前言天下武功，唯快不破。在侦探的世界中，破案效率永远是衡量一名侦探能力的不二法门。作为推理界冉冉升起的新星，大侦探福尔摩斯·K凭借着冷静的头脑、严谨的思维，为我们展现了一场场华丽而热血的推理盛宴。

接下来，我们不仅仅是看客，还将追随福尔摩斯·K的脚步，体验一场身临其境的冒险。一起寻访产生数据库性能问题的根源，深度探索和解析数据库性能问题：

妙用调优“四剑客”，轻松完成金仓数据库KingbaseES的性能调优！

案情接入，问题初露端倪

案发时间

2022.10.26 晴

案发地点

X客户项目现场

案件描述

业务系统上线前出现性能问题，导致业务卡顿情况严重。

案情接入

由于生产环境不可随意改动，在现场支援的华生医生配置了与生产环境一致的测试环境，来进行初步的诊断。后续的性能优化方案也会先于测试环境验证，待性能达标之后，方可在生产环境上线。

根据华生医生跟X客户的沟通，多个应用场景使用连接池连接到KingbaseES服务器，300并发，其中一个业务场景慢，吞吐量上不来，平均一个业务请求超过85秒。华生医生要在当日内完成对该业务场景的性能优化，使X客户的平均业务响应时间进入10秒，以保证业务系统按时上线。但在有限的时间内快速优化业务场景的性能，实非华生医生所长。于是，大侦探福尔摩斯·K便被召唤闪亮登场。

抽丝剥茧，探索服务器环境

魅影重重的故事已被华生医生初步解开谜底，然而，如何让“犯罪分子”——不正确的配置参数或低性能的SQL语句伏诛，依旧是一场酣畅淋漓的侦探冒险。

就这样，福尔摩斯·K携金仓数据库KingbaseES性能优化四剑客KWR、KSH、KDDM和KWR Diff踏上了性能调优之旅。

在和现场的华生简单对接后，福尔摩斯·K首先要排查一下服务器主机环境，并了解KES在该业务场景下的整体性能表现，确定性能优化目标。这通过KWR十分容易就能获得。

Step.1 产生KWR报告分析主机环境

配置KWR开关并让配置参数全局生效，迅速开启压测模拟约20分钟，生成KWR快照及报告：

KES版本信息，主机CPU能力、内存容量、OS基本信息，客户端连接数跟华生描述的基本一致。

福尔摩斯·K通过KWR的主机统计报告，可排查主机环境的CPU、IO、内存、网络性能等性能指标是否存在问题：

主机CPU报告显示，用户态CPU占用92.50%，空闲仅6.67%，属于业务非常繁忙的情况。当然，如果CPU繁忙全部由KES服务器所造成，那就没有大的影响，并且说明X客户之前应该进行过一定程度的性能调优。

这一点通过负载分析报告里面的DB Time和DB CPU值很容易来判断：

每秒DB CPU为190.01，超过了主机的CPU核心数，对于300个并发客户端连接的负载来说正常。也说明绝大部分CPU负载都在KES服务器上，跟主机上的其他进程无关。

继续查看主机IO报告：

KWR报告显示，sdb磁盘每秒有59 MB的写操作，福尔摩斯·K熟练地在KSQL里输入了几条SQL查询，确认了KES数据目录正位于该磁盘上。再看其他磁盘均没有明显的IO操作。第一个线索隐隐约约出现了。但是这59 MB的磁盘IO到底来自哪里呢？

福尔摩斯·K暂时压下心头的疑云，留待后续进一步分析。

继续查看主机内存报告和主机网络报告，报告显示剩余内存充足（449 GB），网络也未发现异常指标。

条分缕析，拆解数据库实例

探索主机环境后，福尔摩斯·K暂时搁置了对磁盘IO问题的疑问，开始分析数据库实例。数据库实例重点关注负载分析报告、实例效率百分比报告、Top 10前台等待事件报告、时间模型统计报告等，并需要同时关注IO方面部分指标。

Step.2分析前台等待事件

根据以往的经验，数据库产生性能问题时，往往会伴随着某几个等待事件较高的现象。因此，福尔摩斯·K在分析完操作系统环境后，优先查看了前台等待事件分类报告：

前台等待几乎都是IO等待，占数据库时间8.36 %，它们主要包括哪些等待事件，通过Top 10前台等待事件报告很容易查到：

报告显示这8.36%的IO等待事件，主要来自BufFileWrite（5.84%）和BufFileRead（2.52%），其他等待事件可以忽略。

福尔摩斯·K现在得到了第二条线索：2个跟IO相关的等待事件。

但是这2个等待事件的存在是否合理呢？目前还不能断然下结论，需要继续分析时间模型和数据库实例IO组成。

Step.3分析KES时间模型

KES时间模型是性能分析不可或缺的关键指标，通过对数据库时间模型的拆解，能够知道数据的时间花费到哪里去了，也容易定位像软解析、硬解析等问题。

KES的数据库时间模型公式：DB Time = DB CPU + Foreground Wait Time，即：

数据库时间 = 数据库CPU时间 + 前台（客户端会话）等待时间，

前台等待时间 = 前台IO时间 + 前台网络读写时间 + 锁等待时间 + ...

