面试宝典:Oracle数据库db file async I/O submit等待事件处理过程

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好的，我们来深入解析 Oracle 数据库中的 db file async I/O submit 等待事件。这个事件与数据库文件（数据文件）的异步 I/O (AIO) 操作密切相关，它代表了数据库进程在发起异步 I/O 请求时所经历的等待，而非 I/O 操作本身的完成时间。

一、等待事件介绍

名称： db file async I/O submit
分类： System I/O (系统 I/O) 类等待事件。
含义： 当 Oracle 进程（主要是前台进程，也可能是并行查询从属进程）尝试向操作系统提交 (Submit) 一个或多个针对数据文件块的异步读取或写入请求时，如果操作系统无法立即接受该请求（例如，操作系统 AIO 队列已满或资源暂时不足），进程就会进入此等待状态。该事件记录了进程等待操作系统接受其异步 I/O 请求所花费的时间。
关键点：
- 提交阶段 (Submission Phase)： 此事件发生在 I/O 请求的发起阶段，而非 I/O 操作的实际执行阶段。它衡量的是将请求放入操作系统 AIO 队列的延迟。
- 异步 I/O (AIO)： 只在使用异步 I/O 机制访问数据文件时发生。同步 I/O (db file sequential read, db file scattered read, db file parallel write) 不会产生此事件。
- 非阻塞尝试： 进程希望以非阻塞方式提交 I/O，但如果 OS AIO 子系统无法立即处理，则进程会被阻塞在此等待事件上。
- 潜在瓶颈指示器： 高等待时间通常表明操作系统级别的异步 I/O 子系统（队列、资源）成为瓶颈，或者 Oracle 提交 I/O 的速度超过了 OS 处理能力。
- 与物理 I/O 等待的区别： 它不是等待磁盘读取或写入完成（那是 db file parallel read, direct path read, db file parallel write, direct path write 等事件），而是等待提交请求的机会。

二、详细原理

异步 I/O (AIO) 工作流程回顾：
- 请求提交 (Submit)： Oracle 进程准备一个或多个 I/O 请求（要读/写的块地址、缓冲区地址、操作类型），调用操作系统的异步 I/O 接口（如 Linux 的 io_submit, AIX 的 aio_write/aio_read, Solaris 的 aiowrite/aioread）将请求放入操作系统的 AIO 队列。
- 请求处理 (OS Processing)： 操作系统内核接管请求，调度磁盘 I/O。此时 Oracle 进程可以继续执行其他任务（非阻塞）。
- 请求完成 (Completion)： 当 I/O 操作完成（数据已读入内存或已写入磁盘），操作系统通过某种机制（如信号、回调函数、完成队列）通知 Oracle。
- 请求收割 (Reap)： Oracle 进程（通常是发起进程或专门的 I/O 从属进程）检查或接收完成通知，确认 I/O 操作结果，处理数据或释放资源。
db file async I/O submit 的产生点：
- 此事件专门发生在上述流程的第 1 步 - “请求提交 (Submit)”。
- 当 Oracle 进程调用 io_submit (或等效函数) 时，如果操作系统的 AIO 子系统无法立即接受这个提交请求，调用就会阻塞（或忙等失败后阻塞），Oracle 进程进入 db file async I/O submit 等待状态。
- 一旦操作系统 AIO 队列有空间或资源可用，接受了提交请求，该等待事件结束，Oracle 进程继续执行（可能去处理其他任务，等待 I/O 完成事件，或尝试提交更多 I/O）。
为什么提交会被阻塞？
- 操作系统 AIO 队列满： 这是最常见原因。每个操作系统对异步 I/O 请求队列都有大小限制（如 Linux 的 aio-max-nr 限制总请求数，每个进程/上下文也可能有队列深度限制）。如果当前挂起的请求 (in-flight requests) 数量达到上限，新提交的请求必须等待队列腾出空位。
- 操作系统 AIO 资源紧张： AIO 上下文、事件通知结构等内核资源不足。
- 内核调度延迟： 内核处理提交请求的线程或机制繁忙。
- Oracle 提交速率过高： 如果数据库进程生成 I/O 请求的速度远超操作系统 AIO 子系统处理请求的速度，就会导致提交队列积压。

