Oracle19C AWR报告分析之Wait Classes by Total Wait Time-二、详细分析

时间：2024-11-17 14:10:13

2.1 指标参数介绍

参数 含义
Wait Class 等待事件类别，例如 CPU、I/O、事务提交、集群通信等。
Waits 此类别中等待事件发生的总次数，表明发生某种等待的频率。
Total Wait Time 等待总时间，表示系统在特定类别上的总等待耗时（单位：秒）。
Avg Wait Time 每次等待的平均耗时（单位：微秒或毫秒），反映单次事件的平均延迟。
% DB Time 此等待类别占数据库总运行时间的比例，用于衡量该类别对系统整体性能的影响。
Avg Active Sessions 平均活动会话数，与此等待类别相关的并发会话活动情况。

2.2 数据库性能分析

1. DB CPU

  • 特征: CPU 时间是数据库的核心性能指标，通常用来处理 SQL 查询、计算和其他任务。

  • 分析

    • 占比 95.6%，表明系统性能瓶颈主要集中在CPU上。
    • 可能存在 SQL 查询优化空间，例如：
      • 高耗时 SQL：检查 AWR 报告中的 Top SQL。
      • 表和索引：优化表设计，确保查询语句合理使用索引。
    • 硬件问题：若硬件 CPU 不足，可能需要扩容服务器资源。

2. System I/O

  • 特征: 反映数据库与存储系统的交互情况，例如读取数据块、写入日志。

  • 分析

    • 等待次数多（9,053,641 次），但单次平均等待时间较低（321.45μs）。

    • 潜在问题

      • 高等待次数可能表明 I/O 请求过多。
      • 缓存使用不足导致频繁的磁盘访问。

    • 优化建议

      • 增加内存缓冲区大小，提升缓存命中率。
      • 检查表扫描情况，避免不必要的全表扫描。

3. Cluster

  • 特征: 表示在 RAC 环境中节点之间的通信和资源协调。

  • 分析

    • 等待次数高（4,211,068 次），主要反映集群节点之间的同步问题。

    • 可能的原因：

      • 跨节点数据访问频繁。
      • 全局缓存同步（Global Cache）。

    • 优化建议

      • 数据分区：优化分区策略，减少跨节点操作。
      • RAC 网络：检查节点间网络延迟。

4. Commit

  • 特征: 提交事务时的等待，例如写入日志文件。

  • 分析

    • 提交事务的平均等待时间为 896.18μs，占总时间的 1.0%。

    • 如果提交频率过高，会影响整体性能。

    • 优化建议

      • 合并小事务，减少频繁提交。
      • 确保日志文件存储（如 REDO 日志）I/O 性能足够。

5. User I/O

  • 特征: 用户查询或操作引发的 I/O 请求等待。

  • 分析

    • 等待时间占比低（0.4%），但优化空间仍然存在。
    • 主要优化点：
      • 查询优化：检查慢查询，减少不必要的磁盘访问。
      • 索引设计：确保热点查询语句能充分利用索引。

6. Concurrency

  • 特征: 并发操作引起的等待，例如锁争用。

  • 分析

    • 占比仅 0.1%，但如果环境中并发度较高，可能会有性能问题。

    • 优化建议

      • 检查并发事务中的锁争用和死锁问题。
      • 调整事务隔离级别，减少不必要的锁。

7. Application

  • 特征: 反映应用程序层的等待，例如 PL/SQL 或存储过程中的耗时。

  • 分析

    • 占比低（0.0%），无需重点关注，除非报告中有异常耗时的应用程序。

8. Network

  • 特征: 网络通信相关的等待。

  • 分析

    • 网络等待时间非常短（1.12μs），且占比可以忽略，说明网络未对数据库性能造成瓶颈。

2.3 综合性能评估

性能瓶颈：DB CPU

  • 核心问题

    • 数据库在计算任务（如 SQL 语句执行）上耗费了绝大部分时间。

    • 优化方向

      • 定位高耗时 SQL，通过索引优化、语句重写提升效率。
      • 提高硬件性能（增加 CPU 核心数）。

I/O 相关性能问题

  • System I/O 和 User I/O 的高等待次数表明磁盘访问频繁。

  • 优化策略

    • 增加缓存大小。
    • 优化存储硬件性能，如使用 SSD 替代传统硬盘。

集群通信（Cluster）问题

  • RAC 环境优化

    • 减少跨节点访问。
    • 检查网络配置，确保节点间通信稳定。

事务管理（Commit）

  • 提高事务效率
    • 合并小事务。
    • 确保日志存储路径性能可靠。

2.3 结论

  从 AWR 数据分析中可以看出，当前系统主要性能瓶颈在于 CPU 使用和I/O性能。通过优化查询、增加硬件资源和调整存储结构，可以有效提升数据库性能。此外，RAC 和事务提交的优化也是潜在的改进方向。

注：此分析只针对这一部分的参数指标进行分析，不包括整体的分析，需根据不同参数指标，对AWR进行全局性分析，从而更深入地诊断数据库性能问题，优化数据库性能。

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