印刻数据库

外观

DB2 CPU管理 ​

CPU管理概述 ​

CPU管理是DB2数据库性能优化的重要组成部分，它涉及监控、配置和优化CPU资源的使用，确保数据库系统能够高效地利用CPU资源，同时避免CPU瓶颈影响系统性能。有效的CPU管理可以提高数据库的响应速度、吞吐量和稳定性。

CPU管理的作用 ​

  • 提高性能：确保CPU资源被高效利用
  • 避免瓶颈：及时发现和解决CPU瓶颈
  • 优化资源分配：合理分配CPU资源给不同的工作负载
  • 支持多工作负载：在同一系统上支持多种工作负载
  • 降低成本：提高CPU利用率，减少硬件投资

CPU管理的挑战 ​

  • 工作负载变化：处理动态变化的工作负载
  • 资源竞争：多个进程和应用程序竞争CPU资源
  • 性能调优：平衡不同组件的CPU使用
  • 监控复杂性：全面监控CPU使用情况
  • 预测需求：预测未来的CPU资源需求

CPU监控 ​

1. CPU监控指标 ​

系统级指标 ​

  • 总体CPU使用率：系统整体CPU使用情况
  • 用户空间CPU使用率：用户进程使用的CPU比例
  • 系统空间CPU使用率：内核使用的CPU比例
  • 空闲CPU比例：空闲的CPU比例
  • 等待I/O的CPU比例：等待I/O完成的CPU比例

DB2级指标 ​

  • DB2进程CPU使用率：DB2实例和数据库进程的CPU使用情况
  • 语句CPU消耗：单个SQL语句的CPU消耗
  • 连接CPU消耗：单个连接的CPU消耗
  • 工作负载CPU消耗：特定工作负载的CPU消耗
  • 代理CPU消耗：数据库代理的CPU消耗

2. CPU监控工具 ​

系统工具 ​

Windows ​
  • 任务管理器：实时监控CPU使用情况
  • 性能监视器：详细的性能监控和日志
  • Resource Monitor：资源使用的实时监控
Linux/Unix ​
  • top：实时监控进程CPU使用情况
  • vmstat：虚拟内存统计，包括CPU使用
  • iostat：I/O统计，包括CPU等待时间
  • mpstat：多处理器统计
  • sar：系统活动报告

DB2工具 ​

db2top ​
bash
# 使用db2top监控CPU使用
db2top -d sample -u db2inst1 -p password -C
db2pd ​
bash
# 使用db2pd监控CPU使用
db2pd -db sample -inst -cpu
IBM Data Studio ​
  • 图形化CPU监控
  • 支持历史数据查看
  • 提供CPU使用趋势分析
  • 支持告警配置

3. CPU监控SQL ​

查看DB2进程CPU使用情况 ​

sql
-- 查看DB2进程CPU使用情况
SELECT * FROM TABLE(SYSPROC.MON_GET_INSTANCE(NULL));

-- 查看数据库CPU使用情况
SELECT * FROM TABLE(SYSPROC.MON_GET_DATABASE(NULL));

查看语句CPU使用情况 ​

sql
-- 查看CPU消耗最高的SQL语句
SELECT 
  stmt_text,
  total_cpu_time / 1000000 as cpu_time_sec,
  total_executions,
  total_cpu_time / total_executions / 1000000 as avg_cpu_time_sec
FROM 
  TABLE(SYSPROC.MON_GET_PKG_CACHE_STMT(NULL, NULL, NULL, -2))
WHERE 
  total_executions > 0
ORDER BY 
  total_cpu_time DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

查看工作负载CPU使用情况 ​

sql
-- 查看工作负载CPU使用情况
SELECT 
  workload_name,
  dbpartitionnum,
  total_cpu_time / 1000000 as cpu_time_sec
FROM 
  TABLE(SYSPROC.MON_GET_WORKLOAD(NULL, -2))
ORDER BY 
  total_cpu_time DESC;

CPU配置与优化 ​

1. 操作系统级配置 ​

进程优先级 ​

bash
# 在Linux上调整DB2进程优先级
renice -n -10 -p $(pgrep -f db2sysc)