时间模型统计报告显示花费时间最多的是DB CPU，为91.64%，其次是前台等待时间，为8.36 %，没有发现SQL解析、执行计划缓存、网络读写等问题，因此，福尔摩斯·K只能按照常规从负载报告开始分析，从数据库实例全局了解一下可能的瓶颈点。

Step.4分析KES负载

负载分析报告里提供了大量经过提炼的指标，包括数据库时间、前台等待事件、实例IO、解析计划执行次数、事务、元组、死锁、登录登出等。其中每秒那列的统计值很直观。

比如：每秒Transactions，等价于TPS，每秒Execute Calls，等价于QPS。

报告显示，数据库时间正常、前台等待事件较高，每秒17.34。

WAL日志（WAL Size）读写很低，难道是没有开WAL日志吗？福尔摩斯·K和华生带着疑惑跟客户确认了该业务场景的数据不生产WAL日志。

数据页（Block Read/Write Size）的读写较高，每秒读233.24 MB，每秒写242.90 MB，似乎存在点问题。这令福尔摩斯·K想起主机磁盘IO每秒59 MB的写操作，两个指标的异常让他渐渐摸到了问题的脉络。接下来需要分析一下该指标的合理性。

Step.5多维度分析数据块读写的合理性

查看SQL类型统计报告，能够知道SQL负载特征：SELECT语句占了100%。没有增删改查SQL语句。

这不合情理！虽然查询语句也可能会读写磁盘，但是每秒50M+的读和写，引起了福尔摩斯·K深深的怀疑。报告显示读和写的数量相当，难道是数据页缓冲区不够？

检查实例效率百分比报告中的Buffer Hit（缓冲命中率）为100%。说明Shared buffer设置是足够的，几乎全部的数据页都能在数据缓冲区读到。

那么另一种可能就是临时表的读写了。但业务系统开发人员却反馈，该业务场景里几乎没有使用大的临时表。福尔摩斯·K第一次陷入了苦思：这50 MB的IO读写到底来自数据库哪里呢？

华生端来了2杯浓浓的咖啡，福尔摩斯喝了一口。突然间，灵光一闪，IO分析报告还没有看，虽然它并非一棵IO分解树，但是它也提供了共享块、本地块、临时块的IO统计等信息：

找到了！数据库中存在233.24 MB/s的读临时块，242.88 MB/s的写临时块。与负载分析报告里的IO读写一致，但是高于主机IO里的59 MB/s读写，这也是合理的，说明操作系统缓存了一部分KES发出的写盘请求。进一步分析，临时块不是临时表的读写，而是SQL语句在排序、Hash连接的时候使用的临时使用的磁盘空间。

检查快照期间参数配置报告，果然，搜索到work_mem为10240 kB，这是KES的默认配置。对于普通的查询是足够的，但对于存在大量复杂Hash join或者排序的SQL就会有所不足。

现在再回顾一下Step2里的两个前台等待事件：

BufFileWrite：等待3751万次，数据库时间占比：5.85 %。

BufFileRead：等待3534万次，数据库时间占比：2.52 %。

这两个等待事件一般意味着KES的work_mem不够，导致写临时磁盘了，并发越高性能影响越大。

内心的疑虑终于解开了！福尔摩斯·K也得到了第三条线索：客户端会话配置的work_mem不够。后面需要找到跟work_mem性能问题关联的SQL。

拨云见日，快速定位问题

在云山雾罩的迷案中抽丝剥茧，以严密推理拆解分析；在千丝万缕的疑难中拨云见日，以逻辑思维快速定位问题。

Step.6定位问题SQL

福尔摩斯·K主要从TOP SQL报告中查看问题SQL，确认其中是否有Hash和排序方面的操作。TOP SQL报告由一系列按照执行时间、IO时间、返回元组数等排序的子报告组成，能按照多个维度检查资源消耗高的SQL语句的执行情况。

通过TOP SQL统计的按数据库时间排序的SQL语句报告，即可找出消耗数据库时间最多的SQL：

排在前两位的SQL分别占了76.36 %和24.64 %的数据时间，平均执行时间63.62秒和23.44秒，等待时间占比为8.67 %和7.52 %，应该就是BufFileRead和BufFileWrite两个等待事件。

