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數據庫性能監控

 

典型的應用場景

* Surveillance 可以幫助運維人員輕松完成對跨地域的多個服務器,以及多種數據庫平臺,進行統一的主動式監控。

* 如果某臺 機器異常,管理員將得到警報信號(短信,彈出窗口,電郵,HP Openview、IBM Tivoli等方式),甚至,

   如果過一段時間無人響應, Surveillance可以調用一些預先編譯好的外部腳本或程序來自動處理一些可預見的異常,

   保證在客戶發現問題之前就可以發現問題并解決問 題。

* Surveillance 提供了一整套的圖形化顯示界面,幫助用戶自上而下地了解系統狀態。警告提示還能引導運維人員逐

   步打開相應的圖形窗口 ,深入到問題的根源去發現問題解決問題,而不用運維人員去記憶眾多的腳本,有助于新人快

   速上手工作。

* Surveillance 利用記錄的歷史數據還原故障發生時的現場,從而運維人員可以回溯定位歷史故障原因,徹底解決隱

   患。此外,歷史數據還 能基于宏觀的角度,以豐富的報表形式,真實地展現系統的運行情況,以供趨勢分析和運維

   決策。

 

事件管理

* 提供關鍵 度量參數的無人值守監控

* 依靠分析 引擎,設定的規則被不斷的分析,以確定參數沒有超過閾值設定

* 依靠警告 引擎,可以在事件發生時,以及事件已經被解決時發出提示或警報

* 改變以往 運維部門通常事后處理的工作流程

事件管理-規則分析引擎

* 基于規則 機制,預定義了一整套規則,且每條規則都可定義更為靈活的參數以控制事件的產生

* 用戶可自 定義新的規則

* 引擎獨立運 行

案例場景分析

案例場景一

* Cache Miss %該指標實時值竟然達到20%,平均值更高達26%,一般這個值不大于5%為佳,超過則說明數據在內 存中重

   復使用率下降,導致要頻繁進 行磁盤交互到文件系統查找數據。。

* 一個cache miss在shared pool(共享池)中發生比在data buffer中發生導致的成本更高,由于dictionary數據一般比

   librarycache(庫緩存)中的 數據在內存中保存的時間長,所以關鍵是library cache的優化。

* Recursive calls(數據字典的訪問回調)太多,不應超過seesion數的4倍。

案例場景二

*  在 Wait Statistics的窗口里,Segment header與Data Block的wait指標值比較值得關注。

*  Data Block總的wait比率達到100%,非常嚴重;如果數據塊一直處于等待的狀態,則導致整個數據庫的訪問效率。

   調大init.ora 參數 FREE_LIST_PROC 解決data block問題。

案例場景三

* 這些是Oracle Library Cache里的一些指標,Get Miss Percent是查找對象的命中率,Pin Miss Percent是讀取

   或執行對象的命中率,Reload 是SQL重新解析的次數。

* 測 結果表明,SQL AREA中這些指標的值都比較高,導致查詢性能下降,解決方法可以通過一方面檢查應用

   代碼,提高應用代碼的效率,一方 面可以通過增加參數shared_pool_size的值。

案例場景四

* 該 指標反映測試數據庫的SQL存在很大的性能調優問題。可以通過單擊某個指標,對該指標下的所有值進行

    排序,通過比較,查看SQL總的占用 資源情況

* 通 過向下鉆取功能可以發現每一條SQL現在和歷史發生時占用資源和沖突的情況,從而可以預警開發者如何

   提高SQL的優化能力。

案例場景五

* 數據庫的Tablespace設計不合理。

* 沒有一個Tablespace是AntoEx,有些表空間的使用率已達到70%,當Percent Utilized達到或接近100%時的

  隱患很大,可能會因為分配數據區 域失敗而終止應用。

更多的數據庫性能監控的范圍和指標

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