墨墨导读：业务卡顿异常，有几个 insert into 语句的gc等待比较严重，发生业务超时，本文分析了超时原因并详述整个处理过程，希望对大家有帮助。
1. 故障现象
客户报2020年7月9号，8点30分左右业务卡顿异常，有几个 insert into 语句的gc等待比较严重，发生业务超时，需要紧急分析一下超时原因，并给出处理建议。
2. AWR分析
由于是业务卡顿分析，可以让客户配合出各节点实例的awr报告辅助分析，另一方面同时进行分析ASH信息：
可以看到gc等待排第一位，等待次数异常高。
可以看到gc等待主要是由3个insert into语句产生的。
3. 诊断分析及建议
首先先备份ASH表，避免数据被刷出内存：
from gv$active_session_history
where sample_time >=
to_date('2020-07-09 08:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and sample_time <
to_date('2020-07-09 10:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')其次查询各实例按分为统计单位的等待次数趋势情况：
可以发现实例1并没有等待暴增的情况，而实例2在8：30时等待暴示，进一步查询实例2等待次数变化情况：
from gv$active_session_history
where sample_time >=
to_date('2020-07-09 08:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and sample_time <
to_date('2020-07-09 10:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and event is not null
and inst_id=1
group by event
order by 2 desc;
可以看到确实是节点2的GC等待很严重。
进一步查询gc等待严重的sql语句是哪些：
可以看到这三个gc等待严重的SQL语句都是insert into语句，且是插入同一个表。这里和AWR的分析相吻合，进一步查询gc使用块类型占比，考虑如果被用于撤销块比例过多，则应用实例划分可以大大降低GC传输。
trunc(data_requests / decode(tot_req,0,1), 2) * 100 data_per, --data blocks
trunc(undo_requests / decode(tot_req,0,1), 2) * 100 undo_per, --undo blocks
trunc(tx_requests / decode(tot_req,0,1), 2) * 100 tx_per, --undo header blocks
trunc(other_requests / decode(tot_req,0,1), 2) * 100 other_per --other blocks
from (select inst_id,
cr_requests + current_requests tot_req,
data_requests,
undo_requests,
tx_requests,
other_requests
from gv$cr_block_server)
order by inst_id;
这里除了看到数据块的CR块GC传输比较多，也可以看到undo header的cr块传输占比也很大。进一步查询gc buffer busy acquire等待按块类型分类情况：
(select *
from (select /*+ materialize */
inst_id,
event,
current_obj#,
current_file#,
current_block#,
count(*) cnt
from gv$active_session_history
where event = 'gc buffer busy acquire'
group by inst_id,
event,
current_obj#,
current_file#,
current_block#
having count(*) > 5)
where rownum < 101)
select *
from (select inst_id,
owner,
object_name,
object_type,
current_file#,
current_block#,
cnt
from ash_gc a, dba_objects o
where (a.current_obj# = o.object_id(+))
and a.current_obj# >= 1
union
select inst_id,
'',
'',
'Undo Header/Undo block',
current_file#,
current_block#,
cnt
from ash_gc a
where a.current_obj# = 0
union
select inst_id,
'',
'',
'Undo Block',
current_file#,
current_block#,
cnt
from ash_gc a
where a.current_obj# = -1)
order by 7 desc可以看到Undo Header/Undo block的统计次数最大，最严重的GC等待来自undo上的数据块，验证了前面cr块的gc传输很大的情况。由于都是同一个表的gc传输，这时客户开发反馈，昨晚有业务处理
set a.subpayway ='05'
where exists (select 1 from t1_20200708 b where a.bizfeedetid = a.bizfeedetid);
但中间杀了没提交，写入表慢是否跟这个有关？
