【性能調(diào)優(yōu)】Oracle AWR報告指標(biāo)全解析

xfxyxh 2019-11-06

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啥是AWR?

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AWR (Automatic Workload Repository)

一堆歷史性能數(shù)據(jù)，放在SYSAUX表空間上， AWR和SYSAUX都是10g出現(xiàn)的，是Oracle調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵特性；大約1999年左右開始開發(fā)，已經(jīng)有15年歷史

默認(rèn)快照間隔1小時，10g保存7天、11g保存8天; 可以通過DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.MODIFY_SNAPSHOT_SETTINGS修改

DBA_HIST_WR_CONTROL

AWR程序核心是dbms_workload_repository包

@?/rdbms/admin/awrrpt 本實例

@?/rdbms/admin/awrrpti RAC中選擇實例號

誰維護(hù)AWR?

主要是MMON(Manageability Monitor Process)和它的小工進(jìn)程(m00x)

MMON的功能包括:
1.啟動slave進(jìn)程m00x去做AWR快照
2.當(dāng)某個度量閥值被超過時發(fā)出alert告警
3.為最近改變過的SQL對象捕獲指標(biāo)信息

AWR小技巧

1. 手動執(zhí)行一個快照：

Exec dbms_workload_repository.create_snapshot;

2. 創(chuàng)建一個AWR基線

Exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id，end_snap_id ,baseline_name);

3. AWR比對報告

@?/rdbms/admin/awrddrpt

4. RAC 全局AWR

@?/rdbms/admin/awrgrpt

5. 自動生成AWR HTML報告：

http://www./dba/10g/generate_multiple_awr_reports.sql

1、報告總結(jié)

　　Elapsed 為該AWR性能報告的時間跨度(自然時間的跨度，例如前一個快照snapshot是4點生成的，后一個快照snapshot是6點生成的，則若使用@?/rdbms/admin/awrrpt 腳本中指定這2個快照的話，那么其elapsed = (6-4)=2 個小時)，一個AWR性能報告至少需要2個AWR snapshot性能快照才能生成 ( 注意這2個快照時間實例不能重啟過，否則指定這2個快照生成AWR性能報告會報錯)，AWR性能報告中的指標(biāo)往往是后一個快照和前一個快照的指標(biāo)的delta，這是因為累計值并不能反映某段時間內(nèi)的系統(tǒng)workload。

　　DB TIME= 所有前臺session花費在database調(diào)用上的總和時間：

注意是前臺進(jìn)程foreground sessions
包括CPU時間、IO Time、和其他一系列非空閑等待時間，別忘了cpu on queue time

DB TIME 不等于響應(yīng)時間，DB TIME高了未必響應(yīng)慢，DB TIME低了未必響應(yīng)快

　　DB Time描繪了數(shù)據(jù)庫總體負(fù)載，但要和elapsed time逝去時間結(jié)合其他來。

　　Average Active Session ：AAS= DB time/Elapsed Time
　　DB Time =60 min ， Elapsed Time =60 min AAS=60/60=1 負(fù)載一般
　　DB Time= 1min , Elapsed Time= 60 min AAS= 1/60 負(fù)載很輕
　　DB Time= 60000 min，Elapsed Time= 60 min AAS=1000 系統(tǒng)hang了吧？

　　DB TIME= DB CPU + Non-Idle Wait + Wait on CPU queue

　　如果僅有2個邏輯CPU，而2個session在60分鐘都沒等待事件，一直跑在CPU上，那么：

　　DB CPU= 2 * 60 mins ， DB Time = 2* 60 + 0 + 0 =120

　　AAS = 120/60=2 正好等于OS load 2。

　　如果有3個session都100%僅消耗CPU，那么總有一個要wait on queue

　　DB CPU = 2* 60 mins ，wait on CPU queue= 60 mins

　　AAS= (120+ 60)/60=3 主機load 亦為3，此時vmstat 看waiting for run time

　　真實世界中？ DB Cpu = xx mins ， Non-Idle Wait= enq:TX + cursor pin S on X + latch : xxx + db file sequential read + ……….. 阿貓阿狗

1-1 內(nèi)存參數(shù)大小

　　內(nèi)存管理方式：MSMM、ASMM(sga_target)、AMM(memory_target)

　　Buffer cache和shared pool size的 begin/end值在ASMM、AMM和11gR2 MSMM下可是會動的哦！

　　這里說 shared pool一直收縮，則在shrink過程中一些row cache 對象被lock住可能導(dǎo)致前臺row cache lock等解析等待，最好別讓shared pool shrink。如果這里shared pool一直在grow，那說明shared pool原有大小不足以滿足需求(可能是大量硬解析)，結(jié)合下文的解析信息和SGA breakdown來一起診斷問題。

1-2 Load Profile

指標(biāo)	指標(biāo)含義
redo size	單位 bytes，redo size可以用來估量update/insert/delete的頻率，大的redo size往往對lgwr寫日志，和arch歸檔造成I/O壓力， Per Transaction可以用來分辨是大量小事務(wù)，還是少量大事務(wù)。如上例每秒redo 約1MB ，每個事務(wù)800 字節(jié)，符合OLTP特征
Logical Read	單位次數(shù)塊數(shù)，相當(dāng)于 “人次”，如 196,888 * db_block_size=1538MB/s ，邏輯讀耗CPU，主頻和CPU核數(shù)都很重要，邏輯讀高則DB CPU往往高，也往往可以看到latch: cache buffer chains等待。大量OLTP系統(tǒng)(例如siebel)可以高達(dá)幾十乃至上百Gbytes。
Block changes	單位次數(shù)*塊數(shù) ，描繪數(shù)據(jù)變化頻率
Physical Read	單位次數(shù)塊數(shù)，如 5076 8k = 39MB/s，物理讀消耗IO讀，體現(xiàn)在IOPS和吞吐量等不同緯度上；但減少物理讀可能意味著消耗更多CPU。好的存儲每秒物理讀能力達(dá)到幾GB，例如Exadata。這個physical read包含了physical reads cache和physical reads direct
Physical writes	單位次數(shù)*塊數(shù)，主要是DBWR寫datafile，也有direct path write。 dbwr長期寫出慢會導(dǎo)致定期log file switch(checkpoint no complete) 檢查點無法完成的前臺等待。這個physical write 包含了physical writes direct +physical writes from cache
User Calls	單位次數(shù)，用戶調(diào)用數(shù)，more details from internal
Parses	解析次數(shù)，包括軟解析+硬解析，軟解析優(yōu)化得不好，則夸張地說幾乎等于每秒SQL執(zhí)行次數(shù)。即執(zhí)行解析比1:1，而我們希望的是解析一次到處運行哦！
Hard Parses	萬惡之源．　Cursor pin s on X， library cache: mutex X ， latch: row cache objects /shared pool……………..。硬解析最好少于每秒20次
W/A MB processed	單位MB W/A workarea workarea中處理的數(shù)據(jù)數(shù)量結(jié)合 In-memory Sort%， sorts (disk) PGA Aggr一起看
Logons	登陸次數(shù)， logon storm 登陸風(fēng)暴，結(jié)合AUDIT審計數(shù)據(jù)一起看。短連接的附帶效應(yīng)是游標(biāo)緩存無用
Executes	執(zhí)行次數(shù)，反應(yīng)執(zhí)行頻率
Rollback	回滾次數(shù)，反應(yīng)回滾頻率，但是這個指標(biāo)不太精確，參考而已，別太當(dāng)真
Transactions	每秒事務(wù)數(shù)，是數(shù)據(jù)庫層的TPS，可以看做壓力測試或比對性能時的一個指標(biāo)，孤立看無意義
% Blocks changed per Read	每次邏輯讀導(dǎo)致數(shù)據(jù)塊變化的比率；如果’redo size’, ‘block changes’ ‘pct of blocks changed per read’三個指標(biāo)都很高，則說明系統(tǒng)正執(zhí)行大量insert/update/delete; pct of blocks changed per read = (block changes ) /( logical reads)
Recursive Call %	遞歸調(diào)用的比率;Recursive Call % = (recursive calls)/(user calls)
Rollback per transaction %	事務(wù)回滾比率。 Rollback per transaction %= (rollback)/(transactions)
Rows per Sort	平均每次排序涉及到的行數(shù) ; Rows per Sort= ( sorts(rows) ) / ( sorts(disk) + sorts(memory))

　　注意這些Load Profile 負(fù)載指標(biāo) 在本環(huán)節(jié)提供了 2個維度 per second 和 per transaction。

　　per Second: 主要是把 快照內(nèi)的delta值除以快站時間的秒數(shù) ，例如在 A快照中V$SYSSTAT視圖反應(yīng) table scans (long tables) 這個指標(biāo)是 100 ，在B快照中V$SYSSTAT視圖反應(yīng) table scans (long tables) 這個指標(biāo)是 3700, 而A快照和B快照之間間隔了一個小時 3600秒，則對于 table scans (long tables) per second 就是 ( 3700- 100) /3600=1。

　　pert Second：是我們審視數(shù)據(jù)的主要維度，任何性能數(shù)據(jù)脫離了時間模型則毫無意義。

　　在statspack/AWR出現(xiàn)之前的調(diào)優(yōu) 洪荒時代，有很多DBA 依賴 V$SYSSTAT等視圖中的累計統(tǒng)計信息來調(diào)優(yōu)，以當(dāng)前的調(diào)優(yōu)眼光來看，那無異于刀耕火種。

　　per transaction : 基于事務(wù)的維度，與per second相比是把除數(shù)從時間的秒數(shù)改為了該段時間內(nèi)的事務(wù)數(shù)。這個維度的很大用戶是用來識別應(yīng)用特性的變化，若2個AWR性能報告中該維度指標(biāo) 出現(xiàn)了大幅變化，例如 redo size從本來per transaction 1k變化為 10k per transaction，則說明SQL業(yè)務(wù)邏輯肯定發(fā)生了某些變化。

　　注意AWR中的這些指標(biāo) 并不僅僅用來孤立地了解 Oracle數(shù)據(jù)庫負(fù)載情況，實施調(diào)優(yōu)工作。對于故障診斷例如HANG、Crash等，完全可以通過對比問題時段的性能報告和常規(guī)時間來對比，通過各項指標(biāo)的對比往往可以找出病灶所在。

1-3 Instance Efficiency Percentages (Target 100%)

Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
            Buffer Nowait %:   99.97       Redo NoWait %:  100.00
            Buffer  Hit   %:   97.43    In-memory Sort %:  100.00
            Library Hit   %:   99.88        Soft Parse %:   99.58
         Execute to Parse %:   94.82         Latch Hit %:   99.95
Parse CPU to Parse Elapsd %:    1.75     % Non-Parse CPU:   99.85

上述所有指標(biāo) 的目標(biāo)均為100%，即越大越好，在少數(shù)bug情況下可能超過100%或者為負(fù)值。

80%以上 %Non-Parse CPU
90%以上 Buffer Hit%, In-memory Sort%, Soft Parse%
95%以上 Library Hit%, Redo Nowait%, Buffer Nowait%
98%以上 Latch Hit%

1、 Buffer Nowait % session申請一個buffer(兼容模式)不等待的次數(shù)比例。需要訪問buffer時立即可以訪問的比率，不兼容的情況在9i中是 buffer busy waits，從10g以后 buffer busy waits 分離為 buffer busy wait 和 read by other session2個等待事件 :

9i 中 waitstat的總次數(shù)基本等于buffer busy waits等待事件的次數(shù)

SQL> select sum(TOTAL_WAITS) from v$system_event where event='buffer busy waits';
SUM(TOTAL_WAITS)
—————-
33070394

SQL> select sum(count) from v$waitstat;
SUM(COUNT)
———-
33069335

10g waitstat的總次數(shù)基本等于 buffer busy waits 和  read by other session 等待的次數(shù)總和

SQL> select sum(TOTAL_WAITS) from v$system_event where event='buffer busy waits' or event='read by other session';
SUM(TOTAL_WAITS)
—————-
60675815

SQL> select sum(count) from v$waitstat;

SUM(COUNT)
———-
60423739

　　Buffer Nowait %的計算公式是 sum(v$waitstat.wait_count) / (v$sysstat statistic session logical reads)，例如在AWR中：

Class	Waits	Total Wait Time (s)	Avg Time (ms)
data block	24,543	2,267	92
undo header	743	2	3
undo block	1,116	0	0
1st level bmb	35	0	0

session logical reads

40,769,800

22,544.84

204.71

Buffer Nowait %:

99.94

　　Buffer Nowait= ( 40,769,800 – (24543+743+1116+35))/ ( 40,769,800) = 0.99935= 99.94%

　　SELECT SUM(WAIT_COUNT) FROM DBA_HIST_WAITSTAT WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1

2、buffer HIT%: 經(jīng)典的經(jīng)典，高速緩存命中率，反應(yīng)物理讀和緩存命中間的糾結(jié)，但這個指標(biāo)即便99% 也不能說明物理讀等待少了

不合理的db_cache_size，或者是SGA自動管理ASMM /Memory 自動管理AMM下都可能因為db_cache_size過小引起大量的db file sequential /scattered read等待事件； maclean曾經(jīng)遇到過因為大量硬解析導(dǎo)致ASMM 下shared pool共享池大幅度膨脹，而db cache相應(yīng)縮小shrink的例子，最終db cache收縮到只有幾百兆，本來沒有的物理讀等待事件都大幅涌現(xiàn)出來。

此外與 buffer HIT%相關(guān)的指標(biāo)值得關(guān)注的還有 table scans(long tables) 大表掃描這個統(tǒng)計項目、此外相關(guān)的欄目還有Buffer Pool Statistics 、Buffer Pool Advisory等（如果不知道在哪里，直接找一個AWR 去搜索這些關(guān)鍵詞即可)。

buffer HIT%在不同版本有多個計算公式：

在9i中

Buffer Hit Ratio = 1 – ((physical reads – physical reads direct – physical reads direct (lob)) / (db block gets + consistent gets – physical reads direct – physical reads direct (lob))

在10g以后：

Buffer Hit Ratio= 1 – ((‘physical reads cache’) / (‘consistent gets from cache’ + ‘db block gets from cache’)

注意：但是實際AWR中似乎還是按照9i中的算法，雖然算法的區(qū)別對最后算得的比率影響不大。

對于buffer hit % 看它的命中率有多高沒有意義，主要是關(guān)注未命中的次數(shù)有多少。通過上述公式很容易反推出未命中的物理讀的次數(shù)。

db block gets 、consistent gets 以及 session logical reads的關(guān)系如下：

db block gets＝db block gets direct＋　db block gets from cache

consistent gets?。健onsistent gets from cache＋　consistent gets direct

consistent gets from cache＝　consistent gets – examination + else

consistent gets – examination==>指的是不需要pin buffer直接可以執(zhí)行consistent get的次數(shù)，常用于索引，只需要一次latch get

session logical reads = db block gets +consistent gets

其中physical reads 、physical reads cache、physical reads direct、physical reads direct (lob)幾者的關(guān)系為：

physical reads = physical reads cache +　physical reads direct

這個公式其實說明了物理讀有2種：

物理讀進(jìn)入buffer cache中，是常見的模式 physical reads cache
物理讀直接進(jìn)入PGA 直接路徑讀，即physical reads direct

physical reads

Total number of data blocks read from disk. This value can be greater than the value of “physical reads direct” plus “physical reads cache” as reads into process private buffers also included in this statistic.

physical reads cache

Total number of data blocks read from disk into the buffer cache. This is a subset of “physical reads” statistic.

physical reads direct

Number of reads directly from disk, bypassing the buffer cache. For example, in high bandwidth, data-intensive operations such as parallel query, reads of disk blocks bypass the buffer cache to maximize transfer rates and to prevent the premature aging of shared data blocks resident in the buffer cache.

physical reads direct = physical reads direct (lob) + physical reads direct temporary tablespace + physical reads direct(普通)

這個公式也說明了直接路徑讀分成三個部分：

physical reads direct (lob) 直接路徑讀LOB對象
physical reads direct temporary tablespace 直接路徑讀臨時表空間
physical read direct(普通) 普通的直接路徑讀，一般是11g開始的自動的大表direct path read和并行引起的direct path read

physical writes direct= physical writes direct (lob)+ physical writes direct temporary tablespace

DBWR checkpoint buffers written = DBWR thread checkpoint buffers written+ DBWR tablespace checkpoint buffers written+ DBWR PQ tablespace checkpoint buffers written+….

3、Redo nowait%: session在生成redo entry時不用等待的比例，redo相關(guān)的資源爭用例如redo space request爭用可能造成生成redo時需求等待。此項數(shù)據(jù)來源于v$sysstat中的(redo log space requests/redo entries)。一般來說10g以后不太用關(guān)注log_buffer參數(shù)的大小，需要關(guān)注是否有十分頻繁的 log switch ；過小的redo logfile size 如果配合較大的SGA和頻繁的commit提交都可能造成該問題。考慮增到redo logfile 的尺寸 : 1~4G 每個，7~10組都是合適的。同時考慮優(yōu)化redo logfile和datafile 的I/O。

4、In-memory Sort%:這個指標(biāo)因為它不計算workarea中所有的操作類型，所以現(xiàn)在越來越雞肋了。純粹在內(nèi)存中完成的排序比例。數(shù)據(jù)來源于v$sysstat statistics sorts (disk) 和 sorts (memory)， In-memory Sort% = sort(memory) / ( sort(disk)+ sort(memory) )

5、Library Hit%: library cache命中率，申請一個library cache object例如一個SQL cursor時，其已經(jīng)在library cache中的比例。數(shù)據(jù)來源 V$librarycache的pins和pinhits。合理值：>95% ，該比例來源于1- ( Σ(pin Requests * Pct Miss) / Sum(Pin Requests) )

維護(hù)這個指標(biāo)的重點是保持shared pool共享池有足夠的Free Memory，且沒有過多的內(nèi)存碎片，具體可以參考這里。顯然過小的shared pool可用空間會導(dǎo)致library cache object被aged out換出共享池。

此外保證SQL語句綁定變量和游標(biāo)可以共享也是很重要的因素。

Library Cache Activity                DB/Inst: G10R25/G10R25  Snaps: 2964-2965
-> "Pct Misses"  should be very low  http://www.

