数据库系统load飙高问题解决思路

　 工作过程中有时候会接收到 数据库服务器器load 飙高的报警,比如:

　　load1 15.25 base: 8.52,collect time:2014-08-30

　　如何处理load 异常飙高的报警呢？ 本文尝试从原理，原因，解决方法来阐述这类问题的解决思路。

　　 一 原理分析

　　CPU作为服务器的关键资源经常成为性能瓶颈的根源,CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙，它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时，将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的，因为在子系统中可能会出现瀑布效应。衡量CPU 系统负载的指标是load,load 就是对计算机系统能够承担的多少负载的度量,简单的说是进程队列的长度。简单的例子比如食堂有五个窗口，当有小于五个学生来打饭，五个窗口都能及时处理，但是当学生个数超过5个，必然会出现等待的学生。请求大于当前的处理能力，会出现等待，引起load升高。

　　Load Average 就是一段时间(1min,5min,15min)内平均Load。平均负载的最佳值是1，这意味着每个进程都可以在一个完整的CPU 周期内完成。

　　14:50:31 up 166 days,  1:54, 295 users,  load average: 0.05, 0.04, 0.00

　　 二 原因分析

　　一般导致 MySQL服务器load飙高的原因可能有以下几种情况:

　　1 业务并发调用全表扫描/带有order by 排序的 SQL语句.

　　2 SQL语句没有合适索引/执行计划出错/update/delete where扫描全表,阻塞其他访问相同表的sql执行.

　　3 存在秒杀类似的业务比如聚划算10点开团或者双十一秒杀,瞬时海量访问给数据库带来冲击。

　　4 数据库做逻辑备份(需要全表扫描)或者多实例的压缩备份(压缩时需要大量的cpu计算,会导致系统服务器load飙高)

　　5 磁盘写入方式改变 比如有writeback 变为 write through

　　RAID卡都有写cache(Battery Backed Write Cache),写cache对IO性能的提升非常明显,因为掉电会丢失数据,所以必须由电池提供支持。

　　电池会定期充放电,一般为90天左右,当发现电量低于某个阀值时,会将写cache策略从writeback置为writethrough,相当于写cache会失效,这时如果系统有大量的IO操作,可能会明显感觉到IO响        应速度变慢,cpu 队列堆积系统load 飙高。

　　6 其他 欢迎补充 。

　　 三 解决方法

　　在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈？如何判断系统是否已经Over Load呢？要去检查判断是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足？

　　这里笔者处理的方式 一般根据cpu数量去判断,也就是Load平均要小于CPU的数量,负载的正常值在不同的系统中有着很大的差别。在单核处理器的工作站中,1或2都是可以接受的。多核处理器的服务器(比如24核)上,load 会到达20 ，甚至更高。以多实例混合公用一台24核物理机为例,当DBA收到数据库服务器load 飙高报警后，一般的处理步骤

　　a) 数据库层面

　　1 top -u mysql -c 检查当前占用cpu资源最多的进程命令。-c 是为了显示出进程对应的执行命令语句，方便查看是什么操作导致系统load飙高。

　　2 根据不同的情况获取pid 或者MySQL的端口号

　　3 如果是MySQL 数据库服务导致laod 飙高，则可以使用如下命令

　　show processlist;

　　SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST WHERE COMMAND <> 'sleep' AND TIME>100;

　　或

　　orzdba 工具检查逻辑读/thread active的值。用法orzdba --help

　　orztop 工具检查当前正在执行的慢sql,用法orztop -P $port

　　4 获取异常的sql之后，剩下的比较好解决了。结合第一部分中的几条原因

　　a 选择合适的索引

　　b 调整sql 语句 比如对应order by 分页采用延迟关联

　　c 业务层面增加缓存，减少对数据库的直接访问等

　　b) OS 系统层面 检查系统IO

　　使用iostat 命令查看r/s(读请求),w/s(写请求),avgrq-sz(平均请求大小),await(IO等待), svctm(IO响应时间)

　　r/s ,w/s是每秒读/写请求的次数。

　　util是设备的利用率。如果它接近100%，通常说明设备能力趋于饱和(并不绝对，比如设备有写缓存)。有时候可能会出现大于100%的情况，这多半是计算时四舍五入引起的。

　　svctm是平均每次请求的服务时间。这里有一个公式：(r/s+w/s)*(svctm/1000)=util。举例子：如果util达到100%，那么此时  svctm=1000/(r/s+w/s)，假设IOPS是1000，则svctm大概在1毫秒左右，如果长时间大于这个数值，说明系统出了问题。

　　await是平均每次请求的等待时间。这个时间包括了队列时间和服务时间，也就是说，一般情况下，await大于svctm，它们的差值越小，队列时间越短，反之差值越大，队列时间越长，说明系统出了问题。

　　avgqu-sz是平均请求队列的长度。毫无疑问，队列长度越短越好。

顺其自然EVO 2014-09-05 10:59 发表评论