原文：http://jonathanlewis.wordpress.com/2006/12/27/analysing-statspack-6/
作者：Jonathan Lewis
下面是一段时间以前网络上贴出来的一个AWR快照的片段，并有一段文字描述为何值得看一下，摘抄主要来自Don Burleson的文章：
这里是一个10g的oracle的例子，log buffer设置的过小，只有512k:
对于这个数据集，我是有一个问题，这里没有任何的数据来解释这个现象，是否打算要给我们一些线索来发现log buffer设置的过小，或者说没有这个意图，为何还要把它粘贴出来。（还有一点就是文章也没有任何一点来解释是如何发现log buffer的问题的）
这份数据集得另一个问题是没有任何的其它信息，比如有多少颗cpu，快照是多久一次的。
当然，事实是’log buffer space’的等待事件并没有出现在top 5的等待事件中，这会让你怀疑log buffer并不是最重要的问题，并且作者在下一段的awr报告中没有贴出来’log Buffer space’等待基线更令人发怒。
那么，从这个片段中我们到底能得到什么？我们能否发现一些线索来解释log buffer设置太小？
我们被告知buffer的大小是512k，假设DBA没有调整这个参数，而是使用的默认的log buffer大小，系统有1到4个cpu，再没有其它额外的信息了。
从数据上可以看出，报告中的除了cpu时间外的大部分时间都花费在后台进程处理上；仅仅log file sync的时间是应用的等待，这部分时间跟log file parallel write的时间有点相仿，而这趋向于说明这是一个低并发的系统（当有一个log file 写的时候，平均上，仅仅只有一个进程在等待写的完成，而且等待的总时间大致等于写所花费的时间）。但这并没有给出太多的信息。
写的平均时间大致是：
- log file parallel write – 30.1 m/s
- db file parallel write – 40.8 m/s
- control file parallel write – 50.7 m/s
这个结果并不怎么好，如果有抱怨性能问题，低速的磁盘设备可能是主要原因。
当然，log buffer space通常在系统有一定的并发活动的时候出现的，如果一个用户提交了commit，那么可能会处在log file sync等待上，而另外的一些用户则会等待log buffer space。
当然也有例外，如果系统在持续的产生大量的redo 日志，而日志写进程并非由commit事件引起的，比如log buffer超过了大小的1/3. 这种情况可以解释log file parallel write的等待为什么要比log file sync多，总的等待时间也比sync要多。
不管怎样，log buffer space等待时间可能有13s，这台服务器到底出现了什么问题，因为低速的log file parallel write而产生了长达278s的log file sync等待事件。如果提高log buffer的大小，可能系统会花费额外的13s时间在log file sync等待上，所以这个系统的问题可能是低速的磁盘。
当然，我不能仅仅根据‘top 5’等待事件就诊断性能问题，但是，如果你仅仅只有这些信息，而又不能证明提供的诊断，那么就需要更多的信息。这里我需要检查下load profile（系统的负载情况，比如用户请求，执行次数，事务数），再看下除了top 5以外的时间花费在什么地方。
推断:这个系统看起来像是单cpu，低速磁盘驱动器的单用户系统，可能就是一个测试的windows台式机。
实际上：如果你认为这些统一信息就可以帮你定位到过小的log buffer设置，恐怕不太可能。
例子2：
这个是从同一个作者那得到的另一个样本，展示了一个过小的log buffer的awr 报告的片段。下面就是awr的报告，DBA没有在init.ora文件中设置log buffer 参数。
更新 1st seqt 2010：最近我又重新读了这篇文章，发现我没有阐述为什么我不同意Mr. Burleson关于第二段统计信息的解释，这里做一个补充。
首先要说的是：确实有log buffer space的等待，12次，总共3s等待时间，所以认为增加log buffer大小能够缓解这种情况，但如果要真正的调整log buffer，还需要再慎重一些。
- 首先：无论你设置log buffer为多大，当发生log file 切换的时候，会产生一些log buffer space等待，尤其是在相对比较繁忙的系统上。所以当log buffer space与log file sync等待相比非常少时，可以忽略log buffer space等待。
- 其次：当提高了log buffer的大小，那么在日志写进程触发时，服务器进程可以写更多的日志到log buffer当中去，这就是增加log file sync的等待时间。（在早期的oracle版本中，log buffer space和log file sync等待是一个经典的权衡问题）。
- 最后，花费在cpu上的时间超过了163,000秒，而只有大约3S的log buffer space等待，而过高的cpu负载会对log buffer的清理有边际效应，会降低其速率，而引起log buffer space等待。
所以，暂时忽略log buffer空间的问题，极可能是另外一个问题引起的结果，把精力花在真正的问题上面。
在top 5中，最重要的指标是cpu，很明显，找到花费cpu时间最多的sql 语句，可以通过检查awr报告中的SQL ordered by CPU”, “SQL ordered by Executions” ， Segments by Logical Reads”.
快速的看下top 5中的其它等待事件，也会有一些指导作用。
Log file sync的数量非常大，而且大致与log file write相当，这就暗示着系统有大量的小事务在进行（如果系统仅仅有少量的大事务，那么log file write的数量肯定比log file syncs多了）。
观察一下时间，你会发现log file writes的速度（1.3s）要比log file syncs（4.6s）快。差异的时间主要花费在日志写进程需要“redo synch message”的消息来确认写完成。这是一个经典的暗示，cpu饥饿。如果cpu饥饿造成log write进程很难得到日志刷新到磁盘的消息，这会造成buffer会填满，而产生log buffer space 等待。
另外， “SQL*Net more data to client” 的等待次数也比较高，可能是一些查询返回了大量的数据，可以通过查看SQL*Net roundtrips to/from client的次数和传输的数据量，来确定系统当前是有许多小的查询，还是大数据集的查询。Round-trip 活动能够加重数据库的负载，需要小心，sql语句可以在报告的部分展示。
Top 5中另外的一个指标 “db file sequential read” ，平均时间是5.5m/s。如果这里有statsapack报告，我希望看下event histogram报告，来判断这不会是大量的快速读（本地缓存的数据，读是cpu密集型的）。我们需要定位到cpu的利用率在何处。
最后一个指标，是“log file sequential read” ，这是一个和自身关系不大的等待事件，接下来的几个星期我会单独阐述它，这里可以简单的认为是归档进程读online redo log的活动。