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SQL server內(nèi)存問題排查方案

 更新時間：2024年03月08日 09:24:26   作者：hjhcos  
由于昨晚線上服務(wù)器數(shù)據(jù)庫突然訪問數(shù)據(jù)緩慢,任務(wù)管理里面SQL server進程爆滿等等,重大事故的排查擬寫解決方案,文中通過代碼示例和圖文講解的非常詳細,需要的朋友可以參考下

前言

由于昨晚線上服務(wù)器數(shù)據(jù)庫突然訪問數(shù)據(jù)緩慢，任務(wù)管理里面SQL server進程爆滿等等，重大事故的排查擬寫解決方案。

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整體思路

  1. 查詢數(shù)據(jù)庫請求連接：排查連接池是否占滿
  2. 查詢數(shù)據(jù)庫請求量：排查數(shù)據(jù)是否存在反復(fù)查詢
  3. 查詢數(shù)據(jù)庫阻塞語句以及執(zhí)行語句：排查數(shù)據(jù)庫是否存在歷史SQL語句阻塞以及當(dāng)前執(zhí)行的SQL語句是否存在問題
  4. 查詢數(shù)據(jù)庫語句執(zhí)行時間：排查數(shù)據(jù)庫是否因為數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致的
  5. 定位到問題指定位置

查詢數(shù)據(jù)庫請求連接

SELECT DB_NAME(dbid) AS DatabaseName, COUNT(*) AS ConnectionCount 
FROM sys.sysprocesses
WHERE dbid > 0
GROUP BY dbid;

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查看連接池比較正常，除了master主數(shù)據(jù)庫存在大量連接，其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫正常，猜測應(yīng)該是排查人員的連接池，不太確定具體原因，但是排除連接池超量的問題。

查詢數(shù)據(jù)庫請求量

SELECT client_net_address AS '客戶端IP', COUNT(*) AS '請求次數(shù)'
FROM sys.dm_exec_connections
GROUP BY client_net_address
ORDER BY COUNT(*) DESC;

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通過SQL語句排查是否存在大量重復(fù)數(shù)據(jù)請求量，顯然并不是請求次數(shù)的問題，也就是說沒有頻繁的請求量，因此排除數(shù)據(jù)請求頻繁的問題。

查詢數(shù)據(jù)庫阻塞語句以及執(zhí)行語句

SELECT TOP 100 dest.[text] AS 'sql語句',session_id,status,start_time FROM sys.[dm_exec_requests] AS der CROSS APPLY sys.[dm_exec_sql_text](der.[sql_handle]) AS dest ORDER BY [cpu_time] DESC

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查詢到數(shù)據(jù)庫正在執(zhí)行的SQL語句并不存在阻塞的SQL語句，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前在執(zhí)行的SQL語句比較正常，單獨執(zhí)行這些SQL語句并不存在大量數(shù)據(jù)訪問，最多六千條數(shù)據(jù)量，這個量很小，因此無法確定，但是可以確定數(shù)據(jù)庫不存在問題，SQL語句也比較正常。