                         Get    Pct            Pin    Pct             Invali-
Namespace           Requests   Miss       Requests   Miss    Reloads  dations
--------------- ------------ ------ -------------- ------ ---------- --------
BODY                       5    0.0              6   16.7          1        0
CLUSTER                   10    0.0             26    0.0          0        0
SQL AREA             601,357   99.8        902,828   99.7         47        2
TABLE/PROCEDURE           83    9.6        601,443    0.0         48        0

`GETS`	`NUMBER`	Number of times a lock was requested for objects of this namespace
`GETHITS`	`NUMBER`	Number of times an object’s handle was found in memory
`GETHITRATIO`	`NUMBER`	Ratio of `GETHITS` to `GETS`
`PINS`	`NUMBER`	Number of times a PIN was requested for objects of this namespace
`PINHITS`	`NUMBER`	Number of times all of the metadata pieces of the library object were found in memory
`PINHITRATIO`	`NUMBER`	Ratio of `PINHITS` to `PINS`
`RELOADS`	`NUMBER`	Any `PIN` of an object that is not the first `PIN` performed since the object handle was created, and which requires loading the object from disk
`INVALIDATIONS`	`NUMBER`	Total number of times objects in this namespace were marked invalid because a dependent object was modified

SELECT SUM(PINS), SUM(PINHITS) FROM DBA_HIST_LIBRARYCACHE WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1

6、Soft Parse: 軟解析比例，無需多說的經(jīng)典指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源v$sysstat statistics的parse count(total)和parse count(hard)。合理值>95%

Soft Parse %是AWR中另一個重要的解析指標(biāo)，該指標(biāo)反應(yīng)了快照時間內(nèi) 軟解析次數(shù) 和總解析次數(shù) (soft+hard 軟解析次數(shù)+硬解析次數(shù))的比值，若該指標(biāo)很低，那么說明了可能存在劇烈的hard parse硬解析，大量的硬解析會消耗更多的CPU時間片并產(chǎn)生解析爭用(此時可以考慮使用cursor_sharing=FORCE)；理論上我們總是希望 Soft Parse % 接近于100%，但并不是說100%的軟解析就是最理想的解析狀態(tài)，通過設(shè)置 session_cached_cursors 參數(shù)和反復(fù)重用游標(biāo)我們可以讓解析來的更輕量級，即通俗所說的利用會話緩存游標(biāo)實現(xiàn)的軟軟解析(soft soft parse)。

7、Execute to Parse% 指標(biāo)反映了執(zhí)行解析比其公式為 1-(parse/execute) , 目標(biāo)為100% 及接近于只執(zhí)行而不解析。數(shù)據(jù)來源v$sysstat statistics parse count (total) 和execute count

在oracle中解析往往是執(zhí)行的先提工作，但是通過游標(biāo)共享可以解析一次執(zhí)行多次，執(zhí)行解析可能分成多種場景：

hard coding => 硬編碼代碼硬解析一次，執(zhí)行一次，則理論上其執(zhí)行解析比為 1:1 ，則理論上Execute to Parse =0 極差，且soft parse比例也為0%
綁定變量但是仍軟解析=》軟解析一次，執(zhí)行一次，這種情況雖然比前一種好但是執(zhí)行解析比(這里的parse，包含了軟解析和硬解析)仍是1:1，理論上Execute to Parse =0 極差，但是soft parse比例可能很高
使用靜態(tài)SQL、動態(tài)綁定、session_cached_cursor、open cursors等技術(shù)實現(xiàn)的解析一次，執(zhí)行多次，執(zhí)行解析比為N:1，則 Execute to Parse= 1- (1/N) 執(zhí)行次數(shù)越多 Execute to Parse越接近100% ，這種是我們在OLTP環(huán)境中喜聞樂見的！

通俗地說 soft parse% 反映了軟解析率，而軟解析在oracle中仍是較昂貴的操作，我們希望的是解析1次執(zhí)行N次，如果每次執(zhí)行均需要軟解析，那么雖然soft parse%=100% 但是parse time仍可能是消耗DB TIME的大頭。

Execute to Parse反映了執(zhí)行解析比，Execute to Parse和soft parse% 都很低那么說明確實沒有綁定變量，而如果 soft parse% 接近99% 而Execute to Parse 不足90% 則說明沒有執(zhí)行解析比低，需要通過靜態(tài)SQL、動態(tài)綁定、session_cached_cursor、open cursors等技術(shù)減少軟解析。

8、Latch Hit%: willing-to-wait latch閂申請不要等待的比例。數(shù)據(jù)來源V$latch gets和misses

Latch Name
----------------------------------------
  Get Requests      Misses      Sleeps  Spin Gets   Sleep1   Sleep2   Sleep3
-------------- ----------- ----------- ---------- -------- -------- --------
shared pool
     9,988,637         364          23        341        0        0        0
library cache
     6,753,468         152           6        146        0        0        0
Memory Management Latch
           369           1           1          0        0        0        0
qmn task queue latch
            24           1           1          0        0        0        0

Latch Hit%:= (1 – (Sum(misses) / Sum(gets)))

關(guān)于Latch的更多信息內(nèi)容可以參考 AWR后面的專欄Latch Statistics，注意對于一個并發(fā)設(shè)計良好的OLTP應(yīng)用來說，Latch、Enqueue等并發(fā)控制不應(yīng)當(dāng)成為系統(tǒng)的主要瓶頸，同時對于這些并發(fā)爭用而言堆積硬件CPU和內(nèi)存很難有效改善性能。

SELECT SUM(GETS), SUM(MISSES) FROM DBA_HIST_LATCH WHERE SNAP_ID = :B3 AND DBID = :B2 AND INSTANCE_NUMBER = :B1

9、Parse CPU To Parse Elapsd:該指標(biāo)反映了快照內(nèi)解析CPU時間和總的解析時間的比值(Parse CPU Time/ Parse Elapsed Time)；若該指標(biāo)水平很低，那么說明在整個解析過程中實際在CPU上運算的時間是很短的，而主要的解析時間都耗費在各種其他非空閑的等待事件上了(如latch:shared pool,row cache lock之類等) 數(shù)據(jù)來源 V$sysstat 的 parse time cpu和parse time elapsed

10、%Non-Parse CPU ：非解析cpu比例，公式為 (DB CPU – Parse CPU)/DB CPU，若大多數(shù)CPU都用在解析上了，則可能好鋼沒用在刃上了。數(shù)據(jù)來源 v$sysstat 的 parse time cpu和 cpu used by this session

1-4 Shared Pool Statistics

　　該環(huán)節(jié)提供一個大致的SQL重用及shared pool內(nèi)存使用的評估。應(yīng)用是否共享SQL? 有多少內(nèi)存是給只運行一次的SQL占掉的，對比共享SQL呢？

如果該環(huán)節(jié)中% SQL with executions>1的比例小于%90 ，考慮用下面鏈接的SQL去抓硬編碼的非綁定變量SQL語句。

　　Memory Usage %: (shared pool 的實時大小- shared pool free memory)/ shared pool 的實時大小，代表shared pool的空間使用率，雖然有使用率但沒有標(biāo)明碎片程度

　　% SQL with executions>1 ：復(fù)用的SQL占總的SQL語句的比率,數(shù)據(jù)來源 DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的 SINGLE_USE_SQL和TOTAL_SQL：1 – SINGLE_USE_SQL / TOTAL_SQL

　　% Memory for SQL w/exec>1 ：執(zhí)行2次以上的SQL所占內(nèi)存占總的SQL內(nèi)存的比率，數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_SQL_SUMMARY 的SINGLE_USE_SQL_MEM和TOTAL_SQL_MEM：1 – SINGLE_USE_SQL_MEM / TOTAL_SQL_MEM

==》上面2個指標(biāo)也可以用來大致了解shared pool中的內(nèi)存碎片程序，因為SINGLE_USE_SQL 單次執(zhí)行的SQL多的話，那么顯然可能有較多的共享池內(nèi)存碎片

SQL復(fù)用率低的原因一般來說就是硬綁定變量(hard Coding)未合理使用綁定變量(bind variable)，對于這種現(xiàn)象短期無法修改代表使用綁定變量的可以ALTER SYSTEM SET CURSOR_SHARING=FORCE; 來繞過問題，對于長期來看還是要修改代碼綁定變量。 Oracle 從11g開始宣稱今后將廢棄CURSOR_SHARING的SIMILAR選項，同時SIMILAR選項本身也造成了很多問題，所以一律不推薦用CURSOR_SHARING=SIMILAR。

如果memory usage%比率一直很高，則可以關(guān)注下后面sga breakdown中的shared pool free memory大小，一般推薦至少讓free memroy有個300~500MB 以避免隱患。

1-5 Top 10 Foreground Events by Total Wait Time

基于Wait Interface的調(diào)優(yōu)是目前的主流！每個指標(biāo)都重要！

基于命中比例的調(diào)優(yōu)，好比是統(tǒng)計局的報告，張財主家財產(chǎn)100萬，李木匠家財產(chǎn)1萬，平均財產(chǎn)50.5萬。

基于等待事件的調(diào)優(yōu)，好比馬路上100輛汽車的行駛記錄表，上車用了幾分鐘，紅燈等了幾分鐘，擁堵塞了幾分鐘。。。

豐富的等待事件以足夠的細(xì)節(jié)來描繪系統(tǒng)運行的性能瓶頸，這是Mysql夢寐以求的東西……

Waits : 該等待事件發(fā)生的次數(shù)，對于DB CPU此項不可用

Times : 該等待事件消耗的總計時間，單位為秒，對于DB CPU 而言是前臺進(jìn)程所消耗CPU時間片的總和，但不包括Wait on CPU QUEUE

Avg Wait(ms) : 該等待事件平均等待的時間，實際就是 Times/Waits，單位ms，對于DB CPU此項不可用

% Total Call Time，該等待事件占總的call time的比率

total call time = total CPU time + total wait time for non-idle events

% Total Call Time = time for each timed event / total call time

Wait Class: 等待類型：Concurrency,System I/O,User I/O,Administrative,Other,Configuration,Scheduler,Cluster,Application,Idle,Network,Commit

幾種常見的等待事件

=========================>

enq:XX 隊列鎖等待，視乎不同的隊列鎖有不同的情況：

free buffer waits：是由于無法找到可用的buffer cache 空閑區(qū)域，需要等待DBWR 寫入完成引起

一般是由于
低效的sql
過小的buffer cache
DBWR 工作負(fù)荷過量

buffer busy wait/ read by other session 一般以上2個等待事件可以歸為一起處理，建議客戶都進(jìn)行監(jiān)控。以上等待時間可以由如下操作引起

select/select —- read by other session: 由于需要從數(shù)據(jù)文件中將數(shù)據(jù)塊讀入 buffer cache 中引起，有可能是大量的邏輯/物理讀 ;或者過小的 buffer cache 引起
select/update —- buffer busy waits/ read by other session 是由于更新某數(shù)據(jù)塊后需要在undo 中重建構(gòu)建過去時間的塊，有可能伴生 enq:cr-contention 是由于大量的物理讀/邏輯讀造成。
update/update —- buffer busy waits 由于更新同一個數(shù)據(jù)塊（非同一行，同一行是enq:TX-contention）此類問題是熱點塊造成
insert/insert —- buffer busy waits 是由于freelist 爭用造成，可以將表空間更改為ASSM 管理或者加大freelist 。

write complete waits :一般此類等待事件是由于 DBWR 將臟數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)文件，其他進(jìn)程如果需要修改 buffer cache會引起此等待事件，一般是 I/O 性能問題或者是DBWR 工作負(fù)荷過量引起

Wait time 1 Seconds.

control file parallel write：頻繁的更新控制文件會造成大量此類等待事件，如日志頻繁切換，檢查點經(jīng)常發(fā)生，nologging 引起頻繁的數(shù)據(jù)文件更改，I/O 系統(tǒng)性能緩慢。

log file sync：一般此類等待時間是由于 LGWR 進(jìn)程講redo log buffer 寫入redo log 中發(fā)生。如果此類事件頻繁發(fā)生，可以判斷為：

commit 次數(shù)是否過多
I/O 系統(tǒng)問題
重做日志是否不必要被創(chuàng)建
redo log buffer 是否過大

2-1 Time Model Statistics

Time Model Statistics             DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snaps: 70719-70723
-> Total time in database user-calls (DB Time): 883542.2s
-> Statistics including the word "background" measure background process
   time, and so do not contribute to the DB time statistic
-> Ordered by % or DB time desc, Statistic name

Statistic Name                                       Time (s) % of DB Time
------------------------------------------ ------------------ ------------
sql execute elapsed time                            805,159.7         91.1
sequence load elapsed time                           41,159.2          4.7
DB CPU                                               20,649.1          2.3
parse time elapsed                                    1,112.8           .1
hard parse elapsed time                                 995.2           .1
hard parse (sharing criteria) elapsed time              237.3           .0
hard parse (bind mismatch) elapsed time                 227.6           .0
connection management call elapsed time                  29.7           .0
PL/SQL execution elapsed time                             9.2           .0
PL/SQL compilation elapsed time                           6.6           .0
failed parse elapsed time                                 2.0           .0
repeated bind elapsed time                                0.4           .0
DB time                                             883,542.2
background elapsed time                              25,439.0
background cpu time                                   1,980.9
          -------------------------------------------------------------

Time Model Statistics幾個特別有用的時間指標(biāo)：

parse time elapsed、hard parse elapsed time 結(jié)合起來看解析是否是主要矛盾，若是則重點是軟解析還是硬解析
sequence load elapsed time sequence序列爭用是否是問題焦點
PL/SQL compilation elapsed time PL/SQL對象編譯的耗時
注意PL/SQL execution elapsed time 純耗費在PL/SQL解釋器上的時間。不包括花在執(zhí)行和解析其包含SQL上的時間
connection management call elapsed time 建立數(shù)據(jù)庫session連接和斷開的耗時
failed parse elapsed time 解析失敗，例如由于ORA-4031
hard parse (sharing criteria) elapsed time 由于無法共享游標(biāo)造成的硬解析
hard parse (bind mismatch) elapsed time 由于bind type or bind size 不一致造成的硬解析

注意該時間模型中的指標(biāo)存在包含關(guān)系所以Time Model Statistics加起來超過100%再正常不過

1) background elapsed time
    2) background cpu time
          3) RMAN cpu time (backup/restore)
1) DB time
    2) DB CPU
    2) connection management call elapsed time
    2) sequence load elapsed time
    2) sql execute elapsed time
    2) parse time elapsed
          3) hard parse elapsed time
                4) hard parse (sharing criteria) elapsed time
                    5) hard parse (bind mismatch) elapsed time
          3) failed parse elapsed time
                4) failed parse (out of shared memory) elapsed time
    2) PL/SQL execution elapsed time
    2) inbound PL/SQL rpc elapsed time
    2) PL/SQL compilation elapsed time
    2) Java execution elapsed time
    2) repeated bind elapsed time

2-2 Foreground Wait Class

Foreground Wait Class             
-> s  - second, ms - millisecond -    1000th of a second
-> ordered by wait time desc, waits desc
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%.  Value of null is truly 0 
-> Captured Time accounts for        102.7%  of Total DB time     883,542.21 (s)
-> Total FG Wait Time:           886,957.73 (s)  DB CPU time:      20,649.06 (s)

                                                                  Avg
                                      %Time       Total Wait     wait
Wait Class                      Waits -outs         Time (s)     (ms)  %DB time
-------------------- ---------------- ----- ---------------- -------- ---------
Cluster                     9,825,884     1          525,134       53      59.4
Concurrency                   688,375     0          113,782      165      12.9
User I/O                   34,405,042     0           76,695        2       8.7
Commit                        172,193     0           62,776      365       7.1
Application                    11,422     0           57,760     5057       6.5
Configuration                  19,418     1           48,889     2518       5.5
DB CPU                                                20,649                2.3
Other                       1,757,896    94              924        1       0.1
System I/O                     30,165     0              598       20       0.1
Network                   171,955,673     0              400        0       0.0
Administrative                      2   100                0      101       0.0
          -------------------------------------------------------------

select distinct wait_class from v$event_name;

WAIT_CLASS
----------------------------------------------------------------
Concurrency
User I/O
System I/O
Administrative
Other
Configuration
Scheduler
Cluster
Application
Queueing
Idle
Network
Commit

Wait Class: 等待事件的類型，如上查詢所示，被分作12個類型。 10.2.0.5有916個等待事件，其中Other類型占622個。
Waits: 該類型所屬等待事件在快照時間內(nèi)的等待次數(shù)
%Time Out 等待超時的比率，未超時次數(shù)/waits * 100 (%)
Total Wait Time: 該類型所屬等待事件總的耗時，單位為秒
Avg Wait(ms) : 該類型所屬等待事件的平均單次等待時間，單位為ms ，實際這個指標(biāo)對commit 和 user i/o 以及system i/o類型有點意義，其他等待類型由于等待事件差異較大所以看平均值的意義較小
waits / txn: 該類型所屬等待事件的等待次數(shù)和事務(wù)比

Other 類型，遇到該類型等待事件的話常見的原因是Oracle Bug或者網(wǎng)絡(luò)、I/O存在問題，一般推薦聯(lián)系Maclean。

Concurrency 類型并行爭用類型的等待事件，典型的如 latch: shared pool、latch: library cache、row cache lock、library cache pin/lock

Cluster 類型為Real Application Cluster RAC環(huán)境中的等待事件，需要注意的是如果啟用了RAC option，那么即使你的集群中只啟動了一個實例，那么該實例也可能遇到 Cluster類型的等待事件, 例如gc buffer busy

System I/O 主要是后臺進(jìn)程維護(hù)數(shù)據(jù)庫所產(chǎn)生的I/O，例如control file parallel write 、log file parallel write、db file parallel write。

User I/O 主要是前臺進(jìn)程做了一些I/O操作，并不是說后臺進(jìn)程不會有這些等待事件。典型的如db file sequential/scattered read、direct path read

Configuration 由于配置引起的等待事件，例如日志切換的log file switch completion (日志文件大小/數(shù)目不夠)，sequence的enq: SQ – contention (Sequence 使用nocache) ； Oracle認(rèn)為它們是由于配置不當(dāng)引起的，但實際未必真是這樣的配置引起的。

Application 應(yīng)用造成的等待事件，例如enq: TM – contention和enq: TX – row lock contention； Oracle認(rèn)為這是由于應(yīng)用設(shè)計不當(dāng)造成的等待事件，但實際這些Application class 等待可能受到 Concurrency、Cluster、System I/O 、User I/O等多種類型等待的影響，例如本來commit只要1ms ，則某一行數(shù)據(jù)僅被鎖定1ms，但由于commit變慢從而釋放行鎖變慢，引發(fā)大量的enq: TX – row lock contention等待事件。

Commit 僅log file sync ，log file sync的影響十分廣泛，值得我們深入討論。

Network : 網(wǎng)絡(luò)類型的等待事件例如 SQL*Net more data to client 、SQL*Net more data to dblink

Idle 空閑等待事件，最為常見的是rdbms ipc message (等待實例內(nèi)部的ipc通信才干活，即別人告知我有活干，我才干，否則我休息==》Idle)， SQL*Net message from client(等待SQL*NET傳來信息，否則目前沒事干)

2-3 前臺等待事件

Foreground Wait Events          Snaps: 70719-70723
-> s  - second, ms - millisecond -    1000th of a second
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%.  Value of null is truly 0

                                                             Avg
                                        %Time Total Wait    wait    Waits   % DB
Event                             Waits -outs   Time (s)    (ms)     /txn   time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
gc buffer busy acquire        3,274,352     3    303,088      93     13.3   34.3
gc buffer busy release          387,673     2    128,114     330      1.6   14.5
enq: TX - index contention      193,918     0     97,375     502      0.8   11.0
cell single block physical   30,738,730     0     63,606       2    124.8    7.2
log file sync                   172,193     0     62,776     365      0.7    7.1
gc current block busy           146,154     0     53,027     363      0.6    6.0
enq: TM - contention              1,060     0     47,228   44555      0.0    5.3
enq: SQ - contention             17,431     0     35,683    2047      0.1    4.0
gc cr block busy                105,204     0     33,746     321      0.4    3.8
buffer busy waits               279,721     0     12,646      45      1.1    1.4
enq: HW - contention              1,201     3     12,192   10151      0.0    1.4
enq: TX - row lock content        9,231     0     10,482    1135      0.0    1.2
cell multiblock physical r      247,903     0      6,547      26      1.0     .7

Foreground Wait Events 前臺等待事件，數(shù)據(jù)主要來源于DBA_HIST_SYSTEM_EVENT

Event 等待事件名字

Waits 該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù)

%Timeouts : 每一個等待事件有其超時的設(shè)置，例如buffer busy waits 一般為3秒， Write Complete Waits的 timeout為1秒，如果等待事件單次等待達(dá)到timeout的時間，則會進(jìn)入下一次該等待事件

Total Wait Time 該等待事件總的消耗的時間，單位為秒

Avg wait(ms): 該等待事件的單次平均等待時間，單位為毫秒

Waits/Txn: 該等待事件的等待次數(shù)和事務(wù)比

2-4 后臺等待事件

Background Wait Events              Snaps: 70719-70723
-> ordered by wait time desc, waits desc (idle events last)
-> Only events with Total Wait Time (s) >= .001 are shown
-> %Timeouts: value of 0 indicates value was < .5%.  Value of null is truly 0

                                                             Avg
                                        %Time Total Wait    wait    Waits   % bg
Event                             Waits -outs   Time (s)    (ms)     /txn   time
-------------------------- ------------ ----- ---------- ------- -------- ------
db file parallel write           90,979     0      7,831      86      0.4   30.8
gcs log flush sync            4,756,076     6      4,714       1     19.3   18.5
enq: CF - contention              2,123    40      4,038    1902      0.0   15.9
control file sequential re       90,227     0      2,380      26      0.4    9.4
log file parallel write         108,383     0      1,723      16      0.4    6.8
control file parallel writ        4,812     0        988     205      0.0    3.9
Disk file operations I/O         26,216     0        731      28      0.1    2.9
flashback log file write          9,870     0        720      73      0.0    2.8
LNS wait on SENDREQ             202,747     0        600       3      0.8    2.4
ASM file metadata operatio       15,801     0        344      22      0.1    1.4
cell single block physical       39,283     0        341       9      0.2    1.3
LGWR-LNS wait on channel        183,443    18        203       1      0.7     .8
gc current block busy               122     0        132    1082      0.0     .5
gc buffer busy release               60    12        127    2113      0.0     .5
Parameter File I/O                  592     0        116     195      0.0     .5
log file sequential read          1,804     0        104      58      0.0     .4

Background Wait Events 后臺等待事件，數(shù)據(jù)主要來源于DBA_HIST_BG_EVENT_SUMMARY

Event 等待事件名字

Waits 該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù)

Total Wait Time 該等待事件總的消耗的時間，單位為秒

Avg wait(ms): 該等待事件的單次平均等待時間，單位為毫秒

Waits/Txn: 該等待事件的等待次數(shù)和事務(wù)比

2-5 Operating System Statistics

Operating System Statistics         Snaps: 70719-70723
TIME statistic values are diffed.
   All others display actual values.  End Value is displayed if different
-> ordered by statistic type (CPU Use, Virtual Memory, Hardware Config), Name

