本文汇总了项目实践中前辈的经验和笔者的理解，旨在帮助初学 OceanBase（以下简称 OB）的工程师，快速解决 SQL 执行缓慢等性能问题。当遇到性能问题时，很多工程师可能会感到无从下手，本文将根据关键日志提供多种分析方向，以加速问题排查。

背景

应用连接 OB 的生产架构，一般有两种：

1. 应? -> OBProxy -> OBServer
2. 应? -> OBProxy-Sharding -> OBServer

前者是大多数客户使?场景，后者是少数客户使?的单元化架构场景，后文将 OBProxy 和 OBProxy-Sharding 统称为 ODP（OceanBase Database Proxy）。

当我们发现某条语句耗时较长时，我们需要排查的点有：应?到 ODP 的?络时间、ODP 的执行时间、ODP 到 OBServer 的?络时间、OBServer 的执行时间。

从哪些信息入手？

要诊断哪部分时间消耗长，以及原因是什么，大多数情况会从如下几个组件获取信息。

ODP 组件

• obproxy_digest.log：审计?志，记录执?失败的 SQL 语句、执行时间大于参数 query_digest_time_threshold 阈值（默认是 2ms）请求。
• obproxy_slow.log：慢 SQL 请求日志，记录执?时间大于参数 slow_query_time_threshold 阈值（默认是 500ms）的请求。
• obproxy.log：ODP 总日志。

在 obproxy_digest.log 和 obproxy_slow.log 中，第 15、16、17、18 列（即 8353us,179us,0us,5785us）分别表示：ODP 处理总时间、ODP 预处理时间、ODP 获取连接时间、OBServer 执?时间。示例如下：

2023-05-04
16:46:03.513268,test_obproxy,,,,test:ob_mysql:sbtest,OB_MYSQL,sbtest1,sbtest1,COM_QUERY
,SELECT,failed,1064,select t1.*%2Ct2.* from sbtest1 t1%2Csbtest2 t2 where t1.id = t2.id
where id <10000,8353us,179us,0us,5785us,Y0-7FA25BB4A2E0,YB420ABA3FAC-0005FA2415BE0F81-
0-0,,,0,10.186.63.172:2881

• ODP 处理总时间的起点：ODP 接收到客户端请求的时间；
• ODP 处理总时间的终点：ODP 把所有的数据都写回给客户端；
• ODP 预处理时间：包含去 oceanbase.__all_virtual_proxy_schema 查询 Leader 的时间；
• ODP 获取连接时间：目前不做记录，看到的都是 0；
• OBServer 执行时间：起点是 ODP 发送请求给 OBServer，终点是收到 OBServer 返回第一条记录。

从上面的原理可以看出，后三项时间相加并不等于第一项时间，比如 ODP 处理总时间比较长，但是预处理时间和 OBServer 执行时间都很短，有可能时间消耗在 OBServer 将第一条记录返回给 ODPServer 和 ODPServer 把所有数据写回给客户端之间，这在结果集较大的 SQL 语句中?较常?。

OBserver 组件

• gv$audit_sql：该视图?于展示所有 OBServer 上每?次 SQL 请求的来源、执?状态等统计信息。

该视图是按照租户拆分的，除了系统租户，其他租户不能跨租户查询。?般常?的字段有：request_time，sql_id，`
plan_id，plan_type，trace_id，svr_ip，client_ip，user_client_ip，user_name，db_name，elapsed_time，queue_time，get_plan_time，execute_time，retry_cnt，table_scan，ret_code，query_sql`……

# 大致的归类如下
标识信息：tenant_id，sql_id，trace_id，plan_id ，sid，transaction_hash，......
来自哪?：user_name，user_client_ip，client_ip(OBProxy) ，......
在哪执行：svr_ip，db_name，plan_type， ......
开始时间：request_time
执行耗时：elapsed_time，get_plan_time，execute_time ，......
等待耗时：total_wait_time_micro，queue_time，net_time，user_io_wait_time，......
数据扫描：table_scan（全表扫描），disk_reads，memstore_read_row_count，sstable_read_row_count ，......
并行执行：expected_worker_count，used_worker_count， qc_id，sqc_id，worker_id ，......
请求类型：request_type， ......
强弱读：consistency_level
数据量：affected_rows，return_rows，partition_cnt，......
返回码：ret_code

