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这篇文章的重点是最终确定 SQL 服务器机器的 CPU 和 IO 利用率。传统上我们会使用@@cpu_busy、@@io_busy 和@@idle 来确定,但是在 MSSQL 上,它们会在 28 天后停止工作。我们从盒子上的不同来源获得了 CPU 利用率,但我们需要确定 IO 限制。
查看 sys.dm_os_wait_stats 中的数据并每十分钟计算一次增量时,等待的秒数可能超过十分钟。我也尝试除以等待的任务,但数据仍然没有意义。
基本上,我们希望将每种等待类型都变成十分钟内等待的百分比。但是,如果等待时间超过 10 分钟,则无法简单地将时间除以 10 分钟来查看使用百分比。
我们正在尝试确定一个指标来显示 IO 绑定(bind)框的情况。
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms179984.aspx
wait_type = 等待类型的名称。有关详细信息,请参阅本主题后面的等待类型。
waiting_tasks_count = 此等待类型的等待次数。该计数器在每次等待开始时递增。
wait_time_ms = 此等待类型的总等待时间(以毫秒为单位)。
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第一个答案在正确的轨道上,但不完全正确。该统计数据显示的是对于给定的时间间隔,可归因于任何一种特定等待类型的等待百分比。请参见下图。
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基于超过 10 分钟间隔的增量的相关矩阵:
wait_time_ms wait.NO.signal signal_wait_time @@io_busy @@cpu_busy ioPct cpuPctwait_time_ms 100 100 70 74 58 71 58wait.NO.signal 100 100 64 72 53 69 53signal_wait_time 70 64 100 71 89 67 89@@io_busy 74 72 71 100 77 99 77@@cpu_busy 58 53 89 77 100 75 100ioPct 71 69 67 99 75 100 75cpuPct 58 53 89 77 100 75 100
在上面的图表中,可以看到信号时间与@@cpu_busy 滴答计数器增量的相关性最高。等待时间与@@io_busy 计数器增量最相关。
根据@@vars,此 SQL 框受 cpu 限制(cpu% 比 io% 高很多),而“根据”等待统计信息,它受 IO 限制。根据 sys.dm_os_ring_buffers ,该框受 CPU 限制。我相信 SystemHealth/SystemIdle 所说的。
这篇文章建议可以使用信号等待时间 vs 等待时间来获得 CPU 压力%。然而,与@@cpu_busy 的数据相比,我强烈怀疑他的结论只是部分正确。如果他的 cpuPressure% 很高,是的,增加 CPU 能力会有所帮助,但这不是全部。 http://blogs.msdn.com/b/sqlcat/archive/2005/09/05/461199.aspx
wait_time_ms cpuPress wait.NO.signal signal_wait_time @@io_busy @@cpu_busy ioPct cpuPctcpuPress -50 100 -56 25 -11 25 -11 25
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以下适用于所选框之一,但鉴于不同的内核,我们必须将其考虑在内。
summary(m)Call:lm(formula = ioPct ~ cpuPct + signal_wait_time + wait_time_ms, data = rd)Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.13921 -0.75004 -0.07748 0.60897 2.14655 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0.442311370934 0.085652949324 -5.164 0.000000286383 xxxcpuPct 0.123717691895 0.004503995334 27.468 less 2e-16 xxxsignal_wait_time -0.000000302969 0.000000046933 -6.455 0.000000000161 xxxwait_time_ms 0.000000022240 0.000000002534 8.777 less 2e-16 xxx---Signif. codes: 0 ‘xxx’ 0.001 ‘xx’ 0.01 ‘x’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.9959 on 1109 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.7566, Adjusted R-squared: 0.7559 F-statistic: 1149 on 3 and 1109 DF, p-value:
最佳答案
在多核机器上,每个 CPU 都有自己的调度器,并且可以注册自己的等待。例如 - 如果您有一个跨多个 CPU 并行运行的查询,则并行查询的每个部分都可以在等待查询完成时注册自己的 CXPACKET 等待。
要获得利用率,只需除以总等待时间,而不是 10 分钟。
SELECT wait_type,
wait_time_ms * 100.00 / SUM(wait_time_ms) OVER()
FROM sys.dm_os_wait_stats
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