啥是AWR?===================================================================================================== AWR (Automatic Workload Repository) 一堆歷史性能數(shù)據(jù)，放在SYSAUX表空間上， AWR和SYSAUX都是10g出現(xiàn)的，是Oracle調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵特性； 大約1999年左右開始開發(fā)，已經(jīng)有15年歷史 默認快照間隔1小時，10g保存7天、11g保存8天; 可以通過DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS修改 DBA_HIST_WR_CONTROL AWR程序核心是dbms_workload_repository包 @?/rdbms/admin/awrrpt 本實例 @?/rdbms/admin/awrrpti RAC中選擇實例號 誰維護AWR?主要是MMON(Manageability Monitor Process)和它的小工進程(m00x) MMON的功能包括: AWR小技巧1. 手動執(zhí)行一個快照： Exec dbms_workload_repository.create_snapshot; 2. 創(chuàng)建一個AWR基線 Exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id，end_snap_id ,baseline_name); 3. AWR比對報告 @?/rdbms/admin/awrddrpt 4. RAC 全局AWR @?/rdbms/admin/awrgrpt 5. 自動生成AWR HTML報告： http://www./dba/10g/generate_multiple_awr_reports.sql 1、報告總結(jié)
Elapsed 為該AWR性能報告的時間跨度(自然時間的跨度，例如前一個快照snapshot是4點生成的，后一個快照snapshot是6點生成的，則若使用@?/rdbms/admin/awrrpt 腳本中指定這2個快照的話，那么其elapsed = (6-4)=2 個小時)，一個AWR性能報告 至少需要2個AWR snapshot性能快照才能生成 ( 注意這2個快照時間 實例不能重啟過，否則指定這2個快照生成AWR性能報告 會報錯)，AWR性能報告中的 指標往往是 后一個快照和前一個快照的 指標的delta，這是因為 累計值并不能反映某段時間內(nèi)的系統(tǒng)workload。 DB TIME= 所有前臺session花費在database調(diào)用上的總和時間：
DB TIME 不等于 響應(yīng)時間，DB TIME高了未必響應(yīng)慢，DB TIME低了未必響應(yīng)快 DB Time描繪了數(shù)據(jù)庫總體負載，但要和elapsed time逝去時間結(jié)合其他來。 Average Active Session ：AAS= DB time/Elapsed Time
DB TIME= DB CPU + Non-Idle Wait + Wait on CPU queue 如果僅有2個邏輯CPU，而2個session在60分鐘都沒等待事件，一直跑在CPU上，那么： DB CPU= 2 * 60 mins ， DB Time = 2* 60 + 0 + 0 =120 AAS = 120/60=2 正好等于OS load 2。
如果有3個session都100%僅消耗CPU，那么總有一個要wait on queue DB CPU = 2* 60 mins ，wait on CPU queue= 60 mins AAS= (120+ 60)/60=3 主機load 亦為3，此時vmstat 看waiting for run time 真實世界中？ DB Cpu = xx mins ， Non-Idle Wait= enq:TX + cursor pin S on X + latch : xxx + db file sequential read + ……….. 阿貓阿狗 1-1 內(nèi)存參數(shù)大小 內(nèi)存管理方式：MSMM、ASMM(sga_target)、AMM(memory_target) Buffer cache和shared pool size的 begin/end值在ASMM、AMM和11gR2 MSMM下可是會動的哦！ 這里說 shared pool一直收縮，則在shrink過程中一些row cache 對象被lock住可能導(dǎo)致前臺row cache lock等解析等待，最好別讓shared pool shrink。如果這里shared pool一直在grow，那說明shared pool原有大小不足以滿足需求(可能是大量硬解析)，結(jié)合下文的解析信息和SGA breakdown來一起診斷問題。 1-2 Load Profile
注意這些Load Profile 負載指標 在本環(huán)節(jié)提供了 2個維度 per second 和 per transaction。 per Second: 主要是把 快照內(nèi)的delta值除以 快站時間的秒數(shù) ， 例如 在 A快照中V$SYSSTAT視圖反應(yīng) table scans (long tables) 這個指標是 100 ，在B快照中V$SYSSTAT視圖反應(yīng) table scans (long tables) 這個指標是 3700, 而A快照和B快照 之間 間隔了一個小時 3600秒， 則 對于 table scans (long tables) per second 就是 ( 3700- 100) /3600=1。 pert Second：是我們審視數(shù)據(jù)的主要維度 ，任何性能數(shù)據(jù)脫離了 時間模型則毫無意義。 在statspack/AWR出現(xiàn)之前 的調(diào)優(yōu) 洪荒時代， 有很多DBA 依賴 V$SYSSTAT等視圖中的累計 統(tǒng)計信息來調(diào)優(yōu)，以當前的調(diào)優(yōu)眼光來看，那無異于刀耕火種。 per transaction : 基于事務(wù)的維度， 與per second相比 是把除數(shù)從時間的秒數(shù)改為了該段時間內(nèi)的事務(wù)數(shù)。 這個維度的很大用戶是用來 識別應(yīng)用特性的變化 ，若2個AWR性能報告中該維度指標 出現(xiàn)了大幅變化，例如 redo size從本來per transaction 1k變化為 10k per transaction，則說明SQL業(yè)務(wù)邏輯肯定發(fā)生了某些變化。 注意AWR中的這些指標 并不僅僅用來孤立地了解 Oracle數(shù)據(jù)庫負載情況， 實施調(diào)優(yōu)工作。 對于 故障診斷 例如HANG、Crash等， 完全可以通過對比問題時段的性能報告和常規(guī)時間來對比，通過各項指標的對比往往可以找出 病灶所在。 1-3 Instance Efficiency Percentages (Target 100%)Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Buffer Nowait %: 99.97 Redo NoWait %: 100.00
Buffer Hit %: 97.43 In-memory Sort %: 100.00
Library Hit %: 99.88 Soft Parse %: 99.58
Execute to Parse %: 94.82 Latch Hit %: 99.95
Parse CPU to Parse Elapsd %: 1.75 % Non-Parse CPU: 99.85
上述所有指標 的目標均為100%，即越大越好，在少數(shù)bug情況下可能超過100%或者為負值。
1、 Buffer Nowait % session申請一個buffer(兼容模式)不等待的次數(shù)比例。 需要訪問buffer時立即可以訪問的比率， 不兼容的情況 在9i中是 buffer busy waits，從10g以后 buffer busy waits 分離為 buffer busy wait 和 read by other session2個等待事件 : 9i 中 waitstat的總次數(shù)基本等于buffer busy waits等待事件的次數(shù) SQL> select sum(TOTAL_WAITS) from v$system_event where event='buffer busy waits'; SUM(TOTAL_WAITS) —————- 33070394 SQL> select sum(count) from v$waitstat; SUM(COUNT) ———- 33069335 10g waitstat的總次數(shù)基本等于 buffer busy waits 和 read by other session 等待的次數(shù)總和 SQL> select sum(TOTAL_WAITS) from v$system_event where event='buffer busy waits' or event='read by other session'; SUM(TOTAL_WAITS) —————- 60675815 SQL> select sum(count) from v$waitstat; SUM(COUNT) ———- 60423739 Buffer Nowait %的計算公式是 sum(v$waitstat.wait_count) / (v$sysstat statistic session logical reads)，例如在AWR中：
Buffer Nowait= ( 40,769,800 – (24543+743+1116+35))/ ( 40,769,800) = 0.99935= 99.94% SELECT SUM(WAIT_COUNT) FROM DBA_HIST_WAITSTAT WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1 2、buffer HIT%: 經(jīng)典的經(jīng)典，高速緩存命中率，反應(yīng)物理讀和緩存命中間的糾結(jié)，但這個指標即便99% 也不能說明物理讀等待少了 不合理的db_cache_size，或者是SGA自動管理ASMM /Memory 自動管理AMM下都可能因為db_cache_size過小引起大量的db file sequential /scattered read等待事件； maclean曾經(jīng)遇到過因為大量硬解析導(dǎo)致ASMM 下shared pool共享池大幅度膨脹，而db cache相應(yīng)縮小shrink的例子，最終db cache收縮到只有幾百兆，本來沒有的物理讀等待事件都大幅涌現(xiàn)出來 。 此外與 buffer HIT%相關(guān)的指標值得關(guān)注的還有 table scans(long tables) 大表掃描這個統(tǒng)計項目、此外相關(guān)的欄目還有Buffer Pool Statistics 、Buffer Pool Advisory等（如果不知道在哪里，直接找一個AWR 去搜索這些關(guān)鍵詞即可)。 buffer HIT%在 不同版本有多個計算公式： 在9i中 Buffer Hit Ratio = 1 – ((physical reads – physical reads direct – physical reads direct (lob)) / (db block gets + consistent gets – physical reads direct – physical reads direct (lob)) 在10g以后： Buffer Hit Ratio= 1 – ((‘physical reads cache’) / (‘consistent gets from cache’ + ‘db block gets from cache’) 注意：但是實際AWR中 似乎還是按照9i中的算法，雖然算法的區(qū)別對最后算得的比率影響不大。 對于buffer hit % 看它的命中率有多高沒有意義，主要是關(guān)注 未命中的次數(shù)有多少。通過上述公式很容易反推出未命中的物理讀的次數(shù)。 db block gets 、consistent gets 以及 session logical reads的關(guān)系如下： db block gets＝db block gets direct＋ db block gets from cache consistent gets?。健onsistent gets from cache＋ consistent gets direct consistent gets from cache＝ consistent gets – examination + else consistent gets – examination==>指的是不需要pin buffer直接可以執(zhí)行consistent get的次數(shù)，常用于索引，只需要一次latch get session logical reads = db block gets +consistent gets 其中physical reads 、physical reads cache、physical reads direct、physical reads direct (lob)幾者的關(guān)系為： physical reads = physical reads cache + physical reads direct 這個公式其實說明了 物理讀有2種 ：
physical reads direct = physical reads direct (lob) + physical reads direct temporary tablespace + physical reads direct(普通) 這個公式也說明了 直接路徑讀 分成三個部分：
physical writes direct= physical writes direct (lob)+ physical writes direct temporary tablespace DBWR checkpoint buffers written = DBWR thread checkpoint buffers written+ DBWR tablespace checkpoint buffers written+ DBWR PQ tablespace checkpoint buffers written+…. 3、Redo nowait%: session在生成redo entry時不用等待的比例，redo相關(guān)的資源爭用例如redo space request爭用可能造成生成redo時需求等待。此項數(shù)據(jù)來源于v$sysstat中的(redo log space requests/redo entries)。 一般來說10g以后不太用關(guān)注log_buffer參數(shù)的大小，需要關(guān)注是否有十分頻繁的 log switch ； 過小的redo logfile size 如果配合較大的SGA和頻繁的commit提交都可能造成該問題。 考慮增到redo logfile 的尺寸 : 1~4G 每個，7~10組都是合適的。同時考慮優(yōu)化redo logfile和datafile 的I/O。 4、In-memory Sort%:這個指標因為它不計算workarea中所有的操作類型，所以現(xiàn)在越來越雞肋了。 純粹在內(nèi)存中完成的排序比例。數(shù)據(jù)來源于v$sysstat statistics sorts (disk) 和 sorts (memory)， In-memory Sort% = sort(memory) / ( sort(disk)+ sort(memory) ) 5、Library Hit%: library cache命中率，申請一個library cache object例如一個SQL cursor時，其已經(jīng)在library cache中的比例。 數(shù)據(jù)來源 V$librarycache的pins和pinhits。 合理值：>95% ，該比例來源于1- ( Σ(pin Requests * Pct Miss) / Sum(Pin Requests) ) 此外保證SQL語句綁定變量和游標可以共享也是很重要的因素。 Library Cache Activity DB/Inst: G10R25/G10R25 Snaps: 2964-2965
-> "Pct Misses" should be very low http://www.
