sybase性能监控及调优
文章描述了通过sp_sysmon对Adaptive Server系统运行情况有一个全面系统了解,有利于更好地熟悉系统性能,更为有效地进行系统管理,合理地利用和配置系统资源,达到系统性能调优的目的。从18个方面了解在用系统性能状况,并在适当的时候利用环境参数进行性能调优:
1、内核管理(kernal)
2、应用管理(appmgmt)
3、数据缓存管理(dcache)
4、ESP管理(esp)
5、索引管理(indexmgmt)
6、锁管理(locks)
7、内存管理(memory)
8、元数据高速缓存管理(mdcache)
9、任务管理(taskmgmt)
10、监视器访问SQL的执行(monaccess)
11、网络I/O管理(netio)
12、并行查询管理(parallel)
13、过程缓存管理(pcache)
14、恢复管理(recovery)
15、事务管理(xactmgmt)
16、事务概要(xactsum)
17、磁盘I/O管理(diskio)
18、工作进程管理(wpm)
括号后英文短词是该模块参数。
环境:
1、用户数据库中有练习所用数据表auths和article
2、数据表各有10万行数据
3、用户具有查询、修改、删除等基本的数据库表操作权限
步骤:执行sp_sysmon “00:10:00”(server级系统存贮过程,不需要打开某个数据库),或者执行如下格式的过程,查看具体操作批命令对应系统性能情况:
sp_sysmon begin_sample
SQL语句或者存贮过程
sp_sysmon commit_sample
本实验采用sp_sysmon “hh:mm:ss”,性能模块名。
结论:通过此练习,可了解当前系统在各方面的系统运行状况,性能出现什么问题和不平衡不协调之处,学会使用相应的参数和措施进行解决和调优,不断比较对照调整前后的性能状况,最终改善系统性能。
说明:1、该命令执行结果集的开头相同如下,各分块练习不再一一列示:
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Sybase Adaptive Server Enterprise System Performance Report
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Server Version: Adaptive Server Enterprise/11.9.2/1031/P/NT (IX86)/OS 3.
Server Name: Server is Unnamed
Run Date: May 28, 2001
Statistics Cleared at: 15:57:27
Statistics Sampled at: 16:07:28
Sample Interval: 00:10:00
2、执行结果集的每列信息提示:
per sec : 采样期间每秒的平均值
per xact: 采样期间每提交一个事务的平均值
count : 采样期间每秒的总计值
% of total: 占总数的百分比,根据不同情况各有不同
3、结果集对应给出性能情况描述、分析以及可调性说明
4、本练习只给出部分模块的监视结果(可能有删节),用sp_sysmon “hh:mm:ss”可看全部详细情况。
单元一:监视内核利用情况
命令行:sp_sysmon “00:10:00”,kernal
结果:
Kernel Utilization (内核利用)
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Engine Busy Utilization
Engine 0 1.8 %
引擎繁忙程度应在80%-90%之间,如果长期在90%以上,应考虑增加引擎数来改善性能。因为此时内部管理进程无法向磁盘写入,则检查点需要将许多页写回磁盘,而检查点进程很可能将CPU的利用率提高到100%,导致响应时间明显增加。
CPU Yields by Engine per sec per xact count % of total
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Engine 0 6.6 0.6 3949 100.0 %
引擎放弃CPU次数:% of total=1个引擎放弃次数/所有引擎放弃次数,如果显示引擎利用率较低,可通过放弃数判断是否真实反映引擎的停止情况。增加“runnable process search count”(引擎放弃CPU给OS之前一个引擎循环查找可执行任务的次数)参数可增加CPU的驻留时间,而如果想减少引擎在空闲时检查I/O的时间,可减少该参数的值。
Network Checks
Total Network I/O Checks 0.0 0.0 0 n/a
引擎发送或接收网络包的次数。引擎空闲时频繁检查网络包,如果该值很低而“CPU Yields by Engine”的值高,表明引擎可能被频繁放弃。
可能包括阻塞和非阻塞两种检查方式。非阻塞方式不管有无I/O等待都对网络进行I/O检查。如果引擎已被放弃并正执行阻塞网络检查,则在网络包到达以后仍保持一段睡眠时间(潜伏期)。此时增加“runnable process search count”(缺省2000)参数可减少潜伏期,保持引擎有较长的循环检查时间,而不是过早被放弃。
Disk I/O Checks磁盘I/O检查情况:
Total Disk I/O Checks 693.2 58.8 415939 n/a
Checks Returning I/O 469.9 39.9 281921 67.8 %
引擎对I/O情况的有效检查(I/O完成次数),如过高或过低,用“i/o polling process count”(Server的调度程序在检查磁盘I/O或网络I/O之前可执行的最大进程数)参数增加或减少检查频率。通常说增加该值可增加有大量磁盘或网络I/O的应用的吞吐量,反之,减少该值有可改善其响应时间。