三、产生的过程 (场景)

该等待事件在数据库进程使用异步 I/O 访问数据文件块时可能发生，常见于以下操作：

全表扫描 (Full Table Scans - FTS)： 当进行大型全表扫描时，Oracle 倾向于使用异步 I/O (db file parallel read) 或直接路径读 (direct path read) 来预取多个块。在提交这些批量预取请求时，可能遭遇 async I/O submit 等待。
索引快速全扫描 (Index Fast Full Scans - IFFS)： 类似于 FTS，对索引段进行快速全扫描也会使用异步 I/O 读取多个叶子块。
并行查询 (Parallel Query)： 并行查询从属进程 (Pnnn) 广泛使用异步 I/O 来高效处理分配给它们的数据块范围。高并发的并行查询会生成大量异步 I/O 提交请求。
直接路径读取 (Direct Path Read)： 当排序或并行 DML 操作使用直接路径读绕过 Buffer Cache 时，会直接使用异步 I/O 从磁盘读取数据文件块到 PGA。提交这些读请求时可能等待。
直接路径写入 (Direct Path Write)： 如 INSERT /*+ APPEND */ (直接路径插入)、并行 DML、数据泵导入、CREATE TABLE AS SELECT 等操作，使用直接路径写将数据块直接写入数据文件，也依赖异步 I/O (db file parallel write)。提交大批量写请求时容易触发此等待。
备份与恢复操作： RMAN 备份（读取）和恢复（写入）操作，尤其是使用大通道或并行备份时，会产生大量的异步 I/O 请求。
DBWR 写入 (特定配置)： 如果配置了异步 I/O (DISK_ASYNCH_IO=TRUE 且 OS 支持)，DBWR 进程在写出脏块时也可能使用异步 I/O。大量写入时提交请求可能排队。
任何高吞吐量、大批量的数据文件 I/O 操作： 只要使用了异步 I/O 且提交速率超过了 OS AIO 子系统的处理能力。

四、可能的原因 (导致等待时间过长)

高 db file async I/O submit 等待时间或高等待次数表明 I/O 请求的提交环节存在瓶颈，而非磁盘本身慢。主要原因包括：

操作系统异步 I/O 配置限制 (最常见原因)：
- AIO 队列深度过小： 操作系统全局或每个进程允许的最大未完成异步 I/O 请求数 (AIO Queue Depth / Slot Limit) 设置过低（如 Linux 默认的 aio-max-nr 可能不够大，或进程级别的限制）。这是队列满的根本原因。
- AIO 内核资源不足： 操作系统配置的 AIO 上下文 (aio contexts) 或事件结构数量不足。
Oracle 进程提交 I/O 速率过高：
- 过度并行度 (DOP)： 过高的并行查询度 (PARALLEL DEGREE) 或过多的并行从属进程，导致瞬间产生海量异步 I/O 请求，远超 OS AIO 队列处理能力。
- 大型全扫描 / 直接路径操作： 对巨型表或索引进行扫描，或者执行大量数据的直接路径加载，本身就会产生极高频率的 I/O 提交请求。
- 激进的预取设置： 过大的 DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT 或 PARALLEL_DEGREE_LIMIT 可能导致每次提交请求包含更多块，虽然减少了提交次数但可能更容易触发队列满？ (需要结合上下文看)。更常见的是高并发下的小请求淹没队列。
操作系统内核瓶颈：
- CPU 饱和： 系统 CPU 利用率达到 100%，特别是内核态 (sys%) CPU 很高，导致处理 AIO 提交请求的内核线程无法及时响应。
- 内核锁争用： 操作系统内核内部保护 AIO 队列或资源的锁出现争用。
- 低效的 AIO 实现： 特定操作系统版本或内核的 AIO 实现存在效率问题或 Bug。
存储虚拟化层或驱动程序瓶颈：
- 在虚拟化环境 (VMware, KVM) 中，虚拟 SCSI 控制器或 Hypervisor 的 I/O 调度可能成为瓶颈。
- HBA 卡驱动程序或固件问题，处理 AIO 请求效率低下。
Oracle 内部 I/O 从属进程配置 (较少见)：
- 如果使用了 I/O 从属进程 (I/O Slaves，通过 DBWR_IO_SLAVES, BACKUP_TAPE_IO_SLAVES, DISK_ASYNCH_IO 等参数配置) 来模拟 AIO 或处理完成通知，这些从属进程的数量 (I/O Slaves) 不足或管理效率低，可能间接影响提交效率（虽然主要影响收割）。现代系统通常直接使用内核 AIO。