Get Pct Pin Pct Invali-
Namespace Requests Miss Requests Miss Reloads dations
--------------- ------------ ------ -------------- ------ ---------- --------
BODY 5 0.0 6 16.7 1 0
CLUSTER 10 0.0 26 0.0 0 0
SQL AREA 601,357 99.8 902,828 99.7 47 2
TABLE/PROCEDURE 83 9.6 601,443 0.0 48 0
SELECT SUM(PINS), SUM(PINHITS) FROM DBA_HIST_LIBRARYCACHE WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1 6、Soft Parse: 軟解析比例，無需多說的經(jīng)典指標，數(shù)據(jù)來源v$sysstat statistics的parse count(total)和parse count(hard)。 合理值>95% Soft Parse %是AWR中另一個重要的解析指標，該指標反應(yīng)了快照時間內(nèi) 軟解析次數(shù) 和 總解析次數(shù) (soft+hard 軟解析次數(shù)+硬解析次數(shù))的比值，若該指標很低，那么說明了可能存在劇烈的hard parse硬解析，大量的硬解析會消耗更多的CPU時間片并產(chǎn)生解析爭用(此時可以考慮使用cursor_sharing=FORCE)； 理論上我們總是希望 Soft Parse % 接近于100%， 但并不是說100%的軟解析就是最理想的解析狀態(tài)，通過設(shè)置 session_cached_cursors參數(shù)和反復(fù)重用游標我們可以讓解析來的更輕量級，即通俗所說的利用會話緩存游標實現(xiàn)的軟軟解析(soft soft parse)。 7、Execute to Parse% 指標反映了執(zhí)行解析比 其公式為 1-(parse/execute) , 目標為100% 及接近于只 執(zhí)行而不解析。 數(shù)據(jù)來源v$sysstat statistics parse count (total) 和execute count 在oracle中解析往往是執(zhí)行的先提工作，但是通過游標共享 可以解析一次 執(zhí)行多次， 執(zhí)行解析可能分成多種場景：
通俗地說 soft parse% 反映了軟解析率， 而軟解析在oracle中仍是較昂貴的操作， 我們希望的是解析1次執(zhí)行N次，如果每次執(zhí)行均需要軟解析，那么雖然soft parse%=100% 但是parse time仍可能是消耗DB TIME的大頭。 Execute to Parse反映了 執(zhí)行解析比，Execute to Parse和soft parse% 都很低 那么說明確實沒有綁定變量 ， 而如果 soft parse% 接近99% 而Execute to Parse 不足90% 則說明沒有執(zhí)行解析比低， 需要通過 靜態(tài)SQL、動態(tài)綁定、session_cached_cursor、open cursors等技術(shù)減少軟解析。 8、Latch Hit%: willing-to-wait latch閂申請不要等待的比例。 數(shù)據(jù)來源V$latch gets和misses Latch Name ---------------------------------------- Get Requests Misses Sleeps Spin Gets Sleep1 Sleep2 Sleep3 -------------- ----------- ----------- ---------- -------- -------- -------- shared pool 9,988,637 364 23 341 0 0 0 library cache 6,753,468 152 6 146 0 0 0 Memory Management Latch 369 1 1 0 0 0 0 qmn task queue latch 24 1 1 0 0 0 0 Latch Hit%:= (1 – (Sum(misses) / Sum(gets))) 關(guān)于Latch的更多信息內(nèi)容可以參考 AWR后面的專欄Latch Statistics， 注意對于一個并發(fā)設(shè)計良好的OLTP應(yīng)用來說，Latch、Enqueue等并發(fā)控制不應(yīng)當成為系統(tǒng)的主要瓶頸， 同時對于這些并發(fā)爭用而言 堆積硬件CPU和內(nèi)存 很難有效改善性能。 SELECT SUM(GETS), SUM(MISSES) FROM DBA_HIST_LATCH WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1 9、Parse CPU To Parse Elapsd:該指標反映了 快照內(nèi)解析CPU時間和總的解析時間的比值(Parse CPU Time/ Parse Elapsed Time)； 若該指標水平很低，那么說明在整個解析過程中 實際在CPU上運算的時間是很短的，而主要的解析時間都耗費在各種其他非空閑的等待事件上了(如latch:shared pool,row cache lock之類等) 數(shù)據(jù)來源 V$sysstat 的 parse time cpu和parse time elapsed 10、%Non-Parse CPU ：非解析cpu比例，公式為 (DB CPU – Parse CPU)/DB CPU， 若大多數(shù)CPU都用在解析上了，則可能好鋼沒用在刃上了。 數(shù)據(jù)來源 v$sysstat 的 parse time cpu和 cpu used by this session 1-4 Shared Pool Statistics 該環(huán)節(jié)提供一個大致的SQL重用及shared pool內(nèi)存使用的評估。 應(yīng)用是否共享SQL? 有多少內(nèi)存是給只運行一次的SQL占掉的，對比共享SQL呢？ 如果該環(huán)節(jié)中% SQL with executions>1的 比例 小于%90 ， 考慮用下面鏈接的SQL去抓 硬編碼的非綁定變量SQL語句。 Memory Usage %: (shared pool 的實時大小- shared pool free memory)/ shared pool 的實時大小， 代表shared pool的空間使用率，雖然有使用率但沒有標明碎片程度 % SQL with executions>1 ：復(fù)用的SQL占總的SQL語句的比率,數(shù)據(jù)來源 DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的 SINGLE_USE_SQL和TOTAL_SQL：1 – SINGLE_USE_SQL / TOTAL_SQL % Memory for SQL w/exec>1 ： 執(zhí)行2次以上的SQL所占內(nèi)存占總的SQL內(nèi)存的比率，數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的SINGLE_USE_SQL_MEM和TOTAL_SQL_MEM：1 – SINGLE_USE_SQL_MEM / TOTAL_SQL_MEM ==》上面2個指標也可以用來大致了解shared pool中的內(nèi)存碎片程序，因為SINGLE_USE_SQL 單次執(zhí)行的SQL多的話，那么顯然可能有較多的共享池內(nèi)存碎片 SQL復(fù)用率低的原因一般來說就是硬綁定變量(hard Coding)未合理使用綁定變量(bind variable)，對于這種現(xiàn)象短期無法修改代表使用綁定變量的可以ALTER SYSTEM SET CURSOR_SHARING=FORCE; 來繞過問題，對于長期來看還是要修改代碼綁定變量。 Oracle 從11g開始宣稱今后將廢棄CURSOR_SHARING的SIMILAR選項，同時SIMILAR選項本身也造成了很多問題，所以一律不推薦用CURSOR_SHARING=SIMILAR。 如果memory usage%比率一直很高，則可以關(guān)注下后面sga breakdown中的shared pool free memory大小，一般推薦至少讓free memroy有個300~500MB 以避免隱患。 1-5 Top 10 Foreground Events by Total Wait Time
基于Wait Interface的調(diào)優(yōu)是目前的主流！每個指標都重要！ 基于命中比例的調(diào)優(yōu)，好比是統(tǒng)計局的報告， 張財主家財產(chǎn)100萬，李木匠家財產(chǎn)1萬， 平均財產(chǎn)50.5萬。 基于等待事件的調(diào)優(yōu)，好比馬路上100輛汽車的行駛記錄表，上車用了幾分鐘， 紅燈等了幾分鐘，擁堵塞了幾分鐘。。。 豐富的等待事件以足夠的細節(jié)來描繪系統(tǒng)運行的性能瓶頸，這是Mysql夢寐以求的東西…… Waits : 該等待事件發(fā)生的次數(shù)， 對于DB CPU此項不可用 Times : 該等待事件消耗的總計時間，單位為秒， 對于DB CPU 而言是前臺進程所消耗CPU時間片的總和，但不包括Wait on CPU QUEUE Avg Wait(ms) : 該等待事件平均等待的時間， 實際就是 Times/Waits，單位ms， 對于DB CPU此項不可用 % Total Call Time， 該等待事件占總的call time的比率 total call time = total CPU time + total wait time for non-idle events % Total Call Time = time for each timed event / total call time Wait Class: 等待類型：Concurrency,System I/O,User I/O,Administrative,Other,Configuration,Scheduler,Cluster,Application,Idle,Network,Commit 幾種常見的等待事件 =========================> enq:XX 隊列鎖等待，視乎不同的隊列鎖有不同的情況：
free buffer waits：是由于無法找到可用的buffer cache 空閑區(qū)域，需要等待DBWR 寫入完成引起
buffer busy wait/ read by other session 一般以上2個等待事件可以歸為一起處理，建議客戶都進行監(jiān)控 。 以上等待時間可以由如下操作引起
write complete waits :一般此類等待事件是由于 DBWR 將臟數(shù)據(jù)寫入 數(shù)據(jù)文件，其他進程如果需要修改 buffer cache會引起此等待事件，一般是 I/O 性能問題或者是DBWR 工作負荷過量引起 Wait time 1 Seconds. control file parallel write：頻繁的更新控制文件會造成大量此類等待事件，如日志頻繁切換，檢查點經(jīng)常發(fā)生，nologging 引起頻繁的數(shù)據(jù)文件更改，I/O 系統(tǒng)性能緩慢。 log file sync：一般此類等待時間是由于 LGWR 進程講redo log buffer 寫入redo log 中發(fā)生。如果此類事件頻繁發(fā)生，可以判斷為：
2-1 Time Model StatisticsTime Model Statistics DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> Total time in database user-calls (DB Time): 883542.2s
-> Statistics including the word "background" measure background process
time, and so do not contribute to the DB time statistic
-> Ordered by % or DB time desc, Statistic name
Statistic Name Time (s) % of DB Time
------------------------------------------ ------------------ ------------
sql execute elapsed time 805,159.7 91.1
sequence load elapsed time 41,159.2 4.7
DB CPU 20,649.1 2.3
parse time elapsed 1,112.8 .1
hard parse elapsed time 995.2 .1
hard parse (sharing criteria) elapsed time 237.3 .0
hard parse (bind mismatch) elapsed time 227.6 .0
connection management call elapsed time 29.7 .0
PL/SQL execution elapsed time 9.2 .0
PL/SQL compilation elapsed time 6.6 .0
failed parse elapsed time 2.0 .0
repeated bind elapsed time 0.4 .0
DB time 883,542.2
background elapsed time 25,439.0
background cpu time 1,980.9
-------------------------------------------------------------
Time Model Statistics幾個特別有用的時間指標：
注意該時間模型中的指標存在包含關(guān)系所以Time Model Statistics加起來超過100%再正常不過 1) background elapsed time
2) background cpu time
3) RMAN cpu time (backup/restore)
1) DB time
2) DB CPU
2) connection management call elapsed time
2) sequence load elapsed time
2) sql execute elapsed time
2) parse time elapsed
3) hard parse elapsed time
4) hard parse (sharing criteria) elapsed time
5) hard parse (bind mismatch) elapsed time
3) failed parse elapsed time
4) failed parse (out of shared memory) elapsed time
2) PL/SQL execution elapsed time
2) inbound PL/SQL rpc elapsed time
2) PL/SQL compilation elapsed time
2) Java execution elapsed time
2) repeated bind elapsed time
2-2 Foreground Wait ClassForeground Wait Class
-> s - second, ms - millisecond - 1000th of a second
-> ordered by wait time desc, waits desc
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
-> Captured Time accounts for 102.7% of Total DB time 883,542.21 (s)
-> Total FG Wait Time: 886,957.73 (s) DB CPU time: 20,649.06 (s)
Avg
%Time Total Wait wait
Wait Class Waits -outs Time (s) (ms) %DB time
-------------------- ---------------- ----- ---------------- -------- ---------
Cluster 9,825,884 1 525,134 53 59.4
Concurrency 688,375 0 113,782 165 12.9
User I/O 34,405,042 0 76,695 2 8.7
Commit 172,193 0 62,776 365 7.1
Application 11,422 0 57,760 5057 6.5
Configuration 19,418 1 48,889 2518 5.5
DB CPU 20,649 2.3
Other 1,757,896 94 924 1 0.1
System I/O 30,165 0 598 20 0.1
Network 171,955,673 0 400 0 0.0
Administrative 2 100 0 101 0.0
-------------------------------------------------------------
select distinct wait_class from v$event_name;
WAIT_CLASS
----------------------------------------------------------------
Concurrency
User I/O
System I/O
Administrative
Other
Configuration
Scheduler
Cluster
Application
Queueing
Idle
Network
Commit
Other 類型，遇到該類型等待事件 的話 常見的原因是Oracle Bug或者 網(wǎng)絡(luò)、I/O存在問題， 一般推薦聯(lián)系Maclean。 Concurrency 類型 并行爭用類型的等待事件， 典型的如 latch: shared pool、latch: library cache、row cache lock、library cache pin/lock Cluster 類型 為Real Application Cluster RAC環(huán)境中的等待事件， 需要注意的是 如果啟用了RAC option，那么即使你的集群中只啟動了一個實例，那么該實例也可能遇到 Cluster類型的等待事件, 例如gc buffer busy System I/O 主要是后臺進程維護數(shù)據(jù)庫所產(chǎn)生的I/O，例如control file parallel write 、log file parallel write、db file parallel write。 User I/O 主要是前臺進程做了一些I/O操作，并不是說后臺進程不會有這些等待事件。 典型的如db file sequential/scattered read、direct path read Configuration 由于配置引起的等待事件， 例如 日志切換的log file switch completion (日志文件 大小/數(shù)目 不夠)，sequence的enq: SQ – contention (Sequence 使用nocache) ； Oracle認為它們是由于配置不當引起的，但實際未必真是這樣的配置引起的。 Application 應(yīng)用造成的等待事件， 例如enq: TM – contention和enq: TX – row lock contention； Oracle認為這是由于應(yīng)用設(shè)計不當造成的等待事件， 但實際這些Application class 等待可能受到 Concurrency、Cluster、System I/O 、User I/O等多種類型等待的影響，例如本來commit只要1ms ，則某一行數(shù)據(jù)僅被鎖定1ms， 但由于commit變慢 從而釋放行鎖變慢，引發(fā)大量的enq: TX – row lock contention等待事件。 Commit 僅log file sync ，log file sync的影響十分廣泛，值得我們深入討論。 Network : 網(wǎng)絡(luò)類型的等待事件 例如 SQL*Net more data to client 、SQL*Net more data to dblink Idle 空閑等待事件 ，最為常見的是rdbms ipc message (等待實例內(nèi)部的ipc通信才干活，即別人告知我有活干，我才干，否則我休息==》Idle)， SQL*Net message from client(等待SQL*NET傳來信息，否則目前沒事干) 2-3 前臺等待事件Foreground Wait Events Snaps: 70719-70723
-> s - second, ms - millisecond - 1000th of a second
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
Avg
%Time Total Wait wait Waits % DB
Event Waits -outs Time (s) (ms) /txn time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
gc buffer busy acquire 3,274,352 3 303,088 93 13.3 34.3
gc buffer busy release 387,673 2 128,114 330 1.6 14.5
enq: TX - index contention 193,918 0 97,375 502 0.8 11.0
cell single block physical 30,738,730 0 63,606 2 124.8 7.2
log file sync 172,193 0 62,776 365 0.7 7.1
gc current block busy 146,154 0 53,027 363 0.6 6.0
enq: TM - contention 1,060 0 47,228 44555 0.0 5.3
enq: SQ - contention 17,431 0 35,683 2047 0.1 4.0
gc cr block busy 105,204 0 33,746 321 0.4 3.8
buffer busy waits 279,721 0 12,646 45 1.1 1.4
enq: HW - contention 1,201 3 12,192 10151 0.0 1.4
enq: TX - row lock content 9,231 0 10,482 1135 0.0 1.2
cell multiblock physical r 247,903 0 6,547 26 1.0 .7
Foreground Wait Events 前臺等待事件，數(shù)據(jù)主要來源于DBA_HIST_SYSTEM_EVENT Event 等待事件名字 Waits 該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù) %Timeouts : 每一個等待事件有其超時的設(shè)置，例如buffer busy waits 一般為3秒， Write Complete Waits的 timeout為1秒，如果等待事件 單次等待達到timeout的時間，則會進入下一次該等待事件 Total Wait Time 該等待事件 總的消耗的時間 ，單位為秒 Avg wait(ms): 該等待事件的單次平均等待時間，單位為毫秒 Waits/Txn: 該等待事件的等待次數(shù)和事務(wù)比 2-4 后臺等待事件Background Wait Events Snaps: 70719-70723
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%. Value of null is truly 0
Avg
%Time Total Wait wait Waits % bg
Event Waits -outs Time (s) (ms) /txn time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
db file parallel write 90,979 0 7,831 86 0.4 30.8
gcs log flush sync 4,756,076 6 4,714 1 19.3 18.5
enq: CF - contention 2,123 40 4,038 1902 0.0 15.9
control file sequential re 90,227 0 2,380 26 0.4 9.4
log file parallel write 108,383 0 1,723 16 0.4 6.8
control file parallel writ 4,812 0 988 205 0.0 3.9
Disk file operations I/O 26,216 0 731 28 0.1 2.9
flashback log file write 9,870 0 720 73 0.0 2.8
LNS wait on SENDREQ 202,747 0 600 3 0.8 2.4
ASM file metadata operatio 15,801 0 344 22 0.1 1.4
cell single block physical 39,283 0 341 9 0.2 1.3
LGWR-LNS wait on channel 183,443 18 203 1 0.7 .8
gc current block busy 122 0 132 1082 0.0 .5
gc buffer busy release 60 12 127 2113 0.0 .5
Parameter File I/O 592 0 116 195 0.0 .5
log file sequential read 1,804 0 104 58 0.0 .4
Background Wait Events 后臺等待事件， 數(shù)據(jù)主要來源于DBA_HIST_BG_EVENT_SUMMARY Event 等待事件名字 Waits 該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù) %Timeouts : 每一個等待事件有其超時的設(shè)置，例如buffer busy waits 一般為3秒， Write Complete Waits的 timeout為1秒，如果等待事件 單次等待達到timeout的時間，則會進入下一次該等待事件 Total Wait Time 該等待事件 總的消耗的時間 ，單位為秒 Avg wait(ms): 該等待事件的單次平均等待時間，單位為毫秒 Waits/Txn: 該等待事件的等待次數(shù)和事務(wù)比 2-5 Operating System StatisticsOperating System Statistics Snaps: 70719-70723
TIME statistic values are diffed.