Statistic                                  Value        End Value
------------------------- ---------------------- ----------------
BUSY_TIME                              2,894,855
IDLE_TIME                              5,568,240
IOWAIT_TIME                               18,973
SYS_TIME                                 602,532
USER_TIME                              2,090,082
LOAD                                           8               13
VM_IN_BYTES                                    0
VM_OUT_BYTES                                   0
PHYSICAL_MEMORY_BYTES            101,221,343,232
NUM_CPUS                                      24
NUM_CPU_CORES                                 12
NUM_CPU_SOCKETS                                2
GLOBAL_RECEIVE_SIZE_MAX                4,194,304
GLOBAL_SEND_SIZE_MAX                   2,097,152
TCP_RECEIVE_SIZE_DEFAULT                  87,380
TCP_RECEIVE_SIZE_MAX                   4,194,304
TCP_RECEIVE_SIZE_MIN                       4,096
TCP_SEND_SIZE_DEFAULT                     16,384
TCP_SEND_SIZE_MAX                      4,194,304
TCP_SEND_SIZE_MIN                          4,096
          -------------------------------------------------------------

Operating System Statistics 操作系統(tǒng)統(tǒng)計信息

數(shù)據(jù)來源于V$OSSTAT / DBA_HIST_OSSTAT，, TIME相關(guān)的指標(biāo)單位均為百分之一秒

統(tǒng)計項	描述
NUM_CPU_SOCKETS	物理CPU的數(shù)目
NUM_CPU_CORES	CPU的核數(shù)
NUM_CPUS	邏輯CPU的數(shù)目
SYS_TIME	在內(nèi)核態(tài)被消耗掉的CPU時間片，單位為百分之一秒
USER_TIME	在用戶態(tài)被消耗掉的CPU時間片，單位為百分之一秒
BUSY_TIME	Busy_Time=SYS_TIME+USER_TIME 消耗的CPU時間片，單位為百分之一秒
AVG_BUSY_TIME	AVG_BUSY_TIME= BUSY_TIME/NUM_CPUS
IDLE_TIME	空閑的CPU時間片，單位為百分之一秒
所有CPU所能提供總的時間片	BUSY_TIME + IDLE_TIME = ELAPSED_TIME * CPU_COUNT
OS_CPU_WAIT_TIME	進(jìn)程等OS調(diào)度的時間，cpu queuing
VM_IN_BYTES	換入頁的字節(jié)數(shù)
VM_OUT_BYTES	換出頁的字節(jié)數(shù)，部分版本下并不準(zhǔn)確，例如Bug 11712010 Abstract: VIRTUAL MEMORY PAGING ON 11.2.0.2 DATABASES，僅供參考
IOWAIT_TIME	所有CPU花費在等待I/O完成上的時間單位為百分之一秒
RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME	是指當(dāng)resource manager控制CPU調(diào)度時，需要控制對應(yīng)進(jìn)程暫時不使用CPU而進(jìn)程到內(nèi)部運行隊列中，以保證該進(jìn)程對應(yīng)的consumer group(消費組)沒有消耗比指定resource manager指令更多的CPU。RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME指等在內(nèi)部運行隊列上的時間，在等待時不消耗CPU

2-6 Service Statistcs

Service Statistics                 Snaps: 70719-70723
-> ordered by DB Time

                                                           Physical      Logical
Service Name                  DB Time (s)   DB CPU (s)    Reads (K)    Reads (K)
---------------------------- ------------ ------------ ------------ ------------
itms-contentmasterdb-prod         897,099       20,618       35,668    1,958,580
SYS$USERS                           4,312          189        5,957       13,333
itmscmp                             1,941          121       14,949       18,187
itscmp                                331           20          114          218
itscmp_dgmgrl                         121            1            0            0
SYS$BACKGROUND                          0            0          142       30,022
ITSCMP1_PR                              0            0            0            0
its-reference-prod                      0            0            0            0
itscmpXDB                               0            0            0            0

按照Service Name來分組時間模型和物理、邏輯讀取，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于 WRH$_SERVICE_NAME;

Service Name 對應(yīng)的服務(wù)名 (v$services)， SYS$BACKGROUND代表后臺進(jìn)程， SYS$USERS一般是系統(tǒng)用戶登錄

DB TIME (s): 本服務(wù)名所消耗的DB TIME時間，單位為秒

DB CPU(s): 本服務(wù)名所消耗的DB CPU 時間，單位為秒

Physical Reads : 本服務(wù)名所消耗的物理讀

Logical Reads : 本服務(wù)所消耗的邏輯讀

2-7 Service Wait Class Stats

Service Wait Class Stats            Snaps: 70719-70723
-> Wait Class info for services in the Service Statistics section.
-> Total Waits and Time Waited displayed for the following wait
   classes:  User I/O, Concurrency, Administrative, Network
-> Time Waited (Wt Time) in seconds

Service Name
----------------------------------------------------------------
 User I/O  User I/O  Concurcy  Concurcy     Admin     Admin   Network   Network
Total Wts   Wt Time Total Wts   Wt Time Total Wts   Wt Time Total Wts   Wt Time
--------- --------- --------- --------- --------- --------- --------- ---------
itms-contentmasterdb-prod
 33321670     71443    678373    113759         0         0 1.718E+08       127
SYS$USERS
   173233      3656      6738        30         2         0     72674         3
itmscmp
   676773      1319      1831         0         0         0      2216         0
itscmp
   219577       236      1093         0         0         0     18112         0
itscmp_dgmgrl
       34         0         8         0         0         0         9         0
SYS$BACKGROUND
    71940      1300    320677        56         0         0    442252       872
          -------------------------------------------------------------

User I/O Total Wts : 對應(yīng)該服務(wù)名下用戶I/O類等待的總的次數(shù)
User I/O Wt Time : 對應(yīng)該服務(wù)名下用戶I/O累等待的總時間，單位為 1/100秒
Concurcy Total Wts: 對應(yīng)該服務(wù)名下 Concurrency 類型等待的總次數(shù)
Concurcy Wt Time :對應(yīng)該服務(wù)名下 Concurrency 類型等待的總時間，單位為 1/100秒
Admin Total Wts: 對應(yīng)該服務(wù)名下Admin 類等待的總次數(shù)
Admin Wt Time: 對應(yīng)該服務(wù)名下Admin類等待的總時間，單位為 1/100秒
Network Total Wts : 對應(yīng)服務(wù)名下Network類等待的總次數(shù)
Network Wt Time：對應(yīng)服務(wù)名下Network類等待的總事件，單位為 1/100秒

2-8 Host CPU

Host CPU (CPUs:   24 Cores:   12 Sockets:    2)
~~~~~~~~         Load Average
               Begin       End     %User   %System      %WIO     %Idle
           --------- --------- --------- --------- --------- ---------
                8.41     12.84      24.7       7.1       0.2      65.8

“Load Average” begin/end值代表每個CPU的大致運行隊列大小。上例中快照開始到結(jié)束，平均 CPU負(fù)載增加了；與《2-5 Operating System Statistics》中的LOAD相呼應(yīng)。

%User+%System=> 總的CPU使用率，在這里是31.8%

Elapsed Time * NUM_CPUS * CPU utilization= 60.23 (mins) * 24 * 31.8% = 459.67536 mins=Busy Time

2-8 Instance CPU

Instance CPU
~~~~~~~~~~~~
              % of total CPU for Instance:      26.7
              % of busy  CPU for Instance:      78.2
  %DB time waiting for CPU - Resource Mgr:       0.0

%Total CPU,該實例所使用的CPU占總CPU的比例 % of total CPU for Instance

%Busy CPU，該實例所使用的Cpu占總的被使用CPU的比例 % of busy CPU for Instance

例如共4個邏輯CPU，其中3個被完全使用，3個中的1個完全被該實例使用，則%Total CPU= ? =25%，而%Busy CPU= 1/3= 33%

當(dāng)CPU高時一般看%Busy CPU可以確定CPU到底是否是本實例消耗的，還是主機上其他程序

% of busy CPU for Instance= （DB CPU+ background cpu time) / (BUSY_TIME /100)= (20,649.1 + 1,980.9)/ (2,894,855 /100)= 78.17%

% of Total CPU for Instance = ( DB CPU+ background cpu time)/( BUSY_TIME+IDLE_TIME/100) = (20,649.1 + 1,980.9)/ ((2,894,855+5,568,240) /100) = 26.73%

%DB time waiting for CPU (Resource Manager)= (RSRC_MGR_CPU_WAIT_TIME/100)/DB TIME

3 TOP SQL

TOP SQL 的數(shù)據(jù)部分來源于 dba_hist_sqlstat

3-1 SQL ordered by Elapsed Time ，按照SQL消耗的時間來排列TOP SQL

SQL ordered by Elapsed Time        Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
   statements called by the code.
-> % Total DB Time is the Elapsed Time of the SQL statement divided
   into the Total Database Time multiplied by 100
-> %Total - Elapsed Time  as a percentage of Total DB time
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for   53.9% of Total DB Time (s):         883,542
-> Captured PL/SQL account for    0.5% of Total DB Time (s):         883,542

        Elapsed                  Elapsed Time
        Time (s)    Executions  per Exec (s)  %Total   %CPU    %IO    SQL Id
---------------- -------------- ------------- ------ ------ ------ -------------
       181,411.3         38,848          4.67   20.5     .0     .1 g0yc9szpuu068

注意對于PL/SQL，SQL Statistics不僅會體現(xiàn)該PL/SQL的執(zhí)行情況，還會包括該PL/SQL包含的SQL語句的情況。如上例一個TOP PL/SQL執(zhí)行了448s，而這448s中絕大多數(shù)是這個PL/SQL下的一個SQL執(zhí)行500次耗費的。

則該TOP PL/SQL和TOP SQL都上榜，一個執(zhí)行一次耗時448s，一個執(zhí)行500次耗時448s。如此情況則Elapsed Time加起來可能超過100%的Elapsed Time，這是正常的。

對于鶴立雞群的SQL很有必要一探究竟，跑個@?/rdbms/admin/awrsqrpt看看吧！

Elapsed Time (s): 該SQL累計運行所消耗的時間，

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi) 總計運行的次數(shù) ；注意，對于在快照時間內(nèi)還沒有執(zhí)行完的SQL 不計為1一次，所以如果看到executions=0而又是TOP SQL，則很有可能是因為該SQL 運行較舊還沒執(zhí)行完，需要特別關(guān)注一下。

Elapsed Time per Exec (s)：平均每次執(zhí)行該SQL耗費的時間，對于OLTP類型的SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE而言平均單次執(zhí)行時間應(yīng)當(dāng)非常短，如0.1秒或者更短才能滿足其業(yè)務(wù)需求，如果這類輕微的OLTP操作單次也要幾秒鐘的話，是無法滿足對外業(yè)務(wù)的需求的；例如你在ATM上提款，并不僅僅是對你的賬務(wù)庫的簡單UPDATE，而需要在類似風(fēng)險控制的前置系統(tǒng)中記錄你本次的流水操作記錄，實際取一次錢可能要有幾十乃至上百個OLTP類型的語句被執(zhí)行，但它們應(yīng)當(dāng)都是十分快速的操作；如果這些操作也變得很慢，則會出現(xiàn)大量事務(wù)阻塞，系統(tǒng)負(fù)載升高，DB TIME急劇上升的現(xiàn)象。對于OLTP數(shù)據(jù)庫而言如果執(zhí)行計劃穩(wěn)定，那么這些OLTP操作的性能應(yīng)當(dāng)是鐵板釘釘?shù)?，但是一旦某個因素發(fā)生變化，例如存儲的明顯變慢、內(nèi)存換頁的大量出現(xiàn)時則上述的這些transaction操作很可能成數(shù)倍到幾十倍的變慢，這將讓此事務(wù)系統(tǒng)短期內(nèi)不可用。

對于維護(hù)操作，例如加載或清除數(shù)據(jù)，大的跑批次、報表而言 Elapsed Time per Exec (s)高一些是正常的。

%Total 該SQL所消耗的時間占總的DB Time的百分比，即 (SQL Elapsed Time / Total DB TIME)

% CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是CPU敏感的

%IO 該SQL 所消耗的I/O 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是I/O敏感的

SQL Id : 通過計算SQL 文本獲得的SQL_ID ，不同的SQL文本必然有不同的SQL_ID，對于10g~11g而言只要SQL文本不變那么在數(shù)據(jù)庫之間該SQL 對應(yīng)的SQL_ID應(yīng)當(dāng)不不變的， 12c中修改了SQL_ID的計算方法

Captured SQL account for 53.9% of Total DB Time (s) 對于不綁定變量的應(yīng)用來說Top SQL有可能失準(zhǔn)，所以要參考本項

3-2 SQL ordered by CPU Time

SQL ordered by CPU Time             Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
   statements called by the code.
-> %Total - CPU Time      as a percentage of Total DB CPU
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Captured SQL account for   34.9% of Total CPU Time (s):          20,649
-> Captured PL/SQL account for    0.5% of Total CPU Time (s):          20,649

    CPU                   CPU per           Elapsed
  Time (s)  Executions    Exec (s) %Total   Time (s)   %CPU    %IO    SQL Id
---------- ------------ ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
   1,545.0    1,864,424       0.00    7.5    4,687.8   33.0   65.7 8g6a701j83c8q
Module: MZIndexer
SELECT t0.BOOLEAN_VALUE, t0.CLASS_CODE, t0.CREATED, t0.END_DATE, t0.PRODUCT_ATTR
IBUTE_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.OVERRIDE_FLAG, t0.PRICE, t0.PRODUCT_ATTRIBUTE_TYP
E_ID, t0.PRODUCT_ID, t0.PRODUCT_PUB_RELEASE_TYPE_ID, t0.PRODUCT_VOD_TYPE_ID, t0.
SAP_PRODUCT_ID, t0.START_DATE, t0.STRING_VALUE FROM mz_product_attribute t0 WHER

CPU TIME : 該SQL 在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行所消耗的CPU 時間片，單位為s

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

CPU per Exec (s) ：該SQL 平均單次執(zhí)行所消耗的CPU時間，即 ( SQL CPU TIME / SQL Executions )

%Total : 該SQL 累計消耗的CPU時間占該時段總的 DB CPU的比例，即 ( SQL CPU TIME / Total DB CPU)

% CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是CPU敏感的

%IO 該SQL 所消耗的I/O 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是I/O敏感的

3-3 Buffer Gets SQL ordered by Gets

SQL ordered by Gets               DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snaps: 70719-70723
-> Resources reported for PL/SQL code includes the resources used by all SQL
   statements called by the code.
-> %Total - Buffer Gets   as a percentage of Total Buffer Gets
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Buffer Gets:   2,021,476,421
-> Captured SQL account for   68.2% of Total

     Buffer                 Gets              Elapsed
      Gets   Executions   per Exec   %Total   Time (s)   %CPU    %IO    SQL Id
----------- ----------- ------------ ------ ---------- ------ ------ -----------
4.61155E+08   1,864,424        247.3   22.8    4,687.8   33.0   65.7 8g6a701j83c

注意 buffer gets 邏輯讀是消耗CPU TIME的重要源泉，但并不是說消耗CPU TIME的只有buffer gets。大多數(shù)情況下 SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2個部分的TOP SQL 及其排列順序都是一樣的，此種情況說明消耗最多buffer gets的就是消耗最多CPU 的SQL ，如果我們希望降低系統(tǒng)的CPU使用率，那么只需要調(diào)優(yōu)SQL 降低buffer gets 即可。

但也并不是100%的情況都是如此， CPU TIME的消耗者還包括函數(shù)運算、PL/SQL 控制、Latch /Mutex 的Spin等等，所以SQL order by CPU TIME 和 SQL order by buffers gets 2個部分的TOP SQL 完全不一樣也是有可能的，需要因地制宜來探究到底是什么問題導(dǎo)致的High CPU，進(jìn)而裁度解決之道。

Buffer Gets : 該SQL在快照時間內(nèi)累計運行所消耗的buffer gets，包括了consistent read 和 current read

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

Gets per Exec : 該SQL平均單次的buffer gets ，對于事務(wù)型transaction操作而言一般該單次buffer gets小于2000

% Total 該SQL 累計運行所消耗的buffer gets占總的db buffer gets的比率， (SQL buffer gets / DB total buffer gets)

3-4 Physical Reads SQL ordered by Reads

SQL ordered by Reads              DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snaps: 70719-70723
-> %Total - Physical Reads as a percentage of Total Disk Reads
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Disk Reads:      56,839,035
-> Captured SQL account for   34.0% of Total

   Physical              Reads              Elapsed
      Reads  Executions per Exec   %Total   Time (s)   %CPU    %IO    SQL Id
----------- ----------- ---------- ------ ---------- ------ ------ -------------
  9,006,163           1 9.0062E+06   15.8      720.9    5.9   80.9 4g36tmp70h185

Physical reads : 該SQL累計運行所消耗的物理讀

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

Reads per Exec : 該SQL 單次運行所消耗的物理讀， (SQL Physical reads/Executions) ，對于OLTP transaction 類型的操作而言單次一般不超過100

%Total : 該SQL 累計消耗的物理讀占該時段總的物理讀的比例，即 ( SQL physical read / Total DB physical read )

3-5 Executions SQL ordered by Executions

SQL ordered by Executions         Snaps: 70719-70723
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Total Executions:      48,078,147
-> Captured SQL account for   50.4% of Total

                                              Elapsed
 Executions   Rows Processed  Rows per Exec   Time (s)   %CPU    %IO    SQL Id
------------ --------------- -------------- ---------- ------ ------ -----------
   6,327,963      11,249,645            1.8      590.5   47.8   52.7 1avv7759j8r

按照執(zhí)行次數(shù)來排序的話，也是性能報告對比時一個重要的參考因素，因為如果TOP SQL的執(zhí)行次數(shù)有明顯的增長，那么性能問題的出現(xiàn)也是意料之中的事情了。當(dāng)然執(zhí)行次數(shù)最多的，未必便是對性能影響最大的TOP SQL

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

Rows Processed：該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行所處理的總行數(shù)

Rows per Exec：　SQL平均單次執(zhí)行所處理的行數(shù)，這個指標(biāo)在診斷一些數(shù)據(jù)問題造成的SQL性能問題時很有用

3-6 Parse Calls SQL ordered by Parse Calls

SQL ordered by Parse Calls          Snaps: 70719-70723
-> Total Parse Calls:       2,160,124
-> Captured SQL account for   58.3% of Total

                            % Total
 Parse Calls  Executions     Parses    SQL Id
------------ ------------ --------- -------------
     496,475      577,357     22.98 d07gaa3wntdff

Parse Calls : 解析調(diào)用次數(shù)，與上文的 Load Profile中的Parse 數(shù)一樣包括軟解析soft parse和硬解析hard parse

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

%Total Parses : 本SQL 解析調(diào)用次數(shù) 占該時段數(shù)據(jù)庫總解析次數(shù)的比率，為 (SQL Parse Calls / Total DB Parse Calls)

3-7 SQL ordered by Sharable Memory

SQL ordered by Sharable Memory     Snaps: 70719-70723
-> Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed

Sharable Mem (b)  Executions   % Total    SQL Id
---------------- ------------ -------- -------------
       8,468,359           39     0.08 au89sasqfb2yn
Module: MZContentBridge
SELECT t0.ASPECT_RATIO, t0.CREATED, t0.FILE_EXTENSION, t0.HEIGHT, t0.VIDEO_FILE_
DIMENSIONS_ID, t0.LAST_MODIFIED, t0.NAME, t0.WIDTH FROM MZ_VIDEO_FILE_DIMENSIONS
 t0 WHERE (t0.HEIGHT = :1 AND t0.WIDTH = :2 )

SQL ordered by Sharable Memory , 一般該部分僅列出Sharable Mem (b)為1 MB以上的SQL 對象 (Only Statements with Sharable Memory greater than 1048576 are displayed) 數(shù)據(jù)來源是 DBA_HIST_SQLSTAT.SHARABLE_MEM

Shareable Mem(b): SQL 對象所占用的共享內(nèi)存使用量

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

%Total : 該SQL 對象鎖占共享內(nèi)存占總的共享內(nèi)存的比率

3-8 SQL ordered by Version Count

Version Count Oracle中的執(zhí)行計劃可以是多版本的，即對于同一個SQL語句有多個不同版本的執(zhí)行計劃，這些執(zhí)行計劃又稱作子游標(biāo)，而一個SQL語句的文本可以稱作一個父游標(biāo)。一個父游標(biāo)對應(yīng)多個子游標(biāo)，產(chǎn)生不同子游標(biāo)的原因是 SQL在被執(zhí)行時無法共享之前已經(jīng)生成的子游標(biāo)，原因是多種多樣的，例如在本session中做了一個優(yōu)化器參數(shù)的修改例如optimizer_index_cost_adj 從100 修改到99，則本session的優(yōu)化環(huán)境optimizer env將不同于之前的子游標(biāo)生成環(huán)境，這樣就需要生成一個新的子游標(biāo)，例如：

SQL> create table emp as select * from scott.emp;

Table created.