# 在AIX上调整DB2进程优先级
chrt -p 99 $(pgrep -f db2sysc)

CPU亲和性 ​

bash
# 在Linux上设置CPU亲和性
taskset -p 0x3 $(pgrep -f db2sysc)  # 绑定到CPU 0和1

# 在Windows上设置CPU亲和性
# 使用任务管理器或PowerShell

中断处理 ​

  • 配置中断均衡
  • 考虑使用专门的CPU处理中断
  • 优化网络和存储中断

2. DB2级配置 ​

实例级配置 ​

处理器使用 ​
sql
-- 设置实例处理器使用
UPDATE DATABASE MANAGER CONFIGURATION USING PROCESSOR_USE 100;

-- 设置最大代理数量
UPDATE DATABASE MANAGER CONFIGURATION USING MAXAGENTS 200;

-- 设置代理池大小
UPDATE DATABASE MANAGER CONFIGURATION USING NUM_POOLAGENTS 50;
工作负载管理 ​
sql
-- 创建工作负载
CREATE WORKLOAD olap_workload
  APPLNAME('olap*')
  ENABLE COLLECT ACTIVITY DATA ON COORDINATOR WITH DETAILS;

-- 创建服务类
CREATE SERVICE CLASS olap_service_class UNDER SYSDEFAULTUSERCLASS;

-- 创建工作负载管理规则
CREATE WORKLOAD MANAGEMENT RULE olap_rule
  WORKLOAD olap_workload
  ROUTE TO olap_service_class;

-- 配置服务类资源分配
CREATE THRESHOLD cpu_threshold FOR SERVICE CLASS olap_service_class
  ACTIVATE WHEN CPU_USAGE > 80 PERCENT
  FOR DATABASE
  STOP EXECUTION;

数据库级配置 ​

并行度配置 ​
sql
-- 设置最大查询并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING DFT_DEGREE ANY;

-- 设置最大并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING MAX_QUERYDEGREE 8;

-- 设置分区内并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING INTRA_PARALLEL YES;
语句级配置 ​
sql
-- 为特定语句设置并行度
COMMENT ON STATEMENT 
  'SELECT * FROM employee WHERE department_id = ?'
  IS '/*+ DEGREE(4) */';

-- 为特定表设置并行度
ALTER TABLE employee ALTER PARALLEL DEGREE 2;

3. 查询优化 ​

识别高CPU消耗语句 ​

sql
-- 识别高CPU消耗语句
SELECT 
  stmt_text,
  total_cpu_time / 1000000 as cpu_time_sec,
  total_executions,
  avg_exec_time / 1000000 as avg_time_sec
FROM 
  TABLE(SYSPROC.MON_GET_PKG_CACHE_STMT(NULL, NULL, NULL, -2))
WHERE 
  total_cpu_time > 1000000  -- 超过1秒
ORDER BY 
  total_cpu_time DESC;

优化高CPU消耗语句 ​

  • 分析执行计划
  • 添加或优化索引
  • 重写SQL语句
  • 考虑使用物化视图
  • 分区大型表

示例：优化CPU密集型查询 ​

sql
-- 原始查询
SELECT 
  department_id,
  COUNT(*),
  AVG(salary),
  SUM(salary)
FROM 
  employee
GROUP BY 
  department_id
ORDER BY 
  department_id;

-- 优化后的查询（添加索引）
CREATE INDEX idx_employee_dept_salary ON employee(department_id, salary);

-- 优化后的查询（使用并行度）
SELECT /*+ DEGREE(4) */
  department_id,
  COUNT(*),
  AVG(salary),
  SUM(salary)
FROM 
  employee
GROUP BY 
  department_id
ORDER BY 
  department_id;

CPU资源管理 ​

1. 工作负载管理 ​

工作负载分类 ​

  • OLTP：在线事务处理，要求低延迟
  • OLAP：在线分析处理，CPU密集型
  • 批处理：批量处理，可在特定时间运行
  • 维护任务：备份、重组等维护任务

资源分配策略 ​

  • 百分比分配：为不同工作负载分配固定百分比的CPU资源
  • 优先级分配：根据优先级分配CPU资源
  • 动态分配：根据需求动态分配CPU资源
  • 限制分配：限制特定工作负载的CPU使用

