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  • 怎么解决瓶颈问题
    2020-07-22 19:40:22

    由于通道价格昂贵,致使机器中所设置的通道数量势必较少,这往往使它成了I/O的瓶颈,进而造成整个系统吞吐量下降。
    例如:启动的两个I/O设备属于同一个设备控制器控制,而这个控制器就一个通道,所以不能启动。

    解决“瓶颈”问题
    增加设备到主机间的通路而不增加通道
    就是把一个设备连接到多个控制器上,而一个控制器连接到多个通道上。
    多通路方式不仅解决了“瓶颈”问题,而且提高了系统的可靠性,因为个别通道或控制器的故障不会使设备和存储器之间没有通路。

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    近期偶然听到到余世维博士的一个课程中的观点。觉得讲的很有道理,特别感到对于身为顾问而言,在解决问题时遇到瓶颈几乎是常态。如何应对?不妨听听专业人士的经验和建议。

    余老师在培训课程中通过亲身的经历,讲述了一个观点:当解决问题遇到瓶颈,一时解决不了应该怎么办?余老师还专门解释了什么是瓶颈,你收集到数据证明出来的结果和你当初假设的命题是违背的。讲到自己女儿在写读博士论文时遇到瓶颈,写不下去。余老师建议女儿,干脆什么也不要做,去渡个假。女儿问:“那有心情吗?余老师回答:”你心情不好又能解决吗?“于是,女儿就请了一周的假,出去旅行。到了巴黎,坐在塞纳河旁边的左岸喝着咖啡。看到河边的风景及人物时,突然间触动了她的灵感。她就马上拿起纸笔当场记下。于是,很快结束了巴黎之行,回来学校。打开论文检查,发现原先某个假设条件是错误的。找到问题也就很快得到了解决。余老师总结,这个过程其实是一种沉淀。如果当初一直在那里纠结,挣扎,一直加班,不眠不休,弄得很辛苦也不会有结果。不如沉到最底下想出来方法来。

    听完余老师的讲述,特别有感触。结合自己的工作经历,觉得确实如此。每当此时,暂时交问题放下,将注意力转移。去做点其它的事情。不管如何,先从问题中跳出来,调整身心及状态。觉得放松了,精力状态恢复了。再重新出发。让人惊奇的是,很大机率重新进入问题时,并不太费力就可以找到问题的解决方法。有时会颇感神奇,大家今后在解决问题遇到瓶颈时不妨一试。

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    Oracle数据库性能问题通常都是由某些瓶颈引起的,所谓瓶颈就是数据不得不经过的一种流程或者路线,由于“该流程”不能迅速地处理数据,迫使通信速度“减慢”,进而增加了响应时间。

    Oracle数据库可能会遇到来自外部的或者内部的瓶颈,甚至两方面都有。解决那些瓶颈的关键就是要找到根本原因和位置,这需要一定的DBA技能。另外,要首先从内部瓶颈开始处理,我们可以通过调整SQL语句,修改参数或者调整数据库本身来解决问题,这样无需花费较大开支。只有内部瓶颈确认识别后,DBA才应该考虑外部瓶颈。

    通常,一个正常运转的Oracle数据库状态是这样的:每一个连接的进程要么忙于执行任务,要么在等待任务。这些“等待”的条件是会话在等待一些事件发生。等待的发生原因可能是多种多样的,从磁盘速度慢到锁定情况再到各种Oracle内部竞争都有可能引起等待。

    潜在的数据库内部瓶颈

    有几种情况会影响内部性能,它们是:缓冲区死锁——内部加锁和Latch锁引起竞争。

    缓冲区忙等待——段头与数据缓冲竞争带来的瓶颈。

    控制文件等待——Oracle更新控制文件非常频繁,会引起延时。

    Latch锁和锁等待——等待来自串行访问latch的结果。

    入队列等待——内部latch和锁竞争的征兆。

    日志缓冲等待——诸如重做日志空间请求这类事件。

    撤销段等待——撤销段可能引起串行等待。

    然而,存在等待的流程并不总是瓶颈的迹象。等待可以是用户发起活动的简单情况,比如,咖啡时间休息或者关注其它不同的活动。尽管如此,仍然要谨慎检查等待流程背后的原因,以及它对响应时间的影响,数据库调优的真正目标是优化响应时间。

    数据库操作的响应时间由两部分因素组成,执行时间加上等待时间,也就是说:响应时间=服务时间+等待时间。识别和解决等待时间的问题可能是个繁琐的过程,通常被称为基于等待的分析。基于等待分析的首要步骤之一就是找到等待特定事件的个数和解决每个等待所需的时间。DBA们可以利用这两部分信息来识别等待开始性能下降的数量级,进而引导他们进入识别瓶颈的下一阶段。