• observer.log：OBServer 运行的主要?志，这里面的信息非常全面，外部用户不易解读，很多情况下会根据 trace_id 去搜索，例如通过 OCP 的 SQL 诊断功能获取到 TraceID，再进?查询。

常见 OB 慢查询分析思路

1. ODP 给应用回写数据耗时长

当 SQL 的结果集很大，ODP 就需要较长时间将数据返回给应用，这时候会发现 OBServer 执行时间和 ODP 预处理时间相加，比 ODP 执行总时间要小，以下面的 obproxy.log 记录为例：

[2023-04-19 19:12:31.662602] WARN [PROXY.SM] update_cmd_stats (ob_mysql_sm.cpp:8633)
[5628][Y0-7F820F6C7960] [lt=38] [dc=0] Slow Query: ((client_ip={x.x.x.x:51555},
server_ip={x.x.x.x:2881}, obproxy_client_port={x.x.x.x:33584},
server_trace_id=YB420A97B009-0005F6EF28FSFS11-0-0, route_type=ROUTE_TYPE_LEADER,
user_name=depo, tenant_name=su, cluster_name=cmcluster, logic_database_name=,
logic_tenant_name=, ob_proxy_protocol=0, cs_id=1077902,
proxy_sessid=1513983664671181892, ss_id=611834, server_sessid=3221841415, sm_id=260155,
cmd_size_stats={client_request_bytes:87, server_request_bytes:122,
server_response_bytes:0, client_response_bytes:185002181}, cmd_time_stats=
{client_transaction_idle_time_us=0, client_request_read_time_us=11,
client_request_analyze_time_us=10, cluster_resource_create_time_us=0,
pl_lookup_time_us=4, pl_process_time_us=4, congestion_control_time_us=1,
congestion_process_time_us=0, do_observer_open_time_us=2, server_connect_time_us=0,
server_sync_session_variable_time_us=0, server_send_saved_login_time_us=0,
server_send_use_database_time_us=0, server_send_session_variable_time_us=0,
server_send_all_session_variable_time_us=0, server_send_last_insert_id_time_us=0,
server_send_start_trans_time_us=0, build_server_request_time_us=2,
plugin_compress_request_time_us=0, prepare_send_request_to_server_time_us=65,
server_request_write_time_us=20, server_process_request_time_us=337792,
server_response_read_time_us=2353609, plugin_decompress_response_time_us=1299449,
server_response_analyze_time_us=17505, ok_packet_trim_time_us=0,
client_response_write_time_us=1130104, request_total_time_us=5309727}, sql=SELECT x,x,x
FROM sbtest.sbtest1 where id =1)

• client_response_bytes:185002181
• client_response_write_time_us=1130104

该示例中，ODP 回写给应用的数据为 185MB，耗时 1.1s，可以通过该信息观测下是否是 SQL 的结果集较大。

2. ODP 获取 location cache 慢

ODP 要把 SQL 路由到准确的 OBServer 上，只需要知道每个 Table 的 Partition 的 Leader 所在位置，获取位置的过程叫做 “get location cache”。通常这个过程很快，并且获取后会缓存在本地，少数情况下，这个时间消耗会慢，以下面为例：

[2023-05-07 00:01:04.506809] WARN [PROXY.SM] update_cmd_stats (ob_mysql_sm.cpp:8607)
[363][Y0-7F4521AA21A0] [lt=28] [dc=0] Slow Query: ((client_ip={x.x.x.x:36246},
server_ip={x.x.x.x:2881}, obproxy_client_port={21.2.1
92.29:40556}, server_trace_id=, route_type=ROUTE_TYPE_LEADER, user_name=mY14OyQ1tF,
tenant_name=bu06, cluster_name=cscluster2, logic_database_name=budb,
logic_tenant_name=odp-h170kfw30w7l, ob_proxy_protocol=2, cs_id=2993079,
proxy_sessid=1513983656080750373, ss_id=53737247, server_sessid=3223571471,
sm_id=44290320, cmd_size_stats={client_request_bytes:342, server_request_bytes:385,
server_response_bytes:66, client_response_bytes:66}, cmd_time_stats=
{client_transaction_idle_time_us=0, client_request_read_time_us=25,
client_request_analyze_time_us=25, cluster_resource_create_time_us=0,
pl_lookup_time_us=4998993, pl_process_time_us=126, congestion_control_time_us=2,
congestion_process_time_us=0, do_observer_open_time_us=5, server_connect_time_us=0,
server_sync_session_variable_time_us=0, server_send_saved_login_time_us=0,
server_send_use_database_time_us=0, server_send_session_variable_time_us=0,
server_send_all_session_variable_time_us=0, xxxxxxxx

