cari
Rumahpangkalan datatutorial mysql生产上数据库大量的latchfree导致的CPU资源耗尽的问题的解决

中午的时候,我们生产上的某个数据库,cpu一直居高不下 通过如下的sql语句,我们查看当时数据库的等待,争用的情况: select s.SID, s.SERIAL#, kill -9 || p.SPID, s.MACHINE, s.OSUSER, s.PROGRAM, s.USERNAME, s.last_call_et, a.SQL_ID, s.LOGON_TIME, a

中午的时候,我们生产上的某个数据库,cpu一直居高不下

\

通过如下的sql语句,我们查看当时数据库的等待,争用的情况:

select s.SID,
       s.SERIAL#,
       'kill -9 ' || p.SPID,
       s.MACHINE,
       s.OSUSER,
       s.PROGRAM,
       s.USERNAME,
       s.last_call_et,
       a.SQL_ID,
       s.LOGON_TIME,
       a.SQL_TEXT,
       a.SQL_FULLTEXT,
       w.EVENT,
       a.DISK_READS,
       a.BUFFER_GETS
  from v$process p, v$session s, v$sqlarea a, v$session_wait w
 where p.ADDR = s.PADDR
   and s.SQL_ID = a.sql_id
   and s.sid = w.SID
   and s.STATUS = 'ACTIVE'
 order by s.last_call_et desc;

从event可以看到,是latch 的争用导致的原因

\

通过如果的sql,查看是什么样的latch

select * from v$session_wait 
where event  like 'latch free';
 

\

P2就是 这个latch的name,通过v$latchname这个视图就可以知道哪个具体的latch

1:45:55 PM SQL> select * from v$latchname where latch#=164;
 
    LATCH# NAME                                                                   HASH
---------- ---------------------------------------------------------------- ----------
       164 simulator hash latch                                             2233208730


查看latch的历史情况

2:11:59 PM SQL> select name,gets,misses,sleeps from v$latch where sleeps >0 order by sleeps desc;
 
NAME                                                                   GETS     MISSES     SLEEPS
---------------------------------------------------------------- ---------- ---------- ----------
simulator hash latch                                             4827860212  135426899   10890947
cache buffers chains                                             1619822817 2850976006    4747728
gc element                                                       4660052091   25748270     175073
resmgr:schema config                                               91872524     153968      95708
ges resource hash list                                            174151449    1070556      55459
Real-time plan statistics latch                                    40953155     651496      44527
call allocation                                                     3301878     265908      43501
row cache objects                                                 336300485    4970324      19366


这个simulator hash latch已经是显著的latch部分

eagle在他的网站上有篇文章讲到了关于simulator这个

http://www.eygle.com/archives/2011/11/simulator_lru_latch.html

simulator意为模拟,也就是说当Oracle在内存中进行数据块处理时,实际上还会在预先分配的Buffer中进行相关信息记录,如DBA信息,当数据块被老化之后,下次读取时,如果请求的数据在Simulator内存中存在,则认为继续缓存该数据块是有意义的,通过监控并模拟统计这些操作,并对计算结果加权运算,就可以实现对于内存的调整建议。
在模拟过程中,也是通过Latch来实现的,相关的Latch就有 simulator lru latch 、 simulator hash latch等.

就Buffer Cache而言,如果系统中该类争用严重,则可以考虑关闭db_cache_advice,消除这部分内部操作对于性能的影响。
以下是一个相关BUG,在该Bug中,由于DB_CACHE_ADVICE的开启导致了严重的simulator lru latch的竞争:

Bug 5918642 Heavy latch contention with DB_CACHE_ADVICE on

This note gives a brief overview of bug 5918642.
The content was last updated on: 01-APR-2008
Click here for details of each of the sections below.

Affects:

Product (Component) Oracle Server (Rdbms)
Range of versions believed to be affected Versions
Versions confirmed as being affected
  • 10.2.0.3
Platforms affected Generic (all / most platforms affected)

Fixed:

This issue is fixed in
  • 11.2 (Future Release)
  • 10.2.0.4 (Server Patch Set)
  • 11.1.0.7 (Server Patch Set)

Symptoms:

Related To:

  • Latch Contention
  • Waits for "latch free"
  • Performance Monitoring
  • DB_CACHE_ADVICE

Description

High simulator lru latch contention can occur when db_cache_advice is
set to ON if there is a large buffer cache.


