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AWR 报告深度解读:DB Time 和 DB CPU 及 等待事件的占比和分析

黄凯耀 2019-09-05
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DB CPU 是一个用于衡量 CPU 的使用率的重要指标。假设系统有N个 CPU,那么如果 CPU全部处于繁忙状态的话,一秒钟内的 DB CPU 就是N秒


如何去表征一个系统的繁忙程度呢?

除了利用 CPU 进行计算外,数据库还会利用其它计算资源,如网络、硬盘、内存等等,这些对资源的利用同样可以利用时间进行度量。


假设系统有M个 Session 在运行,同一时刻,有的 Session 可能在利用 CPU,有的 Session 可能在访问硬盘,那么,在一秒钟内,所有 Session 的时间加起来就可以表征系统在这一秒内的繁忙程度,一般的,这个和的最大值应该为 M。这其实就是 Oracle 提供的另一个重要指标:DB Time,它用以衡量前端进程所消耗的总时间


对除 CPU 以外的计算资源的访问,Oracle 用等待事件进行描述。同样地,和 CPU 可分为前台消耗 CPU 和后台消耗 CPU一样,等待事件也可以分为前台等待事件和后台等待事件。


DB Time 一般的应该等于DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。

等待时间通过 V$SYSTEM_EVENT 视图进行统计,DB Time 和 DB CPU 则是通过同一个视图,即V$SYS_TIME_MODEL 进行统计。


在 AWR 报告的 Load Profile 一节就有了对 DB Time 的描述:


1.jpg


这个系统的 CPU 个数是8,因此我们可以知道前台进程用了系统 CPU 的7.1/8=88.75%。 

DB Time/s 为11.7,可以看出这个系统是 CPU 非常繁忙的,里面 CPU 占了7.1,则其它前台等待事件占了11.7 –7.1 = 4.6 Wait Time/s。

DB CPU 占 DB Time 的比重呢? 7.1/11.7= 60.68%


Top 5 Timed Events,或许很多人都对它有所耳闻,按照 CPU/ 等待事件占 DB Time 的比例大小,这里列出了 Top 5。如果一个工作负载是 CPU 繁忙型的话,那么在这里应该可以看到 DB CPU 的影子。


2.jpg


注意到,我们刚刚已经算出了 DB CPU 的 %DB time 为60%左右。


其它的 external table read,direct path write, PX Deq: read credit, PXDeq: Slave Session Stats 这些就是占比重40%的等待事件里的 Top 4了。


回过头再研究下这个 Top 5 Timed Foreground Events,如果先不看 Load Profile,你能说出这个一个 CPU-Bound 的工作负载吗?


答案是否定的,要知道系统 CPU 的繁忙程序,还要知道这个 AWR 所基于两个 Snapshot 的时间间隔,还要知道系统 CPU 的个数。否则,系统可以是一个很 IDLE 的系统呢。记住 CPU 利用率= DB CPU/(CPU_COUNT*Elapsed TIME)。


这个 Top5 给我们的信息只是这个工作负载应该是并行查询,从外部表读取数据,并用 insert append 的方式写入磁盘,同时,主要时间耗费在 CPU 的运算上。


3.jpg


上面提到,DB Time 一般的应该等于 DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。在下面有对这三个值的统计:

DB CPU = 6474.65

DB TIME = 10711.2

FG Wait Time = 1182.63


明显的,DB CPU + FG Wait Time < DB Time,只占了71.5%


其它的28.5%被消耗到哪里去了呢?这里其实又隐含着一个 Oracle 如何计算 DB CPU 和  DB Time 的问题。

当 CPU 很忙时,如果系统里存在着很多进程,就会发生进程排队等待 CPU 的现象。在这样,DB TIME 是把进程排队等待 CPU 的时间算在内的,而 DB CPU 是不包括这一部分时间。这是造成 DB CPU + FG Wait Time < DB Time 的一个重要原因。如果一个系统 CPU 不忙,这两者应该就比较接近了。


不要忘了在这个例子中,这是一个 CPU 非常繁忙的系统,而71.5%就是一个信号,它提示着这个系统可能是一个 CPU-Bound 的系统。



最后修改时间:2019-09-08 19:41:46
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