工作负载管理配置 ​

sql
-- 创建资源池
CREATE RESOURCE POOL olap_pool
  CPU_SHARES 50
  MEMORY_SIZE 2000000
  ENABLE;

-- 为服务类分配资源池
ALTER SERVICE CLASS olap_service_class
  USING RESOURCE POOL olap_pool;

-- 创建CPU使用阈值
CREATE THRESHOLD cpu_limit_threshold FOR SERVICE CLASS olap_service_class
  ACTIVATE WHEN CPU_USAGE > 70 PERCENT
  FOR DATABASE
  COLLECT ACTIVITY DATA ON COORDINATOR WITH DETAILS;

2. 多工作负载优化 ​

工作负载隔离 ​

sql
-- 创建多个资源池
CREATE RESOURCE POOL oltp_pool CPU_SHARES 30;
CREATE RESOURCE POOL olap_pool CPU_SHARES 40;
CREATE RESOURCE POOL batch_pool CPU_SHARES 20;
CREATE RESOURCE POOL maintenance_pool CPU_SHARES 10;

-- 为不同服务类分配资源池
ALTER SERVICE CLASS oltp_service_class USING RESOURCE POOL oltp_pool;
ALTER SERVICE CLASS olap_service_class USING RESOURCE POOL olap_pool;
ALTER SERVICE CLASS batch_service_class USING RESOURCE POOL batch_pool;
ALTER SERVICE CLASS maintenance_service_class USING RESOURCE POOL maintenance_pool;

工作负载调度 ​

  • 安排批处理任务在非高峰期运行
  • 为不同工作负载设置不同的优先级
  • 使用资源预留确保关键工作负载的资源

3. 虚拟化环境的CPU管理 ​

虚拟机配置 ​

  • 合理配置虚拟机的CPU数量
  • 考虑使用CPU超线程
  • 配置CPU资源限制
  • 考虑使用专用CPU

云环境配置 ​

  • 选择合适的云实例类型
  • 配置自动扩展
  • 监控云资源使用情况
  • 优化云环境的工作负载

版本差异 ​

DB2 9.7及以下 ​

  • CPU管理功能相对简单
  • 基本的工作负载管理
  • 有限的并行度支持
  • 监控功能基本

DB2 10.1 ​

  • 增强了工作负载管理功能
  • 支持更多的CPU监控指标
  • 优化了并行查询处理
  • 增强了资源池功能

DB2 10.5 ​

  • 引入了BLU Acceleration，优化了分析工作负载的CPU使用
  • 增强了内存中处理，减少CPU消耗
  • 优化了压缩算法，减少CPU开销

DB2 11.1及以上 ​

  • 增强了工作负载管理的CPU控制
  • 支持更细粒度的CPU资源分配
  • 引入了机器学习辅助的CPU优化
  • 优化了大内存系统的CPU使用
  • 支持云环境的CPU管理

生产实践 ​

1. CPU管理最佳实践 ​

监控与分析 ​

  • 建立全面的CPU监控体系
  • 定期分析CPU使用趋势
  • 识别CPU瓶颈和热点
  • 建立CPU使用基线

配置与优化 ​

  • 根据工作负载调整CPU配置
  • 优化SQL语句的CPU使用
  • 合理配置并行度
  • 考虑使用工作负载管理

资源分配 ​

  • 合理分配CPU资源给不同的工作负载
  • 为关键工作负载预留足够的CPU资源
  • 监控资源使用情况，及时调整

规划与预测 ​

  • 预测未来的CPU资源需求
  • 考虑工作负载的增长
  • 规划硬件升级

2. 大规模数据库的CPU管理 ​

分区数据库CPU管理 ​

sql
-- 监控分区数据库CPU使用
SELECT 
  dbpartitionnum,
  member,
  total_cpu_time / 1000000 as cpu_time_sec
FROM 
  TABLE(SYSPROC.MON_GET_DATABASE(NULL))
ORDER BY 
  dbpartitionnum;

-- 为分区数据库配置并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING 
  DFT_DEGREE ANY 
  MAX_QUERYDEGREE 16;

