ABAP程序的DUMP分析工具与方法

本文介绍了ABAP程序运行中出现严重错误时的DUMP分析方法。主要涵盖ST22和SM13两个工具的使用,包括如何通过ST22查看特定用户造成的DUMP,以及在SM13中定位INUPDATETASK中提交任务的运行错误。同时,文章还提到了ST03G和SM21作为辅助分析工具的作用。

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当ABAP程序在运行过程中发生严重错误时,程序会通过DUMP的形式终止运行。分析DUMP产生的原因,排除程序问题是ABAPer需要掌握的基本技能。

在本篇博客中,将介绍两种常用的DUMP分析工具。

1. ST22 - Dump分析

ST22是最常用的Dump分析工具,可通过Filter具体的user来查看特定用户造成的DUMP。双击条目即可查看到具体的dump信息,包含dump发生时的系统运行环境、状态、运行数据等。有关ST22的介绍,网上已经有了很多介绍的资料,因此本篇中对此将不再进行详细的展开(需要的读者可自行Baidu >> ST22即可)。

辅助ST22的工具有:

  • ST03G - 系统负载分析。当在ST22中无法查看到具体的program name时,可根据ST22中记录的transaction id在ST03G中进行进一步的查询;
  • SM21 - 系统日志查询。在系统日志中,对于程序的运行错误也会进行相关的记录。

2. SBWP & SM13 - 收到Dump邮件

对于在IN UPDATE TASK中提交的任务,如果发生运行错误,ST22并无法记录到。对于这种错误,会通过系统邮件的方式发送给user。

这种Mail可以通过SBWP(或SO01)查看,在Mail提供了相关的transaction和Error Info,通过Error Info可以初步确定错误的原因。

SBWP的问题是,其在Mail中没有给出具体的程序位置,以及发生的Message number,而这些才是分析问题的关键信息。

其实对于这类发生在IN UPDATE TASK的DUMP,可以通过SM13 (或SM14)进行查看。可通过指定User,查看其所有的更新请求。

在更新请求中,可以看到产生错误的那一条任务,双击进入后,可以查看到具体的Error Message Number和具体的程序位置。

3. DUMP分析

1. 在ST22和SM13中,系统都提供了debugging的工具。通过使用debugging,可以恢复程序dump前一时刻的情景,ABAPer们可以在此基础上进行错误分析。

 