• pl_lookup_time_us=4998993

耗时 4s 明显有异常，获取到该日志后可以快速和 OB 研发缩小问题排查范围。

3. 表的路由选择

在 OceanBase 数据库中，有 Local 计划、Remote 计划和 Distributed 计划三种表路由。Local 计划、Remote 计划均为单分区的路由。ODP 的作?就是尽量消除 Remote 计划，将路由尽可能的变为 Local 计划。

如果表路由类型为 Remote 计划的 SQL 过多，则表示该 SQL 性能可能不是最优，通常的原因有 ODP 路由问题、无法计算表分区 ID、使用了全局索引、需要开启二次路由等等。

通过 gv$sql_audit 的 PLAN_TYPE 字段可以判断 SQL 的执行计划类型：

• 1：Local
• 2：Remote
• 3：Distributed

4. OBServer 写入限速

当 memstore 已使?的内存达到 writing_throttling_trigger_percentage 时（默认 100），触发写入限速。当该配置项的值为 100 时，表示关闭写入限速机制。在触发写入限速后，剩余 memstore 内存必须保证在
writing_throttling_maximum_duration（默认 1h）内不会分配完，也就是写入速度上限为 `memstore * (1-
writing_throttling_trigger_percentage) / writing_throttling_maximum_duration`。

通过监控 gv$memstore 可以知道 memstore 使用的百分比。当发生了写入限速，observer.log 中会看到如下记录：

[2023-04-10 10:52:09.076066] INFO [COMMON] ob_fifo_arena.cpp:301 [68425][1739]
[YB420A830ADF-00058B41370AAF4F] [lt=85] [dc=0] report write throttle
info(cur_mem_hold=162644623360, throttle_info_={decay_factor_:"0.000000005732",
alloc_duration_:2400000000, trigger_percentage_:70, memstore_threshold_:231928233960,
period_throttled_count_:140, period_throttled_time_:137915965,
total_throttled_count_:23584, total_throttled_time_:27901629728})

关键字：report，write，throttle，info

还有?种场景就是发现 QPS 异常下降时（尤其是包含?量写?，可以通过查询系统表的?式确认是否是由于写?限速导致。

select * from v$session_event where EVENT='memstore memory page alloc wait' \G;
*************************** 94. row ***************************
 CON_ID: 1
 SVR_IP: x.x.x.x
 SVR_PORT: 22882
 SID: 3221487713
 EVENT: memstore memory page alloc wait
 TOTAL_WAITS: 182673
 TOTAL_TIMEOUTS: 0
 TIME_WAITED: 1004.4099
 AVERAGE_WAIT: 0.005498403704981032
 MAX_WAIT: 12.3022
 TIME_WAITED_MICRO: 10044099
 CPU: NULL
 EVENT_ID: 11015
 WAIT_CLASS_ID: 109
 WAIT_CLASS#: 9
 WAIT_CLASS: SYSTEM_IO

关键字：memstore，memory，page，alloc，wait

5. 访问执行计划

访问计划也是影响 SQL 耗时的?个因素，没有命中 plan cache、访问计划发生了预期外的变化都会造成 SQL 执行变慢。

没有命中 plan cache 可以在 gv$sql_audit 中看到 IS_HIT_PLAN=0。

要查看 SQL 具体的执行计划有两种?式：一是执行 explain extended <query_sql>，但这只能看到当前环境下，该语句的执行计划，可能并不是现场缓慢 SQL 的执行计划，需要查看缓慢 SQL 正在使用的访问计划，需要首先记录下 gv$sql_audit 中的四个值：SVR_IP，SVR_PORT，TENANT_ID，PLAN_ID。并在 gv$plan_cache_plan_explain中进行查询：

select SVR_IP, SVR_PORT, TENANT_ID, PLAN_ID from gv$sql_audit where query_sql ...
select * from gv$plan_cache_plan_explain where ip=<SVR_IP> and port=<SVR_PORT> and
tenant_id=<TENANT_ID> and plan_id=<PLAN_ID>