All others display actual values. End Value is displayed if different
-> ordered by statistic type (CPU Use, Virtual Memory, Hardware Config), Name
Statistic Value End Value
------------------------- ---------------------- ----------------
BUSY_TIME 2,894,855
IDLE_TIME 5,568,240
IOWAIT_TIME 18,973
SYS_TIME 602,532
USER_TIME 2,090,082
LOAD 8 13
VM_IN_BYTES 0
VM_OUT_BYTES 0
PHYSICAL_MEMORY_BYTES 101,221,343,232
NUM_CPUS 24
NUM_CPU_CORES 12
NUM_CPU_SOCKETS 2
GLOBAL_RECEIVE_SIZE_MAX 4,194,304
GLOBAL_SEND_SIZE_MAX 2,097,152
TCP_RECEIVE_SIZE_DEFAULT 87,380
TCP_RECEIVE_SIZE_MAX 4,194,304
TCP_RECEIVE_SIZE_MIN 4,096
TCP_SEND_SIZE_DEFAULT 16,384
TCP_SEND_SIZE_MAX 4,194,304
TCP_SEND_SIZE_MIN 4,096
-------------------------------------------------------------
Operating System Statistics 操作系統(tǒng)統(tǒng)計信息 數(shù)據(jù)來源于V$OSSTAT / DBA_HIST_OSSTAT，, TIME相關(guān)的指標單位均為百分之一秒
2-6 Service StatistcsService Statistics Snaps: 70719-70723
-> ordered by DB Time
Physical Logical
Service Name DB Time (s) DB CPU (s) Reads (K) Reads (K)
---------------------------- ------------ ------------ ------------ ------------
itms-contentmasterdb-prod 897,099 20,618 35,668 1,958,580
SYS$USERS 4,312 189 5,957 13,333
itmscmp 1,941 121 14,949 18,187
itscmp 331 20 114 218
itscmp_dgmgrl 121 1 0 0
SYS$BACKGROUND 0 0 142 30,022
ITSCMP1_PR 0 0 0 0
its-reference-prod 0 0 0 0
itscmpXDB 0 0 0 0
按照Service Name來分組時間模型和 物理、邏輯讀取， 部分數(shù)據(jù)來源于 WRH$_SERVICE_NAME; Service Name 對應(yīng)的服務(wù)名 (v$services)， SYS$BACKGROUND代表后臺進程， SYS$USERS一般是系統(tǒng)用戶登錄 DB TIME (s): 本服務(wù)名所消耗的DB TIME時間，單位為秒 DB CPU(s): 本服務(wù)名所消耗的DB CPU 時間，單位為秒 Physical Reads : 本服務(wù)名所消耗的物理讀 Logical Reads : 本服務(wù)所消耗的邏輯讀 2-7 Service Wait Class StatsService Wait Class Stats Snaps: 70719-70723
-> Wait Class info for services in the Service Statistics section.
-> Total Waits and Time Waited displayed for the following wait
classes: User I/O, Concurrency, Administrative, Network
-> Time Waited (Wt Time) in seconds
Service Name
----------------------------------------------------------------
User I/O User I/O Concurcy Concurcy Admin Admin Network Network
Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time Total Wts Wt Time
--------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- ---------
itms-contentmasterdb-prod
33321670 71443 678373 113759 0 0 1.718E+08 127
SYS$USERS
173233 3656 6738 30 2 0 72674 3
itmscmp
676773 1319 1831 0 0 0 2216 0
itscmp
219577 236 1093 0 0 0 18112 0
itscmp_dgmgrl
34 0 8 0 0 0 9 0
SYS$BACKGROUND
71940 1300 320677 56 0 0 442252 872
-------------------------------------------------------------
2-8 Host CPUHost CPU (CPUs: 24 Cores: 12 Sockets: 2) ~~~~~~~~ Load Average Begin End %User %System %WIO %Idle --------- --------- --------- --------- --------- --------- 8.41 12.84 24.7 7.1 0.2 65.8 “Load Average” begin/end值代表每個CPU的大致運行隊列大小。上例中快照開始到結(jié)束，平均 CPU負載增加了；與《2-5 Operating System Statistics》中的LOAD相呼應(yīng)。 %User+%System=> 總的CPU使用率，在這里是31.8% Elapsed Time * NUM_CPUS * CPU utilization= 60.23 (mins) * 24 * 31.8% = 459.67536 mins=Busy Time 2-8 Instance CPUInstance CPU
~~~~~~~~~~~~
% of total CPU for Instance: 26.7
% of busy CPU for Instance: 78.2
%DB time waiting for CPU - Resource Mgr: 0.0
%Total CPU,該實例所使用的CPU占總CPU的比例 % of total CPU for Instance %Busy CPU，該實例所使用的Cpu占總的被使用CPU的比例 % of busy CPU for Instance 例如共4個邏輯CPU，其中3個被完全使用，3個中的1個完全被該實例使用，則%Total CPU= ? =25%，而%Busy CPU= 1/3= 33% 當CPU高時一般看%Busy CPU可以確定CPU到底是否是本實例消耗的，還是主機上其他程序 % of busy CPU for Instance= （DB CPU+ background cpu time) / (BUSY_TIME /100)= (20,649.1 + 1,980.9)/ (2,894,855 /100)= 78.17% % of Total CPU for Instance = ( DB CPU+ background cpu time)/( BUSY_TIME+IDLE_TIME/100) = (20,649.1 + 1,980.9)/ ((2,894,855+5,568,240) /100) = 26.73% %DB time waiting for CPU (Resource Manager)= (RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME/100)/DB TIME 3 TOP SQLTOP SQL 的數(shù)據(jù)部分來源于 dba_hist_sqlstat 3-1 SQL ordered by Elapsed Time ，按照SQL消耗的時間來排列TOP SQLSQL ordered by Elapsed Time Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> % Total DB Time is the Elapsed Time of the SQL statement divided
into the Total Database Time multiplied by 100
-> %Total - Elapsed Time as a percentage of Total DB time
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for 53.9% of Total DB Time (s): 883,542
-> Captured PL/SQL account for 0.5% of Total DB Time (s): 883,542
Elapsed Elapsed Time
Time (s) Executions per Exec (s) %Total %CPU %IO SQL Id
---------------- -------------- ------------- ------ ------ ------ -------------
181,411.3 38,848 4.67 20.5 .0 .1 g0yc9szpuu068
注意對于PL/SQL，SQL Statistics不僅會體現(xiàn)該PL/SQL的執(zhí)行情況，還會包括該PL/SQL包含的SQL語句的情況。如上例一個TOP PL/SQL執(zhí)行了448s，而這448s中絕大多數(shù)是這個PL/SQL下的一個SQL執(zhí)行500次耗費的。 則該TOP PL/SQL和TOP SQL都上榜，一個執(zhí)行一次耗時448s，一個執(zhí)行500次耗時448s。 如此情況則Elapsed Time加起來可能超過100%的Elapsed Time，這是正常的。 對于鶴立雞群的SQL很有必要一探究竟，跑個@?/rdbms/admin/awrsqrpt看看吧！ Elapsed Time (s): 該SQL累計運行所消耗的時間， Executions : 該SQL在快照時間內(nèi) 總計運行的次數(shù) ； 注意， 對于在快照時間內(nèi)還沒有執(zhí)行完的SQL 不計為1一次，所以如果看到executions=0而 又是TOP SQL，則很有可能是因為該SQL 運行較舊還沒執(zhí)行完，需要特別關(guān)注一下。 Elapsed Time per Exec (s)：平均每次執(zhí)行該SQL耗費的時間 ， 對于OLTP類型的SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE而言平均單次執(zhí)行時間應(yīng)當非常短，如0.1秒 或者更短才能滿足其業(yè)務(wù)需求，如果這類輕微的OLTP操作單次也要幾秒鐘的話，是無法滿足對外業(yè)務(wù)的需求的； 例如你在ATM上提款，并不僅僅是對你的賬務(wù)庫的簡單UPDATE，而需要在類似風(fēng)險控制的前置系統(tǒng)中記錄你本次的流水操作記錄，實際取一次錢可能要有幾十乃至上百個OLTP類型的語句被執(zhí)行，但它們應(yīng)當都是十分快速的操作； 如果這些操作也變得很慢，則會出現(xiàn)大量事務(wù)阻塞，系統(tǒng)負載升高，DB TIME急劇上升的現(xiàn)象。 對于OLTP數(shù)據(jù)庫而言 如果執(zhí)行計劃穩(wěn)定，那么這些OLTP操作的性能應(yīng)當是鐵板釘釘?shù)?，但是一旦某個因素 發(fā)生變化，例如存儲的明顯變慢、內(nèi)存換頁的大量出現(xiàn)時 則上述的這些transaction操作很可能成數(shù)倍到幾十倍的變慢，這將讓此事務(wù)系統(tǒng)短期內(nèi)不可用。 對于維護操作，例如加載或清除數(shù)據(jù)，大的跑批次、報表而言 Elapsed Time per Exec (s)高一些是正常的。 %Total 該SQL所消耗的時間占總的DB Time的百分比， 即 (SQL Elapsed Time / Total DB TIME) % CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是CPU敏感的 %IO 該SQL 所消耗的I/O 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是I/O敏感的 SQL Id : 通過計算SQL 文本獲得的SQL_ID ，不同的SQL文本必然有不同的SQL_ID， 對于10g~11g而言 只要SQL文本不變那么在數(shù)據(jù)庫之間 該SQL 對應(yīng)的SQL_ID應(yīng)當不不變的， 12c中修改了SQL_ID的計算方法 Captured SQL account for 53.9% of Total DB Time (s) 對于不綁定變量的應(yīng)用來說Top SQL有可能失準，所以要參考本項 3-2 SQL ordered by CPU TimeSQL ordered by CPU Time Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> %Total - CPU Time as a percentage of Total DB CPU
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for 34.9% of Total CPU Time (s): 20,649
-> Captured PL/SQL account for 0.5% of Total CPU Time (s): 20,649
CPU CPU per Elapsed
Time (s) Executions Exec (s) %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
---------- ------------ ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
1,545.0 1,864,424 0.00 7.5 4,687.8 33.0 65.7 8g6a701j83c8q
Module: MZIndexer
SELECT t0.BOOLEAN_VALUE, t0.CLASS_CODE, t0.CREATED, t0.END_DATE, t0.PRODUCT_ATTR
IBUTE_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.OVERRIDE_FLAG, t0.PRICE, t0.PRODUCT_ATTRIBUTE_TYP
E_ID, t0.PRODUCT_ID, t0.PRODUCT_PUB_RELEASE_TYPE_ID, t0.PRODUCT_VOD_TYPE_ID, t0.
SAP_PRODUCT_ID, t0.START_DATE, t0.STRING_VALUE FROM mz_product_attribute t0 WHER
CPU TIME : 該SQL 在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行所消耗的CPU 時間片，單位為s Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) CPU per Exec (s) ：該SQL 平均單次執(zhí)行所消耗的CPU時間 ， 即 ( SQL CPU TIME / SQL Executions ) %Total : 該SQL 累計消耗的CPU時間 占 該時段總的 DB CPU的比例， 即 ( SQL CPU TIME / Total DB CPU) % CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是CPU敏感的 %IO 該SQL 所消耗的I/O 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是I/O敏感的 3-3 Buffer Gets SQL ordered by GetsSQL ordered by Gets DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
statements called by the code.
-> %Total - Buffer Gets as a percentage of Total Buffer Gets
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Buffer Gets: 2,021,476,421
-> Captured SQL account for 68.2% of Total
Buffer Gets Elapsed
Gets Executions per Exec %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
----------- ----------- ------------ ------ ---------- ------ ------ -----------
4.61155E+08 1,864,424 247.3 22.8 4,687.8 33.0 65.7 8g6a701j83c
注意 buffer gets 邏輯讀是消耗CPU TIME的重要源泉， 但并不是說消耗CPU TIME的只有buffer gets。 大多數(shù)情況下 SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2個部分的TOP SQL 及其排列順序都是一樣的，此種情況說明消耗最多buffer gets的 就是消耗最多CPU 的SQL ，如果我們希望降低系統(tǒng)的CPU使用率，那么只需要調(diào)優(yōu)SQL 降低buffer gets 即可。 但也并不是100%的情況都是如此， CPU TIME的消耗者 還包括 函數(shù)運算、PL/SQL 控制、Latch /Mutex 的Spin等等， 所以SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2個部分的TOP SQL 完全不一樣也是有可能的， 需要因地制宜來探究到底是什么問題導(dǎo)致的High CPU，進而裁度解決之道。 Buffer Gets : 該SQL在快照時間內(nèi)累計運行所消耗的buffer gets，包括了consistent read 和 current read Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) Gets per Exec : 該SQL平均單次的buffer gets ， 對于事務(wù)型transaction操作而言 一般該單次buffer gets小于2000 % Total 該SQL 累計運行所消耗的buffer gets占 總的db buffer gets的比率， (SQL buffer gets / DB total buffer gets) 3-4 Physical Reads SQL ordered by ReadsSQL ordered by Reads DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> %Total - Physical Reads as a percentage of Total Disk Reads
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Disk Reads: 56,839,035
-> Captured SQL account for 34.0% of Total
Physical Reads Elapsed
Reads Executions per Exec %Total Time (s) %CPU %IO SQL Id
----------- ----------- ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
9,006,163 1 9.0062E+06 15.8 720.9 5.9 80.9 4g36tmp70h185
Physical reads : 該SQL累計運行所消耗的物理讀 Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) Reads per Exec : 該SQL 單次運行所消耗的物理讀， (SQL Physical reads/Executions) ， 對于OLTP transaction 類型的操作而言單次一般不超過100 %Total : 該SQL 累計消耗的物理讀 占 該時段總的 物理讀的比例， 即 ( SQL physical read / Total DB physical read ) 3-5 Executions SQL ordered by ExecutionsSQL ordered by Executions Snaps: 70719-70723
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Executions: 48,078,147
-> Captured SQL account for 50.4% of Total
Elapsed
Executions Rows Processed Rows per Exec Time (s) %CPU %IO SQL Id
------------ --------------- -------------- ---------- ------ ------ -----------
6,327,963 11,249,645 1.8 590.5 47.8 52.7 1avv7759j8r
按照 執(zhí)行次數(shù)來排序的話，也是性能報告對比時一個重要的參考因素，因為如果TOP SQL的執(zhí)行次數(shù)有明顯的增長，那么 性能問題的出現(xiàn)也是意料之中的事情了。 當然執(zhí)行次數(shù)最多的，未必便是對性能影響最大的TOP SQL Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) Rows Processed： 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行所處理的總行數(shù) Rows per Exec： SQL平均單次執(zhí)行所處理的行數(shù)， 這個指標在診斷一些 數(shù)據(jù)問題造成的SQL性能問題時很有用 3-6 Parse Calls SQL ordered by Parse CallsSQL ordered by Parse Calls Snaps: 70719-70723
-> Total Parse Calls: 2,160,124
-> Captured SQL account for 58.3% of Total
% Total
Parse Calls Executions Parses SQL Id
------------ ------------ --------- -------------
496,475 577,357 22.98 d07gaa3wntdff
Parse Calls : 解析調(diào)用次數(shù)， 與上文的 Load Profile中的Parse 數(shù)一樣 包括 軟解析soft parse和硬解析hard parse Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) %Total Parses : 本SQL 解析調(diào)用次數(shù) 占 該時段數(shù)據(jù)庫總解析次數(shù)的比率， 為 (SQL Parse Calls / Total DB Parse Calls) 3-7 SQL ordered by Sharable MemorySQL ordered by Sharable Memory Snaps: 70719-70723
-> Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed
Sharable Mem (b) Executions % Total SQL Id
---------------- ------------ -------- -------------
8,468,359 39 0.08 au89sasqfb2yn
Module: MZContentBridge
SELECT t0.ASPECT_RATIO, t0.CREATED, t0.FILE_EXTENSION, t0.HEIGHT, t0.VIDEO_FILE_
DIMENSIONS_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.NAME, t0.WIDTH FROM MZ_VIDEO_FILE_DIMENSIONS
t0 WHERE (t0.HEIGHT = :1 AND t0.WIDTH = :2 )
SQL ordered by Sharable Memory , 一般該部分僅列出Sharable Mem (b)為1 MB以上的SQL 對象 (Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed) 數(shù)據(jù)來源是 DBA_HIST_SQLSTAT.SHARABLE_MEM Shareable Mem(b): SQL 對象所占用的共享內(nèi)存使用量 Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) %Total : 該SQL 對象鎖占共享內(nèi)存 占總的共享內(nèi)存的比率 3-8 SQL ordered by Version CountVersion Count Oracle中的執(zhí)行計劃可以是多版本的，即對于同一個SQL語句有多個不同版本的執(zhí)行計劃，這些執(zhí)行計劃又稱作子游標， 而一個SQL語句的文本可以稱作一個父游標。 一個父游標對應(yīng)多個子游標，產(chǎn)生不同子游標的原因是 SQL在被執(zhí)行時無法共享之前已經(jīng)生成的子游標， 原因是多種多樣的，例如 在本session中做了一個優(yōu)化器參數(shù)的修改 例如optimizer_index_cost_adj 從100 修改到99，則本session的優(yōu)化環(huán)境optimizer env將不同于之前的子游標生成環(huán)境，這樣就需要生成一個新的子游標，例如： SQL> create table emp as select * from scott.emp;
Table created.
