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實例級的Tuning工具Statspack的幾個誤區(qū)

2024-07-21 02:43:45
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供稿:網(wǎng)友
Statspack 是 Oracle 提供的一個實例級的Tuning工具。很多DBA都喜歡用這個工具來進行數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化調(diào)整。不過在交流中發(fā)現(xiàn)很多朋友對這個工具的的運用還有一些 問題。下面就其中比較容易出問題的幾個方面進行一下簡單的分析。

關(guān)于快照的采樣時間間隔問題:

我們知道,Statspack的report實際上也就是對比兩個快照 (Snapshot,也就是數(shù)據(jù)庫當前狀態(tài) ) 得出的結(jié)果。

一般情況下,專家建議生成Statspack報告的快照時間間隔為15-30分鐘。

試想,一個人去醫(yī)院看病,醫(yī)生對其測量體溫,一般也就是5-10分鐘左右就可以了,為什么是這麼長的時間?

因為5-10分鐘這段時間基本可以近似的得到你的體溫。如 果時間過短,可能達不到既定的目的,測到的體溫會偏低,時間過長,甚至長達幾 個小時的話(假設(shè)有這種情況),病人可能都昏迷幾次了;) 。

對生成Statspack報告的快照時間間隔也是這樣,如果兩個Snap Time時間過短,數(shù)據(jù) 庫的一些主要周期性

事務(wù)可能還沒有運行,信息收集不完全。如果間隔過長,數(shù)據(jù)一樣會有偏差。

假設(shè)如下的情況:系統(tǒng)一直正常,但是最近幾天有用戶反映,在A時間段應(yīng)用程序執(zhí)行 很慢。B時間段正常,而

A時間段有一個主要的事務(wù)X運行(也是用戶使用到的事務(wù))。 B時間段有另外一個比較消耗資源的事務(wù)Y在運

行。A和B時間段的跨度比較大。本來你的 快照如果覆蓋A時間段內(nèi)就已經(jīng)能夠的收集到比較準確的數(shù)據(jù)了,但

不巧的是,你的Report 所用的兩個Snap ID的時間跨度太長,從而把B時間段內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也收集了進來。

Statspack 經(jīng)過比較,“認為”事務(wù)Y是對系統(tǒng)有主要影響(這也會在Report上體現(xiàn)出來),而你,經(jīng)過分析,認為Y才是罪魁禍首,接下來,你不遺余力的對Y進行了tuning......

問題出現(xiàn)了!調(diào)整了B之后,用戶繼續(xù)報告,A時間段內(nèi)系統(tǒng)不但沒有變快,反而變得更慢,甚至不可忍受。這

種情況是很危險的,可能會對系統(tǒng)造成不同程序的損害。在比較嚴格的環(huán)境中,這已經(jīng)構(gòu)成了一次比較嚴重的事故。

或許你也要承認,Statspack的快照的采樣時間間隔還真需要重視呢......

這是一個Oracle 8.1.7.0.1 版本下的Statspack報告:

Snap Id Snap Time sessions ------- ------------------ -------- Begin Snap: 637 04-Aug-03 11:59:33 25 End Snap: 646 04-Aug-03 16:29:06 25 Elapsed: 269.55 (mins)

從中可以看到快照637和快照646之間為269.55 (mins)。這么長的時間跨度,即使數(shù)據(jù)庫在一定時間間隔內(nèi)

有問題,在這里的體現(xiàn)也會有偏差。 

下面的這個Statspack 報告的時間有點不靠譜了:

Snap LengthStart Id End Id Start Time End Time (Minutes) -------- -------- -------------------- -------------------- ----------- 314 1053 11-Dec-03 18:07:13 19-Dec-03 10:53:02 11,085.82

11,085.82分鐘? 這么長時間內(nèi)的數(shù)據(jù)采集分析,怕是絕大部分內(nèi)容都是不能相信的了。

還要注意的是,我們說的時間間隔,是Begin Snap和End Snap之間的間隔,而不是相鄰兩個Snap 之間的

間隔。對于Snap收集的間隔,建議以不要影響性能為準,收集的太過于頻繁,會對性能和 存儲都造成壓力。

對于所謂的15-30分鐘,不能墨守成規(guī)。具體的環(huán)境下應(yīng)該加以調(diào)整。

以偏概全

Statspack從本質(zhì)上說,是對系統(tǒng)的性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行采樣,然后進行分析,采樣,就會有偏差。如何消除偏

差?統(tǒng)計學指出"差值隨樣品個數(shù)的增加而降低"。所以,只憑借一個Report文檔就 斷定數(shù)據(jù)庫的性能問題出

在某處,是比較武斷的做法(個別情況除外)。還要DBA多創(chuàng)建Report,對比進行分析,會起到很好的效果。

在尋求技術(shù)支持的時候也最好能夠多提交幾份Report,便于 支持人員迅速幫助解決問題。

有關(guān)Timed_statistics參數(shù)

雖然這算是一個低級的錯誤,還是很遺憾,常常看到一些朋友對這個參數(shù)的忽略.如果在Timed_statistics的值設(shè)置為False的時候進行收集,可以說,收集到的東西用處不是很大 (我想你不會只想看一些實例名字、初始化參數(shù)之類的信息吧)。甚至可以說,如果該參數(shù)不設(shè)置為True,性能分析無從說起。


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