五、详细排查过程

确认问题与严重性：
- AWR/ASH 报告： 首要步骤。
  - Top Timed Events：确认 db file async I/O submit 是否在列，关注 Total Wait Time (s), % DB time, Avg Wait (ms)。Avg Wait (ms) 是关键指标。即使等待次数 (Total Waits) 高，如果 Avg Wait 很低（如 < 1ms），通常无需过度担心。Avg Wait > 1ms 就值得关注，> 5ms 很可能存在瓶颈。
  - Wait Events Statistics / Event Histogram：查看此等待事件的等待时间分布。大量高延迟等待（> 4ms, > 8ms, > 16ms）强烈指向问题。
  - Operating System Statistics：查看 OS AIVE SUBT (或类似名称) 的统计项，记录异步 I/O 提交的次数和可能的总时间（如果 OS 提供）。对比 OS AIO RQST QLEN MAX (最大队列长度) 和 OS AIO RQST QLEN AVG (平均队列长度) 是否持续高位（接近或达到最大值）。
- V$SYSTEM_EVENT：
```
SELECT EVENT, TOTAL_WAITS, TIME_WAITED_MICRO,
       ROUND(TIME_WAITED_MICRO / 1000000, 2) AS TIME_WAITED_SEC,
       ROUND((TIME_WAITED_MICRO / TOTAL_WAITS) / 1000, 2) AS AVG_WAIT_MS
FROM V$SYSTEM_EVENT
WHERE EVENT = 'db file async I/O submit';
```
  计算平均等待时间 (AVG_WAIT_MS)。
- V$SESSION_EVENT / V$ACTIVE_SESSION_HISTORY (ASH)： 如果问题会话已知，定位具体会话的等待情况。结合 SQL_ID, SQL_OPNAME (如 PX Deq: Execute Reply, direct path read, direct path write) 找出触发高提交等待的 SQL 和操作类型。
检查异步 I/O 启用状态与配置：
- Oracle 参数：
```
SHOW PARAMETER FILESYSTEMIO_OPTIONS  -- 应为 SETALL 或 ASYNCH (对于文件系统) / DIRECTIO (对于裸设备/ASM)
SHOW PARAMETER DISK_ASYNCH_IO       -- 应为 TRUE
```
  确认 Oracle 已启用并使用异步 I/O。
- 操作系统 AIO 配置 (平台相关)：
  - Linux：
    - 全局队列大小： sysctl -a | grep aio-max-nr (最大未完成请求总数) / sysctl -a | grep aio-nr (当前未完成请求数)。aio-nr 接近 aio-max-nr 表明队列满。检查 /proc/sys/fs/aio-max-nr 和 /proc/sys/fs/aio-nr。
    - 进程限制： 检查 ulimit -a 或 /proc/<PID>/limits 中的 Max pending signals 和 Max realtime priority (间接相关)，但更关键的是内核队列限制。Linux AIO 队列深度通常受 aio-max-nr 和内核 io_context 结构限制。
  - AIX：
    - lsattr -El aio0 查看 AIO 服务器设置 (minservers, maxservers, maxreqs - 每个进程最大未完成请求数)。maxreqs 是关键。
    - vmstat -aio 或 vmstat -s 查看 AIO 统计信息 (如 aioread/aiowrite 调用次数, aiowait 等待次数, aio avque 平均队列长度)。高 aio avque 或 aiowait 表明瓶颈。
  - Solaris：
    - 检查 asynchronous I/O 是否启用 (prtconf | grep async)。
    - 查看 /etc/system 中 aio 相关参数设置 (如 aio_maxout - 每个进程最大未完成请求数)。
  - Windows： 异步 I/O 是原生支持的，主要关注系统资源（CPU、内存）和 I/O 子系统性能。
识别高 I/O 提交负载的来源：
- AWR 报告 SQL Statistics： 重点查看：
  - SQL ordered by User I/O Wait Time：结合 db file async I/O submit 等待时间高的 SQL。
