OWI性能诊断课件

1、OWI性能诊断，1，学习交流PPT，2，OWI优化方法，4，响应时间模型，3，旧的优化理论-命中率及其缺陷，1，驾驶和OWI，日志优化，5，概述，2，学习交流PPT，等等，让我们先看看历史。3，学会交流PPT，缓冲区高速缓存，库高速缓存，PGA，字典高速缓存，锁存，内存排序，命中率，各种命中率，4，学会交流PPT，一般来说，内存的高命中率意味着“良好的性能”访问速度：中央处理器高速缓存SGA高速缓存raid高速缓存存储高速缓存磁盘，早期的优化是围绕着命中率进行的，这意味着优化方法通常是通过提高硬件能力来提高命中率，然后“提高性能”，但它总是可靠的吗？5、学习交流PPT，命中率是平均命中率，而不

2、是症状命中率，这通常通过改进硬件来解决数据库性能问题。命中率不容易理解。高命中率和系统性能之间没有直接的因果关系。命中率与吞吐量和响应时间无关，与命中率的缺陷无关。6，学习交流PPT，一个小故事，分享一个访谈问题：为什么从id=1的测试中选择*会立即返回结果，而更新测试集名称=xxxx(其中id=1)会很慢且没有响应？7.学会用PPT交流。习惯性的问题：它在等什么？8、学会与PPT沟通，与OWI一起开车，9、学会与PPT沟通，小王接到领导的电话，需要参加下午2点从无锡新区到市中心的一个重要会议。他估计要花30分钟才能到达，所以他从容地吃了午饭，收拾好东西，1: 30就出发了，但是他惊讶地发现他

3、花了50分钟才到达，而且他迟到了！他觉得他的客户对他的迟到感到厌恶，他后悔自己算错了时间。如果你是小王，你会如何分析这次迟到的原因？和OWI一起开车，10岁，学习用PPT交流，交通信号灯太多？交通堵塞太严重了？遭遇了交通事故？汽车没油了？开得太慢了？为什么？你为什么迟到？11.学会用PPT交流。大多数人都能想到上面的分析，这也很合理。由于实际到达时间比预计时间长，可能是行驶速度太慢，或者某些事件导致了等待。这实际上隐藏了时间模型的方法论。在我们的例子中，它是：总行程时间=驾驶时间等待时间，太慢的驾驶速度将导致太长的驾驶时间，这反过来将导致太长的总行程时间。开车和OWI，12岁，学习交流PPT，

4、我用不同的颜色标出了开车时间和等待时间，等待时间包括10分钟的两次堵车和3分钟的红灯。如果再给小王一次机会，他如何调整计划以确保他能在半小时内到达？与13岁的OWI一起驾驶，通过加快驾驶速度或选择更短的距离，可以学会使用PPT并减少驾驶时间。如上所示，如果有一个直线距离，驾驶距离可以明显减少，然后驾驶时间可以减少。减少等待时间，例如，是否有可能绕过交通信号灯较少的道路或在行人和车辆较少的情况下行驶，以及如何优化它？14，学习通信PPT，响应时间=服务时间等待时间服务时间是进程占用中央处理器的时间，对应于我们上面的例子是驾驶时间，等待时间是进程在继续处理任务之前等待特定资源可用的时间，对应于我们

5、上面的例子是等待交通灯和交通堵塞的时间。该公式基于这样一个事实，即在任何时候，进程要么在中央处理器上执行任务计算，要么不在中央处理器运行队列中并处于等待状态。响应时间模型，15，学习与PPT通信，对应于数据库，在会话级别，服务时间对应于在v $ sesstat中呼叫开始时使用的CPU，等待时间对应于与v$session_event中特定会话的所有前台进程相关的time _ waited事件的总和。调用开始时使用的中央处理器分为用于解析的中央处理器、用于递归调用的中央处理器和用于正常工作的中央处理器。(应该注意的是，与中央处理器相关的统计信息将在呼叫后进行统计更新，而等待事件统计信息的数据将以实

6、时模式进行更新。因此，需要很长时间的SQL在执行结束之前不会更新其中央处理器信息。)数据库响应时间，16。通过学习与PPT进行交流，数据库响应时间模型更接近最终用户体验，它还将数据库性能调优提升到了一个新的高度。在执行性能跟踪诊断时，数据库管理员应该始终牢记响应时间，但是响应时间慢通常是由于长时间等待某些资源可用而造成的。为什么关注响应时间比命中率更重要？因为时间是最终用户最直接的感受，所以开发人员会向您抱怨任务执行缓慢，或者网站的客户会抱怨网页打开缓慢。他们都对响应时间不满意。他们不在乎，因为一些低命中率或内存不足，中央处理器资源和输入输出资源的主机。响应时间模型的好处，17，学会交流PPT

7、，而OWI所表达的内容与等待事件有关。以我们的驾驶为例，如果可以设计一个功能来跟踪小王当前的驾驶状态，当他在等待驾驶时，可以为您提供一个界面。通过该界面，您可以查询他的等待情况、等待的时间和频率，并保留他当前行程中的所有等待事件(红绿灯、堵车、等待行人通过)、等待时间和总等待时间。该功能在甲骨文中称为OWI-甲骨文等待界面，并翻译成中文为甲骨文等待事件界面。什么是OWI，18岁，学习交流PPT，让我们举一个数据库的例子：更新测试集a=1，其中id=1；承诺；这个事务总共花费了1024毫秒，我们可以通过V $ sestat和v$session_event知道整个执行过程，例如什么是OWI，19，

