大事务回滚导致系统故障案例一则

本文介绍了一次因大量数据处理导致的死事务案例,详细分析了事务回滚过程及其对系统性能的影响,并提供了可能的解决方案。

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最近遇到的一则案例,客户系统响应缓慢,IO Wait超高,系统体现在Log file sync上出现大量等待,磁盘没有错误信息。

我的第一印象就是,可能有大事务在回滚,通过如下查询立刻找到了数据库中存在的一个 死事务
SQL> select distinct KTUXECFL,count(*) from x$ktuxe group by KTUXECFL;
KTUXECFL                   COUNT(*)
------------------------ ----------
DEAD                              1
NONE                           7969

首先这个死事务是极其可以的,具体查看其信息,发现其回退的极其缓慢:
SQL> select ADDR,KTUXEUSN,KTUXESLT,KTUXESQN,KTUXESIZ
  2  from x$ktuxe where KTUXECFL='DEAD';

ADDR       KTUXEUSN   KTUXESLT   KTUXESQN   KTUXESIZ
-------- ---------- ---------- ---------- ----------
B7FCBB98         37          1       4915     158026

SQL> /

ADDR       KTUXEUSN   KTUXESLT   KTUXESQN   KTUXESIZ
-------- ---------- ---------- ---------- ----------
B7FCBB98         37          1       4915     158026

SQL> select ADDR,KTUXEUSN,KTUXESLT,KTUXESQN,KTUXESIZ from x$ktuxe where KTUXECFL='DEAD';

ADDR       KTUXEUSN   KTUXESLT   KTUXESQN   KTUXESIZ
-------- ---------- ---------- ---------- ----------
B7FCBB98         37          1       4915     157966

按照这个进度,可能需要几天去回滚这个失败的事务,最后客户选择了激活备库,放弃主库来恢复生产。

最后通过AWR数据找到了这个导致大事务的SQL,其逻辑读超高,执行未能成功完成:
Stat NameStatement TotalPer Execution% Snap Total
Elapsed Time (ms)12,233,40712,233,407.370.42
CPU Time (ms)274,181274,180.530.20
Executions1  
Buffer Gets46,723,42346,723,423.000.99
Disk Reads1,223,9471,223,947.001.81
Parse Calls11.000.00
Rows00.00 
User I/O Wait Time (ms)11,965,756  
Cluster Wait Time (ms)0  
Application Wait Time (ms)0  
Concurrency Wait Time (ms)0  
Invalidations0  
Version Count5  
Sharable Mem(KB)87  

根据执行计划,这个INSERT操作可能访问高达13M的记录,其回滚的效率可想而知,而且Oracle的并行回退效率并不高。

Execution Plan

IdOperationNameRowsBytesCost (%CPU)TimePstartPstop
0INSERT STATEMENT   603K(100)   
1   FILTER       
2     PARTITION RANGE ITERATOR 1800K111M603K (1)02:00:42KEYKEY
3       TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWIDTAB_LOG_CB21800K111M603K (1)02:00:42KEYKEY
4         INDEX RANGE SCANIDX_CB2_DA13M 36095 (1)00:07:14KEYKEY

朋友们遇到这个问题,可以尝试将fast_start_parallel_rollback改为HIGH看是否能够有所帮助,通常情况下是没有用的。

由此可见, 对于大批量的数据处理,是应当小心谨慎的
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