排查：AG超过RPO
在异步提交的secondary上执行了切换，你可能会发现数据的丢失大于RPO，或者在计算可以忍受的数据都是超过了RPO。
1.通常原因
1.网络延迟太高，网络吞吐量太低，导致Primary的日志堆积
2.磁盘IO瓶颈导致LOG固化速度降低
2. 网络延迟太高，网络吞吐量太低，导致Primary的日志堆积
很多超过RPO的原因是日志发送到secondary副本不够快。
原因：
Primary副本在日志发送启动了流量控制，因为日志发送超过了最大运行的非通知信息的量。直到这些信息被通知，不然不能在发新的信息到secondary副本。因为数据丢失会影响secondary副本的固化。这些没有发送的日志的数据就会被丢失。
诊断和解决：
日志高度重复，说明primary和secondary上的延迟很高。可以查看DMV的log_send_rate和性能指标log
bytes flushed/sec对比。如果flushed速度大于发送的速度，那么数据丢失会越来越大。
通过检查性能指标，SQL
Server:Availability Replica> Flow Control Time(ms/sec)和SQL
Server:Availability Replica > Flow Comtrol/sec。这2个性能指标可以说明上一秒有多少时间用来等待flow
control清理。Flow
control等待越久，发送速度越小。
以下是一组指标可以用来诊断网络延迟和吞吐量，也可以用一些Windows工具，比如ping，Resource
Monitor, 和Network
Monitor ：
· DMV sys.dm_hadr_database_replica_states, log_send_queue_size
· DMV sys.dm_hadr_database_replica_states, log_send_rate
· Performance counter SQL Server:Database > Log Bytes Flushed/sec
· Performance counter SQL Server:Database Mirroring > Send/Receive Ack Time
· Performance counter SQL Server:Availability Replica > Bytes Sent to Replica/sec
· Performance counter SQL Server:Availability Replica > Bytes Sent to Transport/sec
· Performance counter SQL Server:Availability Replica > Flow Control Time (ms/sec)
· Performance counter SQL Server:Availability Replica > Flow Control/sec
· Performance counter SQL Server:Availability Replica > Resent Messages/sec
3.磁盘I/O瓶颈降低secondary副本的日志固化
根据数据库文件部署，日志固化会因为IO争用被降低。
原因：
只要日志被固化到磁盘，就可以防止数据丢失。因此隔离日志文件和数据文件的IO变的很重要。如果日志文件和数据文件使用同一个物理磁盘，IO密集型查询会消耗日志固化需要的IO能力。日志固化变慢会间接导致primary通知变慢，导致flow
control等待时间变长。
诊断和解决：
如果你诊断了网络，没有很高的延迟或者很低的吞吐量，然后你应该看看secondary是否有IO争用问题。
以下脚本可以让你知道每个数据文件和日志文件的读写次数。
SELECT DB_NAME(database_id) AS
[Database Name] ,
file_id ,
io_stall_read_ms ,
num_of_reads ,
CAST(io_stall_read_ms /( 1.0 + num_of_reads ) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_read_stall_ms] ,
io_stall_write_ms ,
num_of_writes ,
CAST(io_stall_write_ms /( 1.0 + num_of_writes ) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_write_stall_ms] ,
io_stall_read_ms + io_stall_write_ms AS [io_stalls] ,
num_of_reads + num_of_writes AS [total_io] ,
CAST(( io_stall_read_ms + io_stall_write_ms ) /( 1.0 + num_of_reads
+ num_of_writes) AS NUMERIC(10,1)) AS [avg_io_stall_ms]
FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL)
WHERE DB_NAME(database_id) IN(SELECT DISTINCT database_name FROM sys.dm_hadr_database_replica_cluster_states)
ORDER BY avg_io_stall_ms DESC;
下面脚本提供了某个时间点IO请求被挂起的快照：
SELECT DB_NAME(mf.database_id) AS [Database] ,
mf.physical_name ,
r.io_pending ,
r.io_pending_ms_ticks ,
r.io_type ,
fs.num_of_reads ,
fs.num_of_writes
FROM sys.dm_io_pending_io_requests AS r
INNER JOIN sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) AS fs ON r.io_handle = fs.file_handle
INNER JOIN sys.master_files AS mf ON fs.database_id = mf.database_id
AND fs.file_id = mf.file_id
ORDER BY r.io_pending , r.io_pending_ms_ticks DESC;
你可以通过读写IO，来识别是否有IO争用问题。以下是一些关于IO的性能指标：
· Physical Disk: all counters
· Physical Disk: Avg. Disk sec/Transfer
· SQL Server: Databases > Log Flush Wait Time
· SQL Server: Databases > Log Flush Waits/sec
· SQL Server: Databases > Log Pool Disk Reads/sec
如果你发现有IO瓶颈，并且log文件和数据文件在同一个磁盘下，第一件要做的事情就是把日志文件和数据文件分开。