IO相关SQL

本文提供了一系列SQL性能诊断的方法,包括如何查找I/O闩锁等待统计信息、当前挂起的I/O请求以及平均IO最多的五个SQL查询。这些技巧有助于快速定位数据库性能瓶颈。

1. 查找 I/O 闩锁等待统计信息

select wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, signal_wait_time_ms, wait_time_ms / waiting_tasks_count
from sys.dm_os_wait_stats  
where wait_type like 'PAGEIOLATCH%'  and waiting_tasks_count > 0
order by wait_type

如果 waiting_task_countswait_time_ms 与正常情况相比有显著变化,则可以确定存在 I/O 问题。

2. 查找当前挂起的 I/O 请求

select database_id, file_id, io_stall, io_pending_ms_ticks, scheduler_address
from  sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL)t1, sys.dm_io_pending_io_requests as t2
where t1.file_handle = t2.io_handle
在正常情况下,该查询通常不返回任何内容。如果此查询返回一些行,则需要进一步调查。

3. 平均IO最多的5个SQL
select top 5 (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
            (total_physical_reads/execution_count) as avg_physical_reads, Execution_count, statement_start_offset, p.query_plan, q.text
from sys.dm_exec_query_stats cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) p cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q
order by (total_logical_reads + total_logical_writes)/execution_count Desc


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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