Workaround:
  Set db_cache_advice to OFF

当然,这个只是治标不治本的做法,这个是显现的表象的问题,根源的问题还是这个sql语句有问题

当一个数据块读入到sga中时,该块的块头(buffer header)会放置在一个hash bucket的链表(hash chain)中。该内存结构由一系列cache buffers chains子latch保护(又名hash latch或者cbc latch)。对Buffer cache中的块,要select或者update、insert,delete等,都得先获得cache buffers chains子latch,以保证对chain的排他访问。若在过程中发生争用,就会等待latch:cache buffers chains事件。

产生原因: 1. 低效率的SQL语句(主要体现在逻辑读过高) 在某些环境中,应用程序打开执行相同的低效率SQL语句的多个并发会话,这些SQL语句都设法得到相同的数据集,每次执行都带有高 BUFFER_GETS(逻辑读取)的SQL语句是主要的原因。相反,较小的逻辑读意味着较少的latch get操作,从而减少锁存器争用并改善性能。注意v$sql中BUFFER_GETS/EXECUTIONS大的语句。 2.Hot block 当多个会话重复访问一个或多个由同一个子cache buffers chains锁存器保护的块时,热块就会产生。当多个会话争用cache buffers chains子锁存器时,就会出现这个等待事件。有时就算调优了SQL,但多个会话同时执行此SQL,那怕只是扫描特定少数块,也是也会出现HOT BLOCK的。

SELECT P935.SEQUENCEID,
       null FA_SEQUENCEID,
       P935.ORDERID,
       P935.ORGORDERID,
       P935.PRODUCTNAME,
       P935.PRODUCTNUM,
       P935.ORDERTIME,
       P935.LASTUPDATETIME,
       P935.ORDERSTATUS,
       P935.MEMO,
       935 orderCode,
       P935.PAYERACCTCODE,
       P935.PAYERACCTTYPE,
       P935.PAYEEACCTCODE PLATACCTCODE,
       P935.PAYEEACCTTYPE PLATACCTTYPE,
       P936.PAYEEACCTCODE,
       P936.PAYEEACCTTYPE,
       EXT935.PAYER_DISPLAYNAME,
       EXT935.PAYER_NAME,
       EXT935.PAYER_IDC,
       EXT935.PAYER_MEMBERTYPE,
       EXT936.PAYER_DISPLAYNAME PLAT_DISPLAYNAME,
       EXT936.SUBMITNAME PLAT_NAME,
       EXT936.PAYER_IDC PLAT_IDC,
       EXT936.PAYER_MEMBERTYPE PLAT_MEMBERTYPE,
       EXT936.PAYEE_DISPLAYNAME,
       EXT936.PAYEE_NAME,
       EXT936.PAYEE_IDC,
       EXT936.PAYEE_MEMBERTYPE,
       P935.PAYEEDISPLAYNAME WEBSITENAME,
       CASE
         WHEN (SELECT count(*)
                 FROM PAYMENTORDER P936
                WHERE P936.Ordercode = 936
                  and P936.Orderstatus = 0
                  AND <span style="color:#ff0000;">P936.Relatedsequenceid = P935.SEQUENCEID</span>) > 0 THEN
          0
         ELSE
          1
       END AS SHARINGRESULT,
       CASE D935.Dealcode
         WHEN 210 then
          14
         else
          D935.DEALTYPE
       end PAYMETHOD,
       D935.DEALAMOUNT,
       G935.EXT1,
       G935.Ext2,
       G935.PAYERCONTACTTYPE,
       G935.PAYERCONTACT,
       NVL(D935.PAYEEFEE, 0) PAYEEFEE,
       NVL(D935.PAYERFEE, 0) PAYERFEE,
       nvl(MS936.PAYEEFEE, 0) PLATFORMFEE,
       P935.VERSION
  FROM PAYMENTORDER          P935,
       PAYMENTORDER          P936,
       DEAL                  D935,
       GATEWAYORDER          G935,
       MSGATEWAYSHARINGORDER MS936,
       PAYMENTORDEREXT       EXT935,
       PAYMENTORDEREXT       EXT936
 WHERE P936.ORDERCODE = 936
   AND P935.ORDERCODE = 935
   AND P936.RELATEDSEQUENCEID = to_char(P935.SEQUENCEID)
   AND P935.SEQUENCEID = G935.SEQUENCEID(+)
   AND P935.SEQUENCEID = D935.ORDERSEQID(+)
   AND P935.SEQUENCEID = EXT935.ORDERSEQID(+)
   AND P936.SEQUENCEID = EXT936.ORDERSEQID(+)
   AND P936.SEQUENCEID = MS936.SEQUENCEID(+)
   AND MS936.SHARINGTYPE = 1
   AND P935.SEQUENCEID = :1
UNION
SELECT P938.SEQUENCEID,
       P935.SEQUENCEID FA_SEQUENCEID,
       P938.ORDERID,
       P938.ORGORDERID,
       P935.PRODUCTNAME,
       P935.PRODUCTNUM,
       P938.ORDERTIME,
       P938.LASTUPDATETIME,
       P938.ORDERSTATUS,
       P938.MEMO,
       938 orderCode,
       P938.PAYERACCTCODE,
       P938.PAYERACCTTYPE,
       P938.PAYEEACCTCODE PLATACCTCODE,
       P938.PAYEEACCTTYPE PLATACCTTYPE,
       P938.PAYEEACCTCODE,
       P938.PAYEEACCTTYPE,
       EXT938.PAYER_DISPLAYNAME,
       EXT938.PAYER_NAME,
       EXT938.PAYER_IDC,
       EXT938.PAYER_MEMBERTYPE,
       EXT938.PAYEE_DISPLAYNAME PLAT_DISPLAYNAME,
       EXT938.SUBMITNAME PLAT_NAME,
       EXT938.PAYEE_IDC PLAT_IDC,
       EXT938.PAYEE_MEMBERTYPE PLAT_MEMBERTYPE,
       EXT938.PAYEE_DISPLAYNAME,
       EXT938.PAYEE_NAME,
       EXT938.PAYEE_IDC,
       EXT938.PAYEE_MEMBERTYPE,
       P935.PAYEEDISPLAYNAME WEBSITENAME,
       null SHARINGRESULT,
       D938.DEALTYPE PAYMETHOD,
       D938.DEALAMOUNT,
       G935.EXT1,
       G935.Ext2,
       G935.PAYERCONTACTTYPE,
       G935.PAYERCONTACT,
       NVL(D938.PAYEEFEE, 0) PAYEEFEE,
       NVL(D938.PAYERFEE, 0) PAYERFEE,
       0 PLATFORMFEE,
       P935.VERSION
  FROM PAYMENTORDER    P935,
       PAYMENTORDER    P938,
       DEAL            D938,
       GATEWAYORDER    G935,
       PAYMENTORDEREXT EXT938
 WHERE P935.ORDERCODE = 935
   AND P938.ORDERCODE = 938
   AND P938.RELATEDSEQUENCEID = to_char(P935.SEQUENCEID)
   AND P935.SEQUENCEID = G935.SEQUENCEID(+)
   AND P938.SEQUENCEID = D938.ORDERSEQID(+)
   AND P938.SEQUENCEID = EXT938.ORDERSEQID(+)
   AND P935.SEQUENCEID = :2

