_id from dba_objects where object_name='MOBILE_CALL_1204_OLD'; OBJECT_ID ---------- 75858 SQL> select * from v$lock where id1=75858; no rows selected SQL> select * from dba_tab_modifications where table_name=upper('MOBILE_call_1204_OLD'); INSERTS UPDATES DELETES TIMESTAMP TRU DROP_SEGMENTS ---------- ---------- ---------- ------------------- --- ------------- 0 162696447 0 2012-05-21 22:00:02 NO 0
这张表目前没有事务,但是曾经update了超过1.6亿条记录。最后一次DML的时间正是这条执行很慢的SQL开始运行之后的时间(这里不能说明最后一次事务量很大,也不能说明最后一次修改对SQL造成了很大影响,但是这里证明了这张表最近的确是修改过,并不是像测试人员说的那样没有修改过)。
实际上对于这张表要做的操作,我之前是类似的表上是有看过的。这张表的总行数有上亿条,而这张表由于进行数据的人工处理,需要update掉绝大部分的行,update时使用并行处理。那么这个问题到,从时间顺序上来讲,应该如下:
- 在表上有很大的事务,但是还没有提交。
- 问题SQL开始执行查询。
- 事务提交。
- 在检查SQL性能问题时,表上已经没有事务。
由于update量很大,那么UNDO占用的空间也很大,但是可能由于其他活动的影响,很多UNDO块已经刷出内存,这样在问题SQL执行时,大量的块需要将块回滚到之前的状态(虽然事务开始于查询SQL,但是是在查询SQL开始之后才提交的,一致性读的SCN比较是根据SQL开始的SCN与事务提交SCN比较的,而不是跟事务的开始SCN比较),这样需要访问到大量的UNDO块,但是UNDO块很多已经不在内存中,就不得不从磁盘读入。
对于大事务,特别是更新或DELETE数千万记录的大事务,在生产系统上尽量避免单条SQL一次性做。这造成的影响特别大,比如:
- 事务可能意外中断,回滚时间很长,事务恢复时过高的并行度可能引起负载增加。
- 表中大量的行长时间被锁住。
- 如果事务意外中断,长时间的回滚(恢复)过程中,可能严重影响SQL性能(因为查询时需要回滚块)。
- 事务还未提交时,影响SQL性能,比如本文中提到的情况。
- 消耗过多UNDO空间。
- 对于DELETE大事务,有些版本的oracle在空闲空间查找上会有问题,导致在INSERT数据时,查找空间导致过长的时间。
- 对于RAC数据库,由于一致性读的代价更大,所以大事务的危害更大。
那么,现在我们可以知道,全表扫描过程还会产生单块读的情况有,读UNDO块。
对于这条SQL,要解决其速度慢的问题,有两种方案:
- 在表上建个索引,如果类似的SQL还要多次执行,这是最佳方案。
- 取消SQL,重新执行。因为已经没有事务在运行,重新执行只是会产生事务清除,但不会回滚UNDO记录来构建一致性读块。
继续回到问题,从统计数据来看,每秒只构建了少量的一致性读块(CR block created,table scan blocks gotten这两个值均为2),每秒的table scan rows gotten值为98.4,通过dump数据块可以发现块上的行数基本上在49行左右,所以一致性读块数和行数是匹配的。session logical reads每秒为97.6,由于每回滚一条undo记录都要记录一次逻辑读,这个值跟每秒获取的行数也是匹配的(误差值很小),与data blocks consistent reads - undo records applied的值也是很接近的。问题到这儿,产生了一个疑问,就是单块读较多(超过70),因此可以推测,平均每个undo块只回滚了不到2条的undo记录,同时同一数据块上各行对应的undo记录很分散,分散到了多个undo块中,通常应该是聚集在同一个块或相邻块中,这一点非常奇怪,不过现在已经没有这个环境(undo块已经被其他事务重用),不能继续深入地分析这个问题,就留着一个疑问,欢迎探讨(一个可能的解释是块是由多个并发事务修改的,对于这个案例,不会是这种情况,因为在数据块的dump中没有过多ITL,另外更不太可能是一个块更新了多次,因为表实在很大,在短时间内不可能在表上发生很多次这样的大事务)。
在最后,我特别要提到,在生产系统上,特别是OLTP类型的系统上,尽量避免大事务。
分析得真详细,学习了
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@老熊
对于”平均每个undo块只回滚了不到2条的undo记录”, 我想一种情况是, 对于这个表的更新或者删除sql走索引, 而且索引的clustering factor很高, 同一个事务更新的数据块的位置可能是打散的. 这样相邻数据块对应undo record可能分布在不同的undo block上.
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老熊 回复:
5月 23rd, 2012 at 12:46 下午
@Sidney, 那除非索引产生的undo量很大。不过我这个案例里面,只有update,而update涉及的列没有索引。
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前几天处理了一个类似的问题,dump block是undo, 呵呵。 重新执行后OK.其实这种问题相信只要基础扎实完全可以立马就判断出来的。
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怎么看出 平均每次IO耗时11ms。 为什么不是db file scattered read 9.83ms, 这个时间?
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老熊 回复:
5月 31st, 2012 at 6:43 下午
这是单块读和多读块的时间之和除以单块读和多读块的次数之和。这里统计的是IO平均耗时,而不只是专门统计db file scattered read的平均耗时。
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操作中使用的脚本,从哪里可以下载的到
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http://www.tanelpoder.com
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今天在找db file sequential read的相關資訊時,
有看到 ASK Maclean Liu也相關的資訊,文章的最後是有列出相關的bug fix,會不會是bug的關係?
http://www.askmaclean.com/archives/db-file-sequential-read-wait-event.html
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您好能帮忙回答下这两个问题么
@waitprof print 4038 e 1000000 这个脚本后最后1百万这个参数是干什么的为什么要取样1百万次呢?
另外这个测试脚本是取出整个测试过程中等待事件的等待时间或所占比例么?
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老熊 回复:
7月 28th, 2014 at 10:02 下午
这100万只是我多次试的一个值,这个跟系统负载和规模有关,100万以内时间太短。自己可以随意定。
另外,你说的对,这个脚本是测试抽样时间内等待事件的等待时间所占比例。
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