最近一直在思考一个问题：如何为一个数据库建立性能模型？作为一名DBA来说，我们面临的一个巨大挑战是：如何保证数据库的性能可以满足快速变化的应用的需求，如何在数据量和访问量持续增长的情况下，保证应用的响应时间和数据库的负载处在合理的水平下。我们可能会经常面对以下的问题：某个SQL每秒要执行100次，响应时间是多少？某个应用发布后，对数据库的影响如何？所以，评估应用对数据库所产生的影响，优化应用并预测风险，保证数据库的可用性和稳定性，这是应用DBA真正有价值的地方。

   响应时间为中心：

   如果要选择一个评价系统优劣的性能指标，毫无疑问应该是响应时间。响应时间是客户体验的第一要素，所有的优化都应该为降低响应时间而努力。对于数据库系统也是如此，我们优化系统，优化SQL，最终目标都是为了降低响应时间，单位时间内可以处理更多的请求。

   数据库时间模型：

   响应时间一般分为服务时间(Service time)和等待时间(Wait time)，服务时间指进程占用CPU的时间，包括前台进程(Server process)和后台进程(Backgroud process)，我们一般只关注前台进程占用的CPU time。等待时间包括很多类型，一般最常见的是IO等待和并发等待，IO等待包括sequential read，scattered read和log file sync等等，而并发等待主要是latch和enqueue。SQL execute elapsed time指用户进程执行SQL的响应时间，包含CPU time和wait time。

   以下是Oracle数据库的时间模型：

   在Oracle系统中，我们可以利用AWR或Statspack报告，看到数据库的时间信息：

   DB time是整个数据库用户进程消耗的总时间，是从第一项到第十项时间的总和(从sql execute elapsed time到PL/SQL compilation elapsed time)，但是我们会发现这十项时间的总和比DB Time要大一些，这是因为部分时间信息有重叠的部分，比如SQL execute elapsed time就包括了很大一部分DB cpu的时间。而background elapsed time和background cpu time则是Oracle后台进程消耗的时间和cpu time。

   数据库响应时间分析：

   数据库系统的响应时间由四个要素决定：CPU，IO，内存和网络，其中CPU和IO是最重要的因素。与之相比，内存与网络则简单很多，因为通常情况下，对于一个调优的系统来说，内存访问的延迟时间非常小(100 ns以下，1 ms=1000000 ns)相比较CPU和IO几乎可以忽略。而网络延迟则通常是一个常数，比如在一个数据中心的情况下，网络的延迟一般在3ms以下，如果存在多数据中心的情况，网络延迟可能会超过20ms，所以对于一个分布式系统来说，网络延迟是必须要考虑的问题。

   在这里，我们不考虑分布式系统，并且忽略内存的访问延迟，重点分析CPU和IO，我们看以下数据库的AWR片段：

   我们看到这个系统中DB CPU占整个DB time的87.21%，User I/O占整个DB time的9.12%，commit相关的IO等待占2.35%(主要是log file sync)，CPU和IO占用了整个DB time的96.68%。由于DB CPU所占的比例很高，所以这个数据库系统是CPU intensive类型，这里的DB CPU主要是执行SQL的服务时间。

   我们再看另外的一个数据库的AWR片段：

   我们看到，Commit和User I/O占DB time的81.46%，而DB CPU只占13.82%，所以这个数据库系统是IO instensive类型的。

   Physical read

   Physical read是指Oracle在buffer cache中没有找到相应的block，需要从IO子系统读取相应的block的过程，对应的IO称为物理IO，物理读数量代表物理IO读取的block数量。因为一般IO子系统都是慢速的磁盘，所以物理IO对整体响应时间的影响非常大，如果发生大量的物理IO，整个系统的响应时间会变得很差。系统的IO子系统可能是文件系统，裸设备或者ASM，底层硬件可能是SAN存储，NAS存储或者普通SAS磁盘等等。为了提高响应时间，通常在物理磁盘与Oracle之间增加cache层，对于Oracle来说，物理IO并不一定是真正访问磁盘，很可能是访问文件系统cache，存储的cache等等。

   不管IO subsystem是什么，Oracle只关心物理IO的响应时间。通过AWR报告，我们可以看到物理IO的响应时间：

   db file sequential read(单块读，随机IO)的平均响应时间为3ms，db file scattered read(多块读，连续IO)的平均响应时间是4ms，logfile file sync的平均响应时间是3ms，前两者的Wait class是User I/O，代表用户进程读操作的响应时间，logfile sync的wait class是Commit，代表lgwr进程写redo的响应时间，因为用户commit必须完成log file sync的操作，所以它也会直接影响用户进程写操作的响应时间。