SQL> select * from emp where empno=1;

no rows selected

SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;

no rows selected

SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like '%MACLEAN%' and SQL_TEXT not like '%like%';

SQL_ID        VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26             1

SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';

  COUNT(*)
----------
         1

SQL> alter session set optimizer_index_cost_adj=99;

Session altered.

SQL> select /*+ MACLEAN */ * from emp where empno=1;

no rows selected

SQL> select SQL_ID,version_count from V$SQLAREA WHERE SQL_TEXT like '%MACLEAN%' and SQL_TEXT not like '%like%';

SQL_ID        VERSION_COUNT
------------- -------------
bxnnm7z1qmg26             2

SQL> select count(*) from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';

  COUNT(*)
----------
         2

SQL> select child_number ,OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE,PLAN_HASH_VALUE from v$SQL where SQL_ID='bxnnm7z1qmg26';

CHILD_NUMBER OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE PLAN_HASH_VALUE
------------ ------------------------ ---------------
           0               3704128740      3956160932
           1               3636478958      3956160932

可以看到上述演示中修改optimizer_index_cost_adj=99 導(dǎo)致CBO 優(yōu)化器的優(yōu)化環(huán)境發(fā)生變化，表現(xiàn)為不同的OPTIMIZER_ENV_HASH_VALUE，之后生成了2個子游標(biāo)，但是這2個子游標(biāo)的PLAN_HASH_VALUE同為3956160932，則說明了雖然是不同的子游標(biāo)但實際子游標(biāo)里包含了的執(zhí)行計劃是一樣的；所以請注意任何一個優(yōu)化環(huán)境的變化 (V$SQL_SHARED_CURSOR)以及相關(guān)衍生的BUG 都可能導(dǎo)致子游標(biāo)無法共享，雖然子游標(biāo)無法共享但這些子游標(biāo)扔可能包含完全一樣的執(zhí)行計劃，這往往是一種浪費。

注意V$SQLAREA.VERSION_COUNT 未必等于select count(*) FROM V$SQL WHERE SQL_ID=” ，即 V$SQLAREA.VERSION_COUNT 顯示的子游標(biāo)數(shù)目未必等于當(dāng)前實例中還存有的子游標(biāo)數(shù)目，由于shared pool aged out算法和其他一些可能導(dǎo)致游標(biāo)失效的原因存在，所以子游標(biāo)被清理掉是很常見的事情。 V$SQLAREA.VERSION_COUNT只是一個計數(shù)器，它告訴我們曾經(jīng)生成了多少個child cursor，但不保證這些child 都還在shared pool里面。

此外可以通過v$SQL的child_number字段來分析該問題，如果child_number存在跳號則也說明了部分child被清理了。

子游標(biāo)過多的影響，當(dāng)子游標(biāo)過多(例如超過3000個時),進(jìn)程需要去掃描長長的子游標(biāo)列表child cursor list以找到一個合適的子游標(biāo)child cursor，進(jìn)而導(dǎo)致cursor sharing 性能問題現(xiàn)大量的Cursor: Mutex S 和 library cache lock等待事件。

關(guān)于子游標(biāo)的數(shù)量控制，可以參考《11gR2游標(biāo)共享新特性帶來的一些問題以及_cursor_features_enabled、_cursor_obsolete_threshold和106001 event》。

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

Hash Value : 共享SQL 的哈希值

Only Statements with Version Count greater than 20 are displayed 注意該環(huán)節(jié)僅列出version count > 20的語句

3-9 Cluster Wait Time SQL ordered by Cluster Wait Time

SQL ordered by Cluster Wait Time  DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snaps: 70719-70723
-> %Total - Cluster Time  as a percentage of Total Cluster Wait Time
-> %Clu   - Cluster Time  as a percentage of Elapsed Time
-> %CPU   - CPU Time      as a percentage of Elapsed Time
-> %IO    - User I/O Time as a percentage of Elapsed Time
-> Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported
-> Total Cluster Wait Time (s):         525,480
-> Captured SQL account for   57.2% of Total

       Cluster                        Elapsed
 Wait Time (s)   Executions %Total    Time(s)   %Clu   %CPU    %IO    SQL Id
-------------- ------------ ------ ---------- ------ ------ ------ -------------
     132,639.3       38,848   25.2  181,411.3   73.1     .0     .1 g0yc9szpuu068

Only SQL with Cluster Wait Time > .005 seconds is reported 這個環(huán)節(jié)僅僅列出Cluster Wait Time > 0.005 s的SQL

該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)主要來源于 DBA_HIST_SQLSTAT.CLWAIT_DELTA Delta value of cluster wait time

Cluster Wait Time : 該SQL語句累計執(zhí)行過程中等待在集群等待上的時間，單位為秒，你可以理解為當(dāng)一個SQL 執(zhí)行過程中遇到了gc buffer busy、gc cr multi block request 之類的Cluster等待，則這些等待消耗的時間全部算在 Cluster Wait Time里。

Executions : 該SQL在快照時間內(nèi)累計執(zhí)行的次數(shù)

%Total: 該SQL所消耗的Cluster Wait time 占總的Cluster Wait time的比率，為(SQL cluster wait time / DB total cluster Wait Time)

%Clu: 該SQL所消耗的Cluster Wait time 占該SQL 總的耗時的比率，為(SQL cluster wait time / SQL elapsed Time),該指標(biāo)說明了該語句是否是集群等待敏感的

% CPU 該SQL 所消耗的CPU 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即 (SQL CPU Time / SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是CPU敏感的

%IO 該SQL 所消耗的I/O 時間占該SQL消耗的時間里的比例，即(SQL I/O Time/SQL Elapsed Time) ，該指標(biāo)說明了該語句是否是I/O敏感的

4 Instance Activity Stats

Instance Activity Stats           DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snaps: 70719-70723
-> Ordered by statistic name

Statistic                                     Total     per Second     per Trans
-------------------------------- ------------------ -------------- -------------
Batched IO (bound) vector count             450,449          124.6           1.8
Batched IO (full) vector count                5,485            1.5           0.0
Batched IO (space) vector count               1,467            0.4           0.0
Batched IO block miss count               4,119,070        1,139.7          16.7
Batched IO buffer defrag count               39,710           11.0           0.2
Batched IO double miss count                297,357           82.3           1.2
Batched IO same unit count                1,710,492          473.3           7.0
Batched IO single block count               329,521           91.2           1.3
Batched IO slow jump count                   47,104           13.0           0.2
Batched IO vector block count             2,069,852          572.7           8.4
Batched IO vector read count                262,161           72.5           1.1
Block Cleanout Optim referenced              37,574           10.4           0.2
CCursor + sql area evicted                    1,457            0.4           0.0
...............

Instance Activity Stats 的數(shù)據(jù)來自于 DBA_HIST_SYSSTAT，DBA_HIST_SYSSTAT來自于V$SYSSTAT。

這里每一個指標(biāo)都代表一種數(shù)據(jù)庫行為的活躍度，例如redo size 是指生成redo的量，sorts (disk) 是指磁盤排序的次數(shù)，table scans (direct read) 是指直接路徑掃描表的次數(shù)。

雖然這些指標(biāo)均只有Total、per Second每秒、 per Trans每事務(wù) 三個維度，但對診斷問題十分有用。

我們來舉幾個例子：

1、例如當(dāng) Top Event 中存在direct path read為Top 等待事件，則需要分清楚是對普通堆表的direct read還是由于大量LOB讀造成的direct path read，這個問題可以借助 table scans (direct read)、table scans (long tables)、physical reads direct 、physical reads direct (lob) 、physical reads direct temporary幾個指標(biāo)來分析，假設(shè) physical reads direct >> 遠(yuǎn)大于 physical reads direct (lob)+physical reads direct temporary ，且有較大的table scans (direct read)、table scans (long tables) (注意這2個指標(biāo)代表的是掃描表的次數(shù) 不同于上面的phsical reads 的單位為塊數(shù)*次數(shù))，則說明了是大表掃描引起的direct path read。

2、例如當(dāng) Top Event中存在enq Tx:index contention等待事件，則需要分析root node splits 、branch node splits 、leaf node 90-10 splits 、leaf node splits 、failed probes on index block rec 幾個指標(biāo)，具體可以見文檔《Oracle索引塊分裂split信息匯總》

3、系統(tǒng)出現(xiàn)IO類型的等待事件為TOp Five 例如 db file sequential/scattered read ，我們需要通過AWR來獲得系統(tǒng)IO吞吐量和IOPS:

physical read bytes 主要是應(yīng)用造成的物理讀取(Total size in bytes of all disk reads by application activity (and not other instance activity) only.) 而physical read total bytes則包括了 rman備份恢復(fù) 和后臺維護(hù)任務(wù)所涉及的物理讀字節(jié)數(shù)，所以我們在研究IO負(fù)載時一般參考 physical read total bytes；以下4對指標(biāo)均存在上述的關(guān)系

physical read bytes	physical read total bytes	物理讀的吞吐量/秒
physical read IO requests	physical read total IO requests	物理讀的IOPS
physical write bytes	physical write total bytes	物理寫的吞吐量/秒
physical write IO requests	physical write total IO requests	物理寫的IOPS

總的物理吞吐量/秒=physical read total bytes+physical write total bytes

總的物理IOPS= physical read total IO requests+ physical write total IO requests

IO的主要指標(biāo) 吞吐量、IOPS和延遲均可以從AWR中獲得了， IO延遲的信息可以從 User I/O的Wait Class Avg Wait time獲得，也可以參考11g出現(xiàn)的IOStat by Function summary

Instance Activity Stats有大量的指標(biāo)，但是對于這些指標(biāo)的介紹沒有那一份文檔有完整詳盡的描述，即便在Oracle原廠內(nèi)部要沒有(或者是Maclean沒找到)，實際是開發(fā)人員要引入某一個Activity Stats是比較容易的，并不像申請引入一個新后臺進(jìn)程那樣麻煩，Oracle對于新版本中新后臺進(jìn)程的引入有嚴(yán)格的要求，但Activity Stats卻很容易，往往一個one-off patch中就可以引入了，實際上Activity Stats在源代碼層僅僅是一些計數(shù)器。’

較為基礎(chǔ)的statistics，大家可以參考官方文檔的Statistics Descriptions描述，地址在這里。

對于深入的指標(biāo) 例如 “Batched IO (space) vector count”這種由于某些新特性被引入的，一般沒有很詳細(xì)的材料，需要到源代碼中去閱讀相關(guān)模塊才能總結(jié)其用途，對于這個工作一般原廠是很延遲去完成的，所以沒有一個完整的列表。如果大家有對此的疑問，請去t. 發(fā)一個帖子提問。

Instance Activity Stats - Absolute Values  Snaps: 7071
-> Statistics with absolute values (should not be diffed)

Statistic                            Begin Value       End Value
-------------------------------- --------------- ---------------
session pga memory max           1.157882826E+12 1.154290304E+12
session cursor cache count           157,042,373     157,083,136
session uga memory               5.496429019E+14 5.496775467E+14
opened cursors current                   268,916         265,694
workarea memory allocated                827,704         837,487
logons current                             2,609           2,613
session uga memory max           1.749481584E+13 1.749737418E+13
session pga memory               4.150306913E+11 4.150008177E+11

Instance Activity Stats – Absolute Values是顯示快照起點和終點的一些指標(biāo)的絕對值

logon current 當(dāng)前時間點的登錄數(shù)
opened cursors current 當(dāng)前打開的游標(biāo)數(shù)
session cursor cache count 當(dāng)前存在的session緩存游標(biāo)數(shù)

Instance Activity Stats - Thread ActivityDB/Inst: G10R25/G10R25  Snaps: 3663-3
-> Statistics identified by '(derived)' come from sources other than SYSSTAT 

Statistic                                     Total  per Hour  
-------------------------------- ------------------ ---------  
log switches (derived)                           17  2,326.47

log switches (derived) 日志切換次數(shù) ，見《理想的在線重做日志切換時間是多長？》

5 IO 統(tǒng)計

5-1 Tablespace IO Stats 基于表空間分組的IO信息

　　reads : 指該表空間上發(fā)生的物理讀的次數(shù)(單位不是塊，而是次數(shù))

　　Av Reads/s : 指該表空間上平均每秒的物理讀次數(shù) (單位不是塊，而是次數(shù))

　　Av Rd(ms): 指該表空間上每次讀的平均讀取延遲

　　Av Blks/Rd: 指該表空間上平均每次讀取的塊數(shù)目，因為一次物理讀可以讀多個數(shù)據(jù)塊；如果Av Blks/Rd>>1 則可能系統(tǒng)有較多db file scattered read 可能是診斷FULL TABLE SCAN或FAST FULL INDEX SCAN，需要關(guān)注table scans (long tables) 和index fast full scans (full) 2個指標(biāo)

　　Writes : 該表空間上發(fā)生的物理寫的次數(shù) ; 對于那些Writes總是等于0的表空間不妨了解下是否數(shù)據(jù)為只讀，如果是可以通過read only tablespace來解決 RAC中的一些性能問題。

　　Av Writes/s : 指該表空間上平均每秒的物理寫次數(shù)

　　buffer Waits: 該表空間上發(fā)生buffer busy waits和read by other session的次數(shù)( 9i中buffer busy waits包含了read by other session)。

　　Av Buf Wt(ms): 該表空間上發(fā)生buffer Waits的平均等待時間，單位為ms

5-2 File I/O

　　Tablespace 表空間名

　　FileName 數(shù)據(jù)文件的路徑

　　Reads: 該數(shù)據(jù)文件上累計發(fā)生過的物理讀次數(shù)，不是塊數(shù)

　　Av Reads/s: 該數(shù)據(jù)文件上平均每秒發(fā)生過的物理讀次數(shù)，不是塊數(shù)

　　Av Rd(ms): 該數(shù)據(jù)文件上平均每次物理讀取的延遲，單位為ms

　　Av Blks/Rd: 該數(shù)據(jù)文件上平均每次讀取涉及到的塊數(shù)，OLTP環(huán)境該值接近 1

　　Writes : 該數(shù)據(jù)文件上累計發(fā)生過的物理寫次數(shù)，不是塊數(shù)

　　Av Writes/s: 該數(shù)據(jù)文件上平均每秒發(fā)生過的物理寫次數(shù)，不是塊數(shù)

　　buffer Waits: 該數(shù)據(jù)文件上發(fā)生buffer busy waits和read by other session的次數(shù)( 9i中buffer busy waits包含了read by other session)。

　　Av Buf Wt(ms): 該數(shù)據(jù)文件上發(fā)生buffer Waits的平均等待時間，單位為ms

　　若某個表空間上有較高的IO負(fù)載，則有必要分析一下是否其所屬的數(shù)據(jù)文件上的IO 較為均勻還是存在傾斜，是否需要結(jié)合存儲特征來將數(shù)據(jù)均衡分布到不同磁盤上的數(shù)據(jù)文件上，以優(yōu)化 I/O

6 緩沖池統(tǒng)計 Buffer Pool Statistics

　　該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)主要來源于WRH$_BUFFER_POOL_STATISTICS，而WRH$_BUFFER_POOL_STATISTICS是定期匯總v$SYSSTAT中的數(shù)據(jù)

　　P pool池的名字 D: 默認(rèn)的緩沖池 default buffer pool , K : Keep Pool , R: Recycle Pool ; 2k 4k 8k 16k 32k: 代表各種非標(biāo)準(zhǔn)塊大小的緩沖池

　　Number of buffers: 實際的緩沖塊數(shù)目，約等于池的大小 / 池的塊大小

　　Pool Hit % : 該緩沖池的命中率

　　Buffer Gets: 對該緩沖池的中塊的訪問次數(shù) 包括 consistent gets 和 db block gets

　　Physical Reads: 該緩沖池Buffer Cache引起了多少物理讀，其實是physical reads cache ，單位為塊數(shù)*次數(shù)

　　Physical Writes ：該緩沖池中Buffer cache被寫的物理寫，其實是physical writes from cache，單位為塊數(shù)*次數(shù)

　　Free Buffer Waits: 等待空閑緩沖的次數(shù)，可以看做該buffer pool 發(fā)生free buffer waits 等待的次數(shù)

　　Write Comp Wait: 等待DBWR寫入臟buffer到磁盤的次數(shù)，可以看做該buffer pool發(fā)生write complete waits等待的次數(shù)

　　Buffer Busy Waits: 該緩沖池發(fā)生buffer busy wait 等待的次數(shù)

7-1 Checkpoint Activity 檢查點與 Instance Recovery Stats 實例恢復(fù)

Checkpoint Activity         Snaps: 70719-70723
-> Total Physical Writes:                      590,563

                                          Other    Autotune      Thread
       MTTR    Log Size    Log Ckpt    Settings        Ckpt        Ckpt
     Writes      Writes      Writes      Writes      Writes      Writes
----------- ----------- ----------- ----------- ----------- -----------
          0           0           0           0      12,899           0
          -------------------------------------------------------------

Instance Recovery Stats     Snaps: 70719-70723
-> B: Begin Snapshot,  E: End Snapshot

                                                                            Estd
  Targt  Estd                                     Log Ckpt Log Ckpt    Opt   RAC
  MTTR   MTTR Recovery  Actual   Target   Log Sz   Timeout Interval    Log Avail
   (s)    (s) Estd IOs RedoBlks RedoBlks RedoBlks RedoBlks RedoBlks  Sz(M)  Time
- ----- ----- -------- -------- -------- -------- -------- -------- ------ -----
B     0     6    12828   477505  1786971  5096034  1786971      N/A    N/A     3
E     0     7    16990   586071  2314207  5096034  2314207      N/A    N/A     3
          -------------------------------------------------------------

　　該環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)來源于WRH$_INSTANCE_RECOVERY

　　MTTR Writes : 為了滿足FAST_START_MTTR_TARGET 指定的MTTR值而做出的物理寫 WRITES_MTTR

　　Log Size Writes ：由于最小的redo log file而做出的物理寫 WRITES_LOGFILE_SIZE

　　Log Ckpt writes: 由于 LOG_CHECKPOINT_INTERVAL 和 LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT 驅(qū)動的增量檢查點而做出的物理寫 WRITES_LOG_CHECKPOINT_SETTINGS

　　Other Settings Writes ：由于其他設(shè)置(例如FAST_START_IO_TARGET）而引起的物理寫， WRITES_OTHER_SETTINGS

　　Autotune Ckpt Writes : 由于自動調(diào)優(yōu)檢查點而引起的物理寫， WRITES_AUTOTUNE

　　Thread Ckpt Writes ：由于thread checkpoint而引起的物理寫，WRITES_FULL_THREAD_CKPT
　　B 代表開始點， E 代表結(jié)尾

　　Targt MTTR (s) : 目標(biāo)MTTR (mean time to recover)意為有效恢復(fù)時間，單位為秒。 TARGET_MTTR 的計算基于給定的參數(shù)FAST_START_MTTR_TARGET，而　　TARGET_MTTR作為內(nèi)部使用。實際在使用中 Target MTTR未必能和FAST_START_MTTR_TARGET一樣。如果FAST_START_MTTR_TARGET過小，那么　　　　TARGET_MTTR 將是系統(tǒng)條件所允許的最小估算值；如果FAST_START_MTTR_TARGET過大，則TARGET_MTTR以保守算法計算以獲得完成恢復(fù)的最長估算時間。

　　estimated_mttr (s): 當(dāng)前基于臟buffer和重做日志塊的數(shù)量，而評估出的有效恢復(fù)時間。它的估算告訴用戶以當(dāng)下系統(tǒng)的負(fù)載若發(fā)生實例crash，則需要多久時間來做crash recovery的前滾操作，之后才能打開數(shù)據(jù)庫。

　　Recovery Estd IOs ：實際是當(dāng)前buffer cache中的臟塊數(shù)量，一旦實例崩潰這些臟塊要被前滾

　　Actual RedoBlks ：當(dāng)前實際需要恢復(fù)的redo重做塊數(shù)量

　　Target RedoBlks ：是 Log Sz RedoBlks 、Log Ckpt Timeout RedoBlks、 Log Ckpt Interval RedoBlks 三者的最小值

　　Log Sz RedoBlks : 代表必須在log file switch日志切換之前完成的 checkpoint 中涉及到的redo block，也叫max log lag；數(shù)據(jù)來源select LOGFILESZ from X$targetrba; select LOG_FILE_SIZE_REDO_BLKS from v$instance_recovery;

