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分析数据库实例性能调优利器PerformanceInsights-创新互联

这篇文章主要讲解了“分析数据库实例性能调优利器Performance Insights”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“分析数据库实例性能调优利器Performance Insights”吧!

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Performance Insights是什么

阿里云RDS Performance Insights是RDS CloudDBA产品一项专注于用户数据库实例性能调优、负载监控和关联分析的利器,以简单直观的方式帮助用户迅速评估数据库负载,资源等待的源头和对应SQL查询语句,以此来指导用户在何时、何处、采取何种行动进行数据性能优化。

几个名词解释

Performance Insights:中文翻译过来叫性能洞察。 
Active Session (AS):RDS数据库系统中,活跃的会话数量。 
Average Active Session (AAS):一段时间内,RDS数据库中平均活跃会话数量。 
Max Vcores:RDS数据库实例大可以使用到的CPU Cores数量。
AAS和MaxVcores来量化系统瓶颈

在文章开始,我们希望能够把一个非常重要的问题解释清楚:为什么可以使用AAS (平均活跃会话数)与RDS数据库实例MaxVcores量化对比来作为系统瓶颈的判断依据?我们的理由是:

首先,RDS数据库系统中,我们认为最为重要的资源是CPU资源,因为其他所有资源都需要CPU来调度。

其次,CPU的并发处理能力,与CPU Cores的数量相关。假设在相当小的一个时间切片上,CPU对活跃会话(AS)处理能力瓶颈就是CPU Cores数量。即:CPU最多同时能够处理与Cores数量均等的活跃会话数。

因此,我们可以用RDS数据库系统中,平均活跃会话(AAS)数与MaxVcores数的量化对比,做为判定系统是否存在瓶颈的重要依据。

Performance Insights能做什么

阿里云RDS Performance Insights能够帮助我们的用户快速方便、直接了当的发现数据库实例负载,以及导致性能问题的SQL语句。目前Performance Insights页面以三个方面承载我们的产品思路:

关键性能指标趋势图:关键资源利用率变化趋势图。

实时AAS变化趋势图:数据库实例中平均活跃会话(Average Active Sessions)实时变化趋势。
多维负载信息:展示多维度实例负载信息。
关键资源利用率趋势图

阿里云RDS Performance Insights关键性能指标的趋势图,可以从宏观的角度帮助客户发现实例负载的来源,比如:到底是CPU资源吃紧,IOPS过高?还是网络开销过大,又或是活跃连接数打满?

分析数据库实例性能调优利器Performance Insights

实时AAS变化趋势图

从关键资源利用率趋势图部分,我们已经大致清楚了实例负载的来源。接下来,带着这个问题,我们去看看目前实例中活跃会话的资源等待情况。那么,此时我们可以来到页面的第二个部分:实时AAS变化趋势图。

分析数据库实例性能调优利器Performance Insights

从Performance Insights中的实时AAS变化趋势图中,我们可以非常清晰的发现RDS实例中的资源等待情况。比如上图,我们可以分析出以下重要信息:

时间10:25 - 10:57之间,平均活跃会话远远大于实例CPU Cores数量24(几个点低于CPU Cores),说明数据库已经面临比较大的系统瓶颈。
从AAS变化趋势图来看,几乎是在等待蓝色标示的资源,即CPU资源。

由此可见,我们使用Performance Insights中的实时AAS变化趋势图,可以非常清晰简单,直接了当的找到用户RDS实例负载来源,资源等待于何时、何处,以及变化规律。

多维度负载详情

通Performance Insights中的实时AAS变化趋势图,掌握了实例负载来源,资源等待及变化规律,接下来用户理所应当最关心的一个问题便是:到底导致这些实例负载的具体查询语句是什么?哪个用户导致的?哪个连接主机客户端?哪个应用数据库?这一系列的问题我们可以使用多维负载信息部分来解答。

分析数据库实例性能调优利器Performance Insights

从以上截图的下半部分,我们可以方便的找出与AAS变化趋势关联的负载对应的SQL查询语句,以及每个语句对AAS的贡献的对比情况。当然,您也可以根据自己的需要切换为Waits,Users,Hosts,Commands,Databases和Status,分别表示资源等待,用户,客户端主机,命令类型,数据库,进程状态等维度查看。

Performance Insights架构

了解阿里云RDS Performance Insights能够做什么以后,让我们来看Performance Insights的设计架构图,简要概括为五个字:四层两链路。

分析数据库实例性能调优利器Performance Insights

四层架构

RDS Performance Insights四层架构从上往下,依次为:

应用层:前端用户可见,承载着我们产品的思路和逻辑,是终端用户可见的产品呈现。 
服务层:各系统API协调工作,为应用层提供应用数据服务,我们产品主要的业务逻辑处理层。 
数据层:数据实时处理平台,统计汇总,数据扁平化,实时计算,最终持久化到元数据库中,为服务层提供数据。 
采集层:从RDS实例中,采集有价值的基础数据,为数据层输入数据。

两条链路

从数据链路来看Performance Insights,有两条链路:

访问链路:数据至上而下请求访问,至下而上的数据返回。 
采集链路:数据从生产到消费,从统计汇总到最终落库整个生命过程。

典型案例

以下两个典型案例,来看看Performance Insights如何一目了然,一针见血的帮助我们诊断分析数据库系统瓶颈,资源等待和SQL查询语句。

为什么CPU 100%了 
XXX时间点SQL查询变慢了

为什么CPU 100%了?

在我们多年的专家服务过程中, 遇到最多的用户问题便是“为什么我的CPU 100%了”,来看看Performance Insights是如何庖丁解牛这个问题。

Performance Insights截图

以下是该RDS实例,Performance Insights页面截图。

分析数据库实例性能调优利器Performance Insights

分析

我们从Performance Insights页面截图分析出以下几个问题:

从资源利用率中CPU使用率和活跃会话数量来看:大概在 09:59 - 10:05,均有大幅上升。CPU使用率达到了100%,活跃会话(Active Sessions)达到了400+;

AAS变化趋势中发现,这段时间内,系统瓶颈主要集中在CPU和Lock两资源的等待,总的Active Sessions数远远超过CPU Cores(实例的CPU Cores为16),存在严重的系统瓶颈。

SQL语句详情部分:非常清晰的看到排在第一位的SQL查询语句是等待CPU资源,达到了96个活跃会话;第二位是Lock资源等待,达到了79个会话,可以点击SQL语句,查看详情。

XXX时间点SQL查询变慢了

另外,用户经常遇到的一个问题是“为什么我的SQL查询语句突然变慢了”?

Performance Insights截图

某RDS实例用户反馈在16:05左右,原本执行很快的Update语句,突然变得很慢,16:08左右恢复正常,以下是该RDS实例

从Performance Insights,我们可以分析出:

从AAS变化趋势图中,发现大约从16:05:50秒开始,系统出现了大量等待Lock资源的活跃会话(图中橙色颜色区域),达到了33个,远超CPU Cores数。

从截图最下部分SQL查询中,发现等待Lock资源的SQL语句(第一条,橙色标示),恰巧是用户抱怨变慢的Update操作语句。于是我们可以很快断定,这个Update变慢的原因是资源被锁住,导致等待锁资源释放时间过长,拉长了执行时间,即Update语句变慢了。
从AAS变化趋势图中,发现大约在16:07:20左右,等待锁资源的活跃进程消失了,Update语句性能恢复正常,说明锁资源已经释放。

以上,我们从两个特定的用户案例可以看到Performance Insights可以简单直观,轻松愉悦的帮助用户诊断问题,关联分析系统瓶颈,资源等待和SQL查询,取得了非常好的效果。

Performance Insights的未来

伴随阿里云RDS Performance Insights第一期发布,我们已经可以帮助用户快速发现RDS实例性能问题,以及导致性能问题的具体SQL查询。但是,这远远不够,我们还需要更深入的帮助我们的客户自动化、智能化解决问题。

从“是什么”到“为什么”

当前,用户通过阿里云RDS Performance Insights找到了导致性能问题的具体查询SQL语句后,接下来很自然的一个问题是,为什么这个查询语句会导致性能问题?是缺失必要的索引?统计信息数据倾斜?查询数据类型转换?Non-SARG查询等等?接下来,我们需要深入探索为什么SQL会导致性能问题。

从“为什么”到“怎么办”

当用户知道了SQL语句为什么有性能问题以后,接下来的问题便是:我该怎么做才能解决性能问题?我们需要明确告诉用户怎么办就能够解决性能问题。

从“怎么办”到“自动办”

随着用户能够解决SQL语句性能问题以后,用户接下来最为迫切的需求便是:阿里云能否帮我们预先发现、智能化、自动化处理解决这些类似的问题?

感谢各位的阅读,以上就是“分析数据库实例性能调优利器Performance Insights”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对分析数据库实例性能调优利器Performance Insights这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


新闻名称:分析数据库实例性能调优利器PerformanceInsights-创新互联
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