我是如何解決SQL Server CPU占100%的

文章目錄

• 遇到的問題
• 使用SQLServer Profiler監控數據庫
  • SQL1：查找最新的30條告警事件
  • SQL2：獲取當前的總報警記錄數
• 有哪些SQL語句會導致CPU過高？
• 查看SQL的查詢計划
  • 選擇top記錄時，盡量為order子句的字段建立索引
  • 查看SQL語句CPU高的語句
  • 通過建立相關索引來減少表掃描
• 其他優化手段
• 總結

遇到的問題

有同事反應服務器CPU過高，一看截圖基本都是100%了，my god，這可是大問題，趕緊先看看。

讓同事查看系統進程，發現是SQLServer的CPU占用比較高。首先想到的是不是報表生成的時候高，因為這塊之前出現過問題，關掉服務程序，還是高。難道是客戶端程序引發的？但是這么多的客戶端連接，難不成每個都叫人關閉，很簡單，把網絡斷開即可。網絡斷開之后，CPU立馬下降。那么問題到底在哪里呢，是時候祭出我們的利器了——SQLServer Profiler。

使用SQLServer Profiler監控數據庫

讓同事使用SQLProfiler監控了大概20分鍾左右，然后保存為跟蹤文件*.rtc。

我們來看看到底是哪句SQL有問題：

SQL1：查找最新的30條告警事件

select top 30 a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,a.Level ,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime ,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2 from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm left join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm left join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid left join addrnode as f on ag.AddrId=f.Id where ((MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ('','02100000','02113000','02113001','02113002','02113003','02113004' ,'02113005','02113006','02113007','02113008','02113009','02113010','02113011','02113012' ,'02113013','02113014','02113015','02113016','02113017','02113018','02113019','02113020' ,'02113021','02113022','02113023','02113024','02113025','02113026'))) or (mgrobjid in ('00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' ,'00000000-0000-0000-0000-000000000000','11111111-1111-1111-1111-111111111111' ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111')) ) order by alarmtime DESC

SQL2：獲取當前的總報警記錄數

select count(*) from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm where MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ('','02100000','02100001','02100002','02100003','02100004','02100005','02100006','02100007' ,'02100008','02100009','02100010','02100011','02100012','02100013','02100014','02100015' ,'02100016','02100017','02100018','02100019','02101000','02101001','02101002','02101003' ,'02101004','02101005','02101006','02101007','02101008','02101009','02101010','02101011','02101012' ,'02101013','02101014','02101015','02101016','02101017','02101018','02101019','02101020','02101021' ,'02101022','02101023','02101024','02101025','022000','022001','022101','022102','0755','0755002') ) and mgrobjid not in ( '00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111','11111111-1111-1111-1111-111111111111')

這是典型的獲取數據並分頁的數據，一條獲取最新分頁記錄總數，一條獲取分頁記錄，正是獲取最新事件這里導致的CPU過高。這里的業務大概是每個客戶端，每3秒執行一次數據庫查找，以便顯示最新的告警事件。好了，元凶找到了，怎么解決？

有哪些SQL語句會導致CPU過高？

上網查看了下文章，得出以下結論：

1.編譯和重編譯

編譯是 Sql Server 為指令生成執行計划的過程。Sql Server 要分析指令要做的事情，分析它所要訪問的表格結構，也就是生成執行計划的過程。這個過程主要是在做各種計算，所以CPU 使用比較集中的地方。

執行計划生成后會被緩存在 內存中，以便重用。但是不是所有的都可以 被重用。在很多時候，由於數據量發生了變化，或者數據結構發生了變化，同樣一句話執行，就要重編譯。

2.排序（sort） 和 聚合計算（aggregation）

在查詢的時候，經常會做 order by、distinct 這樣的操作，也會做 avg、sum、max、min 這樣的聚合計算，在數據已經被加載到內存后，就要使用CPU把這些計算做完。所以這些操作的語句CPU 使用量會多一些。

3.表格連接（Join）操作

當語句需要兩張表做連接的時候，SQLServer 常常會選擇 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要運行 CPU，所以 join 有時候也會帶來 CPU 使用比較集中的地方。

4.Count(*) 語句執行的過於頻繁

特別是對大表 Count() ，因為 Count() 后面如果沒有條件，或者條件用不上索引，都會引起 全表掃描的，也會引起 CPU 的大量運算

大致的原因，我們都知道了，但是具體到我們上述的兩個SQL，好像都有上述提到的這些問題，那么到底哪個才是最大的元凶，我們能夠怎么優化？

查看SQL的查詢計划

SQL  Server的查詢計划很清楚的告訴了我們到底在哪一步消耗了最大的資源。我們先來看看獲取top 30的記錄：

排序竟然占了94%的資源。原來是它！同事馬上想到，用orderno排序會不會快點。先把上述語句在SQLServer中執行一遍，清掉緩存之后，大概是2~3秒，然后排序字段改為orderno，1秒都不到，果然有用。但是orderno的順序跟alarmTime的順序是不完全一致的，orderno的排序無法替代alarmTime排序，那么怎么辦？我想，因為選擇的是top，那么因為orderno是聚集索引，那么選擇前30條記錄，可以立即返回，根本無需遍歷整個結果，那么如果alarmTime是個索引字段，是否可以加快排序？

