如何判断MSSQL数据库磁盘出现了瓶颈

如何判断MSSQL数据库磁盘出现了瓶颈,第1张

    具体问题具体分析,举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。

   为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态,而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点,原因是什么?

    相信大部分做数据库运维的朋友,都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定,数据库的响应时间也很正常,但就在今天,在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下,数据库的变得不稳定了,有时候一个最简单的insert *** 作, 需要几十秒,但99%的insert却又可以在几毫秒完成,这又是为什么了?

dba此时心中有无限的疑惑,到底是什么原因呢? 磁盘IO性能变差了?还是业务运维人员反馈的流量压根就不对? 还是数据库内部出问题?昨天不是还好好的吗?

 当数据库出现响应时间不稳定的时候,我们在 *** 作系统上会看到磁盘的利用率会比较高,如果观察仔细一点,还可以看到,存在一些读的IO. 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的,但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动,存在大量的读IO时(排除配备非常高速磁盘的机器),对于在线交易的数据库系统来说,大概性能就雪崩了。为什么 *** 作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢?

如果亲之前没有注意到上述的现象,亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。

在写这个文章之前,作者阅读了大量跟的IO相关的代码,如异步IO线程的相关的,innodb_buffer池相关的,以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点,看起来不那么累,因此不再一行一行的将代码解析写出来。

咱们先来提问题。 buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页,可能存在以下几种情况。

提问. 数据页不在buffer bool 里面该怎么办?

  回答:去读文件,将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数,作用是将物理数据页加载到buffer pool, 图片中显示

buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了 *** 作系统的读函数。

buf_read_page的代码

 如果去读文件,则需要等待物理读IO的完成,如果此时IO没有及时响应,则存在堵塞。这是一个同步读的 *** 作,如果不完成该线程无法继续后续的步骤。因为需要的数据页不再buffer 中,无法直接使用该数据页,必须等待 *** 作系统完成IO .

再接着上面的回答提问:

当第二会话线程执行sql的时候,也需要去访问相同的数据页,它是等待上面的线程将这个数据页读入到缓存中,还是自己再发起一个读磁盘的然后加载到buffer的请求呢?   代码告诉我们,是前者,等待第一个请求该数据页的线程读入buffer pool。

试想一下,如果第一个请求该数据页的线程因为磁盘IO瓶颈,迟迟没有将物理数据页读入buffer pool, 这个时间区间拖得越长,则造成等待该数据块的用户线程就越多。对高并发的系统来说,将造成大量的等待。 等待数据页读入的函数是buf_wait_for_read,下面是该函数相关的栈。

通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数,我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式,超过设定的自旋次数之后,进入等待,等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。

再继续扩展问题: 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后,他需要修改这个页,而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程,即使在数据页1001被入读buffer pool之后,将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候,同样需要上锁,这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。

由此可见,当一个高并发的系统,出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时,造成的延迟,是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页,响应时间也就越长,这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。

再回头来看上面的问题,mysql数据库出现性能下降时,可以看到 *** 作系统有读IO。 原因是,在数据库对数据页的更改,是在内存中的,然后通过检查点线程进行异步写盘,这个异步的写 *** 作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以,即使看到 *** 作系统上有大量的写IO,数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时,则会从磁盘上读取,在一个热点数据页不是非常多的情况下,我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页,因此一般都不会出现缺页的情况,也就是在 *** 作系统上基本看不到读的IO。  当出现读的IO时,原因时在执行buf_read_page_low函数,从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降,当出现大量的读IO,数据库的性能会非常差。

mysql读和写达到瓶颈,可以通过如下方法:

1. 查看MySQL慢查询日志,是否有很多慢查询sql;

2. MySQL处在高负载环境下,磁盘IO读写过多,肯定会占用很多资源,必然会CPU占用过高,所以可以用top命令查看MySQL所在服务器的cpu使用情况,从而分析是否有瓶颈;

3. show processlist查看MySQL当前的执行状态,查看是否有大量的Sleep或Locked状态;

容量: 看硬件

     InnoDB 最大容量64TB ,存储引擎将 InnoDB 表 保存在一个 表空间内( 原始磁盘分区,由数个文件创建)。这样, 表大小 能超过 单独文件最大容量 。

    MySQL 3.22( MyISAM )限制表大小 4GB ,最大表尺寸增加到65536TB(2567 – 1字节)。最大有效表尺寸通常是由 *** 作系统 对 文件大小限制 决定的, 不是 由MySQL内部限制决定。

最多 20亿个表 ,一个表允许定义1024列,每行的最大长度为8092字节(不包括文本和图像类型的长度);

阿里《Java 开发手册》提出 单表行>500w 容量>2GB ,才分库分表

与 MySQL 配置及硬件 有关,实际记录的条数无关。因为表 索引 装载 到内存,InnoDB buffer size 足够 ,才能全加载进内存,查没问题。达量级限时,导致 内存无法存储索引 ,产生磁盘 IO,性能下降。增加硬件配置解决。500w算折中

QPS在8400左右 :400个线程并发,插入100万条记录(4核2.33G、3G内存、SATA硬盘)https://www.iteye.com/blog/wwtang9527-1718292

写: 90-100M/S(机械硬盘,7200转)预计kB_wrtn/s在90M左右

https://www.cnblogs.com/zhiqian-ali/p/6336521.html

show variables like 'max_connections'  mysql当前最大连接数

set global max_connections=1000 设置当前最大连接数为1000;mysql重启时失效,需要长期生效在my.ini 添加 max_connections=1000

从业务使用场景出发,根据RDS套餐类型和线上实际访问流量,来衡量性能指标,以便方便对标实际业务场景。

MySQL 5.7.21 Group Replication

MySQL 5.7.21 Group Replication with Consistent Read

同机房3节点、跨机房3节点

网络异常:长时间延时0.5ms,长时间延时2ms,丢包0.01%

场景1、2的差异可以衡量 跨机房网络 带来的 性能损耗

场景3关注在 网络质量变化 时带来的 性能变化

同机房3节点为 05 06 03    跨机房3节点为 05 06 01

机器部署:同IDC3台(永顺ys 03 05 06),跨IDC1台(广州gz 01)

同IDC RTT(06->05):RTT min/avg/max/mdev = 0.051/0.059/0.070/0.010 ms

跨IDC RTT(01->05):RTT min/avg/max/mdev = 0.739/0.749/0.810/0.027

    跨IDC的网络耗时是同 IDC的1.3倍 ,在设置 延迟0.5ms后 的网络质量:

同IDC RTT(06->05):RTT min/avg/max/mdev = 0.507/0.564/0.617/0.037

跨IDC RTT(01->05):RTT min/avg/max/mdev = 1.199/1.248/1.315/0.046

    跨IDC的网络耗时是 同IDC的2.2倍 ,在设置 延迟2ms后 的网络质量:

同IDC RTT(06->05):RTT min/avg/max/mdev = 1.963/2.054/2.161/0.064 ms

跨IDC RTT(01->05):RTT min/avg/max/mdev = 2.642/2.732/2.835/0.076 ms

参考:http://blog.720ui.com/2019/mysql_why_one_table_500w/?spm=a2c4e.10696291.0.0.26e819a4zY3hrA&aliyun

https://my.oschina.net/u/867417/blog/758690


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