分析上面的sql,上面标红的地方,等号左边是varchar2的数据类型,括号右边是number的数据类型,会导致数据类型的隐式转换,造成极大的性能影响

联系研发,修改了sql语句,问题解决

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log.Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log.Apr 15, 2025 am 12:16 AM

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Apakah metrik utama untuk dicari dalam output yang dijelaskan (jenis, kunci, baris, tambahan)?Apakah metrik utama untuk dicari dalam output yang dijelaskan (jenis, kunci, baris, tambahan)?Apr 15, 2025 am 12:15 AM

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

Apakah status sementara dalam menjelaskan dan bagaimana untuk mengelakkannya?Apakah status sementara dalam menjelaskan dan bagaimana untuk mengelakkannya?Apr 15, 2025 am 12:14 AM

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

Huraikan tahap pengasingan urus niaga SQL yang berbeza (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri) dan implikasinya dalam MySQL/InnoDB.Huraikan tahap pengasingan urus niaga SQL yang berbeza (baca yang tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, bersiri) dan implikasinya dalam MySQL/InnoDB.Apr 15, 2025 am 12:11 AM

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan PilihanMySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan PilihanApr 15, 2025 am 12:08 AM

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan?Apr 14, 2025 am 12:18 AM

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

MySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruMySQL: Sumber dan Tutorial untuk Pengguna BaruApr 14, 2025 am 12:16 AM

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Mysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanMysql dunia nyata: Contoh dan kes penggunaanApr 14, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini