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  • 【转发】性能测试中,Oracle服务器定位CPU使用率高的瓶颈(SQL)

    本篇博客记录一次性能测试过程中,定位对CPU使用率高的瓶颈问题,主要定位SQL为准

     

    本人原篇博客地址:http://www.cnblogs.com/life-for-test/p/6840314.html

     

    前言:用lr执行压力测试场景,让脚本每15秒增加并发10个,最大并发持续15min,发现脚本在100并发的时候即到达瓶颈点,TPS不再随并发上升

    监控应用服务器资源,发现资源利用率并不高。转而监控数据库资源,发现CPU利用率高达90%几!!本次就针对此次问题进行一个分析和定位

     

    一、用SQL命令定位
    1.首先用TOP命令监控oracle服务器资源,如果是AIX系统,就用topas,进入TOP命令的滚动刷新数据时,发现userCPU高达98%!!

    保持top的状态下,按shift+p,可以将所有进程按CPU使用率高低排序,这样可以了解消耗CPU最多的进程是哪些

    可以看到,当前userCPU使用率高达98%,且此时TPS不再随并发数上升了,可以认为已经达到性能瓶颈了,且是由CPU瓶颈造成的

     

    2.排序完后,将上图排在第一位的CPU使用率最高的PID记录下来(此处是172928),

    ①然后进入dba权限的用户,su oracle  (也可以用pl_sql进入)

     

     

    ②然后进去sql命令行和dba权限

    sqlplus / as sysdba

     

    ③现在v$process 视图中找到pid对应的地址addr,将进程号pid和oracle的session联系起来

     

    SQL:select addr from v$process where spid=172928;

     

    简介:v$process视图包含当前系统oracle运行的所有进程信息。常被用于将oracle或服务进程的操作系统进程ID与数据库session之间建立联系。也就是可以通过进程PID来寻找数据库的session

     

    ④再通过刚才的addr,在v$session表找到对应的sql_id

    SQL:select sql_id from v$session where paddr='00000003CEA444C8';

    ⑤再通过sql_id可以找到对应的SQL是哪条

    SQL:select * from v$sql where sql_id = '00000003CEA444C8';

    实际上,上面是三个SQL可以联表,

    SQL如下:

    select t3.SQL_TEXT

      from v$process t1

     inner join v$session t2

        on t1.ADDR = t2.PADDR

     inner join v$sql t3

        on t2.SQL_ID = t3.SQL_ID

     where t1.SPID = 172928(这个pid就是进程id);

     

    用命令行得到的结果如下:

     

     用PL_sql得到如下结果:

     

    到这里既已经定位出占用CPU高的SQL之一的,在可以结合业务场景和SQL的效率,以及和开发人员/DBA等沟通是否优化或如何优化

    (顺便此处提示,数据库中不同的数据量会对性能差距影响很大,本次测试中,10W的数据量和20W的数据量,TPS相差达到一倍!!)

     

     

    二、用AWR报告定位CPU高的SQL

     

    AWR报告如何导出,可以见本人此篇博客内容

     

    http://www.cnblogs.com/life-for-test/p/6825127.html

     

    导出AWR报告之后,

     

    ①在main report的SQL statistics中,点击开,结果如下:

     

     

     

    ②进入SQL的统计中,看到下面这个结果

     

     

    ③点击SQL ordered by CPU Time

    在total这行可以看到累计消耗CPU最高的SQL

     

     

    点击SQLid,即可看到完整的SQL结果,如下述:

     

     

    5.点开以后,可以看到的SQL如下所示,这个两个就是占用CPU高的SQL原因,再结合着业务场景以及沟通,看看是否优化吧~~~~

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhlan/p/6844652.html
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