SQL> select * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like '%MACLEAN%' and SQL_TEXT not like '%like%';
SQL_ID VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26 1
SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';
COUNT(*)
----------
1
SQL> alter session set optimizer_index_cost_adj=99;
Session altered.
SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;
no rows selected
SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like '%MACLEAN%' and SQL_TEXT not like '%like%';
SQL_ID VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26 2
SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';
COUNT(*)
----------
2
SQL> select child_number ,OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE,PLAN_HASH_VALUE from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';
CHILD_NUMBER OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE PLAN_HASH_VALUE
------------ ------------------------ ---------------
0 3704128740 3956160932
1 3636478958 3956160932
可以看到上述 演示中修改optimizer_index_cost_adj=99 導(dǎo)致CBO 優(yōu)化器的優(yōu)化環(huán)境發(fā)生變化， 表現(xiàn)為不同的OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE，之后生成了2個子游標，但是這2個子游標的PLAN_HASH_VALUE同為3956160932，則說明了雖然是不同的子游標但實際子游標里包含了的執(zhí)行計劃是一樣的； 所以請注意 任何一個優(yōu)化環(huán)境的變化 (V$SQL_SHARED_CURSOR)以及相關(guān)衍生的BUG 都可能導(dǎo)致子游標無法共享，雖然子游標無法共享但這些子游標扔可能包含完全一樣的執(zhí)行計劃，這往往是一種浪費。 注意V$SQLAREA.VERSION_COUNT 未必等于select count(*) FROM V$SQL WHERE SQL_ID=” ，即 V$SQLAREA.VERSION_COUNT 顯示的子游標數(shù)目 未必等于當前實例中還存有的子游標數(shù)目， 由于shared pool aged out算法和其他一些可能導(dǎo)致游標失效的原因存在，所以子游標被清理掉是很常見的事情。 V$SQLAREA.VERSION_COUNT只是一個計數(shù)器，它告訴我們曾經(jīng)生成了多少個child cursor，但不保證這些child 都還在shared pool里面。 此外可以通過v$SQL的child_number字段來分析該問題，如果child_number存在跳號則也說明了部分child被清理了。 子游標過多的影響， 當子游標過多(例如超過3000個時),進程需要去掃描長長的子游標列表child cursor list以找到一個合適的子游標child cursor，進而導(dǎo)致cursor sharing 性能問題 現(xiàn)大量的Cursor: Mutex S 和 library cache lock等待事件。 關(guān)于子游標的數(shù)量控制，可以參考《11gR2游標共享新特性帶來的一些問題以及_cursor_features_enabled、_cursor_obsolete_threshold和106001 event》。 Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) Hash Value : 共享SQL 的哈希值 Only Statements with Version Count greater than 20 are displayed 注意該環(huán)節(jié)僅列出version count > 20的語句 3-9 Cluster Wait Time SQL ordered by Cluster Wait TimeSQL ordered by Cluster Wait Time DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723
-> %Total - Cluster Time as a percentage of Total Cluster Wait Time
-> %Clu - Cluster Time as a percentage of Elapsed Time
-> %CPU - CPU Time as a percentage of Elapsed Time
-> %IO - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported
-> Total Cluster Wait Time (s): 525,480
-> Captured SQL account for 57.2% of Total
Cluster Elapsed
Wait Time (s) Executions %Total Time(s) %Clu %CPU %IO SQL Id
-------------- ------------ ------ ---------- ------ ------ ------ -------------
132,639.3 38,848 25.2 181,411.3 73.1 .0 .1 g0yc9szpuu068
Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported 這個環(huán)節(jié)僅僅列出Cluster Wait Time > 0.005 s的SQL 該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)主要來源 于 DBA_HIST_SQLSTAT.CLWAIT_DELTA Delta value of cluster wait time Cluster Wait Time : 該SQL語句累計執(zhí)行過程中等待在集群等待上的時間，單位為秒， 你可以理解為 當一個SQL 執(zhí)行過程中遇到了gc buffer busy、gc cr multi block request 之類的Cluster等待，則這些等待消耗的時間全部算在 Cluster Wait Time里。 Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù) %Total: 該SQL所消耗的Cluster Wait time 占 總的Cluster Wait time的比率， 為(SQL cluster wait time / DB total cluster Wait Time) %Clu: 該SQL所消耗的Cluster Wait time 占該SQL 總的耗時的比率，為(SQL cluster wait time / SQL elapsed Time),該指標說明了該語句是否是集群等待敏感的 % CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是CPU敏感的 %IO 該SQL 所消耗的I/O 時間 占 該SQL消耗的時間里的比例， 即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標說明了該語句是否是I/O敏感的 4 Instance Activity StatsInstance Activity Stats DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snaps: 70719-70723 -> Ordered by statistic name Statistic Total per Second per Trans -------------------------------- ------------------ -------------- ------------- Batched IO (bound) vector count 450,449 124.6 1.8 Batched IO (full) vector count 5,485 1.5 0.0 Batched IO (space) vector count 1,467 0.4 0.0 Batched IO block miss count 4,119,070 1,139.7 16.7 Batched IO buffer defrag count 39,710 11.0 0.2 Batched IO double miss count 297,357 82.3 1.2 Batched IO same unit count 1,710,492 473.3 7.0 Batched IO single block count 329,521 91.2 1.3 Batched IO slow jump count 47,104 13.0 0.2 Batched IO vector block count 2,069,852 572.7 8.4 Batched IO vector read count 262,161 72.5 1.1 Block Cleanout Optim referenced 37,574 10.4 0.2 CCursor + sql area evicted 1,457 0.4 0.0 ............... Instance Activity Stats 的數(shù)據(jù)來自于 DBA_HIST_SYSSTAT，DBA_HIST_SYSSTAT來自于V$SYSSTAT。 這里每一個指標都代表一種數(shù)據(jù)庫行為的活躍度，例如redo size 是指生成redo的量，sorts (disk) 是指磁盤排序的次數(shù)，table scans (direct read) 是指直接路徑掃描表的次數(shù)。 雖然這些指標均只有Total、per Second每秒、 per Trans每事務(wù) 三個維度，但對診斷問題十分有用。 我們來舉幾個例子： 1、 例如當 Top Event 中存在direct path read為Top 等待事件， 則需要分清楚是對普通堆表的direct read還是由于大量LOB讀造成的direct path read， 這個問題可以借助 table scans (direct read)、table scans (long tables)、physical reads direct 、physical reads direct (lob) 、physical reads direct temporary幾個指標來分析， 假設(shè) physical reads direct >> 遠大于 physical reads direct (lob)+physical reads direct temporary ， 且有較大的table scans (direct read)、table scans (long tables) (注意這2個指標代表的是 掃描表的次數(shù) 不同于上面的phsical reads 的單位為 塊數(shù)*次數(shù))， 則說明了是 大表掃描引起的direct path read。 2、 例如當 Top Event中存在enq Tx:index contention等待事件， 則需要分析root node splits 、branch node splits 、leaf node 90-10 splits 、leaf node splits 、failed probes on index block rec 幾個指標，具體可以見文檔《Oracle索引塊分裂split信息匯總》 3、系統(tǒng)出現(xiàn)IO類型的等待事件為TOp Five 例如 db file sequential/scattered read ，我們需要通過AWR來獲得系統(tǒng)IO吞吐量和IOPS: physical read bytes 主要是應(yīng)用造成的物理讀取(Total size in bytes of all disk reads by application activity (and not other instance activity) only.) 而physical read total bytes則包括了 rman備份恢復(fù) 和后臺維護任務(wù)所涉及的物理讀字節(jié)數(shù)，所以我們在研究IO負載時一般參考 physical read total bytes；以下4對指標均存在上述的關(guān)系
總的物理吞吐量/秒=physical read total bytes+physical write total bytes 總的物理IOPS= physical read total IO requests+ physical write total IO requests IO的主要指標 吞吐量、IOPS和延遲 均可以從AWR中獲得了， IO延遲的信息可以從 User I/O的Wait Class Avg Wait time獲得，也可以參考11g出現(xiàn)的IOStat by Function summary Instance Activity Stats有大量的指標，但是對于這些指標的介紹 沒有那一份文檔有完整詳盡的描述，即便在Oracle原廠內(nèi)部要沒有(或者是Maclean沒找到)，實際是開發(fā)人員要引入某一個Activity Stats是比較容易的，并不像申請引入一個新后臺進程那樣麻煩，Oracle對于新版本中新后臺進程的引入有嚴格的要求，但Activity Stats卻很容易，往往一個one-off patch中就可以引入了，實際上Activity Stats在源代碼層僅僅是一些計數(shù)器。’ 較為基礎(chǔ)的statistics，大家可以參考官方文檔的Statistics Descriptions描述，地址在這里。 對于深入的指標 例如 “Batched IO (space) vector count”這種由于某些新特性被引入的，一般沒有很詳細的材料，需要到源代碼中去閱讀相關(guān)模塊才能總結(jié)其用途，對于這個工作一般原廠是很延遲去完成的，所以沒有一個完整的列表。 如果大家有對此的疑問，請去t. 發(fā)一個帖子提問。 Instance Activity Stats - Absolute Values Snaps: 7071 -> Statistics with absolute values (should not be diffed) Statistic Begin Value End Value -------------------------------- --------------- --------------- session pga memory max 1.157882826E+12 1.154290304E+12 session cursor cache count 157,042,373 157,083,136 session uga memory 5.496429019E+14 5.496775467E+14 opened cursors current 268,916 265,694 workarea memory allocated 827,704 837,487 logons current 2,609 2,613 session uga memory max 1.749481584E+13 1.749737418E+13 session pga memory 4.150306913E+11 4.150008177E+11 Instance Activity Stats – Absolute Values是顯示快照 起點 和終點的一些指標的絕對值
Instance Activity Stats - Thread ActivityDB/Inst: G10R25/G10R25 Snaps: 3663-3 -> Statistics identified by '(derived)' come from sources other than SYSSTAT Statistic Total per Hour -------------------------------- ------------------ --------- log switches (derived) 17 2,326.47 log switches (derived) 日志切換次數(shù) ， 見 《理想的在線重做日志切換時間是多長？》 5 IO 統(tǒng)計5-1 Tablespace IO Stats 基于表空間分組的IO信息
reads : 指 該表空間上發(fā)生的物理讀的次數(shù)(單位不是塊，而是次數(shù)) Av Reads/s : 指該表空間上平均每秒的物理讀次數(shù) (單位不是塊，而是次數(shù)) Av Rd(ms): 指該表空間上每次讀的平均讀取延遲 Av Blks/Rd: 指該表空間上平均每次讀取的塊數(shù)目，因為一次物理讀可以讀多個數(shù)據(jù)塊；如果Av Blks/Rd>>1 則可能系統(tǒng)有較多db file scattered read 可能是診斷FULL TABLE SCAN或FAST FULL INDEX SCAN，需要關(guān)注table scans (long tables) 和index fast full scans (full) 2個指標 Writes : 該表空間上發(fā)生的物理寫的次數(shù) ; 對于那些Writes總是等于0的表空間 不妨了解下是否數(shù)據(jù)為只讀，如果是可以通過read only tablespace來解決 RAC中的一些性能問題。 Av Writes/s : 指該表空間上平均每秒的物理寫次數(shù) buffer Waits: 該表空間上發(fā)生buffer busy waits和read by other session的次數(shù)( 9i中buffer busy waits包含了read by other session)。 Av Buf Wt(ms): 該表空間上發(fā)生buffer Waits的平均等待時間，單位為ms 5-2 File I/O
Tablespace 表空間名 FileName 數(shù)據(jù)文件的路徑 Reads: 該數(shù)據(jù)文件上累計發(fā)生過的物理讀次數(shù)，不是塊數(shù) Av Reads/s: 該數(shù)據(jù)文件上平均每秒發(fā)生過的物理讀次數(shù)，不是塊數(shù) Av Rd(ms): 該數(shù)據(jù)文件上平均每次物理讀取的延遲，單位為ms Av Blks/Rd: 該數(shù)據(jù)文件上平均每次讀取涉及到的塊數(shù)，OLTP環(huán)境該值接近 1 Writes : 該數(shù)據(jù)文件上累計發(fā)生過的物理寫次數(shù)，不是塊數(shù) Av Writes/s: 該數(shù)據(jù)文件上平均每秒發(fā)生過的物理寫次數(shù)，不是塊數(shù) buffer Waits: 該數(shù)據(jù)文件上發(fā)生buffer busy waits和read by other session的次數(shù)( 9i中buffer busy waits包含了read by other session)。 Av Buf Wt(ms): 該數(shù)據(jù)文件上發(fā)生buffer Waits的平均等待時間，單位為ms 若某個表空間上有較高的IO負載，則有必要分析一下 是否其所屬的數(shù)據(jù)文件上的IO 較為均勻 還是存在傾斜， 是否需要結(jié)合存儲特征來 將數(shù)據(jù)均衡分布到不同磁盤上的數(shù)據(jù)文件上，以優(yōu)化 I/O 6 緩沖池統(tǒng)計 Buffer Pool Statistics 該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)主要來源于WRH$_BUFFER_POOL_STATISTICS， 而WRH$_BUFFER_POOL_STATISTICS是定期匯總v$SYSSTAT中的數(shù)據(jù) P pool池的名字 D: 默認的緩沖池 default buffer pool , K : Keep Pool , R: Recycle Pool ; 2k 4k 8k 16k 32k: 代表各種非標準塊大小的緩沖池 Number of buffers: 實際的 緩沖塊數(shù)目， 約等于 池的大小 / 池的塊大小 Pool Hit % : 該緩沖池的命中率 Buffer Gets: 對該緩沖池的中塊的訪問次數(shù) 包括 consistent gets 和 db block gets Physical Reads: 該緩沖池Buffer Cache引起了多少物理讀， 其實是physical reads cache ，單位為 塊數(shù)*次數(shù) Physical Writes ：該緩沖池中Buffer cache被寫的物理寫， 其實是physical writes from cache， 單位為 塊數(shù)*次數(shù) Free Buffer Waits: 等待空閑緩沖的次數(shù)， 可以看做該buffer pool 發(fā)生free buffer waits 等待的次數(shù) Write Comp Wait: 等待DBWR寫入臟buffer到磁盤的次數(shù)， 可以看做該buffer pool發(fā)生write complete waits等待的次數(shù) Buffer Busy Waits: 該緩沖池發(fā)生buffer busy wait 等待的次數(shù) 7-1 Checkpoint Activity 檢查點與 Instance Recovery Stats 實例恢復(fù)Checkpoint Activity Snaps: 70719-70723
-> Total Physical Writes: 590,563
Other Autotune Thread
MTTR Log Size Log Ckpt Settings Ckpt Ckpt
Writes Writes Writes Writes Writes Writes
----------- ----------- ----------- ----------- ----------- -----------
0 0 0 0 12,899 0
-------------------------------------------------------------
Instance Recovery Stats Snaps: 70719-70723
-> B: Begin Snapshot, E: End Snapshot
Estd
Targt Estd Log Ckpt Log Ckpt Opt RAC
MTTR MTTR Recovery Actual Target Log Sz Timeout Interval Log Avail
