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程序猿是如何解決SQL Server占CPU 100%

數據庫 SQL Server
讓同事查看系統進程,發現是SQLServer的CPU占用比較高。首先想到的是不是報表生成的時候高,因為這塊之前出現過問題,關掉服務程序,還是高。難道是客戶端程序引發的?網絡斷開之后,CPU立馬下降。那么問題到底在哪里呢,是時候祭出我們的利器了——SQLServer Profiler。

遇到的問題

有同事反應服務器CPU過高,一看截圖基本都是100%了,my god,這可是大問題,趕緊先看看。

 

讓同事查看系統進程,發現是SQLServer的CPU占用比較高。首先想到的是不是報表生成的時候高,因為這塊之前出現過問題,關掉服務程序,還是高。難道是客戶端程序引發的?但是這么多的客戶端連接,難不成每個都叫人關閉,很簡單,把網絡斷開即可。網絡斷開之后,CPU立馬下降。那么問題到底在哪里呢,是時候祭出我們的利器了——SQLServer Profiler。

使用SQLServer Profiler監控數據庫

讓同事使用SQLProfiler監控了大概20分鐘左右,然后保存為跟蹤文件*.rtc。

 

我們來看看到底是哪句SQL有問題:

SQL1:查找***的30條告警事件

  1. select top 30  a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,a.Level 
  2.  
  3.     ,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime 
  4.  
  5.     ,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2 
  6.  
  7. from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm 
  8.  
  9.     left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id 
  10.  
  11.     left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm left join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm 
  12.  
  13.     left join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid left join addrnode as f on ag.AddrId=f.Id 
  14.  
  15. where ((MgrObjId in ( 
  16.  
  17.     select Id from MgrObj 
  18.  
  19.     where AddrId in ('','02100000','02113000','02113001','02113002','02113003','02113004' 
  20.  
  21.         ,'02113005','02113006','02113007','02113008','02113009','02113010','02113011','02113012' 
  22.  
  23.         ,'02113013','02113014','02113015','02113016','02113017','02113018','02113019','02113020' 
  24.  
  25.         ,'02113021','02113022','02113023','02113024','02113025','02113026'))) 
  26.  
  27.     or (mgrobjid in ('00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' 
  28.  
  29.         ,'00000000-0000-0000-0000-000000000000','11111111-1111-1111-1111-111111111111' 
  30.  
  31.         ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111')) 
  32.  
  33.     ) 
  34.  
  35. order by alarmtime DESC  

SQL2:獲取當前的總報警記錄數

  1. select count(*)  from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm 
  2.  
  3.     left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id 
  4.  
  5.     left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm 
  6.  
  7. where MgrObjId in ( 
  8.  
  9.     select Id from MgrObj where AddrId in 
  10.  
  11.         ('','02100000','02100001','02100002','02100003','02100004','02100005','02100006','02100007' 
  12.  
  13.         ,'02100008','02100009','02100010','02100011','02100012','02100013','02100014','02100015' 
  14.  
  15.         ,'02100016','02100017','02100018','02100019','02101000','02101001','02101002','02101003' 
  16.  
  17.         ,'02101004','02101005','02101006','02101007','02101008','02101009','02101010','02101011','02101012' 
  18.  
  19.         ,'02101013','02101014','02101015','02101016','02101017','02101018','02101019','02101020','02101021' 
  20.  
  21.         ,'02101022','02101023','02101024','02101025','022000','022001','022101','022102','0755','0755002'
  22.  
  23.     ) 
  24.  
  25.     and mgrobjid not in ( 
  26.  
  27.         '00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' 
  28.  
  29.         ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111','11111111-1111-1111-1111-111111111111' 

這是典型的獲取數據并分頁的數據,一條獲取***分頁記錄總數,一條獲取分頁記錄,正是獲取***事件這里導致的CPU過高。這里的業務大概是每個客戶端,每3秒執行一次數據庫查找,以便顯示***的告警事件。好了,元兇找到了,怎么解決?

有哪些SQL語句會導致CPU過高?

上網查看了下文章,得出以下結論:

1.編譯和重編譯

編譯是 Sql Server 為指令生成執行計劃的過程。Sql Server 要分析指令要做的事情,分析它所要訪問的表格結構,也就是生成執行計劃的過程。這個過程主要是在做各種計算,所以CPU 使用比較集中的地方。

執行計劃生成后會被緩存在 內存中,以便重用。但是不是所有的都可以 被重用。在很多時候,由于數據量發生了變化,或者數據結構發生了變化,同樣一句話執行,就要重編譯。

2.排序(sort) 和 聚合計算(aggregation)

在查詢的時候,經常會做 order by、distinct 這樣的操作,也會做 avg、sum、max、min 這樣的聚合計算,在數據已經被加載到內存后,就要使用CPU把這些計算做完。所以這些操作的語句CPU 使用量會多一些。

3.表格連接(Join)操作

當語句需要兩張表做連接的時候,SQLServer 常常會選擇 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要運行 CPU,所以 join 有時候也會帶來 CPU 使用比較集中的地方。

4.Count(*) 語句執行的過于頻繁

特別是對大表 Count() ,因為 Count() 后面如果沒有條件,或者條件用不上索引,都會引起 全表掃描的,也會引起 CPU 的大量運算

大致的原因,我們都知道了,但是具體到我們上述的兩個SQL,好像都有上述提到的這些問題,那么到底哪個才是***的元兇,我們能夠怎么優化?

