印刻数据库

外观

Oracle AWR 和 ASH 报告分析 ​

生成 AWR 报告 ​

使用 SQL*Plus 生成 ​

sql
-- 连接到数据库
sqlplus / as sysdba

-- 运行 AWR 报告生成脚本
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql

-- 选择报告格式（html 或 txt）
Enter value for report_type: html

-- 选择天数范围
Enter value for num_days: 1

-- 选择开始快照 ID
Enter value for begin_snap:

-- 选择结束快照 ID
Enter value for end_snap:

-- 输入报告文件名
Enter value for report_name: awr_report_1_2.html

使用 Enterprise Manager 生成 ​

  1. 登录 Oracle Enterprise Manager
  2. 导航到 "性能" 选项卡
  3. 点击 "AWR 报告"
  4. 选择时间范围和快照
  5. 点击 "生成报告"

生成特定类型的 AWR 报告 ​

sql
-- 生成单实例 AWR 报告
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql

-- 生成 RAC 数据库的全局 AWR 报告
@?/rdbms/admin/awrgrpt.sql

-- 生成 RAC 数据库的节点级 AWR 报告
@?/rdbms/admin/awrrpti.sql

-- 生成 AWR 比较报告
@?/rdbms/admin/awrddrpt.sql

生成 ASH 报告 ​

使用 SQL*Plus 生成 ​

sql
-- 连接到数据库
sqlplus / as sysdba

-- 运行 ASH 报告生成脚本
@?/rdbms/admin/ashrpt.sql

-- 选择报告格式（html 或 txt）
Enter value for report_type: html

-- 选择天数范围
Enter value for num_days: 1

-- 选择开始时间
Enter value for begin_time:

-- 选择结束时间
Enter value for duration:

-- 输入报告文件名
Enter value for report_name: ash_report.html

使用 Enterprise Manager 生成 ​

  1. 登录 Oracle Enterprise Manager
  2. 导航到 "性能" 选项卡
  3. 点击 "ASH 报告"
  4. 选择时间范围
  5. 点击 "生成报告"

AWR 报告分析 ​

报告结构 ​

  1. 报告标题：包含数据库名称、实例、时间范围等基本信息
  2. 摘要部分：包括 DB Time、DB CPU、等待事件摘要等
  3. Top 5 等待事件：最主要的等待事件
  4. SQL 统计信息：包括 Top SQL 语句
  5. 实例效率百分比：缓存命中率、软解析率等
  6. 内存统计信息：SGA、PGA 使用情况
  7. I/O 统计信息：数据文件 I/O 情况
  8. 详细等待事件：所有等待事件的详细信息
  9. 段统计信息：热点段分析
  10. 初始化参数：数据库参数设置

关键指标分析 ​

DB Time 和 DB CPU ​

  • DB Time：数据库总工作时间，包括 CPU 时间和等待时间
  • DB CPU：数据库 CPU 时间
  • DB Time/Elapsed Time：数据库负载指数，理想值为 CPU 核心数

等待事件分析 ​

  • Top 5 等待事件：识别主要瓶颈
  • 等待事件比率：各类等待事件占比
  • 等待时间：平均等待时间和总等待时间

SQL 语句分析 ​

  • Top SQL by Elapsed Time：执行时间最长的 SQL
  • Top SQL by CPU Time：CPU 消耗最多的 SQL
  • Top SQL by Logical Reads：逻辑读最多的 SQL
  • Top SQL by Physical Reads：物理读最多的 SQL

实例效率分析 ​

  • Buffer Cache Hit Ratio：缓冲区缓存命中率，理想值 > 95%
  • Library Cache Hit Ratio：库缓存命中率，理想值 > 99%
  • Soft Parse Ratio：软解析率，理想值 > 95%
  • Execute to Parse Ratio：执行与解析比率，理想值 > 90%

ASH 报告分析 ​

报告结构 ​

  1. 报告标题：包含数据库名称、实例、时间范围等基本信息
  2. 摘要部分：包括采样时间、会话数、等待事件摘要等
  3. Top 等待事件：最主要的等待事件
  4. Top SQL 语句：消耗资源最多的 SQL
  5. Top 会话：活动最频繁的会话
  6. Top 阻塞者：造成阻塞的会话
  7. 等待事件详细信息：各类等待事件的详细分布

关键指标分析 ​

等待事件分布 ​

  • 等待事件类型：CPU、I/O、锁等不同类型的等待
  • 等待事件占比：各类等待事件的百分比
  • 等待时长：平均等待时间和总等待时间

SQL 语句分析 ​

  • Top SQL by Event：按事件分类的 Top SQL
  • Top SQL by Duration：持续时间最长的 SQL
  • Top SQL by CPU：CPU 消耗最多的 SQL

会话分析 ​

  • Top Sessions：活动最频繁的会话
  • Session Details：会话的详细活动情况
  • Blocking Sessions：造成阻塞的会话

