本文介绍RDS SQL Server使用过程中遇到的CPU使用率过高甚至达到100%时,一些常见原因及解决方法。
阿里云提醒您:
如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。
如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。
如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。
实例的并行度设置不合理
排查步骤
多线程并行处理任务时,由于每个线程处理的数据量不一致,可能会出现CXPACKET等待情况。CXPACKET等待发生较多时,会造成CPU使用率高。您可以通过SSMS的活动监视器、或如下SQL代码(多次执行取差值),来监控是否存在大量CXPACKET等待。
CXPACKET等待状态出现在SQL Server的并行处理场景中,指某些线程已完成其分担负载,而在等待其他并行线程完成,以便所有线程的结果汇合。CXPACKET等待时间如果积累过多,可能影响系统的CPU效能。
WITH [Waits] AS (
SELECT [wait_type],
[wait_time_ms] / 1000.0 AS [WaitS],
([wait_time_ms] - [signal_wait_time_ms]) / 1000.0 AS [ResourceS],
[signal_wait_time_ms] / 1000.0 AS [SignalS],
[waiting_tasks_count] AS [WaitCount],
100.0 * [wait_time_ms] / SUM ([wait_time_ms]) OVER() AS [Percentage],
ROW_NUMBER() OVER(
ORDER BY [wait_time_ms] DESC) AS [RowNum]
FROM sys.dm_os_wait_stats
WHERE [wait_type] NOT IN ( N'BROKER_EVENTHANDLER',
N'BROKER_RECEIVE_WAITFOR',
N'BROKER_TASK_STOP',
N'BROKER_TO_FLUSH',
N'BROKER_TRANSMITTER',
N'CHECKPOINT_QUEUE',
N'CHKPT',
N'CLR_AUTO_EVENT',
N'CLR_MANUAL_EVENT',
N'CLR_SEMAPHORE', -- Maybe uncomment these four if you have mirroring issues N'DBMIRROR_DBM_EVENT', N'DBMIRROR_EVENTS_QUEUE', N'DBMIRROR_WORKER_QUEUE', N'DBMIRRORING_CMD', N'DIRTY_PAGE_POLL', N'DISPATCHER_QUEUE_SEMAPHORE', N'EXECSYNC', N'FSAGENT', N'FT_IFTS_SCHEDULER_IDLE_WAIT', N'FT_IFTSHC_MUTEX', -- Maybe uncomment these six if you have AG issues N'HADR_CLUSAPI_CALL', N'HADR_FILESTREAM_IOMGR_IOCOMPLETION', N'HADR_LOGCAPTURE_WAIT', N'HADR_NOTIFICATION_DEQUEUE', N'HADR_TIMER_TASK', N'HADR_WORK_QUEUE', N'KSOURCE_WAKEUP', N'LAZYWRITER_SLEEP', N'LOGMGR_QUEUE', N'MEMORY_ALLOCATION_EXT', N'ONDEMAND_TASK_QUEUE', N'PREEMPTIVE_XE_GETTARGETSTATE', N'PWAIT_ALL_COMPONENTS_INITIALIZED', N'PWAIT_DIRECTLOGCONSUMER_GETNEXT', N'QDS_PERSIST_TASK_MAIN_LOOP_SLEEP', N'QDS_ASYNC_QUEUE', N'QDS_CLEANUP_STALE_QUERIES_TASK_MAIN_LOOP_SLEEP', N'QDS_SHUTDOWN_QUEUE', N'REDO_THREAD_PENDING_WORK', N'REQUEST_FOR_DEADLOCK_SEARCH', N'RESOURCE_QUEUE', N'SERVER_IDLE_CHECK', N'SLEEP_BPOOL_FLUSH', N'SLEEP_DBSTARTUP', N'SLEEP_DCOMSTARTUP', N'SLEEP_MASTERDBREADY', N'SLEEP_MASTERMDREADY', N'SLEEP_MASTERUPGRADED', N'SLEEP_MSDBSTARTUP', N'SLEEP_SYSTEMTASK', N'SLEEP_TASK', N'SLEEP_TEMPDBSTARTUP', N'SNI_HTTP_ACCEPT', N'SP_SERVER_DIAGNOSTICS_SLEEP', N'SQLTRACE_BUFFER_FLUSH', N'SQLTRACE_INCREMENTAL_FLUSH_SLEEP', N'SQLTRACE_WAIT_ENTRIES', N'WAIT_FOR_RESULTS', N'WAITFOR', N'WAITFOR_TASKSHUTDOWN', N'WAIT_XTP_RECOVERY', N'WAIT_XTP_HOST_WAIT', N'WAIT_XTP_OFFLINE_CKPT_NEW_LOG', N'WAIT_XTP_CKPT_CLOSE', N'XE_DISPATCHER_JOIN', N'XE_DISPATCHER_WAIT', N'XE_TIMER_EVENT') AND [waiting_tasks_count] > 0 )
SELECT MAX ([W1].[wait_type]) AS [WaitType],
CAST (MAX ([W1].[WaitS]) AS DECIMAL (16, 2)) AS [Wait_S],
CAST (MAX ([W1].[ResourceS]) AS DECIMAL (16, 2)) AS [Resource_S],