　　Log Ckpt Timeout RedoBlks ：為了滿足LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT 所需要處理的redo block數(shù)，lag for checkpoint timeout ；數(shù)據(jù)來源select CT_LAG from x$targetrba;

　　Log Ckpt Interval RedoBlks ：為了滿足LOG_CHECKPOINT_INTERVAL 所需要處理的redo block數(shù)， lag for checkpoint interval；數(shù)據(jù)來源select CI_LAG from x$targetrba;

　　Opt Log Sz(M) : 基于FAST_START_MTTR_TARGET 而估算出來的redo logfile 的大小，單位為MB 。 Oracle官方推薦創(chuàng)建的重做日志大小至少大于這個估算值

　　Estd RAC Avail Time ：指評估的 RAC中節(jié)點失敗后集群從凍結(jié)到部分可用的時間，這個指標(biāo)僅在RAC中可用，單位為秒。 ESTD_CLUSTER_AVAILABLE_TIME

7-2 Buffer Pool Advisory 緩沖池建議

　　緩沖池的顆粒大小可以參考 SELECT * FROM V$SGAINFO where name like(‘Granule%’);
　　P 指緩沖池的名字可能包括有 D default buffer pool , K Keep Pool , R recycle Pool

　　Size For Est(M): 指以該尺寸的buffer pool作為評估的對象，一般是目前current size的 10% ~ 200%，以便了解 buffer pool 增大 ~減小對物理讀的影響

　　Size Factor : 尺寸因子，只對應(yīng)buffer pool 大小對當(dāng)前設(shè)置的比例因子，例如current_size是 100M ，則如果評估值是110M 那么 size Factor 就是 1.1

　　Buffers (thousands) ：指這個buffer pool 尺寸下的buffer 數(shù)量，要乘以1000才是實際值

　　Est Phys Read Factor ：評估的物理讀因子，　例如當(dāng)前尺寸的buffer pool 會引起100個物理讀，則別的尺寸的buffer pool如果引起 120個物理讀，那么對應(yīng)尺寸的Est Phys Read Factor就是1.2

　　Estimated Phys Reads (thousands)：評估的物理讀數(shù)目，　要乘以　1000才是實際值，顯然不同尺寸的buffer pool對應(yīng)不同的評估的物理讀數(shù)目

　　Est Phys Read Time ：評估的物理讀時間

　　Est %DBtime for Rds：評估的物理讀占DB TIME的比率

我們看buffer pool advisory 一般有2個目的：

在物理讀較多的情況下，希望通過增加buffer pool 大小來緩解物理讀等待，這是我們關(guān)注Size Factor > 1的buffer pool尺寸是否能共有效減少Est Phys Read Factor，如果Est Phys Read Factor隨著Size Factor 增大而顯著減少，那么說明增大buffer cache 是可以有效減少物理讀的。
在內(nèi)存緊張的情況下，希望從buffer pool中勻出部分內(nèi)存來移作他用，但是又不希望 buffer cache變小導(dǎo)致物理讀增多性能下降，則此時觀察Est Phys Read Factor 是否隨著Size Factor 減小而顯著增大，如果不是則說明減少部分buffer cache 不會導(dǎo)致物理讀大幅增加，也就可以安心減少 buffer cache

注意 Size Factor 和 Est Phys Read Factor之間不是簡單的線性關(guān)系，所以需要人為介入評估得失

7-3 PGA Aggr Summary

　　PGA Cache Hit % : 指 W/A WorkArea工作區(qū)的數(shù)據(jù)僅在內(nèi)存中處理的比率， PGA緩存命中率

　　workarea是PGA中負(fù)責(zé)處理排序、哈希連接和位圖合并操作的區(qū)域; workarea 也叫做 SQL 作業(yè)區(qū)域

　　W/A MB processes: 指在Workarea中處理過的數(shù)據(jù)的量，單位為MB

　　Extra W/A MB Read/Written : 指額外從磁盤上讀寫的工作區(qū)數(shù)據(jù)，單位為 MB

7-4 PGA Aggr Target Stats

                                             此環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)來源主要是 WRH$_PGASTAT

　　PGA Aggr Target(M) ：本質(zhì)上就是pga_aggregate_target ，當(dāng)然在AMM(memory_target)環(huán)境下這個值可能會自動變化

　　Auto PGA Target(M) : 在自動PGA 管理模式下實際可用的工作區(qū)內(nèi)存 “aggregate PGA auto target “，因為PGA還有其他用途，不能全部作為workarea memory

　　PGA Mem Alloc(M) ：目前已分配的PGA內(nèi)存，　alloc 不等于 inuse 即分配的內(nèi)存不等于在使用的內(nèi)存，理論上PGA會將確實不使用的內(nèi)存返回給OS(PGA memory freed back to OS) ，但是存在PGA占用大量內(nèi)存而不釋放的場景

　　在上例中 pga_aggregate_target 僅為8192M ，而實際processes 在 2,615~ 8000之間，如果一個進(jìn)程耗費5MB的PGA 也需要 10000M的PGA ，而實際這里 PGA Mem Alloc(M)是23,690 M ，這說明存在PGA 的過載，需要調(diào)整pga_aggregate_target

　　W/A PGA Used(M) ：所有的工作區(qū)workarea(包括manual和 auto)使用的內(nèi)存總和量，單位為MB

　　%PGA W/A Mem: 分配給workarea的內(nèi)存量占總的PGA的比例， (W/A PGA Used)/PGA Mem Alloc

　　%Auto W/A Mem : AUTO 自動工作區(qū)管理所控制的內(nèi)存(workarea_size_policy=AUTO) 占總的workarea內(nèi)存的比例

　　%Man W/A Mem : MANUAL 手動工作區(qū)管理所控制的內(nèi)存(workarea_size_policy=MANUAL)占總的workarea內(nèi)存的比例

　　Global Mem Bound(K) : 指在自動PGA管理模式下一個工作區(qū)所能分配的最大內(nèi)存(注意一個SQL執(zhí)行過程中可能有多個工作區(qū)workarea)。 Global Mem Bound(K)這個指標(biāo)在實例運行過程中將被持續(xù)性的修正，以反應(yīng)數(shù)據(jù)庫當(dāng)時工作區(qū)的負(fù)載情況。顯然在有眾多活躍工作區(qū)的系統(tǒng)負(fù)載下相應(yīng)地Global Mem Bound將會下降。但應(yīng)當(dāng)保持global bound值不要小于1 MB ，否則建議調(diào)高pga_aggregate_target

7-5 PGA Aggr Target Histogram

　　數(shù)據(jù)來源：WRH$_SQL_WORKAREA_HISTOGRAM

　　Low Optimal：此行所包含工作區(qū)workarea最適合內(nèi)存要求的下限

　　High Optimal：此行所包含工作區(qū)workarea最適合內(nèi)存要求的上限

　　Total Execs: 在 Low Optimal~High Optimal 范圍工作區(qū)內(nèi)完成的總執(zhí)行數(shù)

　　Optimal execs: optimal 執(zhí)行是指完全在PGA內(nèi)存中完成的執(zhí)行次數(shù)

　　1-pass Execs : 指操作過程中僅發(fā)生1次磁盤讀取的執(zhí)行次數(shù)

　　M-pass Execs: 指操作過程中發(fā)生了1次以上的磁盤讀取，頻發(fā)磁盤讀取的執(zhí)行次數(shù)

7-6 PGA Memory Advisory

　　PGA Target Est (MB) 用以評估的 PGA_AGGREGATE _TARGET值

　　Size Factr ，當(dāng)前用以評估的PGA_AGGREGATE _TARGET 和當(dāng)前實際設(shè)置的PGA_AGGREGATE _TARGET 之間的比例因子 PGA Target Est / PGA_AGGREGATE_TARGE

　　W/A MB Processed ：workarea中要處理的數(shù)據(jù)量，單位為MB

　　Estd Extra W/A MB Read/ Written to Disk : 以 one-pass 、M-Pass方式處理的數(shù)據(jù)量預(yù)估值，單位為MB

　　Estd P Cache Hit % : 預(yù)估的PGA緩存命中率

　　Estd PGA Overalloc Count: 預(yù)估的PGA過載量，如上文所述PGA_AGGREGATE _TARGET僅是一個目標(biāo)值，無法真正限制PGA內(nèi)存的使用，當(dāng)出現(xiàn) PGA內(nèi)存硬性需求時會產(chǎn)生PGA overallocate 過載(When using Auto Memory Mgmt, minimally choose a pga_aggregate_target value where Estd PGA Overalloc Count is 0)

7-7 Shared Pool Advisory

　　Shared Pool Size(M) : 用以評估的shared pool共享池大小，在AMM /ASMM環(huán)境下 shared_pool 大小都可能浮動

　　SP Size Factr ：共享池大小的比例因子，?。⊿hared Pool Size for Estim / SHARED_POOL_SIZE）

　　Estd LC Size(M) : 評估的 library cache 大小，單位為MB ，因為是shared pool中包含 library cache 當(dāng)然還有其他例如row cache

　　Est LC Mem Obj 指評估的指定大小的共享池內(nèi)的library cache memory object的數(shù)量 ESTD_LC_MEMORY_OBJECTS

　　Est LC Time Saved(s): 指在指定的共享池大小情況下可找到需要的library cache memory objects，從而節(jié)約的解析時間。這些節(jié)約的解析時間也是花費在共享池內(nèi)重復(fù)加載需要的對象(reload)，這些對象可能因為共享池沒有足夠的free memory而被aged out. ESTD_LC_TIME_SAVED

　　Est LC Time Saved Factr : Est LC Time Saved(s)的比例因子，( Est LC Time Saved(s)/ Current LC Time Saved(s) ) ESTD_LC_TIME_SAVED_FACTOR

　　Est LC Load Time (s): 在指定的共享池大小情況下解析的耗時

　　Est LC Load Time Factr：Est LC Load Time (s)的比例因子， (Est LC Load Time (s)/ Current LC Load Time (s)) ESTD_LC_LOAD_TIME_FACTOR

　　Est LC Mem Obj Hits (K) : 在指定的共享池大小情況下需要的library cache memory object正好在共享池中被找到的次數(shù) ESTD_LC_MEMORY_OBJECT_HITS；

　　對于想縮小 shared_pool_size 共享池大小的需求，可以關(guān)注Est LC Mem Obj Hits (K) ，如上例中共享池為352M時Est LC Mem Obj Hits (K) 就為334且之后不動，則可以考慮縮小shared_pool_size到該值，但要注意每個版本/平臺上對共享池的最低需求，包括RAC中g(shù)cs resource 、gcs shadow等資源均駐留在shared pool中，增大db_cache_size時要對應(yīng)關(guān)注。

7-8 SGA Target Advisory

　　該環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)來源于WRH$_SGA_TARGET_ADVICE

　　SGA target Size : 用以評估的sga target大小 (sga_target)

　　SGA Size Factor: SGA Size的比例因子， (est SGA target Size / Current SGA target Size )

　　Est DB Time (s): 評估對應(yīng)于該指定sga target size會產(chǎn)生多少量的DB TIME，單位為秒

　　Est Physical Reads：評估對應(yīng)該指定的sga target size 會產(chǎn)生多少的物理讀

7-9 Streams Pool Advisory

Streams Pool Advisory                     DB/Inst: ITSCMP/itscmp2  Snap: 70723

  Size for      Size   Est Spill   Est Spill Est Unspill Est Unspill
  Est (MB)    Factor       Count    Time (s)       Count    Time (s)
---------- --------- ----------- ----------- ----------- -----------
        64       0.5           0           0           0           0
       128       1.0           0           0           0           0
       192       1.5           0           0           0           0
       256       2.0           0           0           0           0
       320       2.5           0           0           0           0
       384       3.0           0           0           0           0
       448       3.5           0           0           0           0
       512       4.0           0           0           0           0
       576       4.5           0           0           0           0
       640       5.0           0           0           0           0
       704       5.5           0           0           0           0
       768       6.0           0           0           0           0
       832       6.5           0           0           0           0
       896       7.0           0           0           0           0
       960       7.5           0           0           0           0
     1,024       8.0           0           0           0           0
     1,088       8.5           0           0           0           0
     1,152       9.0           0           0           0           0
     1,216       9.5           0           0           0           0
     1,280      10.0           0           0           0           0

該環(huán)節(jié)只有當(dāng)使用了Streams 流復(fù)制時才會有必要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源 WRH$_STREAMS_POOL_ADVICE

Size for Est (MB) : 用以評估的 streams pool大小

Size Factor ：streams pool大小的比例因子

Est Spill Count ：評估出的當(dāng)使用該大小的流池時 message溢出到磁盤的數(shù)量 ESTD_SPILL_COUNT

Est Spill Time (s)：評估出的當(dāng)使用該大小的流池時 message溢出到磁盤的耗時，單位為秒 ESTD_SPILL_TIME

Est Unspill Count：評估的　當(dāng)使用該大小的流池時　message unspill 即從磁盤上讀取的數(shù)量 ESTD_UNSPILL_COUNT

Est Unspill Time (s) ：評估的　當(dāng)使用該大小的流池時 message unspill 即從磁盤上讀取的耗時，單位為秒 ESTD_UNSPILL_TIME

7-10 Java Pool Advisory

java pool的相關(guān)指標(biāo)與shared pool相似，不再鏖述

8 Wait Statistics

8-1 Buffer Wait Statistics

　　數(shù)據(jù)來源： WRH$_WAITSTAT

　　該環(huán)節(jié)是對緩沖池中各類型(class) 塊等待的匯總信息， wait的原因一般是 buffer busy waits 和 read by other session

class 數(shù)據(jù)塊的class，一個oracle數(shù)據(jù)塊即有class 屬性還有type 屬性，數(shù)據(jù)塊中記錄type屬性(KCBH)，而在buffer header里存有class屬性(X$BH.class)

　　Waits: 該類型數(shù)據(jù)塊的等待次數(shù)

　　Total Wait Time (s) : 該類型數(shù)據(jù)塊的合計等待時間單位為秒

　　Avg Time (ms) : 該類型數(shù)據(jù)塊平均每次等待的耗時，單位 ms

　　如果用戶正使用 undo_management=AUTO 的SMU 則一般不會因為rollback segment過少而引起undo header block類塊的等待

對于INSERT 而引起的 buffer爭用等待：

　　1、對于手動segment 管理MSSM 考慮增加Freelists、Freelist Groups

　　2、使用ASSM ，當(dāng)然ASSM本身沒什么參數(shù)可調(diào)

　　對于INSERT ON INDEX 引起的爭用：

使用反向索引key
使用HASH分區(qū)和本地索引
可能的情況下減少index的density

8-2 Enqueue Activity

　　Enqueue Type (Request Reason) enqueue 隊列的類型，大家在研究 enqueue 問題前至少搞清楚enqueue type 和enqueue mode ， enqueue type是隊列鎖所要保護(hù)的資源如 TM 表鎖 CF 控制文件鎖， enqueue mode 是持有隊列鎖的模式 (SS、SX 、S、SSX、X)

　　Requests : 申請對應(yīng)的enqueue type資源或者隊列轉(zhuǎn)換(enqueue conversion 例如 S 轉(zhuǎn) SSX ) 的次數(shù)

　　Succ Gets ：對應(yīng)的enqueue被成功申請或轉(zhuǎn)換的次數(shù)

　　Failed Gets ：對應(yīng)的enqueue的申請　或者轉(zhuǎn)換失敗的次數(shù)

　　Waits　：由對應(yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的次數(shù)

　　Wt Time (s) ：由對應(yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的等待時間

　　Av Wt Time(ms) ：由對應(yīng)的enqueue的申請或者轉(zhuǎn)換而造成等待的平均等待時間， Wt Time (s) / Waits ,單位為ms

主要的enqueue 等待事件：

enq: TX – row lock/index contention、allocate ITL等待事件

enq: TM – contention等待事件

Oracle隊列鎖enq:TS,Temporary Segment (also TableSpace)

9-1 Undo Segment Summary

Undo Segment Summary            Snaps: 70719-70723
-> Min/Max TR (mins) - Min and Max Tuned Retention (minutes)
-> STO - Snapshot Too Old count,  OOS - Out of Space count
-> Undo segment block stats:
-> uS - unexpired Stolen,   uR - unexpired Released,   uU - unexpired reUsed
-> eS - expired   Stolen,   eR - expired   Released,   eU - expired   reUsed

Undo   Num Undo       Number of  Max Qry   Max Tx Min/Max   STO/     uS/uR/uU/
 TS# Blocks (K)    Transactions  Len (s) Concurcy TR (mins) OOS      eS/eR/eU
---- ---------- --------------- -------- -------- --------- ----- --------------
   4       85.0         200,127   55,448      317 1040.2/10 0/0   0/0/0/0/0/0
          -------------------------------------------------------------

Undo Segment Stats                 Snaps: 70719-70723
-> Most recent 35 Undostat rows, ordered by Time desc

                Num Undo    Number of Max Qry  Max Tx Tun Ret STO/    uS/uR/uU/
End Time          Blocks Transactions Len (s)   Concy  (mins) OOS     eS/eR/eU
------------ ----------- ------------ ------- ------- ------- ----- ------------
29-Aug 05:52      11,700       35,098  55,448     234   1,070 0/0   0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:42      12,203       24,677  54,844     284   1,065 0/0   0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:32      14,132       37,826  54,241     237   1,060 0/0   0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:22      14,379       32,315  53,637     317   1,050 0/0   0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:12      15,693       34,157  53,033     299   1,045 0/0   0/0/0/0/0/0
29-Aug 05:02      16,878       36,054  52,428     250   1,040 0/0   0/0/0/0/0/0

數(shù)據(jù)來源： WRH$_UNDOSTAT ， undo相關(guān)的使用信息每10分鐘刷新到v$undostat中

Undo Extent有三種狀態(tài) active 、unexpired 、expired

active => extent中包括了活動的事務(wù) ，active的undo extent 一般不允許被其他事務(wù)重用覆蓋

unexpired => extent中沒有活動的事務(wù)，但相關(guān)undo 記錄從inactive到目前還未經(jīng)過undo retention(注意 auto undo retention的問題因為這個特性可能在觀察dba_undo_extents時看到大部分block都是unexpired，這是正常的) 指定的時間，所以為unexpired。對于沒有g(shù)uarantee retention的undo tablespace而言，unexpired extent可能被 steal 為其他事物重用

expired => extent中沒有活動事務(wù)，且超過了undo retention的時間

Undo TS# 在使用的這個undo 表空間的表空間號，一個實例同一時間只能用1個undo tablespace ， RAC不同節(jié)點可以用不同的undo tablespace

Num Undo Blocks (K) 指被消費的 undo 數(shù)據(jù)塊的數(shù)量, (K)代表要乘以1000才是實際值；可以用該指標(biāo)來評估系統(tǒng)對undo block的消費量，以便基于實際負(fù)載情況來評估UNDO表空間的大小

Number of Transactions 指該段時間內(nèi)該undo表空間上執(zhí)行過的事務(wù)transaction總量

Max Qry Len (s) 該時段內(nèi) 持續(xù)最久的查詢時間，單位為秒

Max Tx Concy 該時段內(nèi) 最大的事務(wù)并發(fā)量

Min/Max TR (mins) 最小和最大的tuned undo retention ，單位為分鐘； tuned undo retention 是自動undo調(diào)優(yōu)特性，見undo自動調(diào)優(yōu)介紹。

STO/ OOS STO 指 ORA-01555 Snapshot Too Old錯誤出現(xiàn)的次數(shù)； OOS – 指Out of Space count 錯誤出現(xiàn)的次數(shù)

uS – unexpired Stolen 嘗試從未過期的undo extent中偷取undo space的次數(shù)

uR – unexpired Released 從未過期的undo extent中釋放的塊數(shù)目

uU – unexpired reUsed 未過期的undo extent中的block被其他事務(wù)重用的塊數(shù)目

eS – expired Stolen 嘗試從過期的undo extent中偷取undo space的次數(shù)

eR – expired Released 從過期的undo extent中釋放的塊數(shù)目

eU – expired reUsed 過期的undo extent中的block被其他事務(wù)重用的塊數(shù)目

`UNXPSTEALCNT`	`NUMBER`	Number of attempts to obtain undo space by stealing unexpired extents from other transactions
`UNXPBLKRELCNT`	`NUMBER`	Number of unexpired blocks removed from certain undo segments so they can be used by other transactions
`UNXPBLKREUCNT`	`NUMBER`	Number of unexpired undo blocks reused by transactions
`EXPSTEALCNT`	`NUMBER`	Number of attempts to steal expired undo blocks from other undo segments
`EXPBLKRELCNT`	`NUMBER`	Number of expired undo blocks stolen from other undo segments
`EXPBLKREUCNT`	`NUMBER`	Number of expired undo blocks reused within the same undo segments
`SSOLDERRCNT`	`NUMBER`	Identifies the number of times the error `ORA-01555` occurred. You can use this statistic to decide whether or not the `UNDO_RETENTION` initialization parameter is set properly given the size of the undo tablespace. Increasing the value of `UNDO_RETENTION` can reduce the occurrence of this error.