    收集这些信息需要用到几个查询命令,并从数据库内部查询一些信息。基本信息可以从视图“V$SYSTEM_WAIT_CLASS”中得到。然而,那里只列出了等待时间和新等待类别的数量。DBA们还可以利用系统级别等待摘要获得数据库等待的宏观图像。那些摘要可以通过运行“$ORACLE_HOME/rdbms/admin”目录下的“awrrpt.sql”脚本生成。它会显示出在AWR快照之间指定时间间隔最耗时的五个事件。

    要获得更多详细信息,需要建立一个查询,其中会包括像“WAIT_CLASS”,“TOTAL_WAITS”和“TIME_WAITED”这类对象,这些对象都来自于“V$SYSTEM_WAIT_CLASS”视图。返回的信息会帮助DBA们判断等待时间是由系统引起的,还是由于用户I/O等待引起的。

    更好的情况是,DBA们可以求助于第三方工具,这些工具不仅可以识别内部瓶颈,还可以识别可以优化提高性能的SQL语句。市场上这类工具有几十种,选择一款优秀的第三方工具,关键是要确保该工具能集中处理构成整体响应时间延长的等待事件,不管是系统行为还是个别交易业务。

    数据库外部瓶颈可能会非常棘手

    外部瓶颈在识别时可能会有点棘手,主要是因为有些流程和通行过程是由Oracle以外的因素引起的。大部分外部瓶颈可以归结为几种不同的类型:CPU或者服务器性能,存储性能和基础设施性能。

    识别那些外部瓶颈可能是比较艰难的过程,可能需要用到第三方工具,或者需要与网络管理员和其他IT人员协作完成。在识别外部瓶颈时有几个方面细节需要关注,优秀的第三方分析工具应该能发现它们。分析内容包括以下几方面:磁盘性能:监视分散的读操作,全表扫描,连续读取,索引指针等等。

    CPU:按线程,总用量,峰值利用率,重要进程等等监视处理器。

    网络:监视SQL*NET度量以及交通吞吐量,监视进程,协议性能,竞争,延时等等的服务质量。

    对这些方面加强关注,DBA们就能对瓶颈是在哪里产生的这一问题有一个更好的认识,然后就可以提出瓶颈缓解计划并与其他IT涉众讨论了。

    解决Oracle数据库性能问题可以简单地归结为:识别瓶颈并提出合适的处理方案来规避它们。我们面临的调整在于要知道检查哪里,并知道如何解读监控数据。

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    1、数据分析之数据准备瓶颈:OLAP

    我们知道从上个世纪90年代,甚包括80年代末,OLAP就已经被很好地使用了。但是我们知道企业的数据和运营的过程,是个持续动态变化的过程,它需要在第时间交给业务部门做数据分析,而OLAP做不到这点。旦有个数据分析的变化,我们需要交给IT部门去重新构建OLAP。所以如果这个瓶颈不打掉,企业的数据化运营的链条是不通畅的,并且业务流程会很缓慢,同时企业的运营效率和竞争能力也会大打折扣。

    2、大数据分析之找到答案瓶颈:静态报告

    如果我们采用邮件的形式沟通,假设今天发出去,天才有回复,那这天就浪费了。静态报告就跟邮件样,我们需要的是个及时交互的过程,对数据进行分析、发掘它的价值。假如看到报告后,我们就发现了个问题,然后可能就会去问个问题。比如华南的几个业务增长发生了变化,上个季度可能是100%的增长,到这个季度增长降成了10%,这个时候我们就会去问为什么,但是静态报告是不能告诉我们答案的。这个问题只能再交给IT部门重新计算遍,再给出张静态报告。如果不打掉这个窘迫,会给企业数据化运营带来很大的挑战。

    3、大数据分析之分析流程瓶颈:IT部门

    个企业里面有非常多的部门,假如有制造、市场、设计、人事、财务等部门。当这些部门有数据分析的需求时,他们都会递交给IT部门,然后IT部门的加班非常严重,他们疲于应付,但是这样做出的结果还非常不好,大家对IT部门的诟病都很深。比如做中秋节的策划,这个促销策划需要些数据分析的报告来支撑。但是IT部门很可能在中秋节之前,还没有把报告交给市场部门,这会给企业的营销带来好大的不便。

    4、大数据分析之厂商瓶颈:缺乏高质量的本土厂商

    我们认为在国内缺乏高质量的本土厂商。以前大家在聊大数据分析这件事情时,很可能会说SAP、IBM等等,却没有家真的做得很棒的本土厂商出现。也有些本土大数据分析厂商,往往以非常低的价格和比较差的服务去做些低端的市场。

    我们知道其实在目前的中国,已经有非常多的好的企业,在各自的行业崛起。以前我们买个电视机,可能要买东芝,后来我们可以买海尔。以前买空调需要买三菱,现在我们要买美的或者格力。在各个行业都发生了巨大的改变,有非常多的本土厂商在崛起,但是大数据分析这个领域,我们认为是没有的。所以这是我们非常大的个责任,希望可以和诸位起深入有效地合作,去改变这个现状,让本土的厂商可以提供已有的服务和产品,帮助大家做好大数据分析的支撑和服务的工作。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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