分类: Linux操作系统

2011-05-12 14:40:55

最近一直在思考一个问题:如何为一个数据库建立性能模型?作为一名DBA来说,我们面临的一个巨大挑战是:如何保证数据库的性能可以满足快速变化的应用的需求,如何在数据量和访问量持续增长的情况下,保证应用的响应时间和数据库的负载处在合理的水平下。我们可能会经常面对以下的问题:某个SQL每秒要执行100次,响应时间是多少?某个应用发布后,对数据库的影响如何?所以,评估应用对数据库所产生的影响,优化应用并预测风险,保证数据库的可用性和稳定性,这是应用DBA真正有价值的地方。

响应时间为中心:

   如果要选择一个评价系统优劣的性能指标,毫无疑问应该是响应时间。响应时间是客户体验的第一要素,所有的优化都应该为降低响应时间而努力。对于数据库系统也是如此,我们优化系统,优化SQL,最终目标都是为了降低响应时间,单位时间内可以处理更多的请求。

数据库时间模型:

   响应时间一般分为服务时间(Service time)和等待时间(Wait time),服务时间指进程占用CPU的时间,包括前台进程(Server process)和后台进程(Backgroud process),我们一般只关注前台进程占用的CPU time。等待时间包括很多类型,一般最常见的是IO等待和并发等待,IO等待包括sequential read,scattered read和log file sync等等,而并发等待主要是latch和enqueue。SQL execute elapsed time指用户进程执行SQL的响应时间,包含CPU time和wait time。

以下是Oracle数据库的时间模型:

 

Oracle系统中,我们可以利用AWR或Statspack报告,看到数据库的时间信息:

Statistic NameTime (s)% of DB Time
sql execute elapsed time3,062.1791.52
DB CPU2,842.0884.95
parse time elapsed25.870.77
PL/SQL execution elapsed time11.750.35
sequence load elapsed time7.550.23
hard parse elapsed time5.060.15
connection management call elapsed time3.130.09
hard parse (sharing criteria) elapsed time0.040.00
repeated bind elapsed time0.010.00
PL/SQL compilation elapsed time0.000.00
DB time3,345.74 
background elapsed time204.91 
background cpu time72.30 

   DB time是整个数据库用户进程消耗的总时间,是从第一项到第十项时间的总和(从sql execute elapsed time到PL/SQL compilation elapsed time),但是我们会发现这十项时间的总和比DB Time要大一些,这是因为部分时间信息有重叠的部分,比如SQL execute elapsed time就包括了很大一部分DB cpu的时间。而background elapsed time和background cpu time则是Oracle后台进程消耗的时间和cpu time。

数据库响应时间分析:

   数据库系统的响应时间由四个要素决定:CPU,IO,内存和网络其中CPU和IO是最重要的因素。与之相比,内存与网络则简单很多,因为通常情况下,对于一个调优的系统来说,内存访问的延迟时间非常小(100 ns以下,1 ms=1000000 ns)相比较CPU和IO几乎可以忽略。而网络延迟则通常是一个常数,比如在一个数据中心的情况下,网络的延迟一般在3ms以下,如果存在多数据中心的情况,网络延迟可能会超过20ms,所以对于一个分布式系统来说,网络延迟是必须要考虑的问题。

   在这里,我们不考虑分布式系统,并且忽略内存的访问延迟,重点分析CPU和IO,我们看以下数据库的AWR片段:

AWR片段

   我们看到这个系统中DB CPU占整个DB time的87.21%,User I/O占整个DB time的9.12%,commit相关的IO等待占2.35%(主要是log file sync),CPU和IO占用了整个DB time的96.68%。由于DB CPU所占的比例很高,所以这个数据库系统是CPU intensive类型,这里的DB CPU主要是执行SQL的服务时间。

我们再看另外的一个数据库的AWR片段:

另一个AWR片段

   我们看到,Commit和User I/O占DB time的81.46%,而DB CPU只占13.82%,所以这个数据库系统是IO instensive类型的。

Physical read

   Physical read是指Oracle在buffer cache中没有找到相应的block,需要从IO子系统读取相应的block的过程,对应的IO称为物理IO,物理读数量代表物理IO读取的block数量。因为一般IO子系统都是慢速的磁盘,所以物理IO对整体响应时间的影响非常大,如果发生大量的物理IO,整个系统的响应时间会变得很差。系统的IO子系统可能是文件系统,裸设备或者ASM,底层硬件可能是SAN存储,NAS存储或者普通SAS磁盘等等。为了提高响应时间,通常在物理磁盘与Oracle之间增加cache层,对于Oracle来说,物理IO并不一定是真正访问磁盘,很可能是访问文件系统cache,存储的cache等等。