多实例CPU管理 ​

  • 为每个实例配置合理的CPU资源
  • 使用工作负载管理隔离不同实例的CPU使用
  • 监控每个实例的CPU使用情况
  • 考虑使用虚拟化或容器化隔离实例

3. CPU密集型工作负载的优化 ​

分析工作负载优化 ​

  • 使用BLU Acceleration
  • 优化查询并行度
  • 考虑使用列式存储
  • 优化聚合和连接操作

批处理工作负载优化 ​

  • 安排在非高峰期运行
  • 优化批处理作业的并行度
  • 考虑使用增量处理
  • 优化I/O操作，减少CPU等待

4. CPU管理自动化 ​

使用脚本自动监控 ​

bash
#!/bin/bash
# CPU监控自动化脚本

DB_NAME="sample"
CPU_THRESHOLD=80
ALERT_EMAIL="dba@example.com"

# 连接到数据库
db2 connect to $DB_NAME

# 获取DB2 CPU使用率
DB2_CPU=$(db2 "SELECT SUM(total_cpu_time) FROM TABLE(SYSPROC.MON_GET_DATABASE(NULL))")

# 获取系统CPU使用率
SYSTEM_CPU=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2 + $4}')

# 检查CPU使用率是否超过阈值
if (( $(echo "$SYSTEM_CPU > $CPU_THRESHOLD" | bc -l) )); then
  # 发送告警邮件
  echo "DB2数据库 $DB_NAME 的CPU使用率超过 $CPU_THRESHOLD%，当前使用率为 $SYSTEM_CPU%" | mail -s "DB2 CPU使用率告警" $ALERT_EMAIL
  
  # 记录高CPU消耗的SQL语句
  db2 "SELECT stmt_text, total_cpu_time / 1000000 as cpu_time_sec FROM TABLE(SYSPROC.MON_GET_PKG_CACHE_STMT(NULL, NULL, NULL, -2)) ORDER BY total_cpu_time DESC FETCH FIRST 5 ROWS ONLY" >> /var/log/db2_high_cpu_sql.log
fi

db2 connect reset
db2 terminate

使用自动化工具 ​

  • 考虑使用IBM InfoSphere Optim Performance Manager
  • 配置自动告警和响应
  • 使用机器学习工具预测CPU需求
  • 实现自动资源调整

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何识别CPU瓶颈？ ​

A1: 识别CPU瓶颈的方法：

  • 监控系统CPU使用率，持续高于90%可能表示瓶颈
  • 检查DB2进程的CPU使用率
  • 分析高CPU消耗的SQL语句
  • 查看等待I/O的CPU比例，高值可能表示I/O瓶颈导致CPU等待
  • 监控工作负载的CPU消耗

Q2: 如何优化高CPU消耗的SQL语句？ ​

A2: 优化高CPU消耗SQL语句的方法：

  • 分析执行计划，寻找优化机会
  • 添加或优化索引
  • 重写SQL语句，简化逻辑
  • 考虑使用物化视图
  • 优化连接顺序和类型
  • 调整并行度

Q3: 如何配置并行度？ ​

A3: 配置并行度的方法：

  • 设置数据库默认并行度：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING DFT_DEGREE ANY
  • 设置最大并行度：UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING MAX_QUERYDEGREE 8
  • 为特定语句设置并行度：使用优化器提示 /*+ DEGREE(4) */
  • 为特定表设置并行度：ALTER TABLE employee ALTER PARALLEL DEGREE 2

Q4: 如何使用工作负载管理优化CPU使用？ ​

A4: 使用工作负载管理优化CPU使用的方法：

  • 创建工作负载和服务类
  • 配置资源池，分配CPU资源
  • 创建阈值，限制CPU使用
  • 监控工作负载的CPU消耗
  • 根据需求调整资源分配

Q5: 如何预测未来的CPU需求？ ​

A5: 预测未来CPU需求的方法：

  • 分析历史CPU使用趋势
  • 考虑业务增长和工作负载变化
  • 使用预测模型和机器学习
  • 进行负载测试
  • 考虑季节性变化

CPU管理案例 ​

案例1：OLTP和OLAP混合工作负载 ​

问题 ​

  • 同一数据库同时运行OLTP和OLAP工作负载
  • OLAP查询导致CPU使用率过高，影响OLTP性能

解决方案 ​

  1. 创建工作负载和服务类
sql
-- 创建OLTP工作负载
CREATE WORKLOAD oltp_workload APPLNAME('oltp*');