(s) (s) Estd IOs RedoBlks RedoBlks RedoBlks RedoBlks RedoBlks Sz(M) Time
- ----- ----- -------- -------- -------- -------- -------- -------- ------ -----
B 0 6 12828 477505 1786971 5096034 1786971 N/A N/A 3
E 0 7 16990 586071 2314207 5096034 2314207 N/A N/A 3
-------------------------------------------------------------
該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)來源于WRH$_INSTANCE_RECOVERY MTTR Writes : 為了滿足FAST_START_MTTR_TARGET 指定的MTTR值 而做出的物理寫 WRITES_MTTR Log Size Writes ：由于最小的redo log file而做出的物理寫 WRITES_LOGFILE_SIZE Log Ckpt writes: 由于 LOG_CHECKPOINT_INTERVAL 和 LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT 驅(qū)動的增量檢查點而做出的物理寫 WRITES_LOG_CHECKPOINT_SETTINGS Other Settings Writes ：由于其他設(shè)置(例如FAST_START_IO_TARGET）而引起的物理寫， WRITES_OTHER_SETTINGS Autotune Ckpt Writes : 由于自動調(diào)優(yōu)檢查點而引起的物理寫， WRITES_AUTOTUNE Thread Ckpt Writes ：由于thread checkpoint而引起的物理寫，WRITES_FULL_THREAD_CKPT Targt MTTR (s) : 目標MTTR (mean time to recover)意為有效恢復(fù)時間，單位為秒。 TARGET_MTTR 的計算基于 給定的參數(shù)FAST_START_MTTR_TARGET，而 TARGET_MTTR作為內(nèi)部使用。 實際在使用中 Target MTTR未必能和FAST_START_MTTR_TARGET一樣。 如果FAST_START_MTTR_TARGET過小，那么 TARGET_MTTR 將是系統(tǒng)條件所允許的最小估算值； 如果FAST_START_MTTR_TARGET過大，則TARGET_MTTR以保守算法計算以獲得完成恢復(fù)的最長估算時間。 estimated_mttr (s): 當前基于 臟buffer和重做日志塊的數(shù)量，而評估出的有效恢復(fù)時間 。 它的估算告訴用戶 以當下系統(tǒng)的負載若發(fā)生實例crash，則需要多久時間來做crash recovery的前滾操作，之后才能打開數(shù)據(jù)庫。 Recovery Estd IOs ：實際是當前buffer cache中的臟塊數(shù)量，一旦實例崩潰 這些臟塊要被前滾 Actual RedoBlks ： 當前實際需要恢復(fù)的redo重做塊數(shù)量 Target RedoBlks ：是 Log Sz RedoBlks 、Log Ckpt Timeout RedoBlks、 Log Ckpt Interval RedoBlks 三者的最小值 Log Sz RedoBlks : 代表 必須在log file switch日志切換之前完成的 checkpoint 中涉及到的redo block，也叫max log lag； 數(shù)據(jù)來源select LOGFILESZ from X$targetrba; select LOG_FILE_SIZE_REDO_BLKS from v$instance_recovery; Log Ckpt Timeout RedoBlks ： 為了滿足LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT 所需要處理的redo block數(shù)，lag for checkpoint timeout ； 數(shù)據(jù)來源select CT_LAG from x$targetrba; Log Ckpt Interval RedoBlks ：為了滿足LOG_CHECKPOINT_INTERVAL 所需要處理的redo block數(shù)， lag for checkpoint interval； 數(shù)據(jù)來源select CI_LAG from x$targetrba; Opt Log Sz(M) : 基于FAST_START_MTTR_TARGET 而估算出來的redo logfile 的大小，單位為MB 。 Oracle官方推薦創(chuàng)建的重做日志大小至少大于這個估算值 Estd RAC Avail Time ：指評估的 RAC中節(jié)點失敗后 集群從凍結(jié)到部分可用的時間， 這個指標僅在RAC中可用，單位為秒。 ESTD_CLUSTER_AVAILABLE_TIME 7-2 Buffer Pool Advisory 緩沖池建議 緩沖池的顆粒大小 可以參考 SELECT * FROM V$SGAINFO where name like(‘Granule%’); Size For Est(M): 指以該尺寸的buffer pool作為評估的對象，一般是 目前current size的 10% ~ 200%，以便了解 buffer pool 增大 ~減小 對物理讀的影響 Size Factor : 尺寸因子， 只 對應(yīng)buffer pool 大小 對 當前設(shè)置的比例因子， 例如current_size是 100M ， 則如果評估值是110M 那么 size Factor 就是 1.1 Buffers (thousands) ：指這個buffer pool 尺寸下的buffer 數(shù)量， 要乘以1000才是實際值 Est Phys Read Factor ：評估的物理讀因子， 例如當前尺寸的buffer pool 會引起100個物理讀， 則別的尺寸的buffer pool如果引起 120個物理讀， 那么 對應(yīng)尺寸的Est Phys Read Factor就是1.2 Estimated Phys Reads (thousands)：評估的物理讀數(shù)目， 要乘以 1000才是實際值， 顯然不同尺寸的buffer pool對應(yīng)不同的評估的物理讀數(shù)目 Est Phys Read Time ： 評估的物理讀時間 Est %DBtime for Rds：評估的物理讀占DB TIME的比率 我們 看buffer pool advisory 一般有2個目的：
注意 Size Factor 和 Est Phys Read Factor之間不是簡單的 線性關(guān)系，所以需要人為介入評估得失 7-3 PGA Aggr Summary
PGA Cache Hit % : 指 W/A WorkArea工作區(qū)的數(shù)據(jù)僅在內(nèi)存中處理的比率， PGA緩存命中率 workarea是PGA中負責(zé)處理 排序、哈希連接和位圖合并操作的區(qū)域; workarea 也叫做 SQL 作業(yè)區(qū)域 W/A MB processes: 指 在Workarea中處理過的數(shù)據(jù)的量，單位為MB Extra W/A MB Read/Written : 指額外從磁盤上 讀寫的 工作區(qū)數(shù)據(jù)， 單位為 MB 7-4 PGA Aggr Target Stats 此環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)來源主要是 WRH$_PGASTAT PGA Aggr Target(M) ：本質(zhì)上就是pga_aggregate_target ， 當然在AMM(memory_target)環(huán)境下 這個值可能會自動變化 Auto PGA Target(M) : 在自動PGA 管理模式下 實際可用的工作區(qū)內(nèi)存 “aggregate PGA auto target “， 因為PGA還有其他用途 ，不能全部作為workarea memory PGA Mem Alloc(M) ：目前已分配的PGA內(nèi)存， alloc 不等于 inuse 即分配的內(nèi)存不等于在使用的內(nèi)存，理論上PGA會將確實不使用的內(nèi)存返回給OS(PGA memory freed back to OS) ，但是存在PGA占用大量內(nèi)存而不釋放的場景 在上例中 pga_aggregate_target 僅為8192M ，而實際processes 在 2,615~ 8000之間，如果一個進程耗費5MB的PGA 也需要 10000M的PGA ，而實際這里 PGA Mem Alloc(M)是23,690 M ，這說明 存在PGA 的過載， 需要調(diào)整pga_aggregate_target W/A PGA Used(M) ：所有的工作區(qū)workarea(包括manual和 auto)使用的內(nèi)存總和量， 單位為MB %PGA W/A Mem: 分配給workarea的內(nèi)存量占總的PGA的比例， (W/A PGA Used)/PGA Mem Alloc %Auto W/A Mem : AUTO 自動工作區(qū)管理所控制的內(nèi)存(workarea_size_policy=AUTO) 占總的workarea內(nèi)存的比例 %Man W/A Mem : MANUAL 手動工作區(qū)管理所控制的內(nèi)存(workarea_size_policy=MANUAL)占總的workarea內(nèi)存的比例 Global Mem Bound(K) : 指 在自動PGA管理模式下一個工作區(qū)所能分配的最大內(nèi)存(注意 一個SQL執(zhí)行過程中可能有多個工作區(qū)workarea)。 Global Mem Bound(K)這個指標在實例運行過程中將被持續(xù)性的修正，以反應(yīng)數(shù)據(jù)庫當時工作區(qū)的負載情況。顯然在有眾多活躍工作區(qū)的系統(tǒng)負載下相應(yīng)地Global Mem Bound將會下降。 但應(yīng)當保持global bound值不要小于1 MB ， 否則建議 調(diào)高pga_aggregate_target 7-5 PGA Aggr Target Histogram 數(shù)據(jù)來源：WRH$_SQL_WORKAREA_HISTOGRAM Low Optimal： 此行所包含工作區(qū)workarea最適合內(nèi)存要求的下限 High Optimal： 此行所包含工作區(qū)workarea最適合內(nèi)存要求的上限 Total Execs: 在 Low Optimal~High Optimal 范圍工作區(qū)內(nèi)完成的總執(zhí)行數(shù) Optimal execs: optimal 執(zhí)行是指完全在PGA內(nèi)存中完成的執(zhí)行次數(shù) 1-pass Execs : 指操作過程中僅發(fā)生1次磁盤讀取的執(zhí)行次數(shù) M-pass Execs: 指操作過程中發(fā)生了1次以上的磁盤讀取， 頻發(fā)磁盤讀取的執(zhí)行次數(shù) 7-6 PGA Memory Advisory
PGA Target Est (MB) 用以評估的 PGA_AGGREGATE _TARGET值 Size Factr ， 當前用以評估的PGA_AGGREGATE _TARGET 和 當前實際設(shè)置的PGA_AGGREGATE _TARGET 之間的 比例因子 PGA Target Est / PGA_AGGREGATE_TARGE W/A MB Processed ：workarea中要處理的數(shù)據(jù)量， 單位為MB Estd Extra W/A MB Read/ Written to Disk : 以 one-pass 、M-Pass方式處理的數(shù)據(jù)量預(yù)估值， 單位為MB Estd P Cache Hit % : 預(yù)估的PGA緩存命中率 Estd PGA Overalloc Count: 預(yù)估的PGA過載量， 如上文所述PGA_AGGREGATE _TARGET僅是一個目標值，無法真正限制PGA內(nèi)存的使用，當出現(xiàn) PGA內(nèi)存硬性需求時會產(chǎn)生PGA overallocate 過載(When using Auto Memory Mgmt, minimally choose a pga_aggregate_target value where Estd PGA Overalloc Count is 0) 7-7 Shared Pool Advisory
Shared Pool Size(M) : 用以評估的shared pool共享池大小，在AMM /ASMM環(huán)境下 shared_pool 大小都可能浮動 SP Size Factr ：共享池大小的比例因子，?。⊿hared Pool Size for Estim / SHARED_POOL_SIZE） Estd LC Size(M) : 評估的 library cache 大小 ，單位為MB ， 因為是shared pool中包含 library cache 當然還有其他例如row cache Est LC Mem Obj 指評估的指定大小的共享池內(nèi)的library cache memory object的數(shù)量 ESTD_LC_MEMORY_OBJECTS Est LC Time Saved(s): 指在 指定的共享池大小情況下可找到需要的library cache memory objects，從而節(jié)約的解析時間 。 這些節(jié)約的解析時間也是 花費在共享池內(nèi)重復(fù)加載需要的對象(reload)，這些對象可能因為共享池沒有足夠的free memory而被aged out. ESTD_LC_TIME_SAVED Est LC Time Saved Factr : Est LC Time Saved(s)的比例因子，( Est LC Time Saved(s)/ Current LC Time Saved(s) ) ESTD_LC_TIME_SAVED_FACTOR Est LC Load Time (s): 在指定的共享池大小情況下解析的耗時 Est LC Load Time Factr：Est LC Load Time (s)的比例因子， (Est LC Load Time (s)/ Current LC Load Time (s)) ESTD_LC_LOAD_TIME_FACTOR Est LC Mem Obj Hits (K) : 在指定的共享池大小情況下需要的library cache memory object正好在共享池中被找到的次數(shù) ESTD_LC_MEMORY_OBJECT_HITS； 對于想縮小 shared_pool_size 共享池大小的需求，可以關(guān)注Est LC Mem Obj Hits (K) ，如上例中共享池為352M時Est LC Mem Obj Hits (K) 就為334且之后不動，則可以考慮縮小shared_pool_size到該值，但要注意每個版本/平臺上對共享池的最低需求，包括RAC中g(shù)cs resource 、gcs shadow等資源均駐留在shared pool中，增大db_cache_size時要對應(yīng)關(guān)注。 7-8 SGA Target Advisory 該環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)來源于WRH$_SGA_TARGET_ADVICE SGA target Size : 用以評估的sga target大小 (sga_target) SGA Size Factor: SGA Size的比例因子， (est SGA target Size / Current SGA target Size ) Est DB Time (s): 評估對應(yīng)于該指定sga target size會產(chǎn)生多少量的DB TIME，單位為秒 Est Physical Reads：評估對應(yīng)該指定的sga target size 會產(chǎn)生多少的物理讀 7-9 Streams Pool AdvisoryStreams Pool Advisory DB/Inst: ITSCMP/itscmp2 Snap: 70723
Size for Size Est Spill Est Spill Est Unspill Est Unspill
Est (MB) Factor Count Time (s) Count Time (s)
---------- --------- ----------- ----------- ----------- -----------
64 0.5 0 0 0 0
128 1.0 0 0 0 0
192 1.5 0 0 0 0
256 2.0 0 0 0 0
320 2.5 0 0 0 0
384 3.0 0 0 0 0
448 3.5 0 0 0 0
512 4.0 0 0 0 0
576 4.5 0 0 0 0
640 5.0 0 0 0 0
704 5.5 0 0 0 0
768 6.0 0 0 0 0
832 6.5 0 0 0 0
896 7.0 0 0 0 0
960 7.5 0 0 0 0
1,024 8.0 0 0 0 0
1,088 8.5 0 0 0 0
1,152 9.0 0 0 0 0
1,216 9.5 0 0 0 0
1,280 10.0 0 0 0 0
該環(huán)節(jié)只有當使用了Streams 流復(fù)制時才會有必要數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)來源 WRH$_STREAMS_POOL_ADVICE Size for Est (MB) : 用以評估的 streams pool大小 Size Factor ：streams pool大小的比例因子 Est Spill Count ：評估出的 當使用該大小的流池時 message溢出到磁盤的數(shù)量 ESTD_SPILL_COUNT Est Spill Time (s)： 評估出的 當使用該大小的流池時 message溢出到磁盤的耗時，單位為秒 ESTD_SPILL_TIME Est Unspill Count：評估的 當使用該大小的流池時 message unspill 即從磁盤上讀取的數(shù)量 ESTD_UNSPILL_COUNT Est Unspill Time (s) ： 評估的 當使用該大小的流池時 message unspill 即從磁盤上讀取的耗時，單位為秒 ESTD_UNSPILL_TIME 7-10 Java Pool Advisoryjava pool的相關(guān)指標與shared pool相似，不再鏖述 8 Wait Statistics8-1 Buffer Wait Statistics 數(shù)據(jù)來源 ： WRH$_WAITSTAT 該環(huán)節(jié)是對 緩沖池中各類型(class) 塊 等待的匯總信息， wait的原因一般是 buffer busy waits 和 read by other session class 數(shù)據(jù)塊的class， 一個oracle數(shù)據(jù)塊即有class 屬性 還有type 屬性，數(shù)據(jù)塊中記錄type屬性(KCBH)， 而在buffer header里存有class屬性(X$BH.class) Waits: 該類型數(shù)據(jù)塊的等待次數(shù) Total Wait Time (s) : 該類型數(shù)據(jù)塊的合計等待時間 單位為秒 Avg Time (ms) : 該類型數(shù)據(jù)塊 平均每次等待的耗時， 單位 ms 如果用戶正使用 undo_management=AUTO 的SMU 則一般不會因為rollback segment過少而引起undo header block類塊的等待 對于INSERT 而引起的 buffer爭用等待： 1、 對于手動segment 管理MSSM 考慮增加Freelists、Freelist Groups 2、 使用ASSM ，當然ASSM本身沒什么參數(shù)可調(diào) 對于INSERT ON INDEX 引起的爭用：
8-2 Enqueue Activity
Enqueue Type (Request Reason) enqueue 隊列的類型，大家在研究 enqueue 問題前 至少搞清楚enqueue type 和enqueue mode ， enqueue type是隊列鎖所要保護的資源 如 TM 表鎖 CF 控制文件鎖， enqueue mode 是持有隊列鎖的模式 (SS、SX 、S、SSX、X) Requests : 申請對應(yīng)的enqueue type資源或者隊列轉(zhuǎn)換(enqueue conversion 例如 S 轉(zhuǎn) SSX ) 的次數(shù) Succ Gets ：對應(yīng)的enqueue被成功 申請或轉(zhuǎn)換的次數(shù) Failed Gets ：對應(yīng)的enqueue的申請 或者轉(zhuǎn)換失敗的次數(shù) Waits?。河蓪?yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的次數(shù) Wt Time (s) ： 由對應(yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的等待時間 Av Wt Time(ms) ：由對應(yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的平均等待時間 ， Wt Time (s) / Waits ,單位為ms 主要的enqueue 等待事件： enq: TX – row lock/index contention、allocate ITL等待事件 Oracle隊列鎖enq:TS,Temporary Segment (also TableSpace) 9-1 Undo Segment SummaryUndo Segment Summary Snaps: 70719-70723
-> Min/Max TR (mins) - Min and Max Tuned Retention (minutes)
-> STO - Snapshot Too Old count, OOS - Out of Space count
-> Undo segment block stats:
-> uS - unexpired Stolen, uR - unexpired Released, uU - unexpired reUsed
-> eS - expired Stolen, eR - expired Released, eU - expired reUsed
Undo Num Undo Number of Max Qry Max Tx Min/Max STO/ uS/uR/uU/
TS# Blocks (K) Transactions Len (s) Concurcy TR (mins) OOS eS/eR/eU
---- ---------- --------------- -------- -------- --------- ----- --------------
4 85.0 200,127 55,448 317 1040.2/10 0/0 0/0/0/0/0/0
-------------------------------------------------------------
Undo Segment Stats Snaps: 70719-70723