6. OBServer 锁等待

OceanBase 选择 MVCC 来实现事务并发性和一致性，支持读写不互斥。因此事务间的锁等待一般发生在写请求上（lock_for_write），极少情况下也会发生在读请求（lock_for_shared）。

当发生了锁等待，SQL执?耗时也会变长，通常的表现是：在 gv$sql_audit 中看到 elapsed_time 较大，execute_time 较小，retry_cnt 较大（>0），伴随 observer.log 可以观察到如下日志：

[2023-03-29 12:00:26.310172] WARN [STORAGE.TRANS] on_wlock_retry
(ob_memtable_context.cpp:393) [135700][2338][Y1312AC1C4140-0005EFC759EADC21] [lt=10]
[dc=0] lock_for_write conflict(*this=alloc_type=0 ctx_descriptor=700817166
trans_start_time=1680062426310071 min_table_version=1679627152331552
max_table_version=1679627152331552 is_safe_read=false has_read_relocated_row=false
read_snapshot=1680062426310007 start_version=-1 trans_version=9223372036854775807
commit_version=0 stmt_start_time=1680062426310074 abs_expired_time=1680062436209982
stmt_timeout=9899908 abs_lock_wait_timeout=1680062436209982 row_purge_version=0
lock_wait_start_ts=0 trx_lock_timeout=-1 end_code=0 is_readonly=false ref=2 pkey=
{tid:1116004302242691, partition_id:0, part_cnt:0} trans_id={hash:4021727895899886621,
inc:669379877, addr:"172.28.65.64:4882", t:1680062426310046} data_relocated=0
relocate_cnt=0 truncate_cnt=0 trans_mem_total_size=0 callback_alloc_count=0
callback_free_count=0 callback_mem_used=0 checksum_log_ts=0,
key=table_id=1116004302242691 rowkey_object=[{"BIGINT":2024021}] ,
conflict_ctx="alloc_type=0 ctx_descriptor=700817301 trans_start_time=1680062426309892
xx

• 关键字：lock_for_write，conflict

7. SQL 语句有问题

一般 SQL 语句查询慢排除上述问题后，大部分跟自身有关，例如 SQL 语句没有走到索引、写法有问题等。这种情况就需要:

1. 通过 gv$sql_audit 表或 ODP 日志拿到具体的 SQL 文本。

# 查询以某个租户?段范围内执?耗时的SQL语句进?排序
SELECT usec_to_time(request_time) as request_time,
sql_id, plan_id, plan_type, trace_id,
svr_ip, client_ip, user_client_ip, user_name, db_name elapsed_time, queue_time,
get_plan_time, execute_time, retry_cnt, table_scan,
ret_code,
query_sql
FROM gv$sql_audit
WHERE tenant_id=1001
AND request_time BETWEEN time_to_usec('2023_05_12 13:00:00')
AND time_to_usec('2023_05_13 13:10:00') AND is_executor_rpc = 0
ORDER BY elapsed_time DESC limit 10;

2. 拿到 SQL 文本后，再通过 Explain 查询计划进?分析（例如对下文语句进? Explain 分析，比如 name 中只有表名不包含索引列的话，则该 SQL 语句可能使用的主键或全表扫描）。

obclient [sbtest]> explain select * from sbtest1 where k like '%111181823%' \G
*************************** 1. row ***************************
Query Plan: ========================================
|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
----------------------------------------
|0 |TABLE SCAN|sbtest1|283098 |333648|
========================================
Outputs & filters:
-------------------------------------
0 - output([sbtest1.id], [sbtest1.k], [sbtest1.c], [sbtest1.pad]),
filter([(T_OP_LIKE, cast(sbtest1.k, VARCHAR(1048576)), '%111181823%', '\\')]),
 access([sbtest1.k], [sbtest1.id], [sbtest1.c], [sbtest1.pad]), partitions(p0)
1 row in set (0.004 sec)

3. 排查 SQL 成本和执行计划中访问顺序是否有问题，就不具体展开了。

以上就是导致 OB 慢查询常见的原因及分析思路，希望对读者有所帮助。