-- 创建OLAP工作负载
CREATE WORKLOAD olap_workload APPLNAME('olap*');

-- 创建服务类
CREATE SERVICE CLASS oltp_service_class UNDER SYSDEFAULTUSERCLASS;
CREATE SERVICE CLASS olap_service_class UNDER SYSDEFAULTUSERCLASS;

-- 路由工作负载到服务类
CREATE WORKLOAD MANAGEMENT RULE oltp_rule WORKLOAD oltp_workload ROUTE TO oltp_service_class;
CREATE WORKLOAD MANAGEMENT RULE olap_rule WORKLOAD olap_workload ROUTE TO olap_service_class;
  1. 配置资源池
sql
-- 创建资源池
CREATE RESOURCE POOL oltp_pool CPU_SHARES 60;
CREATE RESOURCE POOL olap_pool CPU_SHARES 40;

-- 分配资源池
ALTER SERVICE CLASS oltp_service_class USING RESOURCE POOL oltp_pool;
ALTER SERVICE CLASS olap_service_class USING RESOURCE POOL olap_pool;
  1. 配置阈值
sql
-- 创建CPU使用阈值
CREATE THRESHOLD olap_cpu_threshold FOR SERVICE CLASS olap_service_class
  ACTIVATE WHEN CPU_USAGE > 70 PERCENT
  FOR DATABASE
  COLLECT ACTIVITY DATA ON COORDINATOR WITH DETAILS;

结果 ​

  • OLTP和OLAP工作负载的CPU使用被隔离
  • OLTP性能得到保障
  • OLAP查询仍能使用足够的CPU资源
  • 整体系统性能得到提高

案例2：高CPU消耗的SQL语句优化 ​

问题 ​

  • 一个复杂的报表查询消耗大量CPU资源
  • 查询执行时间长，影响系统性能

解决方案 ​

  1. 分析执行计划
sql
-- 分析执行计划
db2 "EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM complex_query";
db2 "SELECT * FROM EXPLAIN_INSTANCE";
db2 "SELECT * FROM EXPLAIN_STATEMENT";
db2 "SELECT * FROM EXPLAIN_OPERATOR ORDER BY OPERATOR_ID";
  1. 优化查询
sql
-- 原始查询
SELECT 
  department_id,
  COUNT(*),
  AVG(salary),
  SUM(salary)
FROM 
  employee e
JOIN 
  department d ON e.department_id = d.department_id
GROUP BY 
  department_id
ORDER BY 
  department_id;

-- 优化后的查询
-- 添加索引
CREATE INDEX idx_employee_dept_salary ON employee(department_id, salary);

-- 重写查询，使用优化器提示
SELECT /*+ DEGREE(8) USE_HASH(e d) */
  e.department_id,
  COUNT(*),
  AVG(e.salary),
  SUM(e.salary)
FROM 
  employee e
JOIN 
  department d ON e.department_id = d.department_id
GROUP BY 
  e.department_id
ORDER BY 
  e.department_id;

结果 ​

  • 查询CPU消耗降低了60%
  • 查询执行时间从120秒减少到48秒
  • 系统整体CPU使用率降低
  • 用户满意度提高

总结 ​

CPU管理是DB2数据库性能优化的重要组成部分，它涉及监控、配置和优化CPU资源的使用。有效的CPU管理可以提高数据库性能，避免瓶颈，优化资源分配，支持多工作负载，并降低成本。

在生产实践中，建议建立全面的CPU监控体系，使用工作负载管理优化CPU资源分配，定期分析CPU使用情况，优化高CPU消耗的SQL语句，并规划未来的CPU资源需求。

随着DB2版本的不断更新，CPU管理功能也在不断增强，特别是在工作负载管理、并行处理和云环境支持方面。DBA应该紧跟技术发展，充分利用这些新功能提升CPU管理的效率和效果。

通过合理的CPU管理，DBA可以确保DB2数据库系统高效地利用CPU资源，提供良好的性能和用户体验，同时降低硬件成本。