-> Most recent 35 Undostat rows, ordered by Time desc
Num Undo Number of Max Qry Max Tx Tun Ret STO/ uS/uR/uU/
End Time Blocks Transactions Len (s) Concy (mins) OOS eS/eR/eU
------------ ----------- ------------ ------- ------- ------- ----- ------------
29-Aug 05:52 11,700 35,098 55,448 234 1,070 0/0 0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:42 12,203 24,677 54,844 284 1,065 0/0 0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:32 14,132 37,826 54,241 237 1,060 0/0 0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:22 14,379 32,315 53,637 317 1,050 0/0 0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:12 15,693 34,157 53,033 299 1,045 0/0 0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:02 16,878 36,054 52,428 250 1,040 0/0 0/0/0/0/0/0
數(shù)據(jù)來源： WRH$_UNDOSTAT ， undo相關(guān)的使用信息每10分鐘刷新到v$undostat中 Undo Extent有三種狀態(tài) active 、unexpired 、expired active => extent中 包括了活動的事務(wù) ，active的undo extent 一般不允許被其他事務(wù)重用覆蓋 unexpired => extent中沒有活動的事務(wù)，但相關(guān)undo 記錄從inactive到目前還未經(jīng)過undo retention(注意 auto undo retention的問題 因為這個特性 可能在觀察dba_undo_extents時看到大部分block都是unexpired，這是正常的) 指定的時間，所以為unexpired。 對于沒有g(shù)uarantee retention的undo tablespace而言，unexpired extent可能被 steal 為其他事物重用 expired => extent中沒有活動事務(wù)，且超過了undo retention的時間 Undo TS# 在使用的這個undo 表空間的表空間號， 一個實例 同一時間只能用1個undo tablespace ， RAC不同節(jié)點可以用不同的undo tablespace Num Undo Blocks (K) 指被消費的 undo 數(shù)據(jù)塊的數(shù)量, (K)代表要乘以1000才是實際值； 可以用該指標來評估系統(tǒng)對undo block的消費量， 以便基于實際負載情況來評估UNDO表空間的大小 Number of Transactions 指該段時間內(nèi)該undo表空間上執(zhí)行過的事務(wù)transaction總量 Max Qry Len (s) 該時段內(nèi) 持續(xù)最久的查詢 時間， 單位為秒 Max Tx Concy 該時段內(nèi) 最大的事務(wù)并發(fā)量 Min/Max TR (mins) 最小和最大的tuned undo retention ，單位為分鐘； tuned undo retention 是自動undo調(diào)優(yōu)特性，見undo自動調(diào)優(yōu)介紹。 STO/ OOS STO 指 ORA-01555 Snapshot Too Old錯誤出現(xiàn)的次數(shù)； OOS – 指Out of Space count 錯誤出現(xiàn)的次數(shù) uS – unexpired Stolen 嘗試從未過期的undo extent中偷取undo space的次數(shù) uR – unexpired Released 從未過期的undo extent中釋放的塊數(shù)目 uU – unexpired reUsed 未過期的undo extent中的block被其他事務(wù)重用的 塊數(shù)目 eS – expired Stolen 嘗試從過期的undo extent中偷取undo space的次數(shù) eR – expired Released 從過期的undo extent中釋放的塊數(shù)目 eU – expired reUsed 過期的undo extent中的block被其他事務(wù)重用的 塊數(shù)目
10-1 Latch ActivityLatch Activity Snaps: 70719-70723
-> "Get Requests", "Pct Get Miss" and "Avg Slps/Miss" are statistics for
willing-to-wait latch get requests
-> "NoWait Requests", "Pct NoWait Miss" are for no-wait latch get requests
-> "Pct Misses" for both should be very close to 0.0
Pct Avg Wait Pct
Get Get Slps Time NoWait NoWait
Latch Name Requests Miss /Miss (s) Requests Miss
------------------------ -------------- ------ ------ ------ ------------ ------
AQ deq hash table latch 4 0.0 0 0 N/A
ASM Keyed state latch 9,048 0.1 0.2 0 0 N/A
ASM allocation 15,017 0.2 0.8 1 0 N/A
ASM db client latch 72,745 0.0 0 0 N/A
ASM map headers 5,860 0.6 0.6 1 0 N/A
ASM map load waiting lis 1,462 0.0 0 0 N/A
ASM map operation freeli 63,539 0.1 0.4 1 0 N/A
ASM map operation hash t 76,484,447 0.1 1.0 66 0 N/A
latch name Latch閂的名字 Get Requests latch被以willing-to-wait模式申請并獲得的次數(shù) Pct Get Miss miss是指latch被以willing-to-wait 模式申請但是申請者必須等待的次數(shù)， Pct Get Miss = Miss/Get Requests ; miss可以從后面的Latch Sleep Breakdown 獲得 Avg Slps /Miss Sleep 是指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù) ； Avg Slps /Miss = Sleeps/ Misses ; Sleeps可以從后面的Latch Sleep Breakdown 獲得 Wait Time (s) 指花費在等待latch上的時間，單位為秒 NoWait Requests 指latch被以no-wait模式來申請的次數(shù) Pct NoWait Miss 以no-wait模式來申請latch但直接失敗的次數(shù) 對于高并發(fā)的latch例如cache buffers chains，其Pct Misses應(yīng)當十分接近于0 一般的調(diào)優(yōu)原則： 如果latch : cache buffers chains是 Top 5 事件，則需要考慮優(yōu)化SQL減少 全表掃描 并減少Top buffer gets SQL語句的邏輯讀 如果latch : redo copy 、redo allocation 等待較多，則可以考慮增大LOG_BUFFER 如果latch:library cache 發(fā)生較多，則考慮增大shared_pool_size 10-2 Latch Sleep Breakdown latch name Latch閂的名字 Get Requests latch被以willing-to-wait模式申請并獲得的次數(shù) misses 是指latch被以willing-to-wait 模式申請但是申請者必須等待的次數(shù) 9i以后miss之后一般有2種情況 spin gets了 或者sleep一睡不醒直到 被post，具體見全面解析9i以后Oracle Latch閂鎖原理； 8i以前的latch算法可以參考：Oracle Latch:一段描繪Latch運作的偽代碼 所以一般來說9i以后的 misses= Sleeps+ Spin Gets ，雖然不是絕對如此 Sleeps 是指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù) Spin Gets 以willing-to-wait模式去申請latch，在miss之后以spin方式獲得了latch的次數(shù) 10-3 Latch Miss Sources 數(shù)據(jù)來源為DBA_HIST_LATCH_MISSES_SUMMARY latch name Latch閂的名字 NoWait Misses: 以no-wait模式來申請latch但直接失敗的次數(shù) Sleeps: 指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù) time of sleeps resulted in making the latch request Waiter Sleeps：等待者休眠的次數(shù) times of sleeps that waiters did for each where; Sleep 是阻塞者等待的次數(shù) ， Waiter Sleeps是被阻塞者等待的次數(shù) 10-4 Mutex Sleep Summary
Mutex是10.2.0.2以后引入的新的內(nèi)存鎖機制，具體對Mutex的描述見 《深入理解Oracle中的Mutex》：http://www./archives/understanding-oracle-mutex.html Mutex Type Mutex的類型其實就是 mutex對應(yīng)的客戶的名字， 在版本10.2中基本只有KKS使用Mutex，所以僅有3種:
11g中增加了Library Cache Location 發(fā)起對該Mutex申請的代碼路徑code location，而不是還持有該Mutex的代碼路徑或曰內(nèi)核函數(shù) 10.2中最常見的下面的幾個函數(shù) kkspsc0 -負責(zé)解析游標 – 檢測我們正在解析的游標是否有對象的parent cursor heap 0存在 kksfbc – 負責(zé)找到合適的子游標 或者創(chuàng)建一個新的子游標 kksFindCursorstat Sleeps: Mutex的Get和Sleep當一個Mutex被申請時， 一般稱為一個get request。 若初始的申請未能得到授權(quán)， 則該進程會因為此次申請而進入到255次SPIN中(_mutex_spin_count Mutex spin count)，每次SPIN循環(huán)迭代過程中該進程都會去看看Mutex被釋放了嗎。 若該Mutex在SPIN之后仍未被釋放，則該進程針對申請的mutex進入對應(yīng)的mutex wait等待事件中。 實際進程的等待事件和等待方式由mutex的類型鎖決定，例如 Cursor pin、Cursor Parent。 舉例來說，這種等待可能是阻塞等待，也可以是sleep。 但是請注意在V$MUTEX_SLEEP_*視圖上的sleep列意味著等待的次數(shù)。相關(guān)代碼函數(shù)在開始進入等待時自加這個sleep字段。 等待計時從進程進入等待前開始計算等待時間， 當一個進程結(jié)束其等待，則等待的時間加入都總和total中。 該進程再次嘗試申請之前的Mutex，若該Mutex仍不可用，則它再次進入spin/wait的循環(huán)。 V$MUTEX_SLEEP_HISTORY視圖的GETS列僅在成功申請到一個Mutex時才增加。 Wait Time (ms) 類似于latch，spin time 不算做mutex的消耗時間，它只包含等待消耗的時間。 11 segment statistics 段級統(tǒng)計11-1 Segments by Logical Reads owner : 數(shù)據(jù)段的所有者 Tablespace Name: 數(shù)據(jù)段所在表空間名 Object Name : 對象名 Subobject Name：子對象名，例如一個分區(qū)表的某個分區(qū) obj Type: 對象類型 一般為TABLE /INDEX 或者分區(qū)或子分區(qū) Logical Reads ：該數(shù)據(jù)段上發(fā)生過的邏輯讀 ， 單位為 塊數(shù)*次數(shù) %Total : 占總的邏輯讀的百分比 ， (當前對象上發(fā)生過的邏輯讀/ Total DB 邏輯讀) 11-2 Segments by Physical Reads
Physical Reads: 該數(shù)據(jù)段上發(fā)生過的物理讀 ， 單位為 塊數(shù)*次數(shù) %Total : 占總的物理讀的百分比 ， (當前對象上發(fā)生過的邏輯讀/ Total DB 邏輯讀) 11-3 Segments by Physical Read Requests
Phys Read Requests ： 物理讀的申請次數(shù) %Total ： (該段上發(fā)生的物理讀的申請次數(shù)/ physical read IO requests) 11-4 Segments by UnOptimized Reads
UnOptimized Reads UnOptimized Read Reqs = Physical Read Reqts – Optimized Read Reqs Optimized Read Requests是指 哪些滿足Exadata Smart Flash Cache ( or the Smart Flash Cache in OracleExadata V2 (Note that despite same name, concept and use of 此外通過smart scan 讀取storage index的情況也被認為是’optimized read requests’ ，源于可以避免讀取不相關(guān)的數(shù)據(jù)。 當用戶不在使用Exadata時，則UnOptimized Read Reqs總是等于 Physical Read Reqts %Total : (該段上發(fā)生的物理讀的UnOptimized Read Reqs / ( physical read IO requests – physical read requests optimized )) 11-5 Segments by Optimized ReadsSegments by Optimized Reads DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total Optimized Read Requests: 33,124,894
-> Captured Segments account for 45.2% of Total
Tablespace Subobject Obj. Optimized
Owner Name Object Name Name Type Reads %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CONTENT_PROVIDER_ TABLE 2,995,766 9.04
CONTENT_OW DATA_TS MZ_PRODUCT_ATTRIBUTE TABLE 1,489,000 4.50
CONTENT_OW DATA_TS MZ_PRODUCT TABLE 1,276,350 3.85
CONTENT_OW DATA_TS MZ_AUDIO_FILE TABLE 890,775 2.69
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX3 INDEX 816,067 2.46
關(guān)于optimizerd read 上面已經(jīng)解釋過了，這里的單位是 request 次數(shù) %Total : (該段上發(fā)生的物理讀的 Optimized Read Reqs/ physical read requests optimized ) 11-6 Segments by Direct Physical ReadsSegments by Direct Physical Reads DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total Direct Physical Reads: 14,118,552
-> Captured Segments account for 94.2% of Total
Tablespace Subobject Obj. Direct
Owner Name Object Name Name Type Reads %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW SONG_TS MZ_SONG TABLE 7,084,416 50.18
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CS_WORK_PENDING_R TABLE 4,839,984 34.28
CONTENT_OW DATA_TS MZ_PUBLICATION TABLE 1,361,133 9.64
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203660C00 LOB 5,904 .04
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203733C00 LOB 1,656 .01
Direct reads 直接路徑物理讀，單位為 塊數(shù)*次數(shù) 11-7 Segments by Physical Writes
Physical Writes ，物理寫 單位為 塊數(shù)*次數(shù) Total % (該段上發(fā)生的物理寫 /Total physical writes ) 11-9 Segments by Physical Write Requests Phys Write Requests 物理寫的請求次數(shù) ，單位為次數(shù) %Total (該段上發(fā)生的物理寫請求次數(shù) /physical write IO requests ) 11-10 Segments by Direct Physical WritesSegments by Direct Physical Writes DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total Direct Physical Writes: 29,660
-> Captured Segments account for 18.3% of Total
Tablespace Subobject Obj. Direct
Owner Name Object Name Name Type Writes %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
SYS SYSAUX WRH$_ACTIVE_SESSION_ 1367_70520 TABLE 4,601 15.51
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203733C00 LOB 620 2.09
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203660C00 LOB 134 .45
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203779C00 LOB 46 .16
CONTENT_OW DATA_TS SYS_LOB0000203796C00 LOB 41 .14
Direct Writes 直接路徑寫， 單位額為塊數(shù)*次數(shù) 11-11 Segments by Table ScansSegments by Table Scans DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total Table Scans: 10,713
-> Captured Segments account for 1.0% of Total
Tablespace Subobject Obj. Table
Owner Name Object Name Name Type Scans %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS MZ_PUBLICATION TABLE 92 .86
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CS_WORK_PENDING_R TABLE 14 .13
CONTENT_OW SONG_TS MZ_SONG TABLE 3 .03
CONTENT_OW DATA_TS MZ_AM_REQUEST TABLE 1 .01
Table Scans 來源為dba_hist_seg_stat.table_scans_delta 不過這個指標并不十分精確 11-12 Segments by DB Blocks Changes
DB Block Changes ，單位為塊數(shù)*次數(shù) %Total : (該段上發(fā)生block changes / db block changes ) 11-13 Segments by Row Lock Waits Row Lock Waits 是指行鎖的等待次數(shù) 數(shù)據(jù)來源于 dba_hist_seg_stat.ROW_LOCK_WAITS_DELTA 11-14 Segments by ITL WAITS 關(guān)于 ITL的介紹詳見： http://www./archives/enqueue-tx-row-lock-index-itl-wait-event.html ITL Waits 等待 ITL 的次數(shù)，數(shù)據(jù)來源為 dba_hist_seg_stat.itl_waits_delta 11-14 Segments by Buffer Busy Waits
Buffer Busy Waits 該數(shù)據(jù)段上發(fā)生 buffer busy wait的次數(shù) 數(shù)據(jù)來源 dba_hist_seg_stat.buffer_busy_waits_delta 11-15 Segments by Global Cache BufferSegments by Global Cache Buffer BusyDB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-7072
