latch: cache buffers chains故障处理总结(原创)

一大早就接到开发商的电话，说数据库的CPU使用率为100%，应用相应迟缓。急匆匆的赶到现场发现进行了基本的检查后发现是latch: cache buffers chains 作祟，处理过程还算顺利，当时忘了记录log，这里总结下处理思路，以便下次查看。

故障分析思路

查看等待事件，判断故障起因

SQL>select * from (select sid,event,p1,p2,p3,p1text,WAIT_TIME,SECONDS_IN_WAIT from v$session_wait where wait_class# <> 6
order by wait_time desc) where rownum <=10;

确认为latch: cache buffers chains引起的故障后，查看latch的命中率

SQL>SELECT name, gets, misses, sleeps,
      immediate_gets, immediate_misses
     FROM v$latch
   WHERE name = 'cache buffers chains';

 

各列名称意义如下

 

NAME：latch名称
IMMEDIATE_GETS：以Immediate模式latch请求数
IMMEDIATE_MISSES：请求失败数
GETS：以Willing to wait请求模式latch的请求数
MISSES：初次尝试请求不成功次数
SPIN_GETS：第一次尝试失败，但在以后的轮次中成功
SLEEP[x]：成功获取前sleeping次数
WAIT_TIME：花费在等待latch的时间

这里需要注意MISSES/GETS如果在达10%左右，则说明有比较严重的latch争用,也可以通过查询v$latch_children视图查看其他latch信息 ，语句如下

SQL> SELECT *
    FROM (SELECT   addr, child#, gets, misses, sleeps, immediate_gets igets,
                  immediate_misses imiss, spin_gets sgets
              FROM v$latch_children
             WHERE NAME = 'cache buffers chains'
          ORDER BY sleeps DESC)
   WHERE ROWNUM < 11;

关于latch的统计信息，主要关注以下几部分

misses/gets的比率是多少

获自spinning的misses的百分比是多少

latch请求了多少次

latch休眠了多少次

查看热点对象和访问信息，TCH列表示对象被访问的次数

SQL> SELECT *
    FROM (  SELECT addr,
                   ts#,
                   file#,
                   dbarfil,
                   dbablk,
                   tch
              FROM x$bh
          ORDER BY tch DESC)
   WHERE ROWNUM < 11;

通过对象的文件号和块号查看具体对象信息

SQL>select owner, segment_name, partition_name, tablespace_name
from dba_extents
where relative_fno = &v_dba_rfile
and &v_dba_block between block_id and block_id + blocks - 1;

也可以通过如下sql查找热点块，主要

SELECT *

  FROM (SELECT O.OWNER, O.OBJECT_NAME, O.OBJECT_TYPE, SUM(TCH) TOUCHTIME

          FROM X$BH B, DBA_OBJECTS O

         WHERE B.OBJ = O.DATA_OBJECT_ID

           AND B.TS# > 0

         GROUP BY O.OWNER, O.OBJECT_NAME, O.OBJECT_TYPE

         ORDER BY SUM(TCH) DESC)

 WHERE ROWNUM <= 10;

查看引起latch: cache buffers chains的sql

SQL> select * from (select
    count(*),
    sql_id,
    nvl(o.object_name,ash.current_obj#) objn,
    substr(o.object_type,0,10) otype,
     3    4    5    6        CURRENT_FILE# fn,
         CURRENT_BLOCK# blockn
   from  v$active_session_history ash
       , all_objects o
   where event like 'latch: cache buffers chains'
     and o.object_id (+)= ash.CURRENT_OBJ#
   group by sql_id, current_obj#, current_file#,
                  current_block#, o.object_name,o.object_type
   order by  count(*) desc )where rownum <=10;

根据上面得到的sql_id信息查看sql全文

SQL>select sql_fulltext from v$sqlarea where sql_id='&sqlid';

查看SQL的执行计划
SQL>SELECT * FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR(('&sql_id',0));

在认为sql执行计划不准确的情况也可以通过sql_id查看sql的address和hash_value查看sql的实际执行计划

SQL>SELECT  address, hash_value FROM v$sql
     WHERE sql_id='&sql_id';
SQL>SELECT operation, options, object_name, cost FROM v$sql_plan
     WHERE address = '&addr' AND hash_value = 'hash_v';

当某个会话长时间持有latch时，可以通过联合v$latchholder和v$session视图查看sql信息

SQL>SELECT s.sql_hash_value,s.sql_id,s.address, l.name
  FROM V$SESSION s, V$LATCHHOLDER l
WHERE s.sid = l.sid;

故障处理思路

1、根据sql执行计划判断该执行计划是否正确，sql执行过长往往意味着过长时间的持有latch。

2、优化nested loop join，如果有可能使用hash join代替nested loop join。也可以利用对热块索引进行hash分区，或者使用hash簇的方式减缓热块现象。

3、调整表的pctfree值，将数据尽可能的分布到多个块中

4、调整应用

关于热块，可以参阅笔者的如下文章

http://czmmiao.iteye.com/blog/1474472

 

参考至:https://sites.google.com/site/embtdbo/wait-event-documentation/oracle-latch-cache-buffers-chains

            http://space.itpub.net/354732/viewspace-697317

            http://www.toadworld.com/KNOWLEDGE/KnowledgeXpertforOracle/tabid/648/TopicID/RCBCL/Default.aspx

            http://blog.163.com/wghbeyond@126/blog/static/351661812010619073376/

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评论

4 楼 czmmiao 2013-01-10  

mikixiyou 写道

czmmiao 写道

mikixiyou 写道

写的不错。
你用hash分区将索引分区来减缓这个争用了吗？

由于表中的数据需要定期进行批量操作不适合引入哈希索引来减缓热块问题，最终采用了增大PCTFREE将数据分布于多个数据块的方式减少热块。

那表且不是变大了不少？

表是有变大，二者不可兼得嘛！

3 楼 mikixiyou 2013-01-10  

czmmiao 写道

mikixiyou 写道

写的不错。
你用hash分区将索引分区来减缓这个争用了吗？

由于表中的数据需要定期进行批量操作不适合引入哈希索引来减缓热块问题，最终采用了增大PCTFREE将数据分布于多个数据块的方式减少热块。

那表且不是变大了不少？

2 楼 czmmiao 2013-01-09  

mikixiyou 写道

写的不错。
你用hash分区将索引分区来减缓这个争用了吗？

由于表中的数据需要定期进行批量操作不适合引入哈希索引来减缓热块问题，最终采用了增大PCTFREE将数据分布于多个数据块的方式减少热块。

1 楼 mikixiyou 2013-01-09  

写的不错。
你用hash分区将索引分区来减缓这个争用了吗？