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如何使用Oracle ASH定位后台进程瓶颈_分析DBWR与LGWR的等待分布

浅丽姑娘_8985

浅丽姑娘_8985

发布时间:2026-05-05 15:12:15

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来源于php中文网

原创

free buffer waits高但DBWR CPU低说明DBWR被卡在I/O路径上:存储响应慢、异步I/O未启用或DBWR配置不足;需查v$sysstat每秒等待、db file parallel write平均等待、iostat及fast_start_mttr_target。

查 DBWR 是否卡在 I/O 路径上

free buffer waits 高但 dbwr cpu 占用低,基本说明 dbwr 不是“不动”,而是“动不了”——写请求发出去后迟迟没收到完成通知。这时候不能只盯着 v$sysstat 里的总量,得看它每秒被卡住的时长是否持续超标。

实操建议:

  • 用 SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name = 'free buffer waits' 算出最近 60 秒增量,再除以 60:若 > 100 ms/second,就是明确信号
  • 查 v$session_event 中 DBWR 进程(program 含 ora_dbw)的等待:重点看 event = 'db file parallel write' 的平均等待时间,若 > 15ms 且占比高,I/O 子系统已拖垮 DBWR
  • 别忽略 io_wait_time 和 write_time 在 v$bgprocess 或 AWR “Background Wait Events” 中的分布,二者差值大,说明 OS 层或存储响应延迟严重

定位 LGWR 写盘慢还是被阻塞

log file sync 等待长,第一反应不是 LGWR 慢,而是它是否被别的进程拦住了。直接比对 log file sync 和 log file parallel write 的平均等待时间:如果两者接近(比如都在 12ms 左右),那 LGWR 就是真写不动;如果 log file sync 是 25ms 而 log file parallel write 只有 8ms,说明 LGWR 发完写就去干别的了,但前台在等它“确认提交”,问题出在日志切换、归档阻塞或 latch 争用上。

实操建议:

  • 运行:SELECT wait_time_milli, wait_count FROM v$event_histogram WHERE event = 'log file parallel write' AND wait_time_milli IN (1,2,4,8,16,32),若 16ms+ 档位占总写次数 >30%,LGWR 写盘层已饱和
  • 查 ASH 中 LGWR 自身的等待:SELECT event, p1text, p2text, COUNT(*) FROM v$active_session_history WHERE session_type = 'BACKGROUND' AND program LIKE '%LGWR%' AND sample_time > SYSDATE - 1/1440 GROUP BY event, p1text, p2text,若高频出现 log file switch (checkpoint incomplete) 或 enq: CF - contention,就是被 checkpoint 或归档拖住
  • 检查归档路径是否挂载异常、磁盘满或 NFS 延迟高,LGWR 会同步等归档完成才能重用日志组

ASH 中区分 DBWR/LGWR 真实瓶颈与假象

ASH 默认不保留后台进程采样,必须显式过滤。很多 DBA 直接查 v$active_session_history 全表,结果发现 DBWR/LGWR 几乎不出现——不是它们没事干,而是默认采样逻辑偏向前台会话。要看到它们,得强制指定 session_type = 'BACKGROUND' 并限定时间窗,否则全是噪音。

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实操建议:

  • 查 DBWR 等待分布(过去 2 分钟):SELECT event, COUNT(*) c FROM v$active_session_history WHERE session_type = 'BACKGROUND' AND program LIKE '%DBW%' AND sample_time > SYSDATE - 2/1440 GROUP BY event ORDER BY c DESC
  • 查 LGWR 是否在等日志切换:SELECT p1text, p1, COUNT(*) FROM v$active_session_history WHERE session_type = 'BACKGROUND' AND program LIKE '%LGWR%' AND event = 'log file switch completion' AND sample_time > SYSDATE - 1/1440 GROUP BY p1text, p1,若 p1 = 0 表示等 checkpoint,p1 = 1 表示等归档
  • 注意 v$active_session_history 只保留约 1 小时数据(Oracle 默认),超时自动滚动丢弃,别查太老的时间段

避免误判:DBWR/LGWR 等待和前台等待的耦合陷阱

DBWR 写慢会引发前台的 free buffer waits,LGWR 写慢会放大前台的 log file sync,但反过来,前台 SQL 的异常行为也会反向拖垮后台进程。比如大批未提交事务持续修改热点块,会导致 DBWR 刷脏压力陡增;又比如某条 SQL 触发大量一致性读(CR),迫使 LGWR 频繁 flush redo 来构造 CR block,间接抬高 log file sync。

实操建议:

  • 不要孤立看后台进程等待。当发现 DBWR 高频等 db file parallel write,顺手查同一时段前台 top SQL:SELECT sql_id, executions, buffer_gets, disk_reads FROM v$sql WHERE last_active_time > SYSDATE - 1/1440 ORDER BY disk_reads DESC,看是否有异常物理读 SQL
  • 当 LGWR 出现大量 gc cr block flush time 相关等待,立刻关联查 RAC 中的 gv$bh:SELECT file#, dbablk, class#, state FROM gv$bh WHERE state = 'xcur' AND dirty = 'Y' ORDER BY blocks DESC,确认是不是某些 block 成为全局热点
  • ASH 里 blocking_session 对后台进程意义有限,但 current_obj# 和 sql_id 若频繁指向同一对象或语句,就是前台驱动的后台压力源

真实瓶颈常藏在“后台等前台”或“前台等后台”的循环里。DBWR/LGWR 的等待统计只是表象,关键得用 ASH 把它们和前台活动在时间轴上对齐——哪怕只差 3 秒,也可能漏掉那个触发连锁反应的 SQL。

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