8、学习传送PPT，等待由OWI记录的过程，20，学习传送PPT，从数据库获得等待过程，选择事件，时间_等待，从V$SESSION_EVENT开始的总等待，其中SID=485和等待_类空闲联合全部选择B，21，学习与PPT通信，从数据库获取等待过程，事件时间等待总等待时间-磁盘输入/输出1 4锁存：缓存缓冲链0 1日志5 1数据库读取13 4数据库读取2 1查询：发送-行锁争用372 1 SQL*调用开始时使用的客户端0 36中央处理器的网络消息10987，22，学习交换PPT，我们开始了一个事务并提交了它。在这个过程中，我们经历了6毫秒的两次数据库读取，1秒的一次查询：次行锁争用，6毫秒的一次日

9、志读取，并等待了1012毫秒.这些等待在ORACLE中称为waitevents，计算这些等待(时间和次数)并通过各种v$视图显示它们的功能接口称为OWI。什么是OWI，23岁，学习交流PPT，统计每个版本的等待时间，24岁，学习交流PPT，Oracle的等待事件之所以不断增加，一方面是由于新的功能，重新开发了以前没有包含在等待事件中的系统调用，然后将它们添加到新版本中。例如，你可能会遇到交通堵塞、交通灯、行人在开车时过马路。起初，系统的OWI基于这三个等待进行计数和显示，但是后来可能发现交通事故实际上是一种等待，所以当下一个版本发布时，它将被包括在内。等待越来越多的事件，25，学习交流PPT，

10、OWI是定量的。OWI记录所有等待事件的等待时间、等待时间和平均等待时间。没有OWI，这个系统是缓慢的，通过各种各样的猜测可能会反复试验。活动会话太多。系统可能有锁等待？缓冲区缓存命中率太低？太多艰难的决定？但是，如果通过OWI分析，可以很有把握地得出结论，在分析等待事件将近半个小时之后，出现了大量的共享池锁存争用，占数据库总时间的30%，而在正常情况下，这个指标只占5%，考虑到每秒的硬解析次数，这个指标也很高，因此可以推断，由于高硬解析，数据库性能下降。由此可以看出，在熟练运用OWI之后，我们可以摆脱过去优化性能问题时的“猜测”，将复杂的性能优化问题解释为任何人都容易理解的量化值。OWI的优

11、势，26岁，学习交流PPT，OWI是一个更接近“自然”的分析理论。以我的驾驶示例为例，大多数人会考虑在等待过程中细分所有的环节，然后找出最耗时的环节，并有目的地进行优化。OWI是一名症状学家。OWI的优势，27。学习在没有中央处理器统计的情况下进行PPT通信，可以弥补v$sesstat早期版本中缺少历史数据的不完整等待时间。从OWI优化数据库性能总是一个好的开始。但它不能告诉你一切。OWI的缺点，28，学习交流PPT，OWI的相关工具，29，学习交流PPT，理论简单，很难改变思想，30，学习交流PPT，LOG，提交操作回滚操作DDL操作(提交将在DDL操作实现之前先完成)提交导致的数据字典修改

12、导致的DDL操作有些操作可以递归修改数据字典，如查询下一个值SEQ。在典型情况下，如果SEQ的缓存属性设置为nocache，则每次调用SEQ都会修改数据字典，导致递归提交，31，学习通信PPT，LOG，32，学习通信PPT，LOG，33，学习通信PPT，LOG，34，学习通信PPT，组提交，C1已作为提交记录复制到日志缓冲区，然后前台进程通知lgwr写入日志。在前台进程后lgwr实际开始写之前，可能会有一个时间差。在这段时间差中，C2、g1和C3也将相应的日志复制到了日志缓冲区，其中C1、C2和C3是提交记录，而G1只是一个普通的事务日志，而不是提交日志。在lgwr真正开始写入之前，它将检查当

13、前日志缓冲区的最高点，并发现该点是此次日志刷新的目标，并将C1、C2、G1和c3的日志刷新到磁盘。虽然刷新日志的操作从c1开始，但是C2、G1和C3也是搭便车的受益者，并且日志也被刷新到日志文件中。这个函数称为组提交，35。学习交流PPT和日志调整。作为日志诊断和调整的一般方法，通常可以通过诊断系统的输入输出延迟量以及cpu资源是否充足来判断出现了哪些问题。io延迟的诊断和优化(IO抖动会导致日志假高，这意味着吞吐量？IOPS？)cpu资源的诊断和调整(提高LGWR优先级有用吗？)调整应用程序(减少提交)数据库调整(块大小、减少日志成员、重做大小、日志切换、序列)操作系统调整：内存、网络(lgwr内存页面输出、lgwr异步DG)、36、学习通信PPT、v $ event _直方图、37、学习通信PPT、新的调整方法、在10GR1，ORACLE悄悄地引入了一个参数：commit_logging，