性能问题诊断流程 ​

1. 收集性能数据 ​

  • 生成 AWR 报告（长期趋势分析）
  • 生成 ASH 报告（实时问题诊断）
  • 收集系统级性能数据

2. 分析性能瓶颈 ​

  • 识别主要等待事件：从 Top 5 等待事件开始分析
  • 定位问题 SQL：分析 Top SQL 语句
  • 检查资源使用：CPU、内存、I/O 等资源使用情况
  • 分析实例效率：缓存命中率、解析率等指标

3. 确定问题原因 ​

  • 等待事件分析：根据等待事件类型确定问题原因
  • SQL 语句分析：检查执行计划、绑定变量使用等
  • 系统资源分析：检查系统级资源瓶颈
  • 配置参数分析：检查数据库参数设置

4. 实施解决方案 ​

  • SQL 优化：重写 SQL、创建索引、调整执行计划
  • 参数调整：修改数据库参数
  • 资源调整：增加系统资源、优化存储
  • 应用优化：调整应用程序逻辑

5. 验证解决方案 ​

  • 生成新的性能报告
  • 比较优化前后的性能指标
  • 确认问题是否解决
  • 监控长期性能趋势

常见性能问题分析 ​

1. I/O 瓶颈 ​

症状：

  • Top 等待事件包含 "db file sequential read"、"db file scattered read"
  • 物理读次数高，I/O 等待时间长
  • 缓冲区缓存命中率低

解决方案：

  • 优化 SQL 语句，减少物理读
  • 创建合适的索引，减少全表扫描
  • 调整 DB_CACHE_SIZE 参数
  • 优化存储系统，提高 I/O 性能

2. CPU 瓶颈 ​

症状：

  • Top 等待事件包含 "CPU time"
  • DB CPU 占比高
  • 系统 CPU 使用率接近 100%

解决方案：

  • 优化 CPU 密集型 SQL 语句
  • 减少硬解析，使用绑定变量
  • 调整 SHARED_POOL_SIZE 参数
  • 考虑增加 CPU 资源

3. 锁和阻塞 ​

症状：

  • Top 等待事件包含 "enqueue"、"row lock contention"
  • ASH 报告显示阻塞会话
  • 事务执行时间长

解决方案：

  • 优化事务逻辑，减少锁定时间
  • 使用适当的隔离级别
  • 检查并终止长时间运行的事务
  • 调整应用程序逻辑，避免死锁

4. 内存瓶颈 ​

症状：

  • 大量的 PGA 内存使用
  • 排序操作使用临时表空间
  • 游标溢出到磁盘

解决方案：

  • 调整 PGA_AGGREGATE_TARGET 参数
  • 优化排序操作，减少排序量
  • 使用适当的索引，避免排序
  • 考虑增加内存资源

AWR 和 ASH 报告最佳实践 ​

报告生成 ​

  • 选择合适的时间范围：避免生成过长或过短的报告
  • 对比报告：使用 AWR 比较报告分析性能变化
  • 定期生成：建立定期生成报告的机制
  • 保存历史报告：便于趋势分析和问题追溯

分析技巧 ​

  • 关注变化：对比不同时间点的报告，关注指标变化
  • 从宏观到微观：先看摘要，再深入分析具体问题
  • 综合分析：结合 AWR、ASH 和系统级数据进行分析
  • 关注比例：不仅看绝对值，还要看相对比例

自动化 ​

  • 自动生成报告：使用脚本定期生成性能报告
  • 自动分析：使用工具自动分析报告中的异常
  • 自动告警：设置性能指标阈值，超过阈值时告警
  • 性能趋势：建立性能趋势分析系统

常见问题（FAQ） ​

Q1: AWR 和 ASH 报告有什么区别？ ​

A1: AWR 报告是基于每小时收集的快照数据生成的，适用于长期性能趋势分析和整体性能评估。ASH 报告是基于每秒采样的活动会话数据生成的，适用于实时性能问题诊断和短期性能异常分析。

Q2: 如何确定生成 AWR 报告的最佳时间范围？ ​

A2: 应根据问题的持续时间和严重程度确定。对于短期问题，选择 1-2 小时的时间范围；对于长期趋势分析，选择 1 天或更长时间；对于性能对比，选择相同工作负载的时间段。

Q3: 如何分析 AWR 报告中的 Top SQL 语句？ ​

A3: 分析 Top SQL 语句时，应关注：

  • 执行计划是否合理
  • 是否使用了绑定变量
  • 是否有合适的索引
  • 是否可以重写 SQL 语句
  • 是否存在全表扫描或其他低效操作

Q4: 如何解决 "db file sequential read" 等待事件？ ​

A4: "db file sequential read" 通常表示单块读取操作慢，常见于索引扫描。解决方案包括：

  • 优化 SQL 语句，减少索引扫描次数
  • 检查索引是否合理，考虑创建或重建索引
  • 优化存储系统，提高随机 I/O 性能
  • 调整 DB_CACHE_SIZE 参数

Q5: 如何使用 ASH 报告诊断实时性能问题？ ​

A5: 使用 ASH 报告诊断实时性能问题时：

  • 关注 Top 等待事件，识别瓶颈
  • 查看 Top 会话，找到活动最频繁的会话
  • 分析 Top SQL，定位消耗资源最多的 SQL
  • 检查阻塞者，识别造成阻塞的会话
  • 结合系统级数据，综合分析问题原因