   关于物理IO的响应时间，我们有一个经验值。对于Sequential read和Scattered read，我们认为小于10ms属于正常状态，而大于10ms则认为IO subsystem的响应延迟过大。所以我们在衡量存储系统的性能时，只有响应时间在10ms以下的IO我们认为是有效的。这里有一个有趣的现象，就是sequential read和scattered read的响应时间几乎相差无几，也就是说随机IO读取8K数据和连续IO读取128K数据，响应时间差别很小，这是由磁盘的机械特性造成的，延迟时间=寻道时间+

   对于log file sync的响应时间，因为用户commit必须完成log file sync，所以整个系统的写操作的响应时间都取决于它的响应时间，而且从整个数据库系统的角度去看，log file sync几乎是串行的，所以这个响应时间对写操作影响非常大，我们的经验值是必须保证在5ms以下，如果超过5ms整个系统的写操作都会受到严重的影响。

   Logical read

   Logical read是Oracle从buffer cache中读取block的过程，对应的IO称为逻辑IO，逻辑读数量代表逻辑IO读取的block数量。因为Oracle必须首先将block读入buffer cache中(direct path read除外)，所以逻辑读数量包含了物理读数量。对于一个SQL来说，逻辑读数量是衡量其性能的标准，而不是物理读。虽然物理IO的响应延迟比逻辑IO大很多，但是物理读数量会随着执行次数而变化(频繁读取导致block被缓存在buffer cache中)。对于一个系统也是如此，逻辑读应该是数据库性能评估模型的核心，我们需要建立逻辑读与响应时间的对应关系。

   每个逻辑读的响应时间是多少，这是一个巨大的挑战。因为每个逻辑读背后隐藏了很多动作，可能包括物理读，等待事件，CPU time等等。我对很多数据库的AWR报告做了分析，期望根据经验值建立一个简化的模型。我们假设一个数据库如果是充分调优的，除CPU time和IO以外的等待时间应该尽可能少(应小于DB time 10%)。在这个前提下，我们只关心CPU time和IO的影响，并将系统分为三类：CPU密集型，IO密集型和混合型：

   1.IO密集型

   User IO 85%

   DB CPU 5%

   每逻辑读响应时间0.1-0.5ms

   2.CPU密集型

   DB CPU 85%

   User IO 10%

   每逻辑读响应时间小于0.01ms

   3.混合型

   User I/O 60%

   DB CPU 20%

   每逻辑读响应时间0.05-0.1ms

   以上数据是根据很多个典型数据库的AWR报告计算出来的经验值，计算公式很简单：DB time/逻辑读=每逻辑读响应时间。因为并没有考虑硬件和OS上的差异，所以这个数值并不是特别准确，但我们还是可以发现一些规律：随着IO所占比例从10%增加到85%，响应时间也从小于0.01ms到0.5ms。

   预测系统瓶颈

   对于数据库来说，IO子系统对性能影响非常大，必须保证在一定的IO的压力下，响应延迟控制在合理的范围内(前面说的10ms和5ms)。因为每块磁盘可以承受的IOPS是基本确定的，比如15K的SAS磁盘，在响应延迟不超过10ms的前提下，可以提供150个IOPS，如果不考虑cache的影响，整个存储子系统的IOPS是比较容易计算的。我们可以在系统上线前，进行大量充分的测试，建立存储IOPS与响应延迟的模型，这样我们就可以预测出性能出现拐点的风险，提前做出扩容的判断。在AWR报告中，我们可以得到每秒的物理IO的数量和响应时间，可以方便的实现性能监控和趋势预警。

   评估CPU的容量瓶颈相对简单，Oracle中CPU time的计算是每个CPU耗费时间的总和，如果有16颗(核)CPU，1个小时理论上可以提供3600×16=57600s CPU time，不超过57600s CPU time我们可以认为不会在CPU上排队，系统不会出现CPU瓶颈。但是需要注意的是，除了用户进程使用CPU以外，操作系统也需要占用CPU资源，用来管理内存和进程调度等。我们在OS上看到的CPU使用率中的sys部分就是系统占用的CPU资源，所以应该考虑至少保留10-20%的CPU资源给OS使用。