選擇top記錄時，盡量為order子句的字段建立索引

先建立索引：

IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog') AND name='IX_eventlog_alarmTime') CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)

在查看執行計划：

看到沒有，剛才查詢耗時的Sort已經消失不見了，那么怎么驗證它能夠有效的降低我們的CPU呢，難道要到現場部署，當然不是。

查看SQL語句CPU高的語句

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)] ,(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed Time (sec)] ,execution_count AS "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes ,qp.query_plan AS "Query Plan" FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC

我們把建索引前后CPU做個對比：

已經明顯減低了。

通過建立相關索引來減少表掃描

我們再來看看count(*)這句怎么優化，因為上面的這句跟count這句差別就在於order by的排序。老規矩，用查詢計划看看。

用語句select count(0) from eventlog一看，該表已經有20多w的記錄，每次查詢30條數據，竟然要遍歷這個20多w的表兩次，能不耗CPU嗎。我們看看是否能夠利用相關的條件來減少表掃描。很明顯，我們可以為MgrObjId建立索引：

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId)

但是無論我怎么試，都是沒有利用到索引，難道IN子句和NOT IN子句是沒法利用索引一定會引起表掃描。於是上網查資料，找到樺仔的文章，這里面有解答：

SQLSERVER對篩選條件（search argument/SARG）的寫法有一定的建議

對於不使用SARG運算符的表達式，索引是沒有用的，SQLSERVER對它們很難使用比較優化的做法。非SARG運算符包括

NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和內部函數，例如：Convert、Upper等

但是這恰恰說明了IN是可以建立索引的啊。百思不得其解，經過一番的咨詢之后，得到了解答：

不一定是利用索引就是好的,sqlserver根據你的查詢的字段的重復值的占比，決定是表掃描還是索引掃描

有道理，但是我查看了下，重復值並不高，怎么會有問題呢。

關鍵是，你select的字段，這個地方使用索引那么性能更差，你select字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name都不在索引里。

真是一語驚醒夢中人，缺的是包含索引！！！關於包含索引的重要性我在這篇文章《我是如何在SQL Server中處理每天四億三千萬記錄的》已經提到過了，沒想到在這里又重新栽了個跟頭。實踐，真的是太重要了！

通過建立包含索引來讓SQL語句走索引

好吧，立馬建立相關索引：

IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog') AND name='IX_eventlog_moid') CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM)

我們再來看看查詢計划：

看到沒有，已經沒有eventlog表的表掃描了。我們再來比較前后的CPU：

很明顯，這個count的優化，對查詢top的語句依然的生效的。目前為止，這兩個查詢用上去之后，再也沒有CPU過高的現象了。

其他優化手段

• 通過服務端的推送，有事件告警或者解除過來才查詢數據庫。
• 優化上述查詢語句，比如count(*)可以用count(0)替代——參考《SQL開發技巧(二)》
• 優化語句，先查詢出所有的MgrObjId，然后在做連接
• 為管理對象、地點表等增加索引
• 添加了索引之后，事件表的插入就會慢，能夠再怎么優化呢？可以分區建立索引，每天不忙的時候，把新的記錄移入到建好索引的分區

當然，這些優化的手段是后續的事情了，我要做的事情基本完了。

總結

• 服務器CPU過高，首先查看系統進程，確定引發CPU過高的進程
• 通過SQLServer Profiler能夠輕易監控到哪些SQL語句執行時間過長，消耗最多的CPU
• 通過SQL語句是可以查看每條SQL語句消耗的CPU是多少
• 導致CPU高的都是進行大量計算的語句：包括內存排序、表掃描、編譯計划等。
• 如果使用Top刷選前面幾條語句，則盡量為Order By子句建立索引，這樣可以減少對所有的刷選結果進行排序
• 使用Count查詢記錄數時，盡量通過為where字句的相關字段建立索引以減少表掃描。如果多個表進行join操作，則把相關的表連接字段建立在包含索引中
• 通過服務端通知的方式，減少SQL語句的查詢
• 通過表分區，盡量降低因為添加索引而導致表插入較慢的影響

原文連接：

　　http://www.codeceo.com/article/sql-server-cpu-100.html