   不管IO subsystem是什么,Oracle只关心物理IO的响应时间。通过AWR报告,我们可以看到物理IO的响应时间:

I/O响应时间

   db file sequential read(单块读,随机IO)的平均响应时间为3ms,db file scattered read(多块读,连续IO)的平均响应时间是4ms,logfile file sync的平均响应时间是3ms,前两者的Wait class是User I/O,代表用户进程读操作的响应时间,logfile sync的wait class是Commit,代表lgwr进程写redo的响应时间,因为用户commit必须完成log file sync的操作,所以它也会直接影响用户进程写操作的响应时间。

   关于物理IO的响应时间,我们有一个经验值。对于Sequential read和Scattered read,我们认为小于10ms属于正常状态,而大于10ms则认为IO subsystem的响应延迟过大。所以我们在衡量存储系统的性能时,只有响应时间在10ms以下的IO我们认为是有效的。这里有一个有趣的现象,就是sequential read和scattered read的响应时间几乎相差无几,也就是说随机IO读取8K数据和连续IO读取128K数据,响应时间差别很小,这是由磁盘的机械特性造成的,延迟时间=寻道时间+

   对于log file sync的响应时间,因为用户commit必须完成log file sync,所以整个系统的写操作的响应时间都取决于它的响应时间,而且从整个数据库系统的角度去看,log file sync几乎是串行的,所以这个响应时间对写操作影响非常大,我们的经验值是必须保证在5ms以下,如果超过5ms整个系统的写操作都会受到严重的影响。

Logical read

   Logical read是Oracle从buffer cache中读取block的过程,对应的IO称为逻辑IO,逻辑读数量代表逻辑IO读取的block数量因为Oracle必须首先将block读入buffer cache中(direct path read除外),所以逻辑读数量包含了物理读数量。对于一个SQL来说,逻辑读数量是衡量其性能的标准,而不是物理读。虽然物理IO的响应延迟比逻辑IO大很多,但是物理读数量会随着执行次数而变化(频繁读取导致block被缓存在buffer cache中)。对于一个系统也是如此,逻辑读应该是数据库性能评估模型的核心我们需要建立逻辑读与响应时间的对应关系。

   每个逻辑读的响应时间是多少,这是一个巨大的挑战。因为每个逻辑读背后隐藏了很多动作,可能包括物理读,等待事件,CPU time等等。我对很多数据库的AWR报告做了分析,期望根据经验值建立一个简化的模型。我们假设一个数据库如果是充分调优的,除CPU time和IO以外的等待时间应该尽可能少(应小于DB time 10%)。在这个前提下,我们只关心CPU time和IO的影响,并将系统分为三类:CPU密集型,IO密集型和混合型:

1.IO密集型

User IO     85%
DB CPU        5%
每逻辑读响应时间0.1-0.5ms

2.CPU密集型

DB CPU         85%
User IO        10%
每逻辑读响应时间小于0.01ms

3.混合型

User I/O     60%
DB CPU         20%
每逻辑读响应时间0.05-0.1ms

   以上数据是根据很多个典型数据库的AWR报告计算出来的经验值,计算公式很简单:DB time/逻辑读=每逻辑读响应时间。因为并没有考虑硬件和OS上的差异,所以这个数值并不是特别准确,但我们还是可以发现一些规律:随着IO所占比例从10%增加到85%,响应时间也从小于0.01ms到0.5ms。

预测系统瓶颈

   对于数据库来说,IO子系统对性能影响非常大,必须保证在一定的IO的压力下,响应延迟控制在合理的范围内(前面说的10ms和5ms)。因为每块磁盘可以承受的IOPS是基本确定的,比如15K的SAS磁盘,在响应延迟不超过10ms的前提下,可以提供150个IOPS,如果不考虑cache的影响,整个存储子系统的IOPS是比较容易计算的。我们可以在系统上线前,进行大量充分的测试,建立存储IOPS与响应延迟的模型,这样我们就可以预测出性能出现拐点的风险,提前做出扩容的判断。在AWR报告中,我们可以得到每秒的物理IO的数量和响应时间,可以方便的实现性能监控和趋势预警。