根据这个信息，怀疑是这个UPDATE语句的表数据量很大，执行非常慢才去杀掉的，客户回复可能是没有写好条件，这个SQL等于是更新了整张表，确实是中止了，进行异常回滚而没有正常提交。从SQL写法上（a.bizfeedetid = a.bizfeedetid）也可以看到恒等的错误，查看这个表数据量：
这个表不是分区表，数据量达到6亿多条，update全表根本无法完成。
分析gc buffer busy acquire等待事件：
这里可以知道gc buffer busy acquire等待需等待lgwr刷新未提交的变更到日志中，也就需要undo的回滚和一致性要求，根据以往的经验，如果如果lgwr写入慢，则会进一步加重在gc的等待，进一步查看lgwr 的 trace，发现写抖动严重：
节点1、节点2，也就是实例1、实例2的lgwr写入都存在写入延迟的问题，lgwr写入抖动很严重，2KB都要写516ms，lgwr写入慢，如果碰上大量的gc块获取，就会产生大量的gc等待，这里lgwr刷新需求和lgwr写入慢相应验证插入业务卡顿的故障现象。
继续查log file parallel write直方图：
同样验证log写入有比较严重的抖动现象。
可通过v$fast_start_transactions视图查看正在回滚的事务：
根据XID事务ID已经找不到对应事务了，只有之前完成的回滚。
查询到这条update只在节点1执行，且最后一次执行时间是在09：59分，此时已经11点了，没有查到回滚事务信息，说明已经完成了事务回滚，故障已自动恢复。这里客户反馈库这时latch: cache buffers chains等待严重，查询此时的等待链信息：
with ash as
(select /*+ materialize*/
*
from gv$active_session_history t
where sample_time >=
to_date('2020-07-09 11:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
and sample_time <
to_date('2020-07-09 12:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')),
chains as
(select inst_id,
blocking_session blocking_sid,
blocking_session_serial# blocking_serial,
session_id,
session_serial# session_serial,
level lvl,
sys_connect_by_path(inst_id||' '||session_id || ',' || session_serial# || ' ' ||
sql_id || ' ' || event,
' <-by ') path,
connect_by_isleaf isleaf
from ash
start with event in ('latch: cache buffers chains')
connect by nocycle(prior blocking_session = session_id
and prior blocking_session_serial# = session_serial#
and prior sample_id = sample_id))
select inst_id,
blocking_sid,
blocking_serial,
lpad(round(ratio_to_report(count(*)) over() * 100) || '%', 5, ' ') "%This",
count(*) ash_time,
path
from chains
where isleaf = 1
group by inst_id,blocking_sid,blocking_serial, path
order by inst_id,ash_time desc;
依然是之前一个那个没有分区的6亿条记录表的一条insert语句，只是等待事件由gc变成cbc等待，根据以往处理经验，CBC的等待需要考虑BUFFER不够和访问热点的问题，需要从表结构、表参数、索引设计、索引参数等考虑优化。
客户反馈这个表是一些中间数据，分区标识不明显，所以一直没有进行分区，且对查询要求比较高，还会和三个同等大小的表关联。
针对这种情况，我们给出建议是创建成全局HASH分区表可能较合适的，索引也相应创建成分区索引，需要根据业务再讨论设计。可以先设置pctfree参数缓解CBC。
综合以上的分析，可以确认本次故障是由于开发一条update语句条件错误导致大量的undo事务回滚，使在另一实例上的相同表的几个业务上insert into语句产生大量的gc buffer busy acquire等待，加上lgwr写入抖动加剧了等待时长，最终引起了前台业务卡顿。
4. 故障总结
一个update语句写法错误就导致了整个业务系统的务卡顿，说明对大表的DML/DDL操作需要更加慎重，大表操作更加容易导致故障发生，如果语句错误需要及时发现，更早时间介入处理，以避免长时间造成的业务卡顿。
针对本次故障，给予以下几个建议：
应用上要尽量避免这样的操作异常造成的大量回滚，针对大表的DML/DDL操作需要更加慎重。
为尽量避免GC等待，可以考虑进行应用划分，某个业务功能限制在一个节点中执行。
log file parallel write日志写入有严重的延迟，需要存储厂商配合进一步分析。
当前大表建议改造为全局HASH分区表可能更合适，索引也相应创建成分区索引，需要根据业务再讨论设计。可以先设置pctfree参数缓解CBC。
墨天轮原文链接：https://www.modb.pro/db/27542（复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”）
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