   并发访问对数据库的影响

   Oracle是一个Disk-based database，设计的出发点就是大部分数据在外部存储中，而只有小部分数据被cache在buffer中，它既不同于Memcache这类KV cache，也不同于timesten这类In-memory database。所以，就算是所有的数据都可以被cache在buffer中，在高并发访问的情况下，也可能会出现大量的latch等待，最常见的情况就是cache buffer chain。当大量并发访问同一块数据时，就很可能会出现cache buffer chain的latch争用，也就是我们常说的“热点”。

   需要注意的是：Oracle中的latch等待分为spin和sleep两个部分，spin消耗cpu time，而sleep则是等待时间。所以大量的latch等待不仅仅会产生大量的等待时间，而且会消耗大量的CPU time。

   Oracle是一个为并发操作而设计的数据库，大量的并发读写请求，可能会带来额外的性能消耗。比如读取一部分频繁修改的数据，Oracle为了保证一致性读的需要，会利用undo信息构造产生大量CR block，同时会产生大量的逻辑读，这样会消耗额外的CPU和响应时间。

   存储也可能存在热点的问题，需要前期对存储系统充分的优化，常见的手段是利用RAID技术，将数据分散在不同的磁盘上，防止出现“热点”盘。Oracle ASM提供了Rebalance的功能，允许DBA将存储中的的数据重新分布，达到消除热点的目的。

   总之，Oracle是一个可以提供大量并发读写访问的数据库系统，但是在很多地方，Oracle又不得采用一些串行的控制手段，比如latch，enqueue和mutex，我们要做的就是尽量降低这些串行控制对数据库整体性能的影响。

   数据库优化原则

   基于响应时间的Oracle优化原则：尽量减少等待时间(Wait time)，提高服务时间(Service time)。这也是基于Oracle等待事件的分析方法的基本原则：尽量消除各种等待事件对系统的影响，从而提高系统性能和响应时间。

   如果数据库系统除了CPU和IO以外的等待时间超过DB time的5%以上的话，可能存在某些性能问题，需要DBA采用等待事件的分析方法，对系统或应用进行优化。

   -EOF-

   后记：为什么要写这么一个主题，因为最近和一位同事探讨机器自动审核SQL的问题，就想建立一个简单的模型，用来开发一个SQL审核工具，开发人员通过工具和预先建立好的模型，就可以确定这个SQL是否存在性能风险。之前我们在做SQL优化的时候，只是关注这个SQL本身是否优化，逻辑读是多少。但是，很少有人把逻辑读和响应时间之间的关系建立起来，我试图想回答这个问题。

   关于容量规划和风险预测其实是一个很有意义的命题，但是我们很多时候都局限在一些具体的技术细节中，而忽略了对整个系统容量的把握，事实上，这也是非常难的一件事。也许到目前为止，我根本没有达到建立“模型”的程度，但是我试图将这些方方面面的因素联系起来，提供一些有用的经验值给大家，我觉得这个挺有意义。

   在这篇文章中，我提到了几个有意义的经验值，这是我根据很多数据库AWR中的信息计算出来的，虽然不保证完全准确，但是我觉得基本是靠谱的。建议每个DBA都应该从AWR中找到这些信息，并判断自己的数据库属于哪种类型，瓶颈在哪里，是否存在性能风险。当面对诸如“硬件是否能够满足性能需求”，“系统明年是否需要扩容”，“应用是否会对系统产生影响”此类问题时，我们可以用这些经验值给出一个判断。

   关于这个命题，目前只是一个阶段性的结果，我还会继续思考。如果大家有兴趣，欢迎和我一起探讨这个话题。

建议继续学习：

1. Xvfb+YSlow+ShowSlow搭建前端性能测试框架    (阅读：54220)
2. 30分钟3300%性能提升――python+memcached网页优化小记    (阅读：12137)
3. Go Reflect 性能    (阅读：9987)
4. 浅析C++多线程内存模型    (阅读：7117)
5. 长连接(KeepAlive)在 http 连接中的性能影响    (阅读：7057)
6. SQL vs NoSQL：数据库并发写入性能比拼    (阅读：6635)
7. 服务器性能测试工具推荐    (阅读：6483)
8. WEB性能测试工具推荐    (阅读：5655)
9. 分析进程内存分配情况，解决程序性能问题    (阅读：5359)
10. MVC之父对“模型-视图-控制器”的最初定义    (阅读：4872)