<think>我们正在讨论SAPABAP性能优化,特别是SQL查询和内存管理。以下是一些关键优化技术:###SQL查询优化1.**减少数据库访问次数**:尽量使用JOIN代替多次SELECT,或使用FORALL ENTRIES将多个查询合并[^1]。```abapSELECTvbeln,posnr,matnrFROM vbap INTOTABLE lt_vbapFORALL ENTRIESIN lt_vbakWHERE vbeln =lt_vbak-vbeln.```注意:FOR ALLENTRIES前需检查内表是否为空,否则会查询全部数据。2.**避免SELECT***:只选择必要的字段,减少数据传输量[^2]。```abap"不推荐SELECT* FROMvbap INTOTABLE lt_vbap."推荐SELECT vbeln posnr matnr FROMvbapINTO TABLElt_vbap.``` 3. **使用索引**:WHERE条件应包含索引字段,避免全表扫描[^3]。-使用事务`ST05`(SQL跟踪)分析查询性能。 4. **使用聚合排序**:在数据库层进行聚合(SUM、MAX等)和排序(ORDERBY),比在ABAP中处理更高效[^4]。###内存管理优化1. **避免内表过度增长**:-使用`PACKAGESIZE`分批处理大数据:```abapSELECTmatnr maktxFROM makt INTOTABLE lt_maktPACKAGE SIZE1000."处理每批数据ENDSELECT.```-使用`SORTED BY`或`HASHED`内表类型加速查找[^5]。 2. **释放内存**:及时清空不再使用的大内表或变量:```abapCLEAR: lt_huge_table.FREE:lt_huge_table.``` 3. **使用共享内存**:频繁访问的只读数据可存储在共享内存区域(如`SHM`)[^6]。4.**优化字段符号**:使用`FIELD-SYMBOLS`避免数据复制:```abapFIELD-SYMBOLS:<fs_line> TYPEvbap.LOOP ATlt_vbapASSIGNING <fs_line>.<fs_line>-matnr ='NEW_MATNR'.ENDLOOP.```###其他通用优化-**使用ABAP性能分析工具**:-`SAT`(运行时分析)-`ST22`(ABAPDump分析)- `ST12`(单事务跟踪)- **避免嵌套循环**:嵌套循环复杂度为O(n²),可用哈希表优化:```abapDATA: lt_vbap_hashTYPE HASHEDTABLE OFvbapWITH UNIQUE KEYvbelnposnr."填充lt_vbap_hash后,直接通过键访问``` §§相关问题§§1.如何分析ABAP程序的性能瓶颈?2.FOR ALLENTRIES使用时有哪些注意事项? 3.如何选择合适的内表类型(标准表、排序表、哈希表)? 4.共享内存(SHM)在ABAP中如何实现?</think>### SAP ABAP性能优化:SQL查询内存管理 以下是针对SQL查询和内存管理的核心优化技术,结合ABAP特性实现: --- #### **SQL查询优化** 1. **减少数据库交互次数** - **使用`FOR ALL ENTRIES`替代多次查询**: 将多个独立查询合并为单次查询,减少数据库往返[^1]。 ```abap SELECT matnr, maktx INTO TABLE lt_makt FROM makt FOR ALL ENTRIES IN lt_matnr WHERE matnr = lt_matnr-matnr AND spras = sy-langu. ``` *注意:需检查内表是否为空,否则会查询全表* - **避免嵌套`SELECT`**: 用`JOIN`替代嵌套查询,降低复杂度[^2]: ```abap " 不推荐 SELECT * FROM vbap WHERE vbeln IN (SELECT vbeln FROM vbak WHERE kunnr = 'X'). " 推荐 SELECT a~vbeln, b~posnr FROM vbak AS a INNER JOIN vbap AS b ON a~vbeln = b~vbeln WHERE a~kunnr = 'X'. ``` 2. **优化查询条件** - **利用索引字段**: WHERE条件优先使用主键或索引字段(如`VBELN`、`MATNR`)[^3]。 - **避免全表扫描**: 禁用`NOT`、`<>`等非索引友好操作符,改用范围查询: ```abap " 优化前 SELECT * FROM mara WHERE mtart <> 'FERT'. " 优化后 SELECT * FROM mara WHERE mtart BETWEEN 'HALB' AND 'ROH'. ``` 3. **限制数据传输量** - **选择必要字段**: 避免`SELECT *`,明确指定字段列表。 - **使用`UP TO n ROWS`**: 测试或预览时限制返回行数: ```abap SELECT matnr FROM mara INTO TABLE lt_data UP TO 100 ROWS. ``` --- #### **内存管理优化** 1. **内表处理优化** - **分批处理大数据**: 使用`PACKAGE SIZE`分段读取,避免内存溢出[^4]: ```abap SELECT matnr FROM mara INTO TABLE lt_data PACKAGE SIZE 1000. " 处理每批次数据 ENDSELECT. ``` - **选择合适的内表类型**: - 频繁查找 → `HASHED TABLE` (O(1)复杂度) - 排序需求 → `SORTED TABLE` - 少量数据 → `STANDARD TABLE` 2. **减少内存拷贝** - **使用`FIELD-SYMBOLS`**: 直接修改内表数据,避免`LOOP...ASSIGNING`的拷贝开销: ```abap FIELD-SYMBOLS: <fs_line> TYPE mara. LOOP AT lt_mara ASSIGNING <fs_line>. <fs_line>-mtart = 'NEW_TYPE'. ENDLOOP. ``` - **释放未用内存**: 及时清空大对象: ```abap FREE: lt_huge_table. CLEAR: lt_huge_table WITH RELEASE. ``` 3. **共享内存应用** - **缓存静态数据**: 使用`SHM`(Shared Memory)存储频繁访问的只读数据(如配置表)[^5]: ```abap DATA: shm_handle TYPE REF TO if_shm_build_instance. shm_handle = if_shm_build_instance=>attach( 'ZMATERIAL_CACHE' ). ``` --- #### **辅助工具** 1. **性能分析** - `ST05` (SQL Trace):分析SQL执行计划 - `SAT` (Runtime Analysis):定位程序热点 - `SM50`/`SM66`:监控服务器负载 2. **代码检查** - `Code Inspector` (SCI):自动检测性能反模式 - `ABAP Test Cockpit` (ATC):集成化代码审查 > 关键原则:**优先优化高频执行代码**,80%性能问题通常源于20%的代码段[^6]。
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