  - SQL ordered by Reads / SQL ordered by Physical Reads (UnOptimized)：找出物理 I/O 量大的 SQL（通常是全扫描、并行查询、直接路径操作）。
  - SQL ordered by Executions：高执行次数的 SQL 即使每次 I/O 不多，累积起来也可能产生大量提交。
- AWR 报告 Load Profile： 关注高 Physical Reads, Physical Writes, Redo Size (间接反映活动量)。高 Executions 也可能相关。
- AWR 报告 Instance Activity Stats： 查找：
  - physical reads / physical writes：总物理 I/O。
  - physical reads direct / physical writes direct：直接路径 I/O 量。
  - cell physical IO interconnect bytes returned by smart scan (Exadata)：如果是 Exadata，智能扫描也依赖 AIO。
  - PX local messages sent / PX local messages recv'd：高值表明并行查询活跃。
- V$PX_PROCESS_SYSSTAT / GV$PX_PROCESS_SYSSTAT (RAC)： 查看 Servers Busy 数量，确认并行查询的活跃度。
- ASH 数据： 查询 V$ACTIVE_SESSION_HISTORY 或 DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY，过滤 EVENT = 'db file async I/O submit'，分析 SQL_ID, SQL_OPNAME, MODULE, ACTION, PROGRAM，精确找到源头操作和会话。
检查系统资源瓶颈：
- 操作系统 CPU 监控： 使用 top, vmstat, sar -u, mpstat 等工具：
  - 确认 %sys (内核态 CPU) 是否过高？高 %sys 可能表明内核在处理 I/O 请求（包括 AIO 提交/完成）上花费过多时间。
  - 总 CPU (%usr + %sys) 是否接近或达到 100%？CPU 饱和是任何性能问题的放大器。
- 操作系统内存监控： 使用 free, vmstat, sar -r 检查是否有严重的内存压力导致交换 (Swapping/Paging)，这会极大拖慢整个系统，包括内核处理 AIO 的速度。
- 操作系统上下文切换 (cs / cswch/s)： 极高的上下文切换率（vmstat 或 sar -w）可能消耗 CPU 并增加延迟。
监控操作系统 AIO 队列状态 (平台相关)：
- Linux：
  - /proc/sys/fs/aio-nr：当前未完成 AIO 请求数。持续接近 /proc/sys/fs/aio-max-nr 表明队列满。
  - iostat -x：虽然主要看磁盘，但 avgqu-sz (平均队列长度) 非常高可能侧面反映 I/O 积压，包括 AIO 队列。
  - perf 或 strace (高级)： 可跟踪 io_submit 系统调用的执行时间。如果 io_submit 调用本身耗时很长，直接证明提交瓶颈。
- AIX：
  - vmstat -aio：直接查看 avgque (平均队列长度), avwait (平均等待时间 ms), maxwait (最大等待时间 ms), maxserv (最大使用服务器数) 等关键 AIO 指标。avwait 高即对应 async I/O submit 等待。
  - filemon：详细跟踪 I/O 路径，可看到 AIO 提交队列信息。
- Solaris：
  - aiostat：专门的 AIO 统计工具，显示队列长度、等待时间等信息。
  - dtrace：强大的动态跟踪工具，可深入分析 AIO 提交延迟。
检查存储性能 (虽然非直接原因，但关联)：
- 使用 iostat, sar -d, nfsiostat (NFS) 监控数据文件所在磁盘/LUN 的性能：
  - await / w_await / svctm / Avg. Disk sec/Transfer： 实际磁盘 I/O 响应时间。如果这个很高，说明磁盘本身慢，导致已提交的 AIO 请求完成慢，进而使 AIO 队列长时间被占用，间接加剧了提交队列满的问题。需要区分根本原因。
  - %util / %Busy： 磁盘利用率。
  - r/s / w/s： IOPS。
  - avgqu-sz： I/O 设备队列长度。

六、优化建议 (根据排查结果)