-> % of Capture shows % of GC Buffer Busy for each top segment compared
-> with GC Buffer Busy for all segments captured by the Snapshot
GC
Tablespace Subobject Obj. Buffer % of
Owner Name Object Name Name Type Busy Capture
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX3 INDEX 2,135,528 50.07
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CONTENT_PROVIDER_ TABLE 652,900 15.31
CONTENT_OW LOB_8K_TS MZ_ASSET_WORK_EVENT_ INDEX 552,161 12.95
CONTENT_OW LOB_8K_TS MZ_CS_WORK_NOTE_RE_I _2013_1_36 INDEX 113,042 2.65
CONTENT_OW LOB_8K_TS MZ_CS_WORK_INFO_PART _2013_5_35 INDEX 98,134 2.30
GC Buffer Busy 數(shù)據(jù)段上發(fā)揮僧gc buffer busy的次數(shù)， 數(shù)據(jù)源 dba_hist_seg_stat.gc_buffer_busy_delta 11-15 Segments by CR Blocks ReceivedSegments by CR Blocks Received DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total CR Blocks Received: 763,037
-> Captured Segments account for 40.9% of Total
CR
Tablespace Subobject Obj. Blocks
Owner Name Object Name Name Type Received %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS MZ_AM_REQUEST TABLE 69,100 9.06
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CS_WORK_PENDING_R TABLE 44,491 5.83
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX3A INDEX 36,830 4.83
CONTENT_OW DATA_TS MZ_PODCAST TABLE 36,632 4.80
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_PK INDEX 19,646 2.57
CR Blocks Received ：是指RAC中本地節(jié)點接收到global cache CR blocks 的數(shù)量； 數(shù)據(jù)來源為 dba_hist_seg_stat.gc_cu_blocks_received_delta %Total : (該段上在本節(jié)點接收的Global CR blocks / gc cr blocks received ) 11-16 Segments by Current Blocks ReceivedSegments by Current Blocks ReceivedDB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Total Current Blocks Received: 704,731
-> Captured Segments account for 61.8% of Total
Current
Tablespace Subobject Obj. Blocks
Owner Name Object Name Name Type Received %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX3 INDEX 56,287 7.99
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX3A INDEX 45,139 6.41
CONTENT_OW DATA_TS MZ_AM_REQUEST TABLE 40,350 5.73
CONTENT_OW DATA_TS MZ_CS_WORK_PENDING_R TABLE 22,808 3.24
CONTENT_OW INDEX_TS MZ_AM_REQUEST_IX8 INDEX 13,343 1.89
Current Blocks Received :是指RAC中本地節(jié)點接收到global cache Current blocks 的數(shù)量 ，數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_SEG_STAT.gc_cu_blocks_received_delta %Total : (該段上在本節(jié)點接收的 global cache current blocks / gc current blocks received) 12 Dictionary Cache StatsDictionary Cache Stats DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> "Pct Misses" should be very low (< 2% in most cases) -> "Final Usage" is the number of cache entries being used
Get Pct Scan Pct Mod Final
Cache Requests Miss Reqs Miss Reqs Usage
------------------------- ------------ ------ ------- ----- -------- ----------
dc_awr_control 87 2.3 0 N/A 6 1
dc_global_oids 1,134 7.8 0 N/A 0 13
dc_histogram_data 6,119,027 0.9 0 N/A 0 11,784
dc_histogram_defs 1,898,714 2.3 0 N/A 0 5,462
dc_object_grants 175 26.9 0 N/A 0 4
dc_objects 10,254,514 0.2 0 N/A 0 3,807
dc_profiles 8,452 0.0 0 N/A 0 2
dc_rollback_segments 3,031,044 0.0 0 N/A 0 1,947
dc_segments 1,812,243 1.4 0 N/A 10 3,595
dc_sequences 15,783 69.6 0 N/A 15,782 20
dc_table_scns 70 2.9 0 N/A 0 1
dc_tablespaces 1,628,112 0.0 0 N/A 0 37
dc_users 2,037,138 0.0 0 N/A 0 52
global database name 7,698 0.0 0 N/A 0 1
outstanding_alerts 264 99.6 0 N/A 8 1
sch_lj_oids 51 7.8 0 N/A 0 1
Dictionary Cache 字典緩存也叫row cache 數(shù)據(jù)來源為dba_hist_rowcache_summary Cache 字典緩存類名kqrstcid <=> kqrsttxt cid=3(dc_rollback_segments) Get Requests 申請獲取該數(shù)據(jù)字典緩存對象的次數(shù) gets Miss : GETMISSES 申請獲取該數(shù)據(jù)字典緩存對象但 miss的次數(shù) Pct Miss ： GETMISSES /Gets ， Miss的比例 ，這個pct miss應(yīng)當非常低 小于2%，否則有出現(xiàn)大量row cache lock的可能 Scan Reqs：掃描申請的次數(shù) ，kqrssc 、kqrpScan 、kqrpsiv時發(fā)生scan 會導(dǎo)致掃描數(shù)增加 kqrstsrq++(scan requests) ，例如migrate tablespace 時調(diào)用 kttm2b函數(shù) 為了安全刪除uet$中的記錄會callback kqrpsiv (used extent cache)，實際很少見 Pct Miss：SCANMISSES/SCANS Mod Reqs: 申請修改字典緩存對象的次數(shù)，從上面的數(shù)據(jù)可以看到dc_sequences的mod reqs很高，這是因為sequence是變化較多的字典對象 Final Usage ：包含有有效數(shù)據(jù)的字典緩存記錄的總數(shù) 也就是正在被使用的row cache記錄 USAGE Number of cache entries that contain valid data Dictionary Cache Stats (RAC) DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
GES GES GES
Cache Requests Conflicts Releases
------------------------- ------------ ------------ ------------
dc_awr_control 14 2 0
dc_global_oids 88 0 102
dc_histogram_defs 43,518 0 43,521
dc_objects 21,608 17 21,176
dc_profiles 1 0 1
dc_segments 24,974 14 24,428
dc_sequences 25,178 10,644 347
dc_table_scns 2 0 2
dc_tablespaces 165 0 166
dc_users 119 0 119
outstanding_alerts 478 8 250
sch_lj_oids 4 0 4
GES Request kqrstilr total instance lock requests ，通過全局隊列服務(wù)GES 來申請instance lock的次數(shù) GES request 申請的原因可能是 dump cache object、kqrbfr LCK進程要background free some parent objects釋放一些parent objects 等 GES Conflicts kqrstifr instance lock forced-releases ， LCK進程以AST方式 釋放鎖的次數(shù) ，僅出現(xiàn)在kqrbrl中 GES Releases kqrstisr instance lock self-releases ，LCK進程要background free some parent objects釋放一些parent objects 時可能自增 上述數(shù)據(jù)中可以看到僅有dc_sequences 對應(yīng)的GES Conflicts較多， 對于sequence 使用ordered和non-cache選項會導(dǎo)致RAC中的一個邊際效應(yīng)，即”row cache lock”等待源于DC_SEQUENCES ROW CACHE。 DC_SEQUENCES 上的GETS request、modifications 、GES requests和GES conflict 與引發(fā)生成一個新的 sequence number的特定SQL執(zhí)行頻率相關(guān)。 在Oracle 10g中，ORDERED Sequence還可能在高并發(fā)下造成大量DFS lock Handle 等待，由于bug 5209859 13 Library Cache ActivityLibrary Cache Activity DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> "Pct Misses" should be very low
Get Pct Pin Pct Invali-
Namespace Requests Miss Requests Miss Reloads dations
--------------- ------------ ------ -------------- ------ ---------- --------
ACCOUNT_STATUS 8,436 0.3 0 N/A 0 0
BODY 8,697 0.7 15,537 0.7 49 0
CLUSTER 317 4.7 321 4.7 0 0
DBLINK 9,212 0.1 0 N/A 0 0
EDITION 4,431 0.0 8,660 0.0 0 0
HINTSET OBJECT 1,027 9.5 1,027 14.4 0 0
INDEX 792 18.2 792 18.2 0 0
QUEUE 10 0.0 1,733 0.0 0 0
RULESET 0 N/A 8 87.5 7 0
SCHEMA 8,169 0.0 0 N/A 0 0
SQL AREA 533,409 4.8 -4,246,727,944 101.1 44,864 576
SQL AREA BUILD 71,500 65.5 0 N/A 0 0
SQL AREA STATS 41,008 90.3 41,008 90.3 1 0
TABLE/PROCEDURE 320,310 0.6 1,033,991 3.6 25,378 0
TRIGGER 847 0.0 38,442 0.3 110 0
NameSpace library cache 的命名空間 GETS Requests 該命名空間所包含對象的library cache lock被申請的次數(shù) GETHITS 對象的 library cache handle 正好在內(nèi)存中被找到的次數(shù) Pct Misses : ( 1- ( GETHITS /GETS Requests)) *100 Pin Requests 該命名空間所包含對象上pin被申請的次數(shù) PINHITS 要pin的對象的heap metadata正好在shared pool中的次數(shù) Pct Miss ( 1- ( PINHITS /Pin Requests)) *100 Reloads 指從object handle 被重建開始不是第一次PIN該對象的PIN ，且該次PIN要求對象從磁盤上讀取加載的次數(shù) ;Reloads值較高的情況 建議增大shared_pool_size INVALIDATIONS 由于以來對象被修改導(dǎo)致該命名空間所包含對象被標記為無效的次數(shù) Library Cache Activity (RAC) DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
GES Lock GES Pin GES Pin GES Inval GES Invali-
Namespace Requests Requests Releases Requests dations
--------------- ------------ ------------ ------------ ----------- -----------
ACCOUNT_STATUS 8,436 0 0 0 0
BODY 0 15,497 15,497 0 0
CLUSTER 321 321 321 0 0
DBLINK 9,212 0 0 0 0
EDITION 4,431 4,431 4,431 0 0
HINTSET OBJECT 1,027 1,027 1,027 0 0
INDEX 792 792 792 0 0
QUEUE 8 1,733 1,733 0 0
RULESET 0 8 8 0 0
SCHEMA 4,226 0 0 0 0
TABLE/PROCEDURE 373,163 704,816 704,816 0 0
TRIGGER 0 38,430 38,430 0 0
GES Lock Request: dlm_lock_requests Lock instance-lock ReQuests 申請獲得lock instance lock的次數(shù) GES PIN request : DLM_PIN_REQUESTS Pin instance-lock ReQuests 申請獲得pin instance lock的次數(shù) GES Pin Releases DLM_PIN_RELEASES release the pin instance lock 釋放pin instance lock的次數(shù) GES Inval Requests DLM_INVALIDATION_REQUESTS get the invalidation instance lock 申請獲得invalidation instance lock的次數(shù) GES Invali- dations DLM_INVALIDATIONS 接收到其他節(jié)點的invalidation pings次數(shù) 14 Process Memory SummaryProcess Memory Summary DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> B: Begin Snap E: End Snap
-> All rows below contain absolute values (i.e. not diffed over the interval)
-> Max Alloc is Maximum PGA Allocation size at snapshot time
-> Hist Max Alloc is the Historical Max Allocation for still-connected processes
-> ordered by Begin/End snapshot, Alloc (MB) desc
Hist
Avg Std Dev Max Max
Alloc Used Alloc Alloc Alloc Alloc Num Num
Category (MB) (MB) (MB) (MB) (MB) (MB) Proc Alloc
- -------- --------- --------- -------- -------- ------- ------- ------ ------
B Other 16,062.7 N/A 6.1 66.6 3,370 3,370 2,612 2,612
SQL 5,412.2 4,462.9 2.2 89.5 4,483 4,483 2,508 2,498
Freeable 2,116.4 .0 .9 6.3 298 N/A 2,266 2,266
PL/SQL 94.0 69.8 .0 .0 1 1 2,610 2,609
E Other 15,977.3 N/A 6.1 66.9 3,387 3,387 2,616 2,616
SQL 5,447.9 4,519.0 2.2 89.8 4,505 4,505 2,514 2,503
Freeable 2,119.9 .0 .9 6.3 297 N/A 2,273 2,273
PL/SQL 93.2 69.2 .0 .0 1 1 2,614 2,613
數(shù)據(jù)來源為dba_hist_process_mem_summary， 這里是對PGA 使用的一個小結(jié)，幫助我們了解到底誰用掉了PGA B: 開始快照 E: 結(jié)束快照 該環(huán)節(jié)列出 PGA中各分類的使用量 Category 分類名，包括”SQL”, “PL/SQL”, “OLAP” 和”JAVA”. 特殊分類是 “Freeable” 和”O(jiān)ther”. Free memory是指哪些 OS已經(jīng)分配給進程，但沒有分配給任何分類的內(nèi)存。 “Other”是已經(jīng)分配給分類的內(nèi)存，但不是已命名的分類 Alloc (MB) allocated_total 該分類被分配的總內(nèi)存 Used (MB) used_total 該分類已使用的內(nèi)存 Avg Alloc (MB) allocated_avg 平均每個進程中該分類分配的內(nèi)存量 Std Dev Alloc (MB) ：該分類分配的內(nèi)存在每個進程之間的標準差 Max Alloc (MB) ALLOCATED_MAX ：在快照時間內(nèi)單個進程該分類最大分配過的內(nèi)存量：Max Alloc is Maximum PGA Allocation size at snapshot time Hist Max Alloc (MB) MAX_ALLOCATED_MAX: 目前仍鏈接著的進程該分類最大分配過的內(nèi)存量：Hist Max Alloc is the Historical Max Allocation for still-connected processes Num Proc num_processes 進程數(shù)目 Num Alloc NON_ZERO_ALLOCS 分配了該類型 內(nèi)存的進程數(shù)目 14 SGA信息14 -1 SGA Memory SummarySGA Memory Summary DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
End Size (Bytes)
SGA regions Begin Size (Bytes) (if different)
------------------------------ ------------------- -------------------
Database Buffers 20,669,530,112
Fixed Size 2,241,880
Redo Buffers 125,669,376
Variable Size 10,536,094,376
-------------------
sum 31,333,535,744
粗粒度的sga區(qū)域內(nèi)存使用信息， End Size僅在于begin size不同時打印 14-2 SGA breakdown differenceSGA breakdown difference DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> ordered by Pool, Name
-> N/A value for Begin MB or End MB indicates the size of that Pool/Name was
insignificant, or zero in that snapshot
Pool Name Begin MB End MB % Diff
------ ------------------------------ -------------- -------------- -------
java free memory 64.0 64.0 0.00
large PX msg pool 7.8 7.8 0.00
large free memory 247.8 247.8 0.00
shared Checkpoint queue 140.6 140.6 0.00
shared FileOpenBlock 2,459.2 2,459.2 0.00