Avg Disk I/Os Returned n/a n/a 0.03020 n/a
增加引擎在检查期间的等待时间可改善吞吐量,因为减少引擎检查I/O时间相应增加执行进程的时间。
单元二:监视并行查询管理
命令行:sp_sysmon “00:10:00”,parallel
结果: 报告并行查询次数、执行期间调整了多少工作进程,以及在merge和sort操作时加锁情况。
Parallel Query Management
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Parallel Query Usage per sec per xact count % of total
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Total Parallel Queries 0.1 8.0 16 n/a
优化器自动确定是否并行操作,以及为此使用多少工作进程。
WP Adjustments Made
Due to WP Limit 0.0 0.0 0 0.0 %
会话级的限制受“set parallel_degree”or “set scan_parallel_degree”参数控制。
Due to No WPs 0.0 0.0 0 0.0 %
缺乏可用的工作进程导致申请工作进程数减少。可适当增加“number of worker processes”
Merge Lock Requests per sec per xact count % of total
报告并行merge操作的锁请求数,很快授予锁的数目,下面3种类型锁的等待情况:
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Network Buffer Merge Locks
Granted with no wait 4.9 438.5 877 56.2 %
Granted after wait 3.7 334.5 669 42.9 %
Result Buffer Merge Locks
Granted with no wait 0.0 0.0 0 0.0 %
Granted after wait 0.0 0.0 0 0.0 %
Work Table Merge Locks
Granted with no wait 0.1 7.0 14 0.9 %
Granted after wait 0.0 0.0 0 0.0 %
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Total # of Requests 8.7 780.0 1560
Sort Buffer Waits per sec per xact count % of total
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Total # of Waits 0.00.0 0 n/a
并行排序所用“排序缓冲区等待”锁。如果等待数较高,可考虑加大“number of sort buffers”的值。
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单元三:监视执行SQL的访问情况
命令行:sp_sysmon “00:10:00”,monaccess
结果:
Monitor Access to Executing SQL(监视执行SQL的访问情况)
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per sec per xact count % of total
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Waits on Execution Plans 0.0 0.00 n/a
每个试图使用sp_showplan但必须等待获得访问查询计划的读资格,报告等待次数。
Number of SQL Text Overflows 0.0 0.0 0 n/a
SQL批文本超过文本缓冲区大小的溢出次数。
Maximum SQL Text Requested n/a n/a 0 n/a
(since beginning of sample)
“max SQL text monitored”(缺省为0)参数指定分配给每个连接用户的内存量,用以保存SQL文本到内存,供sever监视器共享。推荐值为1024。
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单元四:事务概要
命令行:sp_sysmon “00:10:00”,xactsum
结果:
Transaction Profile(事务概要)
报告提交的事务数,要尽量减少多数据库事务的提交(一个事务对多数据库的访问)
Transaction Summary per sec per xact count % of total
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Committed Xacts 11.8 n/a 7073 n/a
Transaction Detailper sec per xactcount% of total
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Inserts
APL Heap Table 13.6 1.2 8189 100.0 %
如果大量堆表数据插入,结合查看锁的堆表最后一页锁情况,是否引起严重的锁争夺,随之调整相应的数据表,避免因为锁资源争夺引起