數據庫實例性能調優利器-Performance Insights最佳實踐

Performance Insights是什麼

阿里雲RDS Performance Insights是RDS CloudDBA產品一項專一於用戶數據庫實例性能調優、負載監控和關聯分析的利器，以簡單直觀的方式幫助用戶迅速評估數據庫負載，資源等待的源頭和對應SQL查詢語句，以此來指導用戶在什麼時候、何處、採起何種行動進行數據性能優化。

幾個名詞解釋

Performance Insights：中文翻譯過來叫性能洞察。

Active Session （AS）：RDS數據庫系統中，活躍的會話數量。

Average Active Session （AAS）：一段時間內，RDS數據庫中平均活躍會話數量。

Max Vcores：RDS數據庫實例最大可使用到的CPU Cores數量。

AAS和MaxVcores來量化系統瓶頸

在文章開始，咱們但願可以把一個很是重要的問題解釋清楚：爲何可使用AAS （平均活躍會話數）與RDS數據庫實例MaxVcores量化對比來做爲系統瓶頸的判斷依據？咱們的理由是：

首先，RDS數據庫系統中，咱們認爲最爲重要的資源是CPU資源，由於其餘全部資源都須要CPU來調度。

其次，CPU的併發處理能力，與CPU Cores的數量相關。假設在至關小的一個時間切片上，CPU對活躍會話（AS）處理能力瓶頸就是CPU Cores數量。即：CPU最多同時可以處理與Cores數量均等的活躍會話數。

所以，咱們能夠用RDS數據庫系統中，平均活躍會話（AAS）數與MaxVcores數的量化對比，作爲斷定系統是否存在瓶頸的重要依據。

Performance Insights能作什麼

阿里雲RDS Performance Insights可以幫助咱們的用戶快速方便、直接了當的發現數據庫實例負載，以及致使性能問題的SQL語句。目前Performance Insights頁面以三個方面承載咱們的產品思路：

• 關鍵性能指標趨勢圖：關鍵資源利用率變化趨勢圖。
• 實時AAS變化趨勢圖：數據庫實例中平均活躍會話（Average Active Sessions）實時變化趨勢。
• 多維負載信息：展現多維度實例負載信息。

關鍵資源利用率趨勢圖

阿里雲RDS Performance Insights關鍵性能指標的趨勢圖，能夠從宏觀的角度幫助客戶發現實例負載的來源，好比：究竟是CPU資源吃緊，IOPS太高？仍是網絡開銷過大，又或是活躍鏈接數打滿？

 

實時AAS變化趨勢圖

從關鍵資源利用率趨勢圖部分，咱們已經大體清楚了實例負載的來源。接下來，帶着這個問題，咱們去看看目前實例中活躍會話的資源等待狀況。那麼，此時咱們能夠來到頁面的第二個部分：實時AAS變化趨勢圖。

 

從Performance Insights中的實時AAS變化趨勢圖中，咱們能夠很是清晰的發現RDS實例中的資源等待狀況。好比上圖，咱們能夠分析出如下重要信息：

• 時間10:25 - 10:57之間，平均活躍會話遠遠大於實例CPU Cores數量24（幾個點低於CPU Cores），說明數據庫已經面臨比較大的系統瓶頸。
• 從AAS變化趨勢圖來看，幾乎是在等待藍色標示的資源，即CPU資源。

因而可知，咱們使用Performance Insights中的實時AAS變化趨勢圖，能夠很是清晰簡單，直接了當的找到用戶RDS實例負載來源，資源等待於什麼時候、何處，以及變化規律。

多維度負載詳情

通Performance Insights中的實時AAS變化趨勢圖，掌握了實例負載來源，資源等待及變化規律，接下來用戶理所應當最關心的一個問題即是：到底致使這些實例負載的具體查詢語句是什麼？哪一個用戶致使的？哪一個鏈接主機客戶端？哪一個應用數據庫？這一系列的問題咱們可使用多維負載信息部分來解答。

 

從以上截圖的下半部分，咱們能夠方便的找出與AAS變化趨勢關聯的負載對應的SQL查詢語句，以及每一個語句對AAS的貢獻的對比狀況。固然，您也能夠根據本身的須要切換爲Waits，Users，Hosts，Commands，Databases和Status，分別表示資源等待，用戶，客戶端主機，命令類型，數據庫，進程狀態等維度查看。

Performance Insights架構

瞭解阿里雲RDS Performance Insights可以作什麼之後，讓咱們來看Performance Insights的設計架構圖，簡要歸納爲五個字：四層兩鏈路。

 

四層架構

RDS Performance Insights四層架構從上往下，依次爲：

• 應用層：前端用戶可見，承載着咱們產品的思路和邏輯，是終端用戶可見的產品呈現。
• 服務層：各系統API協調工做，爲應用層提供應用數據服務，咱們產品主要的業務邏輯處理層。
• 數據層：數據實時處理平臺，統計彙總，數據扁平化，實時計算，最終持久化到元數據庫中，爲服務層提供數據。
• 採集層：從RDS實例中，採集有價值的基礎數據，爲數據層輸入數據。