10-1 Latch Activity

Latch Activity        Snaps: 70719-70723
-> "Get Requests", "Pct Get Miss" and "Avg Slps/Miss" are statistics for
   willing-to-wait latch get requests
-> "NoWait Requests", "Pct NoWait Miss" are for no-wait latch get requests
-> "Pct Misses" for both should be very close to 0.0

                                           Pct    Avg   Wait                 Pct
                                    Get    Get   Slps   Time       NoWait NoWait
Latch Name                     Requests   Miss  /Miss    (s)     Requests   Miss
------------------------ -------------- ------ ------ ------ ------------ ------
AQ deq hash table latch               4    0.0             0            0    N/A
ASM Keyed state latch             9,048    0.1    0.2      0            0    N/A
ASM allocation                   15,017    0.2    0.8      1            0    N/A
ASM db client latch              72,745    0.0             0            0    N/A
ASM map headers                   5,860    0.6    0.6      1            0    N/A
ASM map load waiting lis          1,462    0.0             0            0    N/A
ASM map operation freeli         63,539    0.1    0.4      1            0    N/A
ASM map operation hash t     76,484,447    0.1    1.0     66            0    N/A

latch name Latch閂的名字

Get Requests latch被以willing-to-wait模式申請并獲得的次數(shù)

Pct Get Miss miss是指latch被以willing-to-wait 模式申請但是申請者必須等待的次數(shù)， Pct Get Miss = Miss/Get Requests ; miss可以從后面的Latch Sleep Breakdown 獲得

Avg Slps /Miss Sleep 是指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù) ； Avg Slps /Miss = Sleeps/ Misses ; Sleeps可以從后面的Latch Sleep Breakdown 獲得

Wait Time (s) 指花費在等待latch上的時間，單位為秒

NoWait Requests 指latch被以no-wait模式來申請的次數(shù)

Pct NoWait Miss 以no-wait模式來申請latch但直接失敗的次數(shù)

對于高并發(fā)的latch例如cache buffers chains，其Pct Misses應(yīng)當(dāng)十分接近于0

一般的調(diào)優(yōu)原則：

如果latch : cache buffers chains是 Top 5 事件，則需要考慮優(yōu)化SQL減少全表掃描并減少Top buffer gets SQL語句的邏輯讀

如果latch : redo copy 、redo allocation 等待較多，則可以考慮增大LOG_BUFFER

如果latch:library cache 發(fā)生較多，則考慮增大shared_pool_size

10-2 Latch Sleep Breakdown

latch name Latch閂的名字

Get Requests latch被以willing-to-wait模式申請并獲得的次數(shù)

misses 是指latch被以willing-to-wait 模式申請但是申請者必須等待的次數(shù)

9i以后miss之后一般有2種情況 spin gets了或者sleep一睡不醒直到被post，具體見全面解析9i以后Oracle Latch閂鎖原理；

8i以前的latch算法可以參考：Oracle Latch:一段描繪Latch運作的偽代碼

所以一般來說9i以后的 misses= Sleeps+ Spin Gets ，雖然不是絕對如此

Sleeps 是指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù)

Spin Gets 以willing-to-wait模式去申請latch，在miss之后以spin方式獲得了latch的次數(shù)

10-3 Latch Miss Sources

　　數(shù)據(jù)來源為DBA_HIST_LATCH_MISSES_SUMMARY

　　latch name Latch閂的名字
　　where : 指哪些代碼路徑內(nèi)核函數(shù)持有過這些該latch ，而不是哪些代碼路徑要申請這些latch；例如kcbgtcr函數(shù)的作用是Get a block for Consistent read，其持有l(wèi)atch :cache buffers chain是很正常的事情

　　NoWait Misses: 以no-wait模式來申請latch但直接失敗的次數(shù)

　　Sleeps: 指latch被以willing-to-wait模式申請最終導(dǎo)致session需要sleep以等待該latch的次數(shù) time of sleeps resulted in making the latch request

　　Waiter Sleeps：等待者休眠的次數(shù) times of sleeps that waiters did for each where; Sleep 是阻塞者等待的次數(shù) ， Waiter Sleeps是被阻塞者等待的次數(shù)

10-4 Mutex Sleep Summary

Mutex是10.2.0.2以后引入的新的內(nèi)存鎖機制，具體對Mutex的描述見《深入理解Oracle中的Mutex》：http://www./archives/understanding-oracle-mutex.html

Mutex Type

Mutex的類型其實就是 mutex對應(yīng)的客戶的名字，在版本10.2中基本只有KKS使用Mutex，所以僅有3種:

Cursor Stat (kgx_kks1)
Cursor Parent (kgx_kks2)
Cursor Pin (kgx_kks3)

11g中增加了Library Cache

Location 發(fā)起對該Mutex申請的代碼路徑code location，而不是還持有該Mutex的代碼路徑或曰內(nèi)核函數(shù)

10.2中最常見的下面的幾個函數(shù)

kkspsc0 -負(fù)責(zé)解析游標(biāo) – 檢測我們正在解析的游標(biāo)是否有對象的parent cursor heap 0存在

kksfbc – 負(fù)責(zé)找到合適的子游標(biāo) 或者創(chuàng)建一個新的子游標(biāo)

kksFindCursorstat

Sleeps:

Mutex的Get和Sleep

當(dāng)一個Mutex被申請時，一般稱為一個get request。若初始的申請未能得到授權(quán)，則該進(jìn)程會因為此次申請而進(jìn)入到255次SPIN中(_mutex_spin_count Mutex spin count)，每次SPIN循環(huán)迭代過程中該進(jìn)程都會去看看Mutex被釋放了嗎。

若該Mutex在SPIN之后仍未被釋放，則該進(jìn)程針對申請的mutex進(jìn)入對應(yīng)的mutex wait等待事件中。實際進(jìn)程的等待事件和等待方式由mutex的類型鎖決定，例如 Cursor pin、Cursor Parent。舉例來說，這種等待可能是阻塞等待，也可以是sleep。

但是請注意在V$MUTEX_SLEEP_*視圖上的sleep列意味著等待的次數(shù)。相關(guān)代碼函數(shù)在開始進(jìn)入等待時自加這個sleep字段。

等待計時從進(jìn)程進(jìn)入等待前開始計算等待時間，當(dāng)一個進(jìn)程結(jié)束其等待，則等待的時間加入都總和total中。該進(jìn)程再次嘗試申請之前的Mutex，若該Mutex仍不可用，則它再次進(jìn)入spin/wait的循環(huán)。

V$MUTEX_SLEEP_HISTORY視圖的GETS列僅在成功申請到一個Mutex時才增加。

Wait Time (ms) 類似于latch，spin time 不算做mutex的消耗時間，它只包含等待消耗的時間。

11 segment statistics 段級統(tǒng)計

11-1 Segments by Logical Reads

　　owner : 數(shù)據(jù)段的所有者

　　Tablespace Name: 數(shù)據(jù)段所在表空間名

　　Object Name : 對象名

　　Subobject Name：子對象名，例如一個分區(qū)表的某個分區(qū)

　　obj Type: 對象類型一般為TABLE /INDEX 或者分區(qū)或子分區(qū)

　　Logical Reads ：該數(shù)據(jù)段上發(fā)生過的邏輯讀，單位為塊數(shù)*次數(shù)

　　%Total : 占總的邏輯讀的百分比， (當(dāng)前對象上發(fā)生過的邏輯讀/ Total DB 邏輯讀)

11-2 Segments by Physical Reads

　　Physical Reads: 該數(shù)據(jù)段上發(fā)生過的物理讀，單位為塊數(shù)*次數(shù)

　　%Total : 占總的物理讀的百分比， (當(dāng)前對象上發(fā)生過的邏輯讀/ Total DB 邏輯讀)

11-3 Segments by Physical Read Requests

　　Phys Read Requests ：物理讀的申請次數(shù)

　　%Total ：　(該段上發(fā)生的物理讀的申請次數(shù)/ physical read IO requests)

11-4 Segments by UnOptimized Reads

UnOptimized Reads UnOptimized Read Reqs = Physical Read Reqts – Optimized Read Reqs

Optimized Read Requests是指哪些滿足Exadata Smart Flash Cache ( or the Smart Flash Cache in OracleExadata V2 (Note that despite same name, concept and use of
‘Smart Flash Cache’ in Exadata V2 is different from ‘Smart Flash Cache’ in Database Smart Flash Cache)).的物理讀次數(shù) 。滿足從smart flash cache走的讀取申請唄認(rèn)為是optimized ，因為這些讀取要比普通從磁盤走快得多。

此外通過smart scan 讀取storage index的情況也被認(rèn)為是’optimized read requests’ ，源于可以避免讀取不相關(guān)的數(shù)據(jù)。

當(dāng)用戶不在使用Exadata時，則UnOptimized Read Reqs總是等于 Physical Read Reqts

%Total : (該段上發(fā)生的物理讀的UnOptimized Read Reqs / ( physical read IO requests – physical read requests optimized ))

11-5 Segments by Optimized Reads

Segments by Optimized Reads        DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total Optimized Read Requests:      33,124,894
-> Captured Segments account for   45.2% of Total

           Tablespace                      Subobject  Obj.     Optimized
Owner         Name    Object Name            Name     Type         Reads  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CONTENT_PROVIDER_            TABLE    2,995,766    9.04
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_PRODUCT_ATTRIBUTE            TABLE    1,489,000    4.50
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_PRODUCT                      TABLE    1,276,350    3.85
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_AUDIO_FILE                   TABLE      890,775    2.69
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX3               INDEX      816,067    2.46

關(guān)于optimizerd read 上面已經(jīng)解釋過了，這里的單位是 request 次數(shù)

%Total : (該段上發(fā)生的物理讀的 Optimized Read Reqs/ physical read requests optimized )

11-6 Segments by Direct Physical Reads

Segments by Direct Physical Reads  DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total Direct Physical Reads:      14,118,552
-> Captured Segments account for   94.2% of Total

           Tablespace                      Subobject  Obj.        Direct
Owner         Name    Object Name            Name     Type         Reads  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW SONG_TS    MZ_SONG                         TABLE    7,084,416   50.18
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CS_WORK_PENDING_R            TABLE    4,839,984   34.28
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_PUBLICATION                  TABLE    1,361,133    9.64
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203660C00            LOB          5,904     .04
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203733C00            LOB          1,656     .01

Direct reads 直接路徑物理讀，單位為塊數(shù)*次數(shù)
%Total (該段上發(fā)生的direct path reads /Total physical reads direct )

11-7 Segments by Physical Writes

Physical Writes ，物理寫單位為塊數(shù)*次數(shù)

Total % (該段上發(fā)生的物理寫 /Total physical writes )

11-9 Segments by Physical Write Requests

　　Phys Write Requests 物理寫的請求次數(shù) ，單位為次數(shù)

　　%Total (該段上發(fā)生的物理寫請求次數(shù) /physical write IO requests )

11-10 Segments by Direct Physical Writes

Segments by Direct Physical Writes DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total Direct Physical Writes:          29,660
-> Captured Segments account for   18.3% of Total

           Tablespace                      Subobject  Obj.        Direct
Owner         Name    Object Name            Name     Type        Writes  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
SYS        SYSAUX     WRH$_ACTIVE_SESSION_ 1367_70520 TABLE        4,601   15.51
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203733C00            LOB            620    2.09
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203660C00            LOB            134     .45
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203779C00            LOB             46     .16
CONTENT_OW DATA_TS    SYS_LOB0000203796C00            LOB             41     .14

　　Direct Writes 直接路徑寫，單位額為塊數(shù)*次數(shù)
　　%Total 為(該段上發(fā)生的直接路徑寫 /physical writes direct )

11-11 Segments by Table Scans

Segments by Table Scans            DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total Table Scans:          10,713
-> Captured Segments account for    1.0% of Total

           Tablespace                      Subobject  Obj.         Table
Owner         Name    Object Name            Name     Type         Scans  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_PUBLICATION                  TABLE           92     .86
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CS_WORK_PENDING_R            TABLE           14     .13
CONTENT_OW SONG_TS    MZ_SONG                         TABLE            3     .03
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_AM_REQUEST                   TABLE            1     .01

　　Table Scans 來源為dba_hist_seg_stat.table_scans_delta 不過這個指標(biāo)并不十分精確

11-12 Segments by DB Blocks Changes

　　DB Block Changes ，單位為塊數(shù)*次數(shù)

　　%Total : (該段上發(fā)生block changes / db block changes )

11-13 Segments by Row Lock Waits

　　Row Lock Waits 是指行鎖的等待次數(shù) 數(shù)據(jù)來源于 dba_hist_seg_stat.ROW_LOCK_WAITS_DELTA

11-14 Segments by ITL WAITS

關(guān)于 ITL的介紹詳見： http://www./archives/enqueue-tx-row-lock-index-itl-wait-event.html

ITL Waits 等待 ITL 的次數(shù)，數(shù)據(jù)來源為 dba_hist_seg_stat.itl_waits_delta

11-14 Segments by Buffer Busy Waits

　　Buffer Busy Waits 該數(shù)據(jù)段上發(fā)生 buffer busy wait的次數(shù) 數(shù)據(jù)來源 dba_hist_seg_stat.buffer_busy_waits_delta

11-15 Segments by Global Cache Buffer

Segments by Global Cache Buffer BusyDB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-7072
-> % of Capture shows % of GC Buffer Busy for each top segment compared
-> with GC Buffer Busy for all segments captured by the Snapshot

                                                                      GC
           Tablespace                      Subobject  Obj.        Buffer    % of
Owner         Name    Object Name            Name     Type          Busy Capture
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX3               INDEX    2,135,528   50.07
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CONTENT_PROVIDER_            TABLE      652,900   15.31
CONTENT_OW LOB_8K_TS  MZ_ASSET_WORK_EVENT_            INDEX      552,161   12.95
CONTENT_OW LOB_8K_TS  MZ_CS_WORK_NOTE_RE_I _2013_1_36 INDEX      113,042    2.65
CONTENT_OW LOB_8K_TS  MZ_CS_WORK_INFO_PART _2013_5_35 INDEX       98,134    2.30

　　GC Buffer Busy 數(shù)據(jù)段上發(fā)揮僧gc buffer busy的次數(shù)，數(shù)據(jù)源 dba_hist_seg_stat.gc_buffer_busy_delta

11-15 Segments by CR Blocks Received

Segments by CR Blocks Received    DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total CR Blocks Received:         763,037
-> Captured Segments account for   40.9% of Total

                                                                   CR
           Tablespace                      Subobject  Obj.       Blocks
Owner         Name    Object Name            Name     Type      Received  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_AM_REQUEST                   TABLE       69,100    9.06
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CS_WORK_PENDING_R            TABLE       44,491    5.83
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX3A              INDEX       36,830    4.83
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_PODCAST                      TABLE       36,632    4.80
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_PK                INDEX       19,646    2.57

　　CR Blocks Received ：是指RAC中本地節(jié)點接收到global cache CR blocks 的數(shù)量；數(shù)據(jù)來源為 dba_hist_seg_stat.gc_cu_blocks_received_delta

%Total : (該段上在本節(jié)點接收的Global CR blocks / gc cr blocks received )

11-16 Segments by Current Blocks Received

Segments by Current Blocks ReceivedDB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Total Current Blocks Received:         704,731
-> Captured Segments account for   61.8% of Total

                                                                 Current
           Tablespace                      Subobject  Obj.       Blocks
Owner         Name    Object Name            Name     Type      Received  %Total
---------- ---------- -------------------- ---------- ----- ------------ -------
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX3               INDEX       56,287    7.99
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX3A              INDEX       45,139    6.41
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_AM_REQUEST                   TABLE       40,350    5.73
CONTENT_OW DATA_TS    MZ_CS_WORK_PENDING_R            TABLE       22,808    3.24
CONTENT_OW INDEX_TS   MZ_AM_REQUEST_IX8               INDEX       13,343    1.89

　　Current Blocks Received :是指RAC中本地節(jié)點接收到global cache Current blocks 的數(shù)量，數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_SEG_STAT.gc_cu_blocks_received_delta

%Total : (該段上在本節(jié)點接收的 global cache current blocks / gc current blocks received)

12 Dictionary Cache Stats

Dictionary Cache Stats            DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> "Pct Misses"  should be very low (< 2% in most cases) -> "Final Usage" is the number of cache entries being used

                                   Get    Pct    Scan   Pct      Mod      Final
Cache                         Requests   Miss    Reqs  Miss     Reqs      Usage
------------------------- ------------ ------ ------- ----- -------- ----------
dc_awr_control                      87    2.3       0   N/A        6          1
dc_global_oids                   1,134    7.8       0   N/A        0         13
dc_histogram_data            6,119,027    0.9       0   N/A        0     11,784
dc_histogram_defs            1,898,714    2.3       0   N/A        0      5,462
dc_object_grants                   175   26.9       0   N/A        0          4
dc_objects                  10,254,514    0.2       0   N/A        0      3,807
dc_profiles                      8,452    0.0       0   N/A        0          2
dc_rollback_segments         3,031,044    0.0       0   N/A        0      1,947
dc_segments                  1,812,243    1.4       0   N/A       10      3,595
dc_sequences                    15,783   69.6       0   N/A   15,782         20
dc_table_scns                       70    2.9       0   N/A        0          1
dc_tablespaces               1,628,112    0.0       0   N/A        0         37
dc_users                     2,037,138    0.0       0   N/A        0         52
global database name             7,698    0.0       0   N/A        0          1
outstanding_alerts                 264   99.6       0   N/A        8          1
sch_lj_oids                         51    7.8       0   N/A        0          1

Dictionary Cache 字典緩存也叫row cache

數(shù)據(jù)來源為dba_hist_rowcache_summary

Cache 字典緩存類名kqrstcid <=> kqrsttxt cid=3(dc_rollback_segments)

Get Requests 申請獲取該數(shù)據(jù)字典緩存對象的次數(shù) gets

Miss : GETMISSES 申請獲取該數(shù)據(jù)字典緩存對象但 miss的次數(shù)

Pct Miss ：　GETMISSES /Gets ， Miss的比例，這個pct miss應(yīng)當(dāng)非常低小于2%，否則有出現(xiàn)大量row cache lock的可能

Scan Reqs：掃描申請的次數(shù) ，kqrssc 、kqrpScan 、kqrpsiv時發(fā)生scan 會導(dǎo)致掃描數(shù)增加 kqrstsrq++(scan requests) ，例如migrate tablespace 時調(diào)用 kttm2b函數(shù) 為了安全刪除uet$中的記錄會callback kqrpsiv (used extent cache)，實際很少見

Pct Miss：SCANMISSES/SCANS

Mod Reqs: 申請修改字典緩存對象的次數(shù)，從上面的數(shù)據(jù)可以看到dc_sequences的mod reqs很高，這是因為sequence是變化較多的字典對象

Final Usage ：包含有有效數(shù)據(jù)的字典緩存記錄的總數(shù) 也就是正在被使用的row cache記錄 USAGE Number of cache entries that contain valid data

Dictionary Cache Stats (RAC)       DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

                                   GES          GES          GES
Cache                         Requests    Conflicts     Releases
------------------------- ------------ ------------ ------------
dc_awr_control                      14            2            0
dc_global_oids                      88            0          102
dc_histogram_defs               43,518            0       43,521
dc_objects                      21,608           17       21,176
dc_profiles                          1            0            1
dc_segments                     24,974           14       24,428
dc_sequences                    25,178       10,644          347
dc_table_scns                        2            0            2
dc_tablespaces                     165            0          166
dc_users                           119            0          119
outstanding_alerts                 478            8          250
sch_lj_oids                          4            0            4

GES Request kqrstilr total instance lock requests ，通過全局隊列服務(wù)GES 來申請instance lock的次數(shù)

GES request 申請的原因可能是 dump cache object、kqrbfr LCK進(jìn)程要background free some parent objects釋放一些parent objects 等

GES Conflicts kqrstifr instance lock forced-releases ， LCK進(jìn)程以AST方式釋放鎖的次數(shù) ，僅出現(xiàn)在kqrbrl中

GES Releases kqrstisr instance lock self-releases ，LCK進(jìn)程要background free some parent objects釋放一些parent objects 時可能自增

