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数据库系统load飙高问题解决思路

 工作过程中有时候会接收到数据库服务器器load 飙高的报警,比如:
  load1 15.25 base: 8.52,collect time:2014-08-30
  如何处理load 异常飙高的报警呢? 本文尝试从原理,原因,解决方法来阐述这类问题的解决思路。
  一 原理分析
  CPU作为服务器的关键资源经常成为性能瓶颈的根源,CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。衡量CPU 系统负载的指标是load,load 就是对计算机系统能够承担的多少负载的度量,简单的说是进程队列的长度。简单的例子比如食堂有五个窗口,当有小于五个学生来打饭,五个窗口都能及时处理,但是当学生个数超过5个,必然会出现等待的学生。请求大于当前的处理能力,会出现等待,引起load升高。
  Load Average 就是一段时间(1min,5min,15min)内平均Load。平均负载的最佳值是1,这意味着每个进程都可以在一个完整的CPU 周期内完成。
  14:50:31 up 166 days,  1:54, 295 users,  load average: 0.05, 0.04, 0.00
  二 原因分析
  一般导致MySQL服务器load飙高的原因可能有以下几种情况:
  1 业务并发调用全表扫描/带有order by 排序的SQL语句.
  2 SQL语句没有合适索引/执行计划出错/update/delete where扫描全表,阻塞其他访问相同表的sql执行.
  3 存在秒杀类似的业务比如聚划算10点开团或者双十一秒杀,瞬时海量访问给数据库带来冲击。
  4 数据库做逻辑备份(需要全表扫描)或者多实例的压缩备份(压缩时需要大量的cpu计算,会导致系统服务器load飙高)
  5 磁盘写入方式改变 比如有writeback 变为 write through
  RAID卡都有写cache(Battery Backed Write Cache),写cache对IO性能的提升非常明显,因为掉电会丢失数据,所以必须由电池提供支持。
  电池会定期充放电,一般为90天左右,当发现电量低于某个阀值时,会将写cache策略从writeback置为writethrough,相当于写cache会失效,这时如果系统有大量的IO操作,可能会明显感觉到IO响        应速度变慢,cpu 队列堆积系统load 飙高。
  6 其他 欢迎补充 。
  三 解决方法
  在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈?如何判断系统是否已经Over Load呢?要去检查判断是CPU不足,还是io不够快造成或是内存不足?
  这里笔者处理的方式 一般根据cpu数量去判断,也就是Load平均要小于CPU的数量,负载的正常值在不同的系统中有着很大的差别。在单核处理器的工作站中,1或2都是可以接受的。多核处理器的服务器(比如24核)上,load 会到达20 ,甚至更高。以多实例混合公用一台24核物理机为例,当DBA收到数据库服务器load 飙高报警后,一般的处理步骤
  a) 数据库层面
  1 top -u mysql -c 检查当前占用cpu资源最多的进程命令。-c 是为了显示出进程对应的执行命令语句,方便查看是什么操作导致系统load飙高。
  2 根据不同的情况获取pid 或者MySQL的端口号
  3 如果是MySQL 数据库服务导致laod 飙高,则可以使用如下命令
  show processlist;
  SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST WHERE COMMAND <> 'sleep' AND TIME>100;
  或
  orzdba 工具检查逻辑读/thread active的值。用法orzdba --help
  orztop 工具检查当前正在执行的慢sql,用法orztop -P $port
  4 获取异常的sql之后,剩下的比较好解决了。结合第一部分中的几条原因
  a 选择合适的索引
  b 调整sql 语句 比如对应order by 分页采用延迟关联
  c 业务层面增加缓存,减少对数据库的直接访问等
  b) OS 系统层面 检查系统IO
  使用iostat 命令查看r/s(读请求),w/s(写请求),avgrq-sz(平均请求大小),await(IO等待), svctm(IO响应时间)
  r/s ,w/s是每秒读/写请求的次数。
  util是设备的利用率。如果它接近100%,通常说明设备能力趋于饱和(并不绝对,比如设备有写缓存)。有时候可能会出现大于100%的情况,这多半是计算时四舍五入引起的。
  svctm是平均每次请求的服务时间。这里有一个公式:(r/s+w/s)*(svctm/1000)=util。举例子:如果util达到100%,那么此时  svctm=1000/(r/s+w/s),假设IOPS是1000,则svctm大概在1毫秒左右,如果长时间大于这个数值,说明系统出了问题。
  await是平均每次请求的等待时间。这个时间包括了队列时间和服务时间,也就是说,一般情况下,await大于svctm,它们的差值越小,队列时间越短,反之差值越大,队列时间越长,说明系统出了问题。
  avgqu-sz是平均请求队列的长度。毫无疑问,队列长度越短越好。

posted on 2014-09-05 10:59 顺其自然EVO 阅读(1780) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 测试学习专栏


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