图解数据库性能调优

六大因素

上图是分析数据库性能问题最常用的图。

看完这个图，你是不是对性能调优有了个基本的概念了。

通常来讲我们会依照下面的顺序来进行分析：

• 1. 硬件能力
• 2. 系统规模
• 3. 数据库内部因素
• 4. 软件环境

这4个的顺序可以有所调整或者交换，但是对于系统的性能优化一定要从全局出发。

切勿一来就深入到某一个SQL语句的优化，因为可能你花费大量的时间吧。

一个SQL从20s 优化到1s，但是整个系统的卡慢仍然存在。

最后才是：

• 1. 业务模型及架构
• 2. 代码设计

实例

时间：2019年10月某天 事件：某医院客户 下午4点 突然出现大面积的卡慢。整个系统出现严重问题，信息中心电话打爆，医院工程师手足无措。

下面我们来看看发生了什么，然后怎么解决？

硬件能力

CPU

在问题发生时间段内CPU使用率在20%以下，正常。

Memory

从下面的图像显示，内存使用正常。页生命周期

可用内存

IO

IO队列平均值很低，15.48 左右有个瞬时的高点，可留意这段时间有没有批量的写入。

总的来看，硬件资源是足够的。

系统规模

问题发生时，每秒的批请求书并不是一个上升趋势，反而有所下降。

这是因为系统的拥堵，等待 ，影响了系统的吞吐量。

数据库内部因素

等待

慢语句

从会话和慢语句的趋势图可以看到，问题发生的时间和客户描述完全吻合，我们可以断定本身事故的确是慢在数据库。

什么导致的慢

检查者个时间段运行中的语句,可以发现下午15.58左右，数据库中开始出现越来越多的CMEMTHREAD等待。

一直到1900页16.08分的时候，出现了最高达100个并发同时出现CMEMTHREAD等待

什么是CMEMTHREAD等待?

微软官方的描述：在任务正在等待线程安全的内存对象时发生。当多个任务尝试从同一个内存对象分配内存导致争用时，等待时间可能会增加。这个描述很晦涩，感觉还是完全不知道等待类型是怎么回事，应该怎么处理这类问题。实际上，从官方描述来看是内存争用的问题，但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用，实际上是并发的执行的问题。

场景

1. 出现在数据库编译或重编译时，将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候
2. NUMA架构下，内存对象是按照节点来分区的

内存对象有三种类型的（Global，Per Numa Node，Per CPU）。

SQL Server将允许对内存对象进行分段，以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj，从而减少来自其他节点或cpu的线程交互，从而提高性能和可伸缩性。

减少内存的并发争用

SELECT
type, pages_in_bytes,
CASE
WHEN (0x20 = creation_options & 0x20) THEN 'Global PMO. Cannot be partitioned by CPU/NUMA Node. TF 8048 not applicable.'
WHEN (0x40 = creation_options & 0x40) THEN 'Partitioned by CPU.TF 8048 not applicable.'
WHEN (0x80 = creation_options & 0x80) THEN 'Partitioned by Node. Use TF 8048 to further partition by CPU'
ELSE 'UNKNOWN'
END
from sys.dm_os_memory_objects
order by pages_in_bytes desc

从图中可以看到，客户的 Partitioned by Node 是比较靠后的，排在14位。

3. 补丁

这类场景是最常见的。如果在系统中发现出现大量的CMEMTHREAD等待，优先考虑数据库是不是已经安装最新的补丁

https://support.microsoft.com/en-us/help/2492381
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/3074425/fix-cmemthread-waits-occur-when-you-execute-many-ad-hoc-queries-in-sql

软硬件环境

目前数据库的版本是 11.0.5556.0 而前面提到的补丁，安装后的版本是：11.0.5623.0

代码设计

是什么语句产生了等待？

都是类似下面的语句，最高时，并发超过100.

SELECT * INTO #Tmp from TB where 1=2

特点如下：

1. 语句简单 开销都小于5不会产生并行

2. 都采用了select into #temptable的形式

就像上面分析的一样，CMEMTHREAD等待是一个并发问题，而不是一个内存问题。在其他方案行不通的时候，我们可以通过调整此类语句的写法，减少CMEMTHREAD等待.

业务模型及架构

目前系统是单机运行的状态，这其实是很少见的。存在少量OLAP 和OLTP业务混合的情况。后续我们会给客户规划 读写分离 或者负载均衡的解决方案。在

解决方案

安装最新的补丁

至少需要安装前面发的解决等待问题的FIX。建议是直接安装到目前为止最新的2012 SP4补丁。

修改参数

optimize for ad hoc workloads 从0修改为1 。

针对将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候 场景，减少ad hoc 查询占用的内存。

增加TEMPDB数据文件的个数

select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用，防止在CMEMTHREAD 等待消除后，出现大量的pagelatch 闩锁争用。我经历过很多案例，解决了前面的一个拥堵之后，后面有产生了新的等待，导致性能更差了。请记住，优化是一个长期的，循序渐进的过程。

迁移TEMPDB数据文件的位置

目前部分tempdb文件放在S，一般分放在D盘。建议都迁移到S盘(存储上面)，增加tempdb的响应速度。

如果可能的话，使用SSD来最大化tempdb的性能，将会是不错的选择。

优化程序的代码

修改代码通常都是放在最后面的，因为要牵涉的情况比较多。

前面的手段80%的情况下，都可以解决问题。剩下的20%，我们需要，检查程序中的逻辑，看看这些的语句都是什么业务产生的。什么条件会触发这类业务.对应下面类似的语句都使用存储过程，或者参数化后的方式，减少编译和重编译的次数。另外此类语句都会并发创建临时表，可能通过调整tempdb的设置，加快此类语句的执行速度，减少同一时间此类语句的并发数量。

优化效果

经过前面的几个优化手段，第二天开始，没有再出现过一次CMEMTHREAD的等待。

等待

慢语句

小结

通过这篇文件你应该已经完全学会了数据库性能调优的思想。

就像微软工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻：剥洋葱 。

出现问题时，一步一步的排查问题，就像剥洋葱一样一层一层的剥开，一点一点揭开它的神秘面纱。