   评估CPU的容量瓶颈相对简单,Oracle中CPU time的计算是每个CPU耗费时间的总和,如果有16颗(核)CPU,1个小时理论上可以提供3600×16=57600s CPU time,不超过57600s CPU time我们可以认为不会在CPU上排队,系统不会出现CPU瓶颈。但是需要注意的是,除了用户进程使用CPU以外,操作系统也需要占用CPU资源,用来管理内存和进程调度等。我们在OS上看到的CPU使用率中的sys部分就是系统占用的CPU资源,所以应该考虑至少保留10-20%的CPU资源给OS使用。

并发访问对数据库的影响

   Oracle是一个Disk-based database,设计的出发点就是大部分数据在外部存储中,而只有小部分数据被cache在buffer中,它既不同于Memcache这类KV cache,也不同于timesten这类In-memory database。所以,就算是所有的数据都可以被cache在buffer中,在高并发访问的情况下,也可能会出现大量的latch等待,最常见的情况就是cache buffer chain。当大量并发访问同一块数据时,就很可能会出现cache buffer chain的latch争用,也就是我们常说的“热点”。

   需要注意的是:Oracle中的latch等待分为spin和sleep两个部分,spin消耗cpu time,而sleep则是等待时间。所以大量的latch等待不仅仅会产生大量的等待时间,而且会消耗大量的CPU time。

   Oracle是一个为并发操作而设计的数据库,大量的并发读写请求,可能会带来额外的性能消耗。比如读取一部分频繁修改的数据,Oracle为了保证一致性读的需要,会利用undo信息构造产生大量CR block,同时会产生大量的逻辑读,这样会消耗额外的CPU和响应时间。

   存储也可能存在热点的问题,需要前期对存储系统充分的优化,常见的手段是利用RAID技术,将数据分散在不同的磁盘上,防止出现“热点”盘。Oracle ASM提供了Rebalance的功能,允许DBA将存储中的的数据重新分布,达到消除热点的目的。

总之,Oracle是一个可以提供大量并发读写访问的数据库系统,但是在很多地方,Oracle又不得采用一些串行的控制手段,比如latch,enqueue和mutex,我们要做的就是尽量降低这些串行控制对数据库整体性能的影响。

数据库优化原则

基于响应时间的Oracle优化原则:尽量减少等待时间(Wait time),提高服务时间(Service time)。这也是基于Oracle等待事件的分析方法的基本原则:尽量消除各种等待事件对系统的影响,从而提高系统性能和响应时间。

如果数据库系统除了CPU和IO以外的等待时间超过DB time的5%以上的话,可能存在某些性能问题,需要DBA采用等待事件的分析方法,对系统或应用进行优化。

–EOF–

后记:为什么要写这么一个主题,因为最近和一位同事探讨机器自动审核SQL的问题,就想建立一个简单的模型,用来开发一个SQL审核工具,开发人员通过工具和预先建立好的模型,就可以确定这个SQL是否存在性能风险。之前我们在做SQL优化的时候,只是关注这个SQL本身是否优化,逻辑读是多少。但是,很少有人把逻辑读和响应时间之间的关系建立起来,我试图想回答这个问题。

关于容量规划和风险预测其实是一个很有意义的命题,但是我们很多时候都局限在一些具体的技术细节中,而忽略了对整个系统容量的把握,事实上,这也是非常难的一件事。也许到目前为止,我根本没有达到建立“模型”的程度,但是我试图将这些方方面面的因素联系起来,提供一些有用的经验值给大家,我觉得这个挺有意义。

在这篇文章中,我提到了几个有意义的经验值,这是我根据很多数据库AWR中的信息计算出来的,虽然不保证完全准确,但是我觉得基本是靠谱的。建议每个DBA都应该从AWR中找到这些信息,并判断自己的数据库属于哪种类型,瓶颈在哪里,是否存在性能风险。当面对诸如“硬件是否能够满足性能需求”,“系统明年是否需要扩容”,“应用是否会对系统产生影响”此类问题时,我们可以用这些经验值给出一个判断。

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