兩條鏈路

從數據鏈路來看Performance Insights，有兩條鏈路：

• 訪問鏈路：數據至上而下請求訪問，至下而上的數據返回。
• 採集鏈路：數據從生產到消費，從統計彙總到最終落庫整個生命過程。

典型案例

如下兩個典型案例，來看看Performance Insights如何一目瞭然，一針見血的幫助咱們診斷分析數據庫系統瓶頸，資源等待和SQL查詢語句。

• 爲何CPU 100%了
• XXX時間點SQL查詢變慢了

爲何CPU 100%了？

在咱們多年的專家服務過程當中， 遇到最多的用戶問題即是「爲何個人CPU 100%了」，來看看Performance Insights是如何庖丁解牛這個問題。

Performance Insights截圖

如下是該RDS實例，Performance Insights頁面截圖。

 

分析

咱們從Performance Insights頁面截圖分析出如下幾個問題：

• 從資源利用率中CPU使用率和活躍會話數量來看：大概在 09:59 - 10:05，均有大幅上升。CPU使用率達到了100%，活躍會話（Active Sessions）達到了400+；
• AAS變化趨勢中發現，這段時間內，系統瓶頸主要集中在CPU和Lock兩資源的等待，總的Active Sessions數遠遠超過CPU Cores（實例的CPU Cores爲16），存在嚴重的系統瓶頸。
• SQL語句詳情部分：很是清晰的看到排在第一位的SQL查詢語句是等待CPU資源，達到了96個活躍會話；第二位是Lock資源等待，達到了79個會話，能夠點擊SQL語句，查看詳情。

XXX時間點SQL查詢變慢了

另外，用戶常常遇到的一個問題是「爲何個人SQL查詢語句忽然變慢了」？

Performance Insights截圖

某RDS實例用戶反饋在16:05左右，本來執行很快的Update語句，忽然變得很慢，16:08左右恢復正常，如下是該RDS實例Performance Insights頁面截圖。

 

分析

從Performance Insights截圖，咱們能夠分析出：

• 從AAS變化趨勢圖中，發現大約從16:05:50秒開始，系統出現了大量等待Lock資源的活躍會話（圖中橙色顏色區域），達到了33個，遠超CPU Cores數。
• 從截圖最下部分SQL查詢中，發現等待Lock資源的SQL語句（第一條，橙色標示），恰巧是用戶抱怨變慢的Update操做語句。因而咱們能夠很快判定，這個Update變慢的緣由是資源被鎖住，致使等待鎖資源釋放時間過長，拉長了執行時間，即Update語句變慢了。
• 從AAS變化趨勢圖中，發現大約在16:07:20左右，等待鎖資源的活躍進程消失了，Update語句性能恢復正常，說明鎖資源已經釋放。

以上，咱們從兩個特定的用戶案例能夠看到Performance Insights能夠簡單直觀，輕鬆愉悅的幫助用戶診斷問題，關聯分析系統瓶頸，資源等待和SQL查詢，取得了很是好的效果。

Performance Insights的將來

伴隨阿里雲RDS Performance Insights第一期發佈，咱們已經能夠幫助用戶快速發現RDS實例性能問題，以及致使性能問題的具體SQL查詢。可是，這遠遠不夠，咱們還須要更深刻的幫助咱們的客戶自動化、智能化解決問題。

從「是什麼」到「爲何」

當前，用戶經過阿里雲RDS Performance Insights找到了致使性能問題的具體查詢SQL語句後，接下來很天然的一個問題是，爲何這個查詢語句會致使性能問題？是缺失必要的索引？統計信息數據傾斜？查詢數據類型轉換？Non-SARG查詢等等？接下來，咱們須要深刻探索爲何SQL會致使性能問題。

從「爲何」到「怎麼辦」

當用戶知道了SQL語句爲何有性能問題之後，接下來的問題即是：我該怎麼作才能解決性能問題？咱們須要明確告訴用戶怎麼辦就可以解決性能問題。

從「怎麼辦」到「自動辦」

隨着用戶可以解決SQL語句性能問題之後，用戶接下來最爲迫切的需求即是：阿里雲可否幫咱們預先發現、智能化、自動化處理解決這些相似的問題？

以上，即是RDS Performance Insights的產品脈絡，從是什麼到爲何；從爲何到怎麼辦；從怎麼辦到自動辦，層層遞進，步步爲營，一步一步創造客戶愈來愈高的診斷優化需求。

最後總結

阿里雲RDS Performance Insights是數據庫實例性能調優、負載監控、關聯分析的必備利器，它能夠幫助用戶決策從何處下手，什麼時候採起行動，採起何種行動以及智能化自動解決問題根源。咱們有能力有信心能夠幫助咱們的客戶更好的上好阿里雲，用好阿里雲。

做者: 風移

原文連接

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