为了验证这一点，福尔摩斯·K基于刚才的KWR快照生成了一份KDDM报告。不仅看到了等待事件，还看到了跟他们关联的SQL语句，确实是那两个执行时间长的SQL：

经过与X客户的研发人员沟通，这两条复杂SQL语句（主要是第一条SQL，第二条SQL为非关键SQL可以不关注）之前仅需要不到30秒左右就能执行完成，最近感觉越来越慢，有时候执行会超过2到3分钟。看来它就是问题SQL了，优化它是重中之重。

福尔摩斯·K从完整SQL列表报告里，很快找到了对应的SQL，生成的执行计划十分复杂，果然发现了里面存在不少Hash Join以及外部排序（external merge Disk），平均使用磁盘空间在32 MB左右，远远大于当前设置的10 MB。

此时，性能瓶颈已经非常明确，即客户端会话进程的work_mem太小，导致了大量的磁盘排序操作。

Step.7应用work_mem优化

将当前会话进程的work_mem设置为32 MB后，再观察问题SQL语句的执行计划，外部磁盘排序已经看不到了。然而，work_mem的修改会对每一个客户端会话进程都生效，不能设置过大，否则容易引起主机内存不够。这个问题却难不倒福尔摩斯·K，他伸了一个懒腰，大脑里飞快的计算着：300个会话，每个会话32 MB，一共需要9.375 GB内存，以极限情况1200个会话计算，最多需要37.5 GB内存。在可以接受范围之内。

福尔摩斯·K将数据库实例的work_mem参数配置成32 MB，重启服务器，跑性能负载，创建KWR快照并生成报告，KES实例IO中的临时文件读写降低到0.5 MB/s降低到0.02 %，DB CPU提升到 99.97%，时间模型等其他性能指标也无明显瓶颈。虽然没有完全消灭磁盘排序操作，但是现在的影响几乎可以不关注了。

两个执行时间最长的SQL语句的平均执行时间降到43.94秒和7.71秒：

站在一旁的华生对福尔摩斯·K佩服不已，心里想：待项目结束后，一定好好请教福尔摩斯·K，学个一招半招，再把KWR工具好好实践一下！

措置裕如，轻松调优SQL

福尔摩斯·K通过分析问题SQL的执行计划时发现了一个连接顺序的问题，还有一个优化器估算返回行数不准的问题，通过Hint轻松搞定，毕竟SQL优化是他最擅长的。

慢SQL的平均执行时间进一步优化到35.27秒。

Step.8使用索引建议

剩下的优化空间在哪里呢？福尔摩斯·K又一次陷入了思考，刚才看KDDM报告并没有给出其他重要的建议，甚至连索引建议也没有，要是通过手工一个一个地分析表和索引估计一天分析不完......等等，刚才好像没有开索引建议开关！

打开索引建议开关后，重新压测，生成KDDM报告。果然，索引建议赫然在目：

按照KDDM的索引建议提示，和X客户的开发人员做了一个简单沟通，该索引原来是存在的，后来他们批量更新数据的时候，临时把索引删除后忘记加回来了。给目标表创建索引后，性能进一步提升到7.23秒。经过几次验证，客户应用场景平均响应降低到8.51秒，优化任务完成。

探本溯源，再会调优"四剑客"

在和客户确认系统性能指标达到预期，交付任务之后，华生拿来了小本本，热情地请教起福尔摩斯·K来：

华生：我之前也听说过KES的KWR、KSH、KDDM和KWR Diff调优组件，但平时用得少只会用KSH来看等待事件和它们关联的SQL语句，没想到KWR居然提供了那么多的性能指标和模型，而且使用它们调优确实和简单和直接。尤其是KDDM，能够直接定位问题并给出建议，太酷了！

福尔摩斯·K：是的，华生。有了高度集成化的KWR、KSH、KDDM、KWR Diff之后，在开始SQL优化之前几乎都可以用他们来先做数据库实例调优。这会节省DBA大量查询各种统计表和数据库日志的时间，你看我这次调优，基本没有查询它们。

华生：是的，那这些调优组件之间有啥区别和联系呢？

福尔摩斯·K：我这有一个总结表，你可以参考。

这次调优没有使用到KSH，是因为不适合这次X客户的这种长周期性能问题场景。还有就是KWR Diff报告也很有用，调优前后产生一份KWR Diff报告，观察前后性能指标的差异，这对提升调优水平有很大帮助。

华生：总结得太好了！我要向我们组的小伙伴推广调优“四剑客”。

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