分析數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)利器Performance Insights

這篇文章主要講解了“分析數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)利器Performance Insights”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“分析數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)利器Performance Insights”吧！

Performance Insights是什么

阿里云RDS Performance Insights是RDS CloudDBA產(chǎn)品一項(xiàng)專(zhuān)注于用戶數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)、負(fù)載監(jiān)控和關(guān)聯(lián)分析的利器，以簡(jiǎn)單直觀的方式幫助用戶迅速評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載，資源等待的源頭和對(duì)應(yīng)SQL查詢語(yǔ)句，以此來(lái)指導(dǎo)用戶在何時(shí)、何處、采取何種行動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)性能優(yōu)化。

幾個(gè)名詞解釋

Performance Insights：中文翻譯過(guò)來(lái)叫性能洞察。 
Active Session （AS）：RDS數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，活躍的會(huì)話數(shù)量。 
Average Active Session （AAS）：一段時(shí)間內(nèi)，RDS數(shù)據(jù)庫(kù)中平均活躍會(huì)話數(shù)量。 
Max Vcores：RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例最大可以使用到的CPU Cores數(shù)量。
AAS和MaxVcores來(lái)量化系統(tǒng)瓶頸

在文章開(kāi)始，我們希望能夠把一個(gè)非常重要的問(wèn)題解釋清楚：為什么可以使用AAS （平均活躍會(huì)話數(shù)）與RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例MaxVcores量化對(duì)比來(lái)作為系統(tǒng)瓶頸的判斷依據(jù)？我們的理由是：

首先，RDS數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，我們認(rèn)為最為重要的資源是CPU資源，因?yàn)槠渌匈Y源都需要CPU來(lái)調(diào)度。

其次，CPU的并發(fā)處理能力，與CPU Cores的數(shù)量相關(guān)。假設(shè)在相當(dāng)小的一個(gè)時(shí)間切片上，CPU對(duì)活躍會(huì)話（AS）處理能力瓶頸就是CPU Cores數(shù)量。即：CPU最多同時(shí)能夠處理與Cores數(shù)量均等的活躍會(huì)話數(shù)。

因此，我們可以用RDS數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，平均活躍會(huì)話（AAS）數(shù)與MaxVcores數(shù)的量化對(duì)比，做為判定系統(tǒng)是否存在瓶頸的重要依據(jù)。

Performance Insights能做什么

阿里云RDS Performance Insights能夠幫助我們的用戶快速方便、直接了當(dāng)?shù)陌l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例負(fù)載，以及導(dǎo)致性能問(wèn)題的SQL語(yǔ)句。目前Performance Insights頁(yè)面以三個(gè)方面承載我們的產(chǎn)品思路：

關(guān)鍵性能指標(biāo)趨勢(shì)圖：關(guān)鍵資源利用率變化趨勢(shì)圖。

實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖：數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中平均活躍會(huì)話（Average Active Sessions）實(shí)時(shí)變化趨勢(shì)。
多維負(fù)載信息：展示多維度實(shí)例負(fù)載信息。
關(guān)鍵資源利用率趨勢(shì)圖

阿里云RDS Performance Insights關(guān)鍵性能指標(biāo)的趨勢(shì)圖，可以從宏觀的角度幫助客戶發(fā)現(xiàn)實(shí)例負(fù)載的來(lái)源，比如：到底是CPU資源吃緊，IOPS過(guò)高？還是網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大，又或是活躍連接數(shù)打滿？

實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖

從關(guān)鍵資源利用率趨勢(shì)圖部分，我們已經(jīng)大致清楚了實(shí)例負(fù)載的來(lái)源。接下來(lái)，帶著這個(gè)問(wèn)題，我們?nèi)タ纯茨壳皩?shí)例中活躍會(huì)話的資源等待情況。那么，此時(shí)我們可以來(lái)到頁(yè)面的第二個(gè)部分：實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖。

從Performance Insights中的實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖中，我們可以非常清晰的發(fā)現(xiàn)RDS實(shí)例中的資源等待情況。比如上圖，我們可以分析出以下重要信息：

時(shí)間10:25 - 10:57之間，平均活躍會(huì)話遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實(shí)例CPU Cores數(shù)量24（幾個(gè)點(diǎn)低于CPU Cores），說(shuō)明數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)面臨比較大的系統(tǒng)瓶頸。
從AAS變化趨勢(shì)圖來(lái)看，幾乎是在等待藍(lán)色標(biāo)示的資源，即CPU資源。