上述數(shù)據(jù)中可以看到僅有dc_sequences 對應(yīng)的GES Conflicts較多，對于sequence 使用ordered和non-cache選項會導(dǎo)致RAC中的一個邊際效應(yīng)，即”row cache lock”等待源于DC_SEQUENCES ROW CACHE。 DC_SEQUENCES 上的GETS request、modifications 、GES requests和GES conflict 與引發(fā)生成一個新的 sequence number的特定SQL執(zhí)行頻率相關(guān)。

在Oracle 10g中，ORDERED Sequence還可能在高并發(fā)下造成大量DFS lock Handle 等待，由于bug 5209859

13 Library Cache Activity

Library Cache Activity             DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> "Pct Misses"  should be very low

                         Get    Pct            Pin    Pct             Invali-
Namespace           Requests   Miss       Requests   Miss    Reloads  dations
--------------- ------------ ------ -------------- ------ ---------- --------
ACCOUNT_STATUS         8,436    0.3              0    N/A          0        0
BODY                   8,697    0.7         15,537    0.7         49        0
CLUSTER                  317    4.7            321    4.7          0        0
DBLINK                 9,212    0.1              0    N/A          0        0
EDITION                4,431    0.0          8,660    0.0          0        0
HINTSET OBJECT         1,027    9.5          1,027   14.4          0        0
INDEX                    792   18.2            792   18.2          0        0
QUEUE                     10    0.0          1,733    0.0          0        0
RULESET                    0    N/A              8   87.5          7        0
SCHEMA                 8,169    0.0              0    N/A          0        0
SQL AREA             533,409    4.8 -4,246,727,944  101.1     44,864      576
SQL AREA BUILD        71,500   65.5              0    N/A          0        0
SQL AREA STATS        41,008   90.3         41,008   90.3          1        0
TABLE/PROCEDURE      320,310    0.6      1,033,991    3.6     25,378        0
TRIGGER                  847    0.0         38,442    0.3        110        0

NameSpace library cache 的命名空間

GETS Requests 該命名空間所包含對象的library cache lock被申請的次數(shù)

GETHITS 對象的 library cache handle 正好在內(nèi)存中被找到的次數(shù)

Pct Misses : ( 1- ( GETHITS /GETS Requests)) *100

Pin Requests 該命名空間所包含對象上pin被申請的次數(shù)

PINHITS 要pin的對象的heap metadata正好在shared pool中的次數(shù)

Pct Miss ( 1- ( PINHITS /Pin Requests)) *100

Reloads 指從object handle 被重建開始不是第一次PIN該對象的PIN ，且該次PIN要求對象從磁盤上讀取加載的次數(shù) ;Reloads值較高的情況建議增大shared_pool_size

INVALIDATIONS 由于以來對象被修改導(dǎo)致該命名空間所包含對象被標(biāo)記為無效的次數(shù)

Library Cache Activity (RAC)       DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

                    GES Lock      GES Pin      GES Pin   GES Inval GES Invali-
Namespace           Requests     Requests     Releases    Requests     dations
--------------- ------------ ------------ ------------ ----------- -----------
ACCOUNT_STATUS         8,436            0            0           0           0
BODY                       0       15,497       15,497           0           0
CLUSTER                  321          321          321           0           0
DBLINK                 9,212            0            0           0           0
EDITION                4,431        4,431        4,431           0           0
HINTSET OBJECT         1,027        1,027        1,027           0           0
INDEX                    792          792          792           0           0
QUEUE                      8        1,733        1,733           0           0
RULESET                    0            8            8           0           0
SCHEMA                 4,226            0            0           0           0
TABLE/PROCEDURE      373,163      704,816      704,816           0           0
TRIGGER                    0       38,430       38,430           0           0

GES Lock Request: dlm_lock_requests Lock instance-lock ReQuests 申請獲得lock instance lock的次數(shù)

GES PIN request : DLM_PIN_REQUESTS Pin instance-lock ReQuests 申請獲得pin instance lock的次數(shù)

GES Pin Releases DLM_PIN_RELEASES release the pin instance lock 釋放pin instance lock的次數(shù)

GES Inval Requests DLM_INVALIDATION_REQUESTS get the invalidation instance lock 申請獲得invalidation instance lock的次數(shù)

GES Invali- dations DLM_INVALIDATIONS 接收到其他節(jié)點的invalidation pings次數(shù)

14 Process Memory Summary

Process Memory Summary            DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> B: Begin Snap   E: End Snap
-> All rows below contain absolute values (i.e. not diffed over the interval)
-> Max Alloc is Maximum PGA Allocation size at snapshot time
-> Hist Max Alloc is the Historical Max Allocation for still-connected processes
-> ordered by Begin/End snapshot, Alloc (MB) desc

                                                            Hist
                                    Avg  Std Dev     Max     Max
               Alloc      Used    Alloc    Alloc   Alloc   Alloc    Num    Num
  Category      (MB)      (MB)     (MB)     (MB)    (MB)    (MB)   Proc  Alloc
- -------- --------- --------- -------- -------- ------- ------- ------ ------
B Other     16,062.7       N/A      6.1     66.6   3,370   3,370  2,612  2,612
  SQL        5,412.2   4,462.9      2.2     89.5   4,483   4,483  2,508  2,498
  Freeable   2,116.4        .0       .9      6.3     298     N/A  2,266  2,266
  PL/SQL        94.0      69.8       .0       .0       1       1  2,610  2,609
E Other     15,977.3       N/A      6.1     66.9   3,387   3,387  2,616  2,616
  SQL        5,447.9   4,519.0      2.2     89.8   4,505   4,505  2,514  2,503
  Freeable   2,119.9        .0       .9      6.3     297     N/A  2,273  2,273
  PL/SQL        93.2      69.2       .0       .0       1       1  2,614  2,613

數(shù)據(jù)來源為dba_hist_process_mem_summary，這里是對PGA 使用的一個小結(jié)，幫助我們了解到底誰用掉了PGA

B: 開始快照 E: 結(jié)束快照

該環(huán)節(jié)列出 PGA中各分類的使用量

Category 分類名，包括”SQL”, “PL/SQL”, “OLAP” 和”JAVA”. 特殊分類是 “Freeable” 和”O(jiān)ther”. Free memory是指哪些 OS已經(jīng)分配給進(jìn)程，但沒有分配給任何分類的內(nèi)存。 “Other”是已經(jīng)分配給分類的內(nèi)存，但不是已命名的分類

Alloc (MB) allocated_total 該分類被分配的總內(nèi)存

Used (MB) used_total 該分類已使用的內(nèi)存

Avg Alloc (MB) allocated_avg 平均每個進(jìn)程中該分類分配的內(nèi)存量

Std Dev Alloc (MB) ：該分類分配的內(nèi)存在每個進(jìn)程之間的標(biāo)準(zhǔn)差

Max　Alloc　(MB) ALLOCATED_MAX?。涸诳煺諘r間內(nèi)單個進(jìn)程該分類最大分配過的內(nèi)存量：Max Alloc is Maximum PGA Allocation size at snapshot time

Hist Max Alloc (MB) MAX_ALLOCATED_MAX: 目前仍鏈接著的進(jìn)程該分類最大分配過的內(nèi)存量：Hist Max Alloc is the Historical Max Allocation for still-connected processes

Num Proc num_processes 進(jìn)程數(shù)目

Num Alloc NON_ZERO_ALLOCS 分配了該類型內(nèi)存的進(jìn)程數(shù)目

14 SGA信息

14 -1 SGA Memory Summary

SGA Memory Summary                 DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

                                                      End Size (Bytes)
SGA regions                     Begin Size (Bytes)      (if different)
------------------------------ ------------------- -------------------
Database Buffers                    20,669,530,112
Fixed Size                               2,241,880
Redo Buffers                           125,669,376
Variable Size                       10,536,094,376
                               -------------------
sum                                 31,333,535,744

粗粒度的sga區(qū)域內(nèi)存使用信息， End Size僅在于begin size不同時打印

14-2 SGA breakdown difference

SGA breakdown difference           DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> ordered by Pool, Name
-> N/A value for Begin MB or End MB indicates the size of that Pool/Name was
   insignificant, or zero in that snapshot

Pool   Name                                 Begin MB         End MB  % Diff
------ ------------------------------ -------------- -------------- -------
java   free memory                              64.0           64.0    0.00
large  PX msg pool                               7.8            7.8    0.00
large  free memory                             247.8          247.8    0.00
shared Checkpoint queue                        140.6          140.6    0.00
shared FileOpenBlock                         2,459.2        2,459.2    0.00
shared KGH: NO ACCESS                        1,629.6        1,629.6    0.00
shared KGLH0                                   997.7          990.5   -0.71
shared KKSSP                                   312.2          308.9   -1.06
shared SQLA                                    376.6          370.6   -1.61
shared db_block_hash_buckets                   178.0          178.0    0.00
shared dbktb: trace buffer                     156.3          156.3    0.00
shared event statistics per sess               187.1          187.1    0.00
shared free memory                           1,208.9        1,220.6    0.97
shared gcs resources                           435.0          435.0    0.00
shared gcs shadows                             320.6          320.6    0.00
shared ges enqueues                            228.9          228.9    0.00
shared ges resource                            118.3          118.3    0.00
shared init_heap_kfsg                        1,063.6        1,068.1    0.43
shared kglsim object batch                     124.3          124.3    0.00
shared ksunfy : SSO free list                  174.7          174.7    0.00
stream free memory                             128.0          128.0    0.00
       buffer_cache                         19,712.0       19,712.0    0.00
       fixed_sga                                 2.1            2.1    0.00
       log_buffer                              119.8          119.8    0.00
          -------------------------------------------------------------

Pool 內(nèi)存池的名字

Name 內(nèi)存池中細(xì)分組件的名字例如KGLH0 存放KEL Heap 0 、SQLA存放SQL執(zhí)行計劃等

Begin MB 快照開始時該組件的內(nèi)存大小

End MB 快照結(jié)束時該組件的內(nèi)存大小

% Diff 差異百分比

特別注意由于AMM /ASMM引起的shared pool收縮一般在sga breakdown中可以提現(xiàn) 例如SQLA 、KQR等組件大幅縮小，可能導(dǎo)致一系列的解析等待 cursor: Pin S on X 、row cache lock等

此處的free memory信息也值得我們關(guān)注，一般推薦shared pool應(yīng)當(dāng)有300~400 MB 的free memory為宜

15 Streams統(tǒng)計

Streams CPU/IO Usage                      DB/Inst: ORCL/orcl1  Snaps: 556-559
-> Streams processes ordered by CPU usage
-> CPU and I/O Time in micro seconds

Session Type                    CPU Time  User I/O Time   Sys I/O Time
------------------------- -------------- -------------- --------------
QMON Coordinator                 101,698              0              0
QMON Slaves                       63,856              0              0
          -------------------------------------------------------------

Streams Capture                           DB/Inst: CATGT/catgt  Snaps: 911-912 
-> Lag Change should be small or negative (in seconds)

                         Captured Enqueued      Pct            Pct        Pct       Pct
                         Per        Per         Lag RuleEval  Enqueue     RedoWait  Pause
Capture Name   Second    Second     Change      Time           Time       Time      Time 
------------ -------- -------- -------- -------- -------- -------- -------- 
CAPTURE_CAT       650          391       93             0          23         0          71   
------------------------------------------------------------- 

Streams Apply                             DB/Inst: CATGT/catgt  Snaps: 911-912 
-> Pct DB is the percentage of all DB transactions that this apply handled 
-> WDEP is the wait for dependency 
-> WCMT is the wait for commit 
-> RBK is rollbacks -> MPS is messages per second 
-> TPM is time per message in milli-seconds 
-> Lag Change should be small or negative (in seconds)

                    Applied  Pct  Pct   Pct  Pct  Applied  Dequeue     Apply        Lag 
Apply Name           TPS   DB  WDEP WCMT RBK        MPS      TPM          TPM    Change 
------------ -------- ---- ---- ---- --- -------- -------- -------- -------- 
APPLY_CAT           0         0     0     0     0        0            0            0          0
           -------------------------------------------------------------

Capture Name : Streams捕獲進(jìn)程名

Captured Per Second ：每秒挖掘出來的message 條數(shù)

Enqueued Per Second: 每秒入隊的message條數(shù)

lag change: 指日志生成的時間到挖掘到該日志生成 message的時間延遲

Pct Enqueue Time：入隊時間的比例

Pct redoWait Time : 等待redo的時間比例

Pct Pause Time : Pause 時間的比例

Apply Name Streams 應(yīng)用Apply進(jìn)程的名字

Applied TPS : 每秒應(yīng)用的事務(wù)數(shù)

Pct DB: 所有的DB事務(wù)中 apply處理的比例

Pct WDEP: 由于等待依賴的數(shù)據(jù)而耗費的時間比例

Pct WCMT: 由于等待commit而耗費的時間比例

Pct RBK: 事務(wù)rollback 回滾的比例

Applied MPS: 每秒應(yīng)用的message 數(shù)

Dequeue TPM: 每毫秒出隊的message數(shù)

Lag Change:指最新message生成的時間到其被Apply收到的延遲

16 Resource Limit

Resource Limit Stats                     DB/Inst: MAC/MAC2  Snap: 70723
-> only rows with Current or Maximum Utilization > 80% of Limit are shown
-> ordered by resource name

                                  Current      Maximum     Initial
Resource Name                   Utilization  Utilization Allocation   Limit
------------------------------ ------------ ------------ ---------- ----------
ges_procs                             2,612        8,007      10003      10003
processes                             2,615        8,011      10000      10000

數(shù)據(jù)源于dba_hist_resource_limit

注意這里僅列出當(dāng)前使用或最大使用量>80% *最大限制的資源名，如果沒有列在這里則說明資源使用量安全
Current Utilization 當(dāng)前對該資源(包括Enqueue Resource、Lock和processes)的使用量

Maximum Utilization 從最近一次實例啟動到現(xiàn)在該資源的最大使用量

Initial Allocation 初始分配值，一般等于參數(shù)文件中指定的值

Limit 實際上限值

17 init.ora Parameters

init.ora Parameters               DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

                                                                End value
Parameter Name                Begin value                       (if different)
----------------------------- --------------------------------- --------------
_compression_compatibility    11.2.0
_kghdsidx_count               4
_ksmg_granule_size            67108864
_shared_pool_reserved_min_all 4100
archive_lag_target            900
audit_file_dest               /u01/app/oracle/admin/MAC/adum
audit_trail                   OS
cluster_database              TRUE
compatible                    11.2.0.2.0
control_files                 +DATA/MAC/control01.ctl, +RECO
db_16k_cache_size             268435456
db_block_size                 8192
db_cache_size                 19327352832
db_create_file_dest           +DATA

Parameter Name 參數(shù)名

Begin value 開始快照時的參數(shù)值

End value 結(jié)束快照時的參數(shù)值 (僅在發(fā)生變化時打印)

18 Global Messaging Statistics

Global Messaging Statistics       DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

Statistic                                    Total   per Second    per Trans
--------------------------------- ---------------- ------------ ------------
acks for commit broadcast(actual)           53,705         14.9          0.2
acks for commit broadcast(logical          311,182         86.1          1.3
broadcast msgs on commit(actual)           317,082         87.7          1.3
broadcast msgs on commit(logical)          317,082         87.7          1.3
broadcast msgs on commit(wasted)           263,332         72.9          1.1
dynamically allocated gcs resourc                0          0.0          0.0
dynamically allocated gcs shadows                0          0.0          0.0
flow control messages received                 267          0.1          0.0
flow control messages sent                     127          0.0          0.0
gcs apply delta                                  0          0.0          0.0
gcs assume cvt                              55,541         15.4          0.2

全局通信統(tǒng)計信息，數(shù)據(jù)來源WRH$_DLM_MISC;

20 Global CR Served Stats

Global CR Served Stats            DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723

Statistic                                   Total
------------------------------ ------------------
CR Block Requests                         403,703
CURRENT Block Requests                    444,896
Data Block Requests                       403,705
Undo Block Requests                        94,336
TX Block Requests                         307,896
Current Results                           652,746
Private results                            21,057
Zero Results                              104,720
Disk Read Results                          69,418
Fail Results                                  508
Fairness Down Converts                    102,844
Fairness Clears                            15,207
Free GC Elements                                0
Flushes                                   105,052
Flushes Queued                                  0
Flush Queue Full                                0
Flush Max Time (us)                             0
Light Works                                71,793
Errors                                        117

LMS傳輸CR BLOCK的統(tǒng)計信息，數(shù)據(jù)來源WRH$_CR_BLOCK_SERVER

21 Global CURRENT Served Stats

Global CURRENT Served Stats        DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Pins    = CURRENT Block Pin Operations
-> Flushes = Redo Flush before CURRENT Block Served Operations
-> Writes  = CURRENT Block Fusion Write Operations

Statistic         Total   % <1ms  % <10ms % <100ms    % <1s   % <10s
---------- ------------ -------- -------- -------- -------- --------
Pins             73,018    12.27    75.96     8.49     2.21     1.08
Flushes          79,336     5.98    50.17    14.45    19.45     9.95
Writes          102,189     3.14    35.23    19.34    33.26     9.03

數(shù)據(jù)來源dba_hist_current_block_server

Time to process current block request = (pin time + flush time + send time)

Pins CURRENT Block Pin Operations ， PIN的內(nèi)涵是處理一個BAST 不包含對global current block的flush和實際傳輸

The pin time represents how much time is required to process a BAST. It does not include the flush time and
the send time. The average pin time per block served should be very low because the processing consists
mainly of code path and should never be blocked.

Flush 指臟塊被LMS進(jìn)程傳輸出去之前，其相關(guān)的redo必須由LGWR已經(jīng)flush 到磁盤上

Write 指fusion write number of writes which were mediated；節(jié)點之間寫臟塊需求相互促成的行為 KJBL.KJBLREQWRITE gcs write request msgs 、gcs writes refused

% <1ms % <10ms % <100ms % <1s % <10s 分別對應(yīng)為pin、flush、write行為耗時的比例

例如在上例中flush和 write 在1s 到10s之間的有9%，在100ms 和1s之間的有19%和33%，因為flush和write都是IO操作所以這里可以預(yù)見IO存在問題，延遲較高

22 Global Cache Transfer Stats

Global Cache Transfer Stats        DB/Inst: MAC/MAC2  Snaps: 70719-70723
-> Immediate  (Immed) - Block Transfer NOT impacted by Remote Processing Delays
-> Busy        (Busy) - Block Transfer impacted by Remote Contention
-> Congested (Congst) - Block Transfer impacted by Remote System Load
-> ordered by CR + Current Blocks Received desc

                               CR                         Current
                 ----------------------------- -----------------------------
Inst Block         Blocks      %      %      %   Blocks      %      %      %
  No Class       Received  Immed   Busy Congst Received  Immed   Busy Congst
---- ----------- -------- ------ ------ ------ -------- ------ ------ ------
   1 data block   133,187   76.3   22.6    1.1  233,138   75.2   23.0    1.7
   4 data block   143,165   74.1   24.9    1.0  213,204   76.6   21.8    1.6
   3 data block   122,761   75.9   23.0    1.1  220,023   77.7   21.0    1.3
   1 undo header  104,219   95.7    3.2    1.1      941   93.4    5.8     .7
   4 undo header   95,823   95.2    3.7    1.1      809   93.4    5.3    1.2
   3 undo header   95,592   95.6    3.3    1.1      912   94.6    4.5     .9
   1 undo block    25,002   95.8    3.4     .9        0    N/A    N/A    N/A
   4 undo block    23,303   96.0    3.1     .9        0    N/A    N/A    N/A
   3 undo block    21,672   95.4    3.7     .9        0    N/A    N/A    N/A
   1 Others         1,909   92.0    6.8    1.2    6,057   89.6    8.9    1.5
   4 Others         1,736   92.4    6.1    1.5    5,841   88.8    9.9    1.3
   3 Others         1,500   92.4    5.9    1.7    4,405   87.7   10.8    1.6

數(shù)據(jù)來源DBA_HIST_INST_CACHE_TRANSFER

Inst No 節(jié)點號

Block Class 塊的類型

CR Blocks Received 該節(jié)點上該類型CR 塊的接收數(shù)量

CR Immed %: CR塊請求立即接收到的比例

CR Busy%：CR塊請求由于遠(yuǎn)端爭用而沒有立即接收到的比例

CR Congst%: CR塊請求由于遠(yuǎn)端負(fù)載高而沒有立即接收到的比例

Current Blocks Received 該節(jié)點上該類型Current 塊的接收數(shù)量

Current Immed %: Current塊請求立即接收到的比例

Current Busy%：Current塊請求由于遠(yuǎn)端爭用而沒有立即接收到的比例

Current Congst%: Current塊請求由于遠(yuǎn)端負(fù)載高而沒有立即接收到的比例

Congst%的比例應(yīng)當(dāng)非常低不高于2%， Busy%很大程度受到IO的影響，如果超過10% 一般會有嚴(yán)重的gc buffer busy acquire/release