CAST (MAX ([W1].[SignalS]) AS DECIMAL (16, 2)) AS [Signal_S],
MAX ([W1].[WaitCount]) AS [WaitCount],
CAST (MAX ([W1].[Percentage]) AS DECIMAL (5, 2)) AS [Percentage],
CAST ((MAX ([W1].[WaitS]) / MAX ([W1].[WaitCount])) AS DECIMAL (16, 4)) AS [AvgWait_S],
CAST ((MAX ([W1].[ResourceS]) / MAX ([W1].[WaitCount])) AS DECIMAL (16, 4)) AS [AvgRes_S],
CAST ((MAX ([W1].[SignalS]) / MAX ([W1].[WaitCount])) AS DECIMAL (16, 4)) AS [AvgSig_S]
FROM [Waits] AS [W1]
INNER JOIN [Waits] AS [W2] ON [W2].[RowNum] <= [W1].[RowNum]
GROUP BY [W1].[RowNum]
HAVING SUM ([W2].[Percentage]) - MAX([W1].[Percentage]) < 95;
处理方法
语句级别进行设置
执行以下SQL语句,通过查询语句寻找消耗CPU的语句。
SELECT TOP 50 [Avg. MultiCore/CPU time(sec)] = qs.total_worker_time / 1000000 / qs.execution_count, [Total MultiCore/CPU time(sec)] = qs.total_worker_time / 1000000, [Avg. Elapsed Time(sec)] = qs.total_elapsed_time / 1000000 / qs.execution_count, [Total Elapsed Time(sec)] = qs.total_elapsed_time / 1000000, qs.execution_count, [Avg. I/O] = (total_logical_reads + total_logical_writes) / qs.execution_count, [Total I/O] = total_logical_reads + total_logical_writes, Query = SUBSTRING(qt.[text], (qs.statement_start_offset / 2) + 1, ((CASE qs.statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.[text]) ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset) / 2) + 1), Batch = qt.[text], [DB] = DB_NAME(qt.[dbid]), qs.last_execution_time, qp.query_plan FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.[sql_handle]) AS qt CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) AS qp where qs.execution_count > 5 --more than 5 occurences ORDER BY [Total MultiCore/CPU time(sec)] DESC;
说明对于RDS SQL Server 2008 R2实例,可以在RDS控制台查看慢日志统计,查找消耗CPU的语句。
查看方法:进入RDS实例详情页面,在左侧导航栏单击日志管理,在慢日志统计页签下查看。
识别高并行度SQL语句后,查看其执行计划,对这类查询,可在语句末添加并行度控制提示,如
OPTION (MAXDOP 1)
, 来约束并行执行,优化资源管理。示例如下:SELECT column1,column2 FROM table1 o INNER JOIN table2 d ON (o.d_id = d.d_id) OPTION (maxdop 1);
实例级别进行设置
执行以下SQL语句,查看当前实例的MAXDOP(Maximum Degree of Parallelism)值。
SELECT * FROM SYS.CONFIGURATIONS WHERE NAME LIKE '%MAX%';
执行以下SQL语句,在实例级别设置该参数,对所有查询均生效。
sp_rds_configure 'max degree of parallelism',1;
说明对于RDS SQL Server 2008 R2实例,可以在RDS管理控制台对参数进行手动设置。具体操作,请参见使用控制台设置参数。
应用负载高
现象描述
当应用负载较高时,并未观察到慢查询问题(或者慢查询并非导致系统性能的主要原因),且QPS和CPU使用率曲线变化吻合。常见于应用优化过的在线事务交易系统(比如订单系统)、高读取率的热门Web网站应用等。
特征概括
实例的QPS高,查询比较简单、执行效率高、优化空间小。
处理方法
建议从应用架构、实例规格等方面来解决:
升级实例规格,增加CPU资源。更多详情,请参见变更配置。
尽量优化查询,减少查询的执行成本(逻辑IO,执行需要访问的表数据行数),提高应用可扩展性。
查询语句的读写过高
现象描述
存在慢查询,QPS和CPU使用率曲线变化不吻合,检查消耗CPU的语句,存在I/O较大的语句。
特征概括
实例的QPS不高,查询执行效率低、执行需要扫描大量表中数据、优化空间大。
处理方法
对于大表查询,检查是否有合适的索引。检查实际执行计划,针对全表扫描操作进行优化,执行计划中也会给出缺失索引的建议。
通过CloudDBA检查性能问题。更多详情,请参见空间管理。
更多建议
避免出现CPU使用100%的一般原则如下:
设置CPU使用率告警,实例CPU使用率保证一定的冗余度。
应用设计和开发过程中,要考虑查询的优化,遵守SQL优化的一般优化原则,降低查询的逻辑I/O,提高应用可扩展性。
新功能、新模块上线前,要使用生产环境数据进行压力测试。
经常使用CloudDBA查看实例各项性能,及时发现问题。