查看SQL的查詢計劃

SQLServer的查詢計劃很清楚的告訴了我們到底在哪一步消耗了***的資源。我們先來看看獲取top30的記錄:

 

 

排序竟然占了94%的資源。原來是它!同事馬上想到,用orderno排序會不會快點。先把上述語句在SQLServer中執行一遍,清掉緩存之后,大概是2~3秒,然后排序字段改為orderno,1秒都不到,果然有用。但是orderno的順序跟alarmTime的順序是不完全一致的,orderno的排序無法替代alarmTime排序,那么怎么辦?

我想,因為選擇的是top,那么因為orderno是聚集索引,那么選擇前30條記錄,可以立即返回,根本無需遍歷整個結果,那么如果alarmTime是個索引字段,是否可以加快排序?

選擇top記錄時,盡量為order子句的字段建立索引

先建立索引:

  1. IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog'AND name='IX_eventlog_alarmTime'
  2.  
  3. CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)  

在查看執行計劃: 

 

看到沒有,剛才查詢耗時的Sort已經消失不見了,那么怎么驗證它能夠有效的降低我們的CPU呢,難道要到現場部署,當然不是。

查看SQL語句CPU高的語句

  1. SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' 
  2.  
  3.     ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' 
  4.  
  5.     ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] 
  6.  
  7.     ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)] 
  8.  
  9.     ,(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed Time (sec)] 
  10.  
  11.     ,execution_count AS "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes 
  12.  
  13.     ,qp.query_plan AS "Query Plan" 
  14.  
  15. FROM sys.dm_exec_query_stats qs 
  16.  
  17. CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st 
  18.  
  19. CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp 
  20.  
  21. ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC  

我們把建索引前后CPU做個對比:

 

已經明顯減低了。

通過建立相關索引來減少表掃描

我們再來看看count(*)這句怎么優化,因為上面的這句跟count這句差別就在于order by的排序。老規矩,用查詢計劃看看。 

用語句select count(0) from eventlog一看,該表已經有20多w的記錄,每次查詢30條數據,竟然要遍歷這個20多w的表兩次,能不耗CPU嗎。我們看看是否能夠利用相關的條件來減少表掃描。很明顯,我們可以為MgrObjId建立索引:

  1. CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) 

但是無論我怎么試,都是沒有利用到索引,難道IN子句和NOT IN子句是沒法利用索引一定會引起表掃描。于是上網查資料,找到樺仔的文章,這里面有解答:

SQLSERVER對篩選條件(search argument/SARG)的寫法有一定的建議

對于不使用SARG運算符的表達式,索引是沒有用的,SQLSERVER對它們很難使用比較優化的做法。非SARG運算符包括

NOT、、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和內部函數,例如:Convert、Upper等

但是這恰恰說明了IN是可以建立索引的啊。百思不得其解,經過一番的咨詢之后,得到了解答:

不一定是利用索引就是好的,sqlserver根據你的查詢的字段的重復值的占比,決定是表掃描還是索引掃描

有道理,但是我查看了下,重復值并不高,怎么會有問題呢。

關鍵是,你select的字段,這個地方使用索引那么性能更差,你select字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name都不在索引里。

真是一語驚醒夢中人,缺的是包含索引!!!關于包含索引的重要性我在這篇文章《我是如何在SQLServer中處理每天四億三千萬記錄的》已經提到過了,沒想到在這里又重新栽了個跟頭。實踐,真的是太重要了!

通過建立包含索引來讓SQL語句走索引

好吧,立馬建立相關索引:

  1. IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog'AND name='IX_eventlog_moid'
  2.  
  3. CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM)  

我們再來看看查詢計劃:

 

看到沒有,已經沒有eventlog表的表掃描了。我們再來比較前后的CPU: 

 

很明顯,這個count的優化,對查詢top的語句依然的生效的。目前為止,這兩個查詢用上去之后,再也沒有CPU過高的現象了。

其他優化手段

  • 通過服務端的推送,有事件告警或者解除過來才查詢數據庫。
  • 優化上述查詢語句,比如count(*)可以用count(0)替代
  • 優化語句,先查詢出所有的MgrObjId,然后在做連接
  • 為管理對象、地點表等增加索引
  • 添加了索引之后,事件表的插入就會慢,能夠再怎么優化呢?可以分區建立索引,每天不忙的時候,把新的記錄移入到建好索引的分區

當然,這些優化的手段是后續的事情了,我要做的事情基本完了。

總結

  • 服務器CPU過高,首先查看系統進程,確定引發CPU過高的進程
  • 通過SQLServer Profiler能夠輕易監控到哪些SQL語句執行時間過長,消耗最多的CPU
  • 通過SQL語句是可以查看每條SQL語句消耗的CPU是多少
  • 導致CPU高的都是進行大量計算的語句:包括內存排序、表掃描、編譯計劃等。
  • 如果使用Top刷選前面幾條語句,則盡量為Order By子句建立索引,這樣可以減少對所有的刷選結果進行排序
  • 使用Count查詢記錄數時,盡量通過為where字句的相關字段建立索引以減少表掃描。如果多個表進行join操作,則把相關的表連接字段建立在包含索引中
  • 通過服務端通知的方式,減少SQL語句的查詢
  • 通過表分區,盡量降低因為添加索引而導致表插入較慢的影響 
責任編輯:龐桂玉 來源: 數據庫開發
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