AWR中的时间模式

• ———————Response time = Service time + Wait time—

服务时间(Servicetime)就是进程“真正”在cpu上运行的时间，可以简单理解为AWR中的cpu time/db cpu，服务时间包括前台进程(Server process)和后台进程(Backgroud process)消耗的时间。等待时间就是等待某种资源的时间耗费，比如等待锁资源的耗费，可以简单对应为awr中的wait 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,比如进程等待从物理磁盘读取数据块到内存中的等待。
Awr中的db time可以简单对应为Responsetime；对于操作系统而言,一个进程要么在cpu中运行，要么处于等待队列中；注意这里的“等待”并不完全等同于os中的等待。

• —————————db time与cpu time——————————
  

  DB time是整个数据库用户进程消耗的总时间，可用于衡量一个数据库整体负载,这有一些类似unix/linux系统中的平均负载(average load)指标。

我们来看一份awr: Snap Id Snap Time Sessions Cursors/Session Begin Snap 9820 13-2月 -12 08:00:17 End Snap 9821 13-2月 -12 09:00:13 Elapsed 59.93 (mins) DB Time 437.53 (mins)

我们可以看到这一个awr的间隔时间为60分钟，而db time达到了437分钟，比率大致为7.3，我们这一个系统为16 core cpu 的小型机，那么在60分钟可以提供的cpu time为16*60=960分钟的cpu time；如果我们的db time全部都由cpu time来构成(当然是不可能的，Oracle总会有一些等待)，cpu的占用率为46%；cpu资源还是足够的；考虑到db time还包括一部分wait time,我们的cpu占用率会远远低于46%。

Db time主要用于对比同一系统的不同时段，或同一时段的不同系统来得到整体负载的初步映象，对比法是性能调整中，屡试不爽的重要法门！

Snap Id Snap Time Sessions Cursors/Session Begin Snap 9820 14-2月 -12 08:00:17 End Snap 9821 14-2月 -12 09:00:13 Elapsed 59.93 (mins) DB Time 1,139.42 (mins)

这同样是一个16 core的系统，不同医院同一时段的系统，我们可以看到在会话数(sessions)与每个会话的平均cursor数量(Cursors/Session)都小于前一个系统的情况下(可以简单的理解为医院的规模和应用范围都小于前一个系统)，db time大幅增加；总的db time达到了1139分钟，据此我们初步认为从整体来看第二个系统的性能是比较差的。

接下来我们来讨论一下cputime，cpu time在awr中也表示为db cpu，同时cpu time也是一个空闲等待事件，但这三者没有太大区别，时间值也是相同的。cpu time是Oracle对操作系统而言真正意义上的cpu消耗。那如何计算一个Oracle实例对操作系统的时间占比呢？很简单,公式如下:

Cpu time/ (Elapsed  time * CPU cores)

在AWR中的top 5 waits或Time ModelStatistics都可以找到 cpu time

• —————————Time ModelStatistics—————————
  在awr中，Time ModelStatistics用于回答“到底前台进程消耗了多少时间?”，“语句解析消耗了多少时间?”等诸如此类的问题,我们来看一个例子：

Statistic Name Time (s) % of DB Time connection management call elapsed time 21,708.46 15.22 sql execute elapsed time 21,596.44 15.14 parse time elapsed 17,648.50 12.37 hard parse elapsed time 9,081.89 6.37 hard parse (sharing criteria) elapsed time 4,158.48 2.92 hard parse (bind mismatch) elapsed time 3,189.62 2.24 PL/SQL execution elapsed time 2,362.21 1.66 DB CPU 2,311.28 1.62 PL/SQL compilation elapsed time 145.25 0.1 failed parse elapsed time 89.78 0.06 sequence load elapsed time 69.16 0.05 repeated bind elapsed time 0.21 0 DB time 142,622.31 background elapsed time 4,871.65 background cpu time

我们看到，真于用于sql执行的时间(sql execute elapsed time)只占到了15.14%;这个比率是非常低的，作来一个相对正常的系统，这一比率不应低于90%甚至更高!我们看到用于连接管理(connection management call elapsed time)的时间为15%,用于sql解析(parse time elapsed)的时为12.37%，且其中硬解析sql(hard parse elapsed time)的时间为6.37%。从这几个方面来看，我们可以作一些合理的推测：