由此可見(jiàn)，我們使用Performance Insights中的實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖，可以非常清晰簡(jiǎn)單，直接了當(dāng)?shù)恼业接脩鬜DS實(shí)例負(fù)載來(lái)源，資源等待于何時(shí)、何處，以及變化規(guī)律。

多維度負(fù)載詳情

通Performance Insights中的實(shí)時(shí)AAS變化趨勢(shì)圖，掌握了實(shí)例負(fù)載來(lái)源，資源等待及變化規(guī)律，接下來(lái)用戶理所應(yīng)當(dāng)最關(guān)心的一個(gè)問(wèn)題便是：到底導(dǎo)致這些實(shí)例負(fù)載的具體查詢語(yǔ)句是什么？哪個(gè)用戶導(dǎo)致的？哪個(gè)連接主機(jī)客戶端？哪個(gè)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)？這一系列的問(wèn)題我們可以使用多維負(fù)載信息部分來(lái)解答。

從以上截圖的下半部分，我們可以方便的找出與AAS變化趨勢(shì)關(guān)聯(lián)的負(fù)載對(duì)應(yīng)的SQL查詢語(yǔ)句，以及每個(gè)語(yǔ)句對(duì)AAS的貢獻(xiàn)的對(duì)比情況。當(dāng)然，您也可以根據(jù)自己的需要切換為Waits，Users，Hosts，Commands，Databases和Status，分別表示資源等待，用戶，客戶端主機(jī)，命令類(lèi)型，數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)程狀態(tài)等維度查看。

Performance Insights架構(gòu)

了解阿里云RDS Performance Insights能夠做什么以后，讓我們來(lái)看Performance Insights的設(shè)計(jì)架構(gòu)圖，簡(jiǎn)要概括為五個(gè)字：四層兩鏈路。

四層架構(gòu)

RDS Performance Insights四層架構(gòu)從上往下，依次為：

應(yīng)用層：前端用戶可見(jiàn)，承載著我們產(chǎn)品的思路和邏輯，是終端用戶可見(jiàn)的產(chǎn)品呈現(xiàn)。 
服務(wù)層：各系統(tǒng)API協(xié)調(diào)工作，為應(yīng)用層提供應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)，我們產(chǎn)品主要的業(yè)務(wù)邏輯處理層。 
數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理平臺(tái)，統(tǒng)計(jì)匯總，數(shù)據(jù)扁平化，實(shí)時(shí)計(jì)算，最終持久化到元數(shù)據(jù)庫(kù)中，為服務(wù)層提供數(shù)據(jù)。 
采集層：從RDS實(shí)例中，采集有價(jià)值的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)層輸入數(shù)據(jù)。

兩條鏈路

從數(shù)據(jù)鏈路來(lái)看Performance Insights，有兩條鏈路：

訪問(wèn)鏈路：數(shù)據(jù)至上而下請(qǐng)求訪問(wèn)，至下而上的數(shù)據(jù)返回。 
采集鏈路：數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到消費(fèi)，從統(tǒng)計(jì)匯總到最終落庫(kù)整個(gè)生命過(guò)程。

典型案例

以下兩個(gè)典型案例，來(lái)看看Performance Insights如何一目了然，一針見(jiàn)血的幫助我們?cè)\斷分析數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)瓶頸，資源等待和SQL查詢語(yǔ)句。

為什么CPU 100%了 
XXX時(shí)間點(diǎn)SQL查詢變慢了

為什么CPU 100%了？

在我們多年的專(zhuān)家服務(wù)過(guò)程中， 遇到最多的用戶問(wèn)題便是“為什么我的CPU 100%了”，來(lái)看看Performance Insights是如何庖丁解牛這個(gè)問(wèn)題。

Performance Insights截圖

以下是該RDS實(shí)例，Performance Insights頁(yè)面截圖。

分析

我們從Performance Insights頁(yè)面截圖分析出以下幾個(gè)問(wèn)題：

從資源利用率中CPU使用率和活躍會(huì)話數(shù)量來(lái)看：大概在 09:59 - 10:05，均有大幅上升。CPU使用率達(dá)到了100%，活躍會(huì)話（Active Sessions）達(dá)到了400+；

