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Statspack & AWR




Introduction

8i부터 사용하던 Statspack과 10g 이후 사용하게 된 AWR(Automatic Workload repository)도 주기적으로 동적 성능 뷰를 수집하여 표준화된 방식으로 성능관리를 지원하려고 오라클이 제공하는 패키지로서 이들 패키지는 Ratio기반 성능진단과 Wait Event 기반 성능진단 방법론을 둘 다 가지고 있으며 아래 동적 성능 뷰(Dynamic Performance View)를 주기적으로 특정 Repository에 저장하고, 이를 분석해 오라클 데이터베이스 전반의 건강 상태를 체크하고 병목원인과 튜닝 대상을 식별해 내는 데 사용할 수 있음

  • v$segstat
  • v$undostat
  • v$latch
  • v$latch_children
  • v$sgastat
  • v$pgastat
  • v$sysstat
  • v$system_event
  • v$waitstat
  • v$sql
  • v$sql_plan
  • v$splstats(10g이후)
  • v$active_session_history(10g 이후)
  • v$osstat(10g 이후)
  • Statspack은 SQL을 이용한 딕셔너리 조회방식
  • AWR은 DMA(Direct Memory Access)방식으로 SGA를 직접 액세스.(빠르게 정보를 수집) 부하가 적기 때문에 Statspack 보다 더 많은 정보를 수집하고 제공
  • 오라클 9i에서는 Statspack의 정보를 수집하는데 따른 부하 때문에 스냅샷을 자주 수행하기 어려웠고, 사용자가 수동이나 정해진 기간 동안만 JOB에 등록해 DB 성능 정보를 수집
  • 10g AWR부터는 자동으로 성능 자료를 수집해 일정기간 보관한다.
    (스냅샷 주기 : 1시간, 보관주기 : 1주일 - 설정변경가능)

(1) Statspack / AWR 기본 사용법

  • Statspack : PERFSTAT 계정 밑에 'stats$'로 시작하는 뷰를 통해 수집된 성능 정보를 조회.
  • AWR에서는 SYS 계정 밑에 'dba_hist_'로 시작하는 뷰를 이용.
  • 아래 스크립트를 이용하여 표준화된 보고서 출력
    SQL>@?/rdbms/admin/awrrpt     <---   AWR
    SQL>@?/rdbms/admin/spreport   <---   Statspack
    


  • 성능 진단 보고서를 출력할 때는 측정구간, 즉 시작스냅샷 ID와 종료스냅샷 ID를 어떻게 입력하느냐가 가장 중요
  • 매일매일 시스템의 Load Profile의 비교 목적이라면 업무시간을 기준으로 뽑고, 문제점을 찾아 성능 이슈를 해결할 목적이라면 peak 시간대 또는 장애가 발생한 시점을 전후해 가능한 한 짧은 구간을 선택함
  • AWR뷰를 직접 쿼리해 하루 동안의 각 통계항목별 성능추이와 이벤트 발생 현황을 볼 수 있음
  • 정해진 기간동안 각 구간별로 SQL 실행횟수를 뽑아오는 쿼리
    select to_char(min(s.begin_interval_time), 'hh24:mi') begin
          ,to_char(min(s.end_interval_time),'hh24:mi') end
          ,sum(b.value-a.value) "execute count"
     from dba_hist_sysstat a, dba_hist_sysstat b, dba_hist_snapshot s
    where s.instance_number = &instance_number
      and s.snap_id between &gegin_snap and &end_snap
      and a.stat_name = 'execute count'
      and b.stat_id = a.stat_id
      and b.snap_id = s.snap_id
      and a.snap_id = b.snap_id - 1
      and a.instance_number = s.instance_number
    group by s.snap_id
    order by s.snap_id;
    


(2) Statspack / AWR 리포트 분석

Statspack과 AWR 리포트에 맨 첫 장을 보면 오라클 데이터베이스의 상태를 한눈에 파악해 볼 수 있는 요약보고서가 나오며, 그 한장의 보고서를 정확히 해석할수만 있다면 AWR을 효과적으로 활용할 수 있음