查詢數(shù)據(jù)庫語句執(zhí)行時間

SELECT --TOP 20 
total_worker_time / 1000 AS [自編譯以來執(zhí)行所用的CPU時間總量(ms)],
       total_elapsed_time/1000 as [完成執(zhí)行此計劃所用的總時間],
       total_elapsed_time / execution_count/1000 as [平均完成執(zhí)行此計劃所用時間],
       execution_count  as [上次編譯以來所執(zhí)行的次數(shù)],   
       creation_time as [編譯計劃的時間],
       deqs.total_worker_time / deqs.execution_count / 1000 AS [平均使用CPU時間(ms)],
       last_execution_time AS [上次開始執(zhí)行計劃的時間],
       total_physical_reads [編譯后在執(zhí)行期間所執(zhí)行的物理讀取總次數(shù)],
       total_logical_reads/execution_count [平均邏輯讀次數(shù)],
       min_worker_time /1000 AS [單次執(zhí)行期間所用的最小CPU時間(ms)],
       max_worker_time / 1000 AS [單次執(zhí)行期間所用的最大 CPU 時間(ms)],
       SUBSTRING(dest.text, deqs.statement_start_offset / 2 + 1,         
       (CASE
         WHEN deqs.statement_end_offset = -1 THEN
          DATALENGTH(dest.text)         
         ELSE deqs.statement_end_offset
       END - deqs.statement_start_offset
       ) / 2 + 1) AS [執(zhí)行SQL],
       dest.text as [完整SQL],
       db_name(dest.dbid) as [數(shù)據(jù)庫名稱],
       object_name(dest.objectid, dest.dbid) as [對象名稱]
       ,deqs.plan_handle [查詢所屬的已編譯計劃]
  FROM sys.dm_exec_query_stats deqs WITH(NOLOCK)
 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(deqs.sql_handle) AS dest
WHERE (max_worker_time / 1000)>100
 --完成執(zhí)行此計劃所用的總時間降序
 ORDER BY total_elapsed_time/1000 DESC

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從SQL語句執(zhí)行時間分析出（后補的圖忽略第一個刪除的操作），整體分析下來是 tb_SN 和 tb_SNs 兩張表耗時嚴重，接下來只需使用查詢語句查詢兩張表數(shù)量即可。

問題分析與定位

查詢序列號表 tb_SN

SELECT COUNT(*) FROM tb_SN

243779 條

排查不是序列號表的問題，那么就只有序列號流水表的問題啦

查詢序列號流水表 tb_SNs

SELECT COUNT(*) FROM tb_SNs

使用該命令果然執(zhí)行時間緩慢，因此可以判斷是數(shù)據(jù)量太大導(dǎo)致的。

使用壓縮存儲快速查看數(shù)據(jù)量

點擊 tb_SNs 流水表 【右鍵】【存儲】【管理壓縮】【下一步】

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流水表五千萬條數(shù)據(jù)，因此可以確定序列號流水表存在數(shù)據(jù)量過多導(dǎo)致的，整個和序列號流水相關(guān)的程序出現(xiàn)訪問緩慢的問題。

竟然知道問題了，和相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)咨詢是否可以刪除數(shù)據(jù)，并確定刪除的時限范圍，確定刪除 2023 年以前的所有數(shù)據(jù)，釋放數(shù)據(jù)量。

首先我們備份整個數(shù)據(jù)庫防止誤操作，然后復(fù)制并創(chuàng)建與 tb_SNs 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同的表，接下來將 2023 年以前的所有數(shù)據(jù)拷貝到該表上，最后在刪除 tb_SNs 的 2023 年以前的所有數(shù)據(jù)。

如此操作下，我們發(fā)現(xiàn)刪除的數(shù)據(jù)量只有十萬條，顯然這是不對的，總共三年不到，不可能只有怎么點數(shù)據(jù)，因此判斷是不是某個時間點插入大量數(shù)據(jù)，然后我們根據(jù)去年年份查詢?nèi)ツ甑臄?shù)據(jù)量：

SELECT TOP 10 COUNT(*) FROM tb_SNs WHERE CreationDate < '2024-01-01'
571638

五十萬條顯然是今年數(shù)據(jù)量突然增加的，因此開始查詢月時間節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)三月以前都正常，數(shù)據(jù)出現(xiàn)在三月份，接下來開始查詢每日的數(shù)據(jù)量，三月五號正常，三月六號出現(xiàn)五千萬數(shù)據(jù)，因此問題出現(xiàn)在昨天的時候。

解析問題

接下來問題就好解決啦，首先根據(jù)主要數(shù)據(jù)查詢事故發(fā)生節(jié)點，再通過事故發(fā)生節(jié)點咨詢是否出現(xiàn)錯誤操作。

  • 查詢負責(zé)人該節(jié)點人員工作安排
  • 根據(jù)業(yè)務(wù)確定程序是否存在邏輯判斷插入問題
  • 判斷數(shù)據(jù)是否可以刪除

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以上就是SQL server內(nèi)存問題排查方案的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于SQL server內(nèi)存問題的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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