shared KGH: NO ACCESS 1,629.6 1,629.6 0.00
shared KGLH0 997.7 990.5 -0.71
shared KKSSP 312.2 308.9 -1.06
shared SQLA 376.6 370.6 -1.61
shared db_block_hash_buckets 178.0 178.0 0.00
shared dbktb: trace buffer 156.3 156.3 0.00
shared event statistics per sess 187.1 187.1 0.00
shared free memory 1,208.9 1,220.6 0.97
shared gcs resources 435.0 435.0 0.00
shared gcs shadows 320.6 320.6 0.00
shared ges enqueues 228.9 228.9 0.00
shared ges resource 118.3 118.3 0.00
shared init_heap_kfsg 1,063.6 1,068.1 0.43
shared kglsim object batch 124.3 124.3 0.00
shared ksunfy : SSO free list 174.7 174.7 0.00
stream free memory 128.0 128.0 0.00
buffer_cache 19,712.0 19,712.0 0.00
fixed_sga 2.1 2.1 0.00
log_buffer 119.8 119.8 0.00
-------------------------------------------------------------
Pool 內(nèi)存池的名字 Name 內(nèi)存池中細分組件的名字 例如KGLH0 存放KEL Heap 0 、SQLA存放SQL執(zhí)行計劃等 Begin MB 快照開始時該組件的內(nèi)存大小 End MB 快照結(jié)束時該組件的內(nèi)存大小 % Diff 差異百分比 特別注意 由于AMM /ASMM引起的shared pool收縮 一般在sga breakdown中可以提現(xiàn) 例如SQLA 、KQR等組件大幅縮小 ，可能導(dǎo)致一系列的解析等待 cursor: Pin S on X 、row cache lock等 此處的free memory信息也值得我們關(guān)注， 一般推薦shared pool應(yīng)當有300~400 MB 的free memory為宜 15 Streams統(tǒng)計Streams CPU/IO Usage DB/Inst: ORCL/orcl1 Snaps: 556-559
-> Streams processes ordered by CPU usage
-> CPU and I/O Time in micro seconds
Session Type CPU Time User I/O Time Sys I/O Time
------------------------- -------------- -------------- --------------
QMON Coordinator 101,698 0 0
QMON Slaves 63,856 0 0
-------------------------------------------------------------
Streams Capture DB/Inst: CATGT/catgt Snaps: 911-912
-> Lag Change should be small or negative (in seconds)
Captured Enqueued Pct Pct Pct Pct
Per Per Lag RuleEval Enqueue RedoWait Pause
Capture Name Second Second Change Time Time Time Time
------------ -------- -------- -------- -------- -------- -------- --------
CAPTURE_CAT 650 391 93 0 23 0 71
-------------------------------------------------------------
Streams Apply DB/Inst: CATGT/catgt Snaps: 911-912
-> Pct DB is the percentage of all DB transactions that this apply handled
-> WDEP is the wait for dependency
-> WCMT is the wait for commit
-> RBK is rollbacks -> MPS is messages per second
-> TPM is time per message in milli-seconds
-> Lag Change should be small or negative (in seconds)
Applied Pct Pct Pct Pct Applied Dequeue Apply Lag
Apply Name TPS DB WDEP WCMT RBK MPS TPM TPM Change
------------ -------- ---- ---- ---- --- -------- -------- -------- --------
APPLY_CAT 0 0 0 0 0 0 0 0 0
-------------------------------------------------------------
Capture Name : Streams捕獲進程名 Captured Per Second ：每秒挖掘出來的message 條數(shù) Enqueued Per Second: 每秒入隊的message條數(shù) lag change: 指日志生成的時間到挖掘到該日志生成 message的時間延遲 Pct Enqueue Time： 入隊時間的比例 Pct redoWait Time : 等待redo的時間比例 Pct Pause Time : Pause 時間的比例 Apply Name Streams 應(yīng)用Apply進程的名字 Applied TPS : 每秒應(yīng)用的事務(wù)數(shù) Pct DB: 所有的DB事務(wù)中 apply處理的比例 Pct WDEP: 由于等待依賴的數(shù)據(jù)而耗費的時間比例 Pct WCMT: 由于等待commit而耗費的時間比例 Pct RBK: 事務(wù)rollback 回滾的比例 Applied MPS: 每秒應(yīng)用的message 數(shù) Dequeue TPM: 每毫秒出隊的message數(shù) Lag Change:指最新message生成的時間到其被Apply收到的延遲 16 Resource LimitResource Limit Stats DB/Inst: MAC/MAC2 Snap: 70723
-> only rows with Current or Maximum Utilization > 80% of Limit are shown
-> ordered by resource name
Current Maximum Initial
Resource Name Utilization Utilization Allocation Limit
------------------------------ ------------ ------------ ---------- ----------
ges_procs 2,612 8,007 10003 10003
processes 2,615 8,011 10000 10000
數(shù)據(jù)源于dba_hist_resource_limit 注意這里僅列出當前使用或最大使用量>80% *最大限制的資源名，如果沒有列在這里則說明 資源使用量安全 Maximum Utilization 從最近一次實例啟動到現(xiàn)在該資源的最大使用量 Initial Allocation 初始分配值，一般等于參數(shù)文件中指定的值 Limit 實際上限值 17 init.ora Parametersinit.ora Parameters DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
End value
Parameter Name Begin value (if different)
----------------------------- --------------------------------- --------------
_compression_compatibility 11.2.0
_kghdsidx_count 4
_ksmg_granule_size 67108864
_shared_pool_reserved_min_all 4100
archive_lag_target 900
audit_file_dest /u01/app/oracle/admin/MAC/adum
audit_trail OS
cluster_database TRUE
compatible 11.2.0.2.0
control_files +DATA/MAC/control01.ctl, +RECO
db_16k_cache_size 268435456
db_block_size 8192
db_cache_size 19327352832
db_create_file_dest +DATA
Parameter Name 參數(shù)名 Begin value 開始快照時的參數(shù)值 End value 結(jié)束快照時的參數(shù)值 (僅在發(fā)生變化時打印) 18 Global Messaging StatisticsGlobal Messaging Statistics DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723 Statistic Total per Second per Trans --------------------------------- ---------------- ------------ ------------ acks for commit broadcast(actual) 53,705 14.9 0.2 acks for commit broadcast(logical 311,182 86.1 1.3 broadcast msgs on commit(actual) 317,082 87.7 1.3 broadcast msgs on commit(logical) 317,082 87.7 1.3 broadcast msgs on commit(wasted) 263,332 72.9 1.1 dynamically allocated gcs resourc 0 0.0 0.0 dynamically allocated gcs shadows 0 0.0 0.0 flow control messages received 267 0.1 0.0 flow control messages sent 127 0.0 0.0 gcs apply delta 0 0.0 0.0 gcs assume cvt 55,541 15.4 0.2 全局通信統(tǒng)計信息，數(shù)據(jù)來源WRH$_DLM_MISC; 20 Global CR Served StatsGlobal CR Served Stats DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723 Statistic Total ------------------------------ ------------------ CR Block Requests 403,703 CURRENT Block Requests 444,896 Data Block Requests 403,705 Undo Block Requests 94,336 TX Block Requests 307,896 Current Results 652,746 Private results 21,057 Zero Results 104,720 Disk Read Results 69,418 Fail Results 508 Fairness Down Converts 102,844 Fairness Clears 15,207 Free GC Elements 0 Flushes 105,052 Flushes Queued 0 Flush Queue Full 0 Flush Max Time (us) 0 Light Works 71,793 Errors 117 LMS傳輸CR BLOCK的統(tǒng)計信息，數(shù)據(jù)來源WRH$_CR_BLOCK_SERVER 21 Global CURRENT Served StatsGlobal CURRENT Served Stats DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723 -> Pins = CURRENT Block Pin Operations -> Flushes = Redo Flush before CURRENT Block Served Operations -> Writes = CURRENT Block Fusion Write Operations Statistic Total % <1ms % <10ms % <100ms % <1s % <10s ---------- ------------ -------- -------- -------- -------- -------- Pins 73,018 12.27 75.96 8.49 2.21 1.08 Flushes 79,336 5.98 50.17 14.45 19.45 9.95 Writes 102,189 3.14 35.23 19.34 33.26 9.03 數(shù)據(jù)來源dba_hist_current_block_server Time to process current block request = (pin time + flush time + send time) Pins CURRENT Block Pin Operations ， PIN的內(nèi)涵是處理一個BAST 不包含對global current block的flush和實際傳輸 The pin time represents how much time is required to process a BAST. It does not include the flush time and Flush 指 臟塊被LMS進程傳輸出去之前，其相關(guān)的redo必須由LGWR已經(jīng)flush 到磁盤上 Write 指fusion write number of writes which were mediated； 節(jié)點之間寫臟塊需求相互促成的行為 KJBL.KJBLREQWRITE gcs write request msgs 、gcs writes refused % <1ms % <10ms % <100ms % <1s % <10s 分別對應(yīng)為pin、flush、write行為耗時的比例 例如在上例中flush和 write 在1s 到10s之間的有9%，在100ms 和1s之間的有19%和33%，因為flush和write都是IO操作 所以這里可以預(yù)見IO存在問題，延遲較高 22 Global Cache Transfer StatsGlobal Cache Transfer Stats DB/Inst: MAC/MAC2 Snaps: 70719-70723
-> Immediate (Immed) - Block Transfer NOT impacted by Remote Processing Delays
-> Busy (Busy) - Block Transfer impacted by Remote Contention
-> Congested (Congst) - Block Transfer impacted by Remote System Load
-> ordered by CR + Current Blocks Received desc
CR Current
----------------------------- -----------------------------
Inst Block Blocks % % % Blocks % % %
No Class Received Immed Busy Congst Received Immed Busy Congst
---- ----------- -------- ------ ------ ------ -------- ------ ------ ------
1 data block 133,187 76.3 22.6 1.1 233,138 75.2 23.0 1.7
4 data block 143,165 74.1 24.9 1.0 213,204 76.6 21.8 1.6
3 data block 122,761 75.9 23.0 1.1 220,023 77.7 21.0 1.3
1 undo header 104,219 95.7 3.2 1.1 941 93.4 5.8 .7
4 undo header 95,823 95.2 3.7 1.1 809 93.4 5.3 1.2
3 undo header 95,592 95.6 3.3 1.1 912 94.6 4.5 .9
1 undo block 25,002 95.8 3.4 .9 0 N/A N/A N/A
4 undo block 23,303 96.0 3.1 .9 0 N/A N/A N/A
3 undo block 21,672 95.4 3.7 .9 0 N/A N/A N/A
1 Others 1,909 92.0 6.8 1.2 6,057 89.6 8.9 1.5
4 Others 1,736 92.4 6.1 1.5 5,841 88.8 9.9 1.3
3 Others 1,500 92.4 5.9 1.7 4,405 87.7 10.8 1.6
數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_INST_CACHE_TRANSFER Inst No 節(jié)點號 Block Class 塊的類型 CR Blocks Received 該節(jié)點上 該類型CR 塊的接收數(shù)量 CR Immed %: CR塊請求立即接收到的比例 CR Busy%：CR塊請求由于遠端爭用而沒有立即接收到的比例 CR Congst%: CR塊請求由于遠端負載高而沒有立即接收到的比例 Current Blocks Received 該節(jié)點上 該類型Current 塊的接收數(shù)量 Current Immed %: Current塊請求立即接收到的比例 Current Busy%：Current塊請求由于遠端爭用而沒有立即接收到的比例 Current Congst%: Current塊請求由于遠端負載高而沒有立即接收到的比例 Congst%的比例應(yīng)當非常低 不高于2%， Busy%很大程度受到IO的影響，如果超過10% 一般會有嚴重的gc buffer busy acquire/release 補充 RAC 相關(guān)指標 內(nèi)容由 tong.wang@parnassusdata.com 整理 RAC相關(guān)指標Global Cache Load Profile
Global Cache Efficiency Percentages (Target local+remote 100%)
Global Cache and Enqueue Services – Workload Characteristics
本文永久地址http://www./archives/rac-awr-statistics.html
Global Cache and Enqueue Services – Messaging Statistics
Wait Event Histogram
Wait Event Histogram：等待時間直方圖 Event：等待事件名字 Total Waits：該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù) %of Waits < 1ms ：小于1ms的等待次數(shù) %of Waits < 2ms ：小于2ms的等待次數(shù) %of Waits < 4ms ：小于4ms的等待次數(shù) %of Waits < 8ms ：小于8ms的等待次數(shù) %of Waits < 16ms ：小于16ms的等待次數(shù) %of Waits < 32ms ：小于32ms的等待次數(shù) %of Waits < =1s ：小于等于1s的等待次數(shù) %of Waits > 1s ：大于1s的等待次數(shù) Parent Latch Statistics
Latch Name：閂名稱 Get Requests：申請獲得父閂的次數(shù) 本文永久地址http://www./archives/rac-awr-statistics.html Child Latch Statistics
Latch Name：閂名稱 Child Num： Get Requests： Misses： Sleeps： Spin&Sleeps 1->3+： Dictionary Cache Stats (RAC)
Cache：字典緩存類名 GES Requests： GES Conflicts： GES Releases： Library Cache Activity (RAC)
Namespace：library cache 的命名空間 GES Lock Requests： GES Pin Requests： GES Inval Requests： GES Invali-dations： Interconnect Ping Latency Stats
Target Instance：目標實例 500B Ping Count： Avg Latency 500B msg： Stddev 500B msg： 8K Ping Count： Avg Latency 8K msg： Stddev 8K msg： Interconnect Throughput by Client
Used By：主要消費者 Send Mbytes/sec：發(fā)送Mb/每秒 Receive Mbytes/sec：接收Mb/每秒 Interconnect Device Statistics
Device Name：設(shè)備名稱 IP Address：IP地址 Public：是否為公用網(wǎng)絡(luò) Source：來源 Send Mbytes/sec：發(fā)送MB/每秒 Send Errors：發(fā)送錯誤 Send Dropped： Send Buffer Overrun： Send Carrier Lost： Receive Mbytes/sec： Receive Errors： Receive Dropped： Receive Buffer Overrun： Receive Frame Errors： Dynamic Remastering Stats
Name： Total： Per Remaster Op： Begin Snap： End Snap： 轉(zhuǎn)自：http://www./archives/performance-tuning-oracle-awr.html |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