Load Profile
~~~~~~~~~~~~                            Per Second       Per Transaction
                                   ---------------       ---------------
                  Redo size:            750,167.58              5,155.22
              Logical reads:            159,411.54              1,095.49
              Block changes:              4,078.04                 28.02
             Physical reads:              5,464.77                 37.55
            Physical writes:                259.31                  1.78
                 User calls:             12,031.58                 82.68
                     Parses:                206.10                  1.42
                Hard parses:                 40.98                  0.28
                      Sorts:                156.75                  1.08
                     Logons:                  1.16                  0.01
                   Executes:             12,943.28                 88.95
               Transactions:                145.52

  % Blocks changed per Read:    2.56    Recursive Call %:     15.96
 Rollback per transaction %:    0.77       Rows per Sort:    230.08


  • Per Second는 각 측정 지표 값들을 측정 시간(Snapshot interval, 초)으로 나눈 것으로 초당 부하를 의미함
  • Per Transaction은 각 측정 지표 값들을 트랜잭션 개수로 나눈 것으로 한 트랜잭션 내에서 평균적으로 얼만큼의 부하가 발생하였는지를 나타내는 것인데, 트랜잭션 개수가 commit 또는 rollback 수행 횟수를 단순히 더한 값이어서 의미 없는 수치로 받아들여질 때가 종종 있음
    (조회 위주의 시스템이라면 I/O 수치는 계속 누적되는 반면 commit 발생 횟수는 적기 때문에 트랜젝션당 Logical reads와 Physical reads 항목이 매우 높게 나타남)
  • 실제 업무적인 의미에서의 트랜잭션과 괴리가 있다는 사실과, 본인이 관리하는 시스템의 특성을 이해한 상태에서 수치를 해석해야 함
  • % Block changed per Read : 읽은 블록 중 갱신이 발생하는 비중
  • Rollback per transaction % : 최종적으로 커밋되지 못하고 롤백된 트랜잭션 비중
  • Recursive Call % : 전체 Call 발생 횟수에서 Recursive Call이 차지하는 비중
    (사용자 정의 함수/프로시저를 많이 사용하면 이 수치가 높아지며, 하드파싱에 의해서도 영향을 받음)
  • Rows per Sort : 소트 수행 시 평균 몇 건씩 처리했는지를 나타냄
  • Load Profile만 가지고 시스템의 부하 정도를 말할 수 있을까?

AWR에서 보여지는 항목들을 v$sysstat 뷰를 이용한 SQL

select value rsiz  from v$sysstat where name = 'redo size';
select value gets  from v$sysstat where name = 'session logical reads';
select value chng  from v$sysstat where name = 'db block changes';
select value phyr  from v$sysstat where name = 'physical reads';
select value phyw  from v$sysstat where name = 'physical writes';
select value ucal  from v$sysstat where name = 'user calls';
select value prse  from v$sysstat where name = 'parse count (total)';
select value hprse from v$sysstat where name = 'parse count (hard)';
select srtm + srtd from
(select value srtm from v$sysstat where name = 'sorts (memory)' ),
(select value srtd from v$sysstat where name = 'sorts (disk)' );
select value logc  from v$sysstat where name = 'logons cumulative';
select value exe   from v$sysstat where name = 'execute count';
select ucom + urol from
(select value ucom from v$sysstat where name = 'user calls'),
(select value urol from v$sysstat where name = 'user rollbacks');


  • 인스턴스 효율성에 관한 리포트 (설명은 v$sysstat에서 다룸)
  • Execute to Parse % 항목을 제외하면 모두 100%에 가까운 수치를 보여야 정상임
  • Execute to Parse % 의 수치는 커서 공유가 어려운 3-Tier 환경에서 대부분 낮게 나타나므로,웹(Web)과 같이 완전한 3-Tier 환경에서는 이 수치만으로 적정성을 판단할 수 없음
  • Shared Pool Statistics는 Shared Pool 사용량 통계
    • AWR리포트 구간 시작 시점의 Shared Pool 메모리 상황과 종료 시점에서의 메모리 상황을 보여줌
Instance Efficiency Percentages (Target 100%)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
            Buffer Nowait %:   99.98       Redo NoWait %:    100.00
            Buffer  Hit   %:   96.58    In-memory Sort %:    100.00
            Library Hit   %:  102.27        Soft Parse %:     80.12
         Execute to Parse %:   98.41         Latch Hit %:     96.77
Parse CPU to Parse Elapsd %:   26.59     % Non-Parse CPU:     98.40

 Shared Pool Statistics        Begin   End
                               ------  ------
             Memory Usage %:   94.83   93.37
    % SQL with executions>1:    6.04    2.94
  % Memory for SQL w/exec>1:    8.40    8.53


  • Top 5 Timed Events는 AWR 리포트 구간 동안 누적 대기 시간이 가장 컸던 대기 이벤트 5개를 보여줌(Idle 이벤트 제외)
  • CPU time은 대기 이벤트가 아니며 원활하게 일을 수행했던 Service time이지만, 가장 오래 대기를 발생시켰던 이벤트와의 점유율을 서로 비교해 볼 수 있도록 Top 5 대기 이벤트에 포함해 보여줌
Top 5 Timed Events
~~~~~~~~~~~~~~~~~~                                                     % Total
Event                                               Waits    Time (s) Ela Time
-------------------------------------------- ------------ ----------- --------
latch free                                     58,155,054     191,025    48.97
db file sequential read                        14,810,436      86,675    22.22
wait list latch free                            4,008,189      62,555    16.04
CPU time                                                       36,631     9.39
db file scattered read                          2,709,204       3,985     1.02