1. 系统是否存在频繁连接和断开连接的情况?如果存在这种情况，是否是网络不稳定，或者监听程序存在问题造成了这个情况？还有就是中间件到数据库服务器的连接池是否出了问题？

2. Sql语句解析不合理;这是否因为共享池设置过小？应用程序是否未使用绑定变量?还是因为开启了SGA自动管理，带来了严重的内存颠簸现象？

可以看到，通过对时间模型的分析，可以帮助我们结合等待事件、latch信息等内容而对性能问题作出更为准确的判断。

Awr中也采集了部分操作系统的信息，特别是到了11g，更进一步的帮我们计算出了cpu占用率，非常方便;awr中的Operating System Statistics部分：

从图中，我们可以得到cpu数量、busy_time、idle_time、iowait_time、物理内存等信息，对于我们了解系统级的性能信息很有帮助。比如我可以透过如下公式来计算awr采集期间的平均cpu占用率：

BUSY_TIME/( BUSY_TIME+ IDLE_TIME) * 100%

具体到我们的例子，2,387,903/(2,387,903+3,389,758)*100%=41.33%。当然这里的cpu占用率，是从操作系统层面来看的，并不是Oracle实例的cpu占用情况，因为主机可以运行了其他Oracle实例、或者中间件之类的其他软件系统。同时，我们也可以通过IOWAIT_TIME来初步判断我们的系统是否存在io瓶颈。

• —————————多关注平均时间—————————

“平均”是一个很有意思的话题，大家对平均的最直观的感受就是统计局发布“XX地区平均收入已经突破XX元”，很多人都会发出“拖伟大祖国的后腿了！”这样的感叹。根据平均理论：即使我们的头被火烧，脚浸泡在冰水里，也不会感到难受！这种情况在AWR的分析中也是需要注意的。

Awr采集的是一段时间整体性能数据，可能平均数据看起来没有问题，但前端用户可能还是感觉慢,因为某些次数的长时间等待被其他较短时间的等待给“平均”掉了！这就需要我们区别不同的类型的问题，可能这些问题并不适合awr来诊断，而应该选用更合适的ash、sql trace等工具进行诊断。但这并说明“平均”的时间没有任何价值，只是需要具体问题具体分析。

我们这里谈一下等待事件的平均等待时间:

对于IO类型的等待事件来说，比如常见的db file sequential read平均等待时间一般不要超过10ms,这是根据当前硬盘的机械结构、转速等得出的一个经验值，因为单块10000转的普通磁盘，寻道时间在7-10ms左右。当然,如果考虑存储缓存、文件系统缓存、IO大小等情况，这个值一般在4-7ms之间;同时必须是IO系统在正常的iops（每秒的io次数，用于衡量存储并发吞量）下才有意义。如果超过经验值很多，就要分析具体的原因了，可能是存储的缓存功能没有启用、raid组中的磁盘损坏、不合理的raid级别等各种原因;当然也有可能是系统io负载过大，存储的负担较重，如果是这种情况就需要给合应用的io量(物理读与逻辑读)，特别是sql的io情况来分析了。

我们再来看一个真实的案例：

我们看到整个系统的等待事件主要集中在IO上。db file sequential read的平均等待时间为66ms，而log filesync达到了惊人的493ms，也就是近0.5秒。log file sync一般由事务提交引起，也就是说一个事务光在提交上，就需要花费0.5s！请记住，这还是一个平均数，还有很多事务，是远远大于这个时间的！最终检查出来的原因是医院的存储使用了7200转的sata硬盘构建的RAID5,这样的配置对于ZLHIS这样的oltp系统来说，无疑就是灾难！

• —————————次数—————————
  

前面谈的都是“时间”，下面我们来谈一下次数，同时作为本文的结束。首先，一些latch相关的等待事件，与latch中的sleep的次数相一致！比如library cache lock/pin、latch:shared pool等。比如：