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這篇文章給大家介紹如何使用shell自動化診斷性能問題,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
一直以來要做性能分析的自動化工作,但是久久沒有動筆,今天索性來更新一版。
首先我希望得到的一個基本效果就是后臺去掃描數據庫的DB time,如果超出了閾值,比如這里我設置的為400(即DB time為400%),則會開啟自動診斷的任務。時間范圍是提前一個小時和當前時間。我對已有的腳本做了一些改動,加了一些邏輯,后續還會不斷完善。
DBTIME_THRESHOLD=400
DATE=`date '+%Y%m%d'`
BEGIN_HOUR=`date -d"1 hour ago" +"%H"`
END_HOUR=`date +"%H"`
下面的函數會得到快照級別的DB time情況
function showsnap
{
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID <<EOF
break on db_name
set pages 0
set feedback off
set linesize 100
col snapdate format a20
select
begin_snap
,end_snap
,snapdate
,round(((END_INTERVAL_TIME+0)-(BEGIN_INTERVAL_TIME+0 ))*24*60) duration_mins
,round((select round((sum(e.value) -
sum(b.value)) / 1000000 /60,2) dbtime
FROM DBA_HIST_SYS_TIME_MODEL e, DBA_HIST_SYS_TIME_MODEL b
WHERE
e.STAT_NAME = 'DB time'
and b.snap_id=begin_snap
and e.snap_id =end_snap
AND b.STAT_NAME = 'DB time'
group by e.snap_id,b.snap_id)) dbtime
from
(
select
di.db_name db_name
, s.snap_id begin_snap
,lead(s.snap_id ,1,s.snap_id ) over(order by s.end_interval_time ) end_snap
, to_char(s.end_interval_time,'dd Mon YYYY HH24:mi') snapdate
, s.snap_level lvl
,s.end_interval_time
,s.begin_interval_time
from dba_hist_snapshot s
, dba_hist_database_instance di
where
( di.dbid,di.instance_number) in
(select d.dbid dbid
, i.instance_number inst_num
from v\$database d,
v\$instance i)
and di.dbid = s.dbid
and di.instance_number = s.instance_number
and di.startup_time = s.startup_time
and to_char(END_INTERVAL_TIME,'yyyymmdd')='$1'
and EXTRACT(HOUR FROM END_INTERVAL_TIME) between $2-1 and $3+1
order by instance_name, snap_id
);
EOF
}下面的函數會得到快照級別SQL的DB time占比圖。
function showsnapsql
{
sqlplus -s $DB_CONN_STR@$SH_DB_SID <<EOF
break on db_name
set pages 50
set linesize 100
col elapsed_time format a10
col per_total format a10
select snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,max_elapsed elapsed_time,per_total||'%' per_total from
(select
distinct snap_id,sql_id,EXECUTIONS_DELTA,trunc(max(ELAPSED_TIME_DELTA)
OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id )/1000000,0)||'s' max_elapsed,
trunc((max(ELAPSED_TIME_DELTA)
OVER (PARTITION BY snap_id,sql_id))/(SUM(ELAPSED_TIME_DELTA) OVER
(PARTITION BY snap_id )),2)*100 per_total
from dba_hist_sqlstat where snap_id=$1
order by 5 desc
) where rownum<=5;
EOF
}下面的函數會基于快照生成AWR報告。
function genawrhtml
{
awr_inputs=`sqlplus -s ${DB_CONN_STR}@${SH_DB_SID} <<EOF
SET FEEDBACK OFF
SET HEAD OFF
SET PAGES 0
select d.dbid||','||i.instance_number||','||$1||','||$2||',0' text
from v\\\$database d,
v\\\$instance i ;
EOF`
sqlplus -s ${DB_CONN_STR}@${SH_DB_SID} <<EOF
set pages 0
set linesize 1500
set termout on;
spool awrrpt_$1_$2.lst
select output from table(dbms_workload_repository.awr_report_html( ${awr_inputs}));
#select output from table(dbms_workload_repository.awr_report_html( `cat awr_inputs.lst`));
spool off;
set termout off;
clear columns sql;
EOF
}下面的是執行的主方法,當然還有待完善。
#MAIN 主方法
tmp_dbtime_snap=`showsnap $DATE $BEGIN_HOUR $END_HOUR|awk -v dbtime=$DBTIME_THRESHOLD '{if($8>=dbtime) print $0}' |tail -1`
echo $tmp_dbtime_snap
dbtime_snap=`echo $tmp_dbtime_snap|awk '{print $1" " $2}'`
echo $dbtime_snap
#得到快照級別的SQL占用DB time情況showsnapsql $dbtime_snap#生成基于DB time的AWR報告genawrhtml $dbtime_snap上面的腳本執行很簡單,無需輸入任何參數。就會得到一個完整的數據報告。后續會通過郵件的形式來發送。后面會繼續補充完善。
關于如何使用shell自動化診斷性能問題就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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