  • CPU time이 Total Call Time에서 차지하는 비중이 가장 높아 Top 1에 위치한다면 일단 DB의 건강상태가 양호하다는 청신호
  • 반대로 CPU time 비중이 아래쪽으로 밀려날수록 어딘가 이상이 발생했다는 적신호로 받아들여야 함
  • 서비스가 정상적으로 수행된 시간대에 AWR 리포트를 뽑더라도 CPU time을 제외하고 항상 4개의 대기 이벤트가 나열됨
    • 예를 들어, 래치나 Lock관련 대기 이벤트 순위가 상위로 매겨졌다면, 문제가 발생했음을 나타내는 위험 신호일 가능성이 높지만 래치의 경우는, CPU 사용률까지 같이 분석해함
    • 래치 경합은 CPU 사용률을 높이는 주원인이므로, 그 당시 CPU 사용률이 높지 않았다면 다른 이벤트보다 상대적으로 많이 발생한 것에 불과 할 수 있음
  • 트랜잭션 처리 위주의 시스템이라면 log file sync 대기 이벤트가 Top 5 내에 포함되었다고 무조건 이상 징후로 보기 어려움(이벤트가 많이 발생한 것만으로 불필요한 커밋을 자주 날렸다고 판단해서는 안됨)
  • I/O 관련 대기 이벤트가 상위로 올라오는 것은, 상황에 따라 다르게 해석해야 한다. 데이터베이스는 I/O 집약적인 시스템이므로 db_file_sequential read, db_file_scattered_read 대기 이벤트가 상위에 매겨지는 게 정상
  • 다만, 이 두 대기 이벤트가 CPU time 보다 높은 점융율을 차지하고, OS 모니터링 결과 CPU 사용률도 매우 높은 상황이 지속된다면 I/O 튜닝이 필요한 시스템일 가능성이 높음
  • 대기 이벤트 발생 현황만을 놓고 보면 별 문제가 없어 보이지만 실제 사용자가 느끼는 시스템 성능은 매우 느린 경우가 많음
    • peak time 전후로 리포트 구간을 짧게 가져가더라도 시스템 레벨로 측정한 값이기 때문(Top-N 대기 이벤트 분석에 의한 성능 진단의 한계)


Response Time = Service Time   +   Wait Time
              = CPU Time       +   Queue Time


  • 위 공식에 의하면 CPU time %와 Wait time %를 더한 값이 100을 넘을 수 없지만 비정상적이 장애 상황에서 100%를 넘을 수 있음

참조문서

서적(오라클 성능 고도화 원리와해법 I)

문서정보

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