调整操作系统 AIO 配置 (最有效)：
- 增加 AIO 队列深度/资源限制：
  - Linux： 增大 /proc/sys/fs/aio-max-nr (需要 root 权限, 在 /etc/sysctl.conf 中设置 fs.aio-max-nr = <new_large_value>，如 1048576 或更大，然后 sysctl -p)。注意内核 io_context 结构也可能有内部限制。
  - AIX： 增大 aio0 设备的 maxreqs 属性（每个进程最大未完成请求数）。chdev -l aio0 -a maxreqs=<new_value> (如 8192)。可能需要同时调整 maxservers。
  - Solaris： 增大 /etc/system 中的 aio_maxout 参数 (每个进程最大未完成请求数)。set aio:aio_maxout=<new_value>。重启生效。
- 增加 AIO 内核资源：
  - AIX： 增加 aio0 的 maxservers (最大 AIO 服务器线程数)。
  - 确保操作系统有足够的物理内存和 CPU 资源支持 AIO。
优化 Oracle I/O 工作负载：
- 调整并行度 (DOP)： 谨慎降低高负载 SQL 的并行度 (PARALLEL Hint 或表/索引的并行度设置)，或者使用 PARALLEL_DEGREE_LIMIT 限制最大 DOP。平衡并行带来的收益和 I/O 提交瓶颈的代价。使用 DBMS_AUTO_TASK_ADMIN 或 Resource Manager 限制并行查询使用的资源。
- 优化 SQL 和访问路径：
  - 优化 SQL，避免不必要的大型全表扫描或索引快速全扫描。使用索引访问、分区裁剪、物化视图等。
  - 确保统计信息准确，优化器能选择高效的执行计划。
  - 考虑增加 DB_CACHE_SIZE 以减少物理读（但可能增加 DBWR 写负载）。
- 调整直接路径操作： 对于已知的直接路径读写负载（如 ETL），评估是否可以调整批次大小或执行时间窗口，避免峰值过高。
- 优化 DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT： 在内存充足且存储带宽足够的情况下，适当增大此参数（通常不超过 1MB / DB_BLOCK_SIZE）可以让每次提交请求读取更多块，减少总的提交请求次数，从而减轻提交队列压力。但需测试，避免副作用。
- 检查 I/O 从属进程： 如果使用了 I/O Slaves (DBWR_IO_SLAVES > 0)，尝试增加其数量（如从 4 增加到 8 或 16）。但现代内核 AIO 通常优于 Slaves。
解决系统资源瓶颈：
- 增加 CPU 资源： 特别是内核处理能力 (sys% CPU 高时)。
- 增加内存： 防止交换，提高整体系统性能。
- 优化存储性能： 如果磁盘响应时间 (await) 本身很高，解决存储瓶颈（升级到 SSD/NVMe，优化 RAID/LUN，检查 SAN/NAS 配置，分散 I/O）将加速 AIO 请求的完成，从而更快地释放 AIO 队列槽位，间接缓解提交等待。这是根本性优化。
其他考虑：
- 操作系统/内核升级： 新版本的操作系统或内核可能包含更高效的 AIO 实现或修复了已知 Bug。
- 监控与持续优化： 调整后密切监控 db file async I/O submit 的 Avg Wait (ms) 和 OS AIO 队列指标 (aio-nr, aio avque, aio_maxout 利用率等)，确保问题得到缓解且没有引入新问题。
- Exadata 考虑： 在 Exadata 上，确保存储节点 (Cell Servers) 的 CPU、内存、网络资源充足，智能扫描 (cell smart scan) 效率高。cell physical IO interconnect bytes returned by smart scan 高而 db file async I/O submit 高可能表明存储节点处理能力或网络是瓶颈。

总结

db file async I/O submit 等待事件揭示了数据库在尝试高效利用异步 I/O 时遭遇的“入口”瓶颈。其核心问题是 Oracle 进程生成异步 I/O 请求的速度超过了操作系统 AIO 子系统接受这些请求的能力。

关键诊断点：

Avg Wait (ms) > 1ms (特别是 > 5ms) 是核心指标。
检查操作系统 AIO 队列限制 (aio-max-nr, maxreqs, aio_maxout) 是否太小且被用满 (aio-nr, avgque)。
分析高 %sys CPU 和 AIO 负载来源（并行查询、全扫描、直接路径操作）。
区分提交等待 (async I/O submit) 与实际 I/O 执行等待 (db file parallel read, direct path read, db file parallel write)。