AAS變化趨勢(shì)中發(fā)現(xiàn)，這段時(shí)間內(nèi)，系統(tǒng)瓶頸主要集中在CPU和Lock兩資源的等待，總的Active Sessions數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)CPU Cores（實(shí)例的CPU Cores為16），存在嚴(yán)重的系統(tǒng)瓶頸。

SQL語(yǔ)句詳情部分：非常清晰的看到排在第一位的SQL查詢語(yǔ)句是等待CPU資源，達(dá)到了96個(gè)活躍會(huì)話；第二位是Lock資源等待，達(dá)到了79個(gè)會(huì)話，可以點(diǎn)擊SQL語(yǔ)句，查看詳情。

XXX時(shí)間點(diǎn)SQL查詢變慢了

另外，用戶經(jīng)常遇到的一個(gè)問(wèn)題是“為什么我的SQL查詢語(yǔ)句突然變慢了”？

Performance Insights截圖

某RDS實(shí)例用戶反饋在16:05左右，原本執(zhí)行很快的Update語(yǔ)句，突然變得很慢，16:08左右恢復(fù)正常，以下是該RDS實(shí)例

從Performance Insights，我們可以分析出：

從AAS變化趨勢(shì)圖中，發(fā)現(xiàn)大約從16:05:50秒開(kāi)始，系統(tǒng)出現(xiàn)了大量等待Lock資源的活躍會(huì)話（圖中橙色顏色區(qū)域），達(dá)到了33個(gè)，遠(yuǎn)超CPU Cores數(shù)。

從截圖最下部分SQL查詢中，發(fā)現(xiàn)等待Lock資源的SQL語(yǔ)句（第一條，橙色標(biāo)示），恰巧是用戶抱怨變慢的Update操作語(yǔ)句。于是我們可以很快斷定，這個(gè)Update變慢的原因是資源被鎖住，導(dǎo)致等待鎖資源釋放時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，拉長(zhǎng)了執(zhí)行時(shí)間，即Update語(yǔ)句變慢了。
從AAS變化趨勢(shì)圖中，發(fā)現(xiàn)大約在16:07:20左右，等待鎖資源的活躍進(jìn)程消失了，Update語(yǔ)句性能恢復(fù)正常，說(shuō)明鎖資源已經(jīng)釋放。

以上，我們從兩個(gè)特定的用戶案例可以看到Performance Insights可以簡(jiǎn)單直觀，輕松愉悅的幫助用戶診斷問(wèn)題，關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)瓶頸，資源等待和SQL查詢，取得了非常好的效果。

Performance Insights的未來(lái)

伴隨阿里云RDS Performance Insights第一期發(fā)布，我們已經(jīng)可以幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)RDS實(shí)例性能問(wèn)題，以及導(dǎo)致性能問(wèn)題的具體SQL查詢。但是，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我們還需要更深入的幫助我們的客戶自動(dòng)化、智能化解決問(wèn)題。

從“是什么”到“為什么”

當(dāng)前，用戶通過(guò)阿里云RDS Performance Insights找到了導(dǎo)致性能問(wèn)題的具體查詢SQL語(yǔ)句后，接下來(lái)很自然的一個(gè)問(wèn)題是，為什么這個(gè)查詢語(yǔ)句會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題？是缺失必要的索引？統(tǒng)計(jì)信息數(shù)據(jù)傾斜？查詢數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換？Non-SARG查詢等等？接下來(lái)，我們需要深入探索為什么SQL會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。

從“為什么”到“怎么辦”

當(dāng)用戶知道了SQL語(yǔ)句為什么有性能問(wèn)題以后，接下來(lái)的問(wèn)題便是：我該怎么做才能解決性能問(wèn)題？我們需要明確告訴用戶怎么辦就能夠解決性能問(wèn)題。

從“怎么辦”到“自動(dòng)辦”

隨著用戶能夠解決SQL語(yǔ)句性能問(wèn)題以后，用戶接下來(lái)最為迫切的需求便是：阿里云能否幫我們預(yù)先發(fā)現(xiàn)、智能化、自動(dòng)化處理解決這些類(lèi)似的問(wèn)題？

感謝各位的閱讀，以上就是“分析數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)利器Performance Insights”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)分析數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例性能調(diào)優(yōu)利器Performance Insights這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！