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本篇文章素材来源于某银行系统的一次性能问题分析。 许久没写这种troubleshooting类型的技术文章了，因为曾在服务公司呆过多年，工作原因，这方面之前做的多，听的更多，导致已经达到在自己认知维度下的一个小瓶颈，纯技术型的问题，稍微常见的基本都遇到过，非常少见的也基本是bug类（软件缺陷只能通过补丁或一些workaround的方式绕过去），感觉实在是没啥可写的。 另外注意，我这里说的“常见”指的是所有客户群中相对常见，而对单个具体客户而言，就非常可能从没有见过，这也是纯甲方技术人员（这里的纯甲方是指毕业就在一个甲方呆着，只能看到自己公司系统运行情况）的局限性，在早些年时，一些行业前辈们还会建议新的技术从业者即使想去甲方，也要先在乙方吃几年苦，能多见一些场景，再去甲方，这样会有比较准确的判断力，不至于轻易被乙方忽悠，也不会瞎挑毛病挑不到点子上让人鄙视。 前些日子有客户遇到问题，申请出差过去现场帮客户分析解决了，这个分析过程还是有些意思的，但最终结论简单来说就是DPR（直接路径读）问题，定位那一刻就觉得没啥可写的了，相关文章也太多了，今天突然想换个思路，看能否以故事线的方式来呈现这个问题，并解释所有技术细节，试图能够让所有人（包括技术小白）都能看得懂，所有用户相关信息均已做遮蔽处理。 首先你要忘掉这是个DPR的问题，让我们一起体会下这个分析问题的历程。 起初是被同事叫来帮忙一起分析客户问题，搞了一个微信群，客户先发了一些所谓异常时间的AWR、ASH、ADDM报告。 说明环境是普通X86服务器上的一套Oracle RAC数据库，版本是11.2.0.4，有应用补丁，触发BUG风险相对较低。嗯，还是要强调下，这里说的低只是说主观感觉上，因为11g已经摸爬滚打了那么多年，无数客户曾趟出的bug也都做了修复，遇到新bug的概率相对小而已，但并不是遇不到，一旦运气不好遇到就麻烦了，所以我们现在会强烈建议你升级到现有的LTS（长期支持版本）19c，可不要再用11g了。 这里提到非常有用的报告： AWR（Automatic Workload Repository） ASH（Active Session History） ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor） 其中ADDM相对用的少，它可以自动分析 AWR 中的性能数据，识别潜在的性能问题，并生成相应的建议报告。对于复杂问题可能不够准确，但至少也能给我们提供一个思路。 AWR可以记录某个时段下的真实负载情况，ASH可以在某个时段下看到是哪些会话在运行，非常好用，对等待事件的细致划分程度，也是其他数据库梦寐以求的东西。 和应用配合明确这个业务感知慢的SQL是否是AWR中显示的Top SQL，同时明确对应的具体sql_id，开始深入分析。 起初明确的sql_id，有一个对应的是一个存储过程，但此时没有进一步去查。 因为另外一个sql_id被认为更值得关注，这是一条简单的SQL，查询一个分区表，谓词条件只有一个定位到某一天的日期，该表是按月分区的。该SQL奇怪是正常的时候1分钟以内完成，异常的时候要接近10分钟完成，前者客户认为正常可接受，后者认为无法接受。 同样的SQL，查询不同日期，效率差距如此明显，另外客户反馈每天数据量基本相当，并没有数量级的差异。 此时最先想要排查的是是否有不同的执行计划？ 可结果并不是，执行计划虽然是全表扫，但是前后并没有任何变化。 当时给的AWR中，我也看了IO部分，但只有3.3G的量级，感觉影响并不大，就忽略掉了。 后来去现场，实际动手分析发现，其实故障时刻远没有之前的AWR报告那样轻描淡写，重新收集后续故障时刻的AWR（1小时间隔）可以看到此时的DPR非常显著，达到了314G+，要是之前做紧急救援服务，看到这就已经结束了，直接凭借经验断定，DPR禁用掉再看效果。因为再慢的话，会影响其他客户问题的处理进度。 其实那种凭借历史经验直接判断问题虽然有很快很厉害的感觉，但却是不严谨的，现在我们要进一步确认细节，确认是否是这个问题。既然是DPR，再看TOP SQL中通过Reads的排序，发现Top 2都值得关注，因为物理读几千万，和后面SQL存在数量级上的差异： Top 1是一个存储过程，Top 2是一个SQL，经确认这个SQL也是存储过程之内的一条SQL，但是并不是之前我们分析的那条SQL，说明之前提供的方向有一定错误。这也说明这个Top 2才是问题根本。 同时配合ASH也可以看到的确就是这SQL引发的DPR，导致性能严重下降。 … Continue reading →