補充 RAC 相關(guān)指標(biāo) 內(nèi)容由 tong.wang@parnassusdata.com 整理

RAC相關(guān)指標(biāo)

Global Cache Load Profile

	Per Second	Per Transaction
Global Cache blocks received:	12.06	2.23
Global Cache blocks served:	8.18	1.51
GCS/GES messages received:	391.19	72.37
GCS/GES messages sent:	368.76	68.22
DBWR Fusion writes:	0.10	0.02
Estd Interconnect traffic (KB)	310.31

指標(biāo)	指標(biāo)說明
Global Cache blocks received	通過硬件連接收到遠(yuǎn)程實例的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量。發(fā)生在一個進(jìn)程請求一致性讀一個數(shù)據(jù)塊不是在本地緩存中。Oracle發(fā)送一個請求到另外的實例。一旦緩沖區(qū)收到，這個統(tǒng)計值就會增加。這個統(tǒng)計值是另兩個統(tǒng)計值的和：Global Cache blocks received = gc current blocks received + gc cr blocks received
Global Cache blocks served	通過硬件連接發(fā)送到遠(yuǎn)程實例的數(shù)據(jù)塊的數(shù)量。這個統(tǒng)計值是另外兩個統(tǒng)計值的和：Global Cache blocks served = gc current blocks served + gc cr blocks served
GCS/GES messages received	通過硬件連接收到遠(yuǎn)程實例的消息的數(shù)量。這個統(tǒng)計值通常代表RAC服務(wù)引起的開銷。這個統(tǒng)計值是另外兩個統(tǒng)計值的和：GCS/GES messages received = gcs msgs received + ges msgs received
GCS/GES messages sent	通過硬件連接發(fā)送到遠(yuǎn)程實例的消息的數(shù)量。這個統(tǒng)計值通常代表RAC服務(wù)引起的開銷。這個統(tǒng)計值是另外兩個統(tǒng)計值的和：GCS/GES messages sent = gcs messages sent + ges messages sent
DBWR Fusion writes	這個統(tǒng)計值顯示融合寫入的次數(shù)。在RAC中，單實例Oracle數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)塊只被寫入磁盤因為數(shù)據(jù)過期，緩沖替換或者發(fā)生檢查點。當(dāng)一個數(shù)據(jù)塊在緩存中被替換因為數(shù)據(jù)過期或發(fā)生檢查點但在另外的實例沒有寫入磁盤，Global Cache Service會請求實例將數(shù)據(jù)塊寫入磁盤。因此融合寫入不包括在第一個實例中的額外寫入磁盤。大量的融合寫入表明一個持續(xù)的問題。實例產(chǎn)生的融合寫入請求占總的寫入請求的比率用于性能分析。高比率表明DB cache大小不合適或者檢查點效率低。
Estd Interconnect traffic (KB)	連接傳輸?shù)腒B大小。計算公式如下：Estd Interconnect traffic (KB) = ((‘gc cr blocks received’+ ‘gc current blocks received’ + ‘gc cr blocksserved’+ ‘gc current blocks served’) * Block size) + ((‘gcs messages sent’ + ‘ges messages sent’ + ‘gcs msgs received’+ ‘gcs msgs received’)*200)/1024/Elapsed Time

Global Cache Efficiency Percentages (Target local+remote 100%)

Buffer access – local cache %:	91.05
Buffer access – remote cache %:	0.03
Buffer access – disk %:	8.92

指標(biāo)	指標(biāo)說明
Buffer access – local cache %	數(shù)據(jù)塊從本地緩存命中占會話總的數(shù)據(jù)庫請求次數(shù)的比例。在OLTP應(yīng)用中最希望的是盡可能維持這個比率較高，因為這是最低成本和最快速的獲得數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)塊的方法。計算公式：Local Cache Buffer Access Ratio = 1 – ( physical reads cache + Global Cache blocks received ) / Logical Reads
Buffer access – remote cache %	數(shù)據(jù)塊從遠(yuǎn)程實例緩存命中占會話總的數(shù)據(jù)塊請求的比例。在OLTP應(yīng)用中這個比率和Buffer access – local cache的和應(yīng)該盡可能的高因為這兩種方法訪問數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)塊是最快速最低成本的。這個比率的計算方法：Remote Cache Buffer Access Ratio = Global Cache blocks received / Logical Reads
Buffer access – disk %	從磁盤上讀數(shù)據(jù)塊到緩存占會話總的數(shù)據(jù)塊請求次數(shù)的比例。在OLTP應(yīng)用中希望維持這個比例低因為物理讀是最慢的訪問數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)塊的方式。這個比率計算方法：1 – physical reads cache / Logical Reads

Global Cache and Enqueue Services – Workload Characteristics

Avg global enqueue get time (ms):	0.0
Avg global cache cr block receive time (ms):	0.3
Avg global cache current block receive time (ms):	0.2
Avg global cache cr block build time (ms):	0.0
Avg global cache cr block send time (ms):	0.0
Global cache log flushes for cr blocks served %:	1.2
Avg global cache cr block flush time (ms):	1.8
Avg global cache current block pin time (ms):	1,021.7
Avg global cache current block send time (ms):	0.0
Global cache log flushes for current blocks served %:	6.9
Avg global cache current block flush time (ms):	0.9

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指標(biāo)	指標(biāo)說明
Avg global enqueue get time (ms)	通過interconnect發(fā)送消息，為爭奪資源開啟一個新的全局隊列或者對已經(jīng)開啟的隊列轉(zhuǎn)換訪問模式所花費的時間。如果大于20ms，你的系統(tǒng)可能會出現(xiàn)超時。
Avg global cache cr block receive time (ms)	從請求實例發(fā)送消息到mastering instance（2-way get）和一些到holding instance (3-way get)花費的時間。這個時間包括在holding instance生成數(shù)據(jù)塊一致性讀映像的時間。CR數(shù)據(jù)塊獲取耗費的時間不應(yīng)該大于15ms。
Avg global cache current block receive time (ms)	從請求實例發(fā)送消息到mastering instance（2-way get）和一些到holding instance (3-way get)花費的時間。這個時間包括holding instance日志刷新花費的時間。Current Block獲取耗費的時間不大于30ms
Avg global cache cr block build time (ms)	CR數(shù)據(jù)塊創(chuàng)建耗費的時間
Avg global cache cr block send time (ms)	CR數(shù)據(jù)塊發(fā)送耗費的時間
Global cache log flushes for cr blocks served %	需要日志刷新的CR數(shù)據(jù)塊占總的需要服務(wù)的CR數(shù)據(jù)塊的比例。
Avg global cache cr block flush time (ms)	CR數(shù)據(jù)塊刷新耗費的時間
Avg global cache current block pin time (ms)	Current數(shù)據(jù)塊pin耗費的時間
Avg global cache current block send time (ms)	Current數(shù)據(jù)塊發(fā)送耗費的時間
Global cache log flushes for current blocks served %	需要日志刷新的Current數(shù)據(jù)塊占總的需要服務(wù)的Current數(shù)據(jù)塊的比例
Avg global cache current block flush time (ms)	Current數(shù)據(jù)塊刷新耗費的時間

Global Cache and Enqueue Services – Messaging Statistics

Avg message sent queue time (ms):	2,367.6
Avg message sent queue time on ksxp (ms):	0.1
Avg message received queue time (ms):	0.3
Avg GCS message process time (ms):	0.0
Avg GES message process time (ms):	0.0
% of direct sent messages:	54.00
% of indirect sent messages:	44.96
% of flow controlled messages:	1.03

指標(biāo)	指標(biāo)說明
Avg message sent queue time (ms)	一條信息進(jìn)入隊列到發(fā)送它的時間
Avg message sent queue time on ksxp (ms)	對端收到該信息并返回ACK的時間，這個指標(biāo)很重要，直接反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)延遲，一般小于1ms
Avg message received queue time (ms)	一條信息進(jìn)入隊列到收到它的時間
Avg GCS message process time (ms)
Avg GES message process time (ms)
% of direct sent messages	直接發(fā)送信息占的比率
% of indirect sent messages	間接發(fā)送信息占的比率，一般是排序或大的信息，流控制也可能引起
% of flow controlled messages	流控制信息占的比率，流控制最常見的原因是網(wǎng)絡(luò)狀況不佳， % of flowcontrolled messages應(yīng)當(dāng)小于1%

Wait Event Histogram

	% of Waits
Event	Total Waits	<1ms	<2ms	<4ms	<8ms	<16ms	<32ms	<=1s	>1s
ADR block file read	208	38.0		3.4	44.7	13.9
ADR block file write	40	100.0
ADR file lock	48	100.0
ARCH wait for archivelog lock	3	100.0
ASM file metadata operation	12.8K	99.7	.1	.0		.0	.0	.2	.0
Backup: MML write backup piece	310.5K	7.6	.1	.1	1.3	10.4	30.2	50.2	.0
CGS wait for IPC msg	141.7K	100.0
CSS initialization	34	50.0			47.1	2.9
CSS operation: action	110	48.2	20.9	28.2	2.7
CSS operation: query	102	88.2	3.9	7.8
DFS lock handle	6607	93.9	.5	.2	.0		.0	5.3	.0
Disk file operations I/O	1474	100.0
IPC send completion sync	21.9K	99.5	.1	.1	.1	.0	.2
KJC: Wait for msg sends to complete	13	100.0
LGWR wait for redo copy	16.3K	100.0	.0
Log archive I/O	3	33.3	66.7
PX Deq: Signal ACK EXT	2256	99.8	.1	.1
PX Deq: Signal ACK RSG	2124	99.9	.1	.0
PX Deq: Slave Session Stats	7997	94.6	.9	.9	2.5	.8	.4
PX Deq: Table Q qref	2355	99.9	.1
PX Deq: reap credit	1215.7K	100.0	.0	.0
PX qref latch	1366	100.0
Parameter File I/O	194	94.8	1.0		1.0	1.0		1.5	.5

Wait Event Histogram：等待時間直方圖

Event：等待事件名字

Total Waits：該等待事件在快照時間內(nèi)等待的次數(shù)

%of Waits < 1ms ：小于1ms的等待次數(shù)

%of Waits < 2ms ：小于2ms的等待次數(shù)

%of Waits < 4ms ：小于4ms的等待次數(shù)

%of Waits < 8ms ：小于8ms的等待次數(shù)

%of Waits < 16ms ：小于16ms的等待次數(shù)

%of Waits < 32ms ：小于32ms的等待次數(shù)

%of Waits < =1s ：小于等于1s的等待次數(shù)

%of Waits > 1s ：大于1s的等待次數(shù)

Parent Latch Statistics

only latches with sleeps are shown
ordered by name

Latch Name	Get Requests	Misses	Sleeps	Spin & Sleeps 1->3+
Real-time plan statistics latch	77,840	136	20	116/0/0/0
active checkpoint queue latch	321,023	20,528	77	20451/0/0/0
active service list	339,641	546	132	424/0/0/0
call allocation	328,283	550	148	440/0/0/0
enqueues	1,503,525	217	14	203/0/0/0
ksuosstats global area	2,605	1	1	0/0/0/0
messages	2,608,863	141,380	29	141351/0/0/0
name-service request queue	155,047	43	15	28/0/0/0
qmn task queue latch	2,368	90	78	12/0/0/0
query server process	268	30	30	0/0/0/0
redo writing	910,703	11,623	50	11573/0/0/0
resmgr:free threads list	14,454	190	4	186/0/0/0
space background task latch	11,209	15	7	8/0/0/0

Latch Name：閂名稱

Get Requests：申請獲得父閂的次數(shù)

本文永久地址http://www./archives/rac-awr-statistics.html

Child Latch Statistics

only latches with sleeps/gets > 1/100000 are shown
ordered by name, gets desc

Latch Name	Child Num	Get Requests	Misses	Sleeps	Spin & Sleeps 1->3+
KJC message pool free list	1	96,136	82	20	62/0/0/0
Lsod array latch	10	2,222	153	118	58/0/0/0
Lsod array latch	13	2,151	43	14	29/0/0/0
Lsod array latch	4	2,066	154	124	59/0/0/0
Lsod array latch	5	1,988	105	44	63/0/0/0
Lsod array latch	9	1,734	95	32	64/0/0/0
Lsod array latch	2	1,707	88	38	55/0/0/0
Lsod array latch	11	1,695	88	32	57/0/0/0
Lsod array latch	6	1,680	158	126	64/0/0/0
Lsod array latch	12	1,657	155	111	65/0/0/0
Lsod array latch	7	1,640	90	34	59/0/0/0
Lsod array latch	1	1,627	169	153	46/0/0/0
Lsod array latch	3	1,555	87	36	54/0/0/0
Lsod array latch	8	1,487	127	88	57/0/0/0
cache buffers chains	47418	354,313	391	4	387/0/0/0
cache buffers chains	8031	337,135	250	8	242/0/0/0
cache buffers chains	78358	305,022	528	9	519/0/0/0
cache buffers chains	6927	241,808	129	4	125/0/0/0

Latch Name：閂名稱

Child Num：

Get Requests：

Misses：

Sleeps：

Spin&Sleeps 1->3+：

Dictionary Cache Stats (RAC)

Cache	GES Requests	GES Conflicts	GES Releases
dc_awr_control	11	5	0
dc_global_oids	5	0	0
dc_histogram_defs	215	1	707
dc_objects	90	9	0
dc_segments	79	10	73
dc_sequences	35,738	37	0
dc_table_scns	6	0	0
dc_tablespace_quotas	907	77	0
dc_users	10	0	0
outstanding_alerts	576	288	0

Cache：字典緩存類名

GES Requests：

GES Conflicts：

GES Releases：

Library Cache Activity (RAC)

Namespace	GES Lock Requests	GES Pin Requests	GES Pin Releases	GES Inval Requests	GES Invali- dations
ACCOUNT_STATUS	242	0	0	0	0
BODY	0	1,530,013	1,530,013	0	0
CLUSTER	74	74	74	0	0
DBLINK	246	0	0	0	0
EDITION	311	311	311	0	0
HINTSET OBJECT	186	186	186	0	0
INDEX	152,360	152,360	152,360	0	0
QUEUE	223	9,717	9,717	0	0
SCHEMA	255	0	0	0	0
SUBSCRIPTION	0	26	26	0	0
TABLE/PROCEDURE	275,215	3,023,083	3,023,083	0	0
TRIGGER	0	384,493	384,493	0	0

Namespace：library cache 的命名空間

GES Lock Requests：

GES Pin Requests：

GES Inval Requests：

GES Invali-dations：

Interconnect Ping Latency Stats

Ping latency of the roundtrip of a message from this instance to
target instances.
The target instance is identified by an instance number.
Average and standard deviation of ping latency is given in miliseconds
for message sizes of 500 bytes and 8K.
Note that latency of a message from the instance to itself is used as
control, since message latency can include wait for CPU

Target Instance	500B Ping Count	Avg Latency 500B msg	Stddev 500B msg	8K Ping Count	Avg Latency 8K msg	Stddev 8K msg
1	1,138	0.20	0.03	1,138	0.20	0.03
2	1,138	0.17	0.04	1,138	0.20	0.05
3	1,138	0.19	0.22	1,138	0.23	0.22
4	1,138	0.18	0.04	1,138	0.21	0.04

Target Instance：目標(biāo)實例

500B Ping Count：

Avg Latency 500B msg：

Stddev 500B msg：

8K Ping Count：

Avg Latency 8K msg：

Stddev 8K msg：

Interconnect Throughput by Client

Throughput of interconnect usage by major consumers
All throughput numbers are megabytes per second

Used By	Send Mbytes/sec	Receive Mbytes/sec
Global Cache	0.10	0.20
Parallel Query	0.02	0.06
DB Locks	0.09	0.09
DB Streams	0.00	0.00
Other	0.02	0.01

Used By：主要消費者

Send Mbytes/sec：發(fā)送Mb/每秒

Receive Mbytes/sec：接收Mb/每秒

Interconnect Device Statistics

Throughput and errors of interconnect devices (at OS level)
All throughput numbers are megabytes per second

Device Name

IP Address

Public

Source

Send Mbytes/sec

Send Errors

Send Dropped

Send Buffer Overrun

Send Carrier Lost

Receive Mbytes/sec

Receive Errors

Receive Dropped

Receive Buffer Overrun

Receive Frame Errors

bondib0

192.168.10.8

cluster_interconnects parameter

0.00

Device Name：設(shè)備名稱

IP Address：IP地址

Public：是否為公用網(wǎng)絡(luò)

Source：來源

Send Mbytes/sec：發(fā)送MB/每秒

Send Errors：發(fā)送錯誤

Send Dropped：

Send Buffer Overrun：

Send Carrier Lost：

Receive Mbytes/sec：

Receive Errors：

Receive Dropped：

Receive Buffer Overrun：

Receive Frame Errors：

Dynamic Remastering Stats

times are in seconds
Affinity objects – objects mastered due to affinity at begin/end snap

Name	Total	per Remaster Op	Begin Snap	End Snap
remaster ops	29	1.00
remastered objects	40	1.38
replayed locks received	1,990	68.62
replayed locks sent	877	30.24
resources cleaned	0	0.00
remaster time (s)	5.0	0.17
quiesce time (s)	1.7	0.06
freeze time (s)	0.6	0.02
cleanup time (s)	0.7	0.02
replay time (s)	0.2	0.01
fixwrite time (s)	1.3	0.04
sync time (s)	0.5	0.02
affinity objects			365	367

Name：

Total：

Per Remaster Op：

Begin Snap：

End Snap：

轉(zhuǎn)自：http://www./archives/performance-tuning-oracle-awr.html

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啥是AWR?

誰維護(hù)AWR?

AWR小技巧

1、報告總結(jié)

1-1 內(nèi)存參數(shù)大小

1-2 Load Profile

1-3 Instance Efficiency Percentages (Target 100%)

1-4 Shared Pool Statistics

1-5 Top 10 Foreground Events by Total Wait Time

2-1 Time Model Statistics

2-2 Foreground Wait Class

2-3 前臺等待事件

2-4 后臺等待事件

2-5 Operating System Statistics

2-6 Service Statistcs

2-7 Service Wait Class Stats

2-8 Host CPU

2-8 Instance CPU

3 TOP SQL

3-1 SQL ordered by Elapsed Time ，按照SQL消耗的時間來排列TOP SQL

3-2 SQL ordered by CPU Time

3-3 Buffer Gets SQL ordered by Gets

3-4 Physical Reads SQL ordered by Reads

3-5 Executions SQL ordered by Executions

3-6 Parse Calls SQL ordered by Parse Calls

3-7 SQL ordered by Sharable Memory

3-8 SQL ordered by Version Count

3-9 Cluster Wait Time SQL ordered by Cluster Wait Time

4 Instance Activity Stats

5 IO 統(tǒng)計

5-1 Tablespace IO Stats 基于表空間分組的IO信息

5-2 File I/O

6 緩沖池統(tǒng)計 Buffer Pool Statistics

7-1 Checkpoint Activity 檢查點與 Instance Recovery Stats 實例恢復(fù)

7-2 Buffer Pool Advisory 緩沖池建議

7-3 PGA Aggr Summary

7-4 PGA Aggr Target Stats

7-5 PGA Aggr Target Histogram

7-6 PGA Memory Advisory

7-7 Shared Pool Advisory

7-8 SGA Target Advisory

7-9 Streams Pool Advisory

7-10 Java Pool Advisory

8 Wait Statistics

8-1 Buffer Wait Statistics

8-2 Enqueue Activity

9-1 Undo Segment Summary

10-1 Latch Activity

10-2 Latch Sleep Breakdown

10-3 Latch Miss Sources

10-4 Mutex Sleep Summary

Mutex的Get和Sleep

11 segment statistics 段級統(tǒng)計

11-1 Segments by Logical Reads

11-2 Segments by Physical Reads

11-3 Segments by Physical Read Requests

11-4 Segments by UnOptimized Reads

11-5 Segments by Optimized Reads

11-6 Segments by Direct Physical Reads

11-7 Segments by Physical Writes

11-9 Segments by Physical Write Requests

11-10 Segments by Direct Physical Writes

11-11 Segments by Table Scans

11-12 Segments by DB Blocks Changes

11-13 Segments by Row Lock Waits

11-14 Segments by ITL WAITS

11-14 Segments by Buffer Busy Waits

11-15 Segments by Global Cache Buffer

11-15 Segments by CR Blocks Received

11-16 Segments by Current Blocks Received

12 Dictionary Cache Stats

13 Library Cache Activity

14 Process Memory Summary

14 SGA信息

14 -1 SGA Memory Summary

14-2 SGA breakdown difference

15 Streams統(tǒng)計

16 Resource Limit

1、報告總結(jié)