程序猿是如何解决SQLServer占CPU100%的

发布时间：2020-12-12 12:42:54 所属栏目：MsSql教程来源：网络整理

导读：遇到的问题有同事反应服务器CPU过高，一看截图基本都是100%了，my god，这可是大问题，赶紧先看看。让同事查看系统进程，发现是SQLServer的CPU占用比较高。首先想到的是不是报表生成的时候高，因为这块之前出现过问题，关掉服务程序，还是高。难道是客户端

遇到的问题

有同事反应服务器CPU过高，一看截图基本都是100%了，my god，这可是大问题，赶紧先看看。

让同事查看系统进程，发现是SQLServer的CPU占用比较高。首先想到的是不是报表生成的时候高，因为这块之前出现过问题，关掉服务程序，还是高。难道是客户端程序引发的？但是这么多的客户端连接，难不成每个都叫人关闭，很简单，把网络断开即可。网络断开之后，CPU立马下降。那么问题到底在哪里呢，是时候祭出我们的利器了——SQLServer Profiler。

使用SQLServer Profiler监控数据库

让同事使用SQLProfiler监控了大概20分钟左右，然后保存为跟踪文件*.rtc。

我们来看看到底是哪句SQL有问题：

SQL1：查找最新的30条告警事件

select top 30 a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,255); line-height:1.8">Level,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2 from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm join addrnode as c on b.AddrId=c.Id join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid as f on ag.AddrId=f.Id where ((MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ('','02100000',21); line-height:1.8">'02113000',21); line-height:1.8">'02113001',21); line-height:1.8">'02113002',21); line-height:1.8">'02113003',21); line-height:1.8">'02113004',21); line-height:1.8">'02113005',21); line-height:1.8">'02113006',21); line-height:1.8">'02113007',21); line-height:1.8">'02113008',21); line-height:1.8">'02113009',21); line-height:1.8">'02113010',21); line-height:1.8">'02113011',21); line-height:1.8">'02113012',21); line-height:1.8">'02113013',21); line-height:1.8">'02113014',21); line-height:1.8">'02113015',21); line-height:1.8">'02113016',21); line-height:1.8">'02113017',21); line-height:1.8">'02113018',21); line-height:1.8">'02113019',21); line-height:1.8">'02113020',21); line-height:1.8">'02113021',21); line-height:1.8">'02113022',21); line-height:1.8">'02113023',21); line-height:1.8">'02113024',21); line-height:1.8">'02113025',21); line-height:1.8">'02113026'))) or (mgrobjid '00000000-0000-0000-0000-000000000000',21); line-height:1.8">'22222111-1111-1111-1111-222222222211',21); line-height:1.8">'22222111-1111-1111-1111-222222222211')) ) order by alarmtime DESC

SQL2：获取当前的总报警记录数

select count(*) where MgrObjId '02100001',21); line-height:1.8">'02100002',21); line-height:1.8">'02100003',21); line-height:1.8">'02100004',21); line-height:1.8">'02100005',21); line-height:1.8">'02100006',21); line-height:1.8">'02100007',21); line-height:1.8">'02100008',21); line-height:1.8">'02100009',21); line-height:1.8">'02100010',21); line-height:1.8">'02100011',21); line-height:1.8">'02100012',21); line-height:1.8">'02100013',21); line-height:1.8">'02100014',21); line-height:1.8">'02100015',21); line-height:1.8">'02100016',21); line-height:1.8">'02100017',21); line-height:1.8">'02100018',21); line-height:1.8">'02100019',21); line-height:1.8">'02101000',21); line-height:1.8">'02101001',21); line-height:1.8">'02101002',21); line-height:1.8">'02101003',21); line-height:1.8">'02101004',21); line-height:1.8">'02101005',21); line-height:1.8">'02101006',21); line-height:1.8">'02101007',21); line-height:1.8">'02101008',21); line-height:1.8">'02101009',21); line-height:1.8">'02101010',21); line-height:1.8">'02101011',21); line-height:1.8">'02101012',21); line-height:1.8">'02101013',21); line-height:1.8">'02101014',21); line-height:1.8">'02101015',21); line-height:1.8">'02101016',21); line-height:1.8">'02101017',21); line-height:1.8">'02101018',21); line-height:1.8">'02101019',21); line-height:1.8">'02101020',21); line-height:1.8">'02101021',21); line-height:1.8">'02101022',21); line-height:1.8">'02101023',21); line-height:1.8">'02101024',21); line-height:1.8">'02101025',21); line-height:1.8">'022000',21); line-height:1.8">'022001',21); line-height:1.8">'022101',21); line-height:1.8">'022102',21); line-height:1.8">'0755',21); line-height:1.8">'0755002') ) and mgrobjid not in ( '22222111-1111-1111-1111-222222222211')

这是典型的获取数据并分页的数据，一条获取最新分页记录总数，一条获取分页记录，正是获取最新事件这里导致的CPU过高。这里的业务大概是每个客户端，每3秒执行一次数据库查找，以便显示最新的告警事件。好了，元凶找到了，怎么解决？

有哪些SQL语句会导致CPU过高？

上网查看了下文章，得出以下结论：

1.编译和重编译

编译是 Sql Server 为指令生成执行计划的过程。Sql Server 要分析指令要做的事情，分析它所要访问的表格结构，也就是生成执行计划的过程。这个过程主要是在做各种计算，所以CPU 使用比较集中的地方。

执行计划生成后会被缓存在内存中，以便重用。但是不是所有的都可以被重用。在很多时候，由于数据量发生了变化，或者数据结构发生了变化，同样一句话执行，就要重编译。

2.排序（sort）和聚合计算（aggregation）

在查询的时候，经常会做 order by、distinct 这样的操作，也会做 avg、sum、max、min 这样的聚合计算，在数据已经被加载到内存后，就要使用CPU把这些计算做完。所以这些操作的语句CPU 使用量会多一些。

3.表格连接（Join）操作

当语句需要两张表做连接的时候，SQLServer 常常会选择 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要运行 CPU，所以 join 有时候也会带来 CPU 使用比较集中的地方。

4.Count(*) 语句执行的过于频繁

特别是对大表 Count() ，因为 Count() 后面如果没有条件，或者条件用不上索引，都会引起全表扫描的，也会引起 CPU 的大量运算

大致的原因，我们都知道了，但是具体到我们上述的两个SQL，好像都有上述提到的这些问题，那么到底哪个才是最大的元凶，我们能够怎么优化？

查看SQL的查询计划

SQLServer的查询计划很清楚的告诉了我们到底在哪一步消耗了最大的资源。我们先来看看获取top30的记录：

排序竟然占了94%的资源。原来是它！同事马上想到，用orderno排序会不会快点。先把上述语句在SQLServer中执行一遍，清掉缓存之后，大概是2~3秒，然后排序字段改为orderno，1秒都不到，果然有用。但是orderno的顺序跟alarmTime的顺序是不完全一致的，orderno的排序无法替代alarmTime排序，那么怎么办？我想，因为选择的是top，那么因为orderno是聚集索引，那么选择前30条记录，可以立即返回，根本无需遍历整个结果，那么如果alarmTime是个索引字段，是否可以加快排序？

选择top记录时，尽量为order子句的字段建立索引

先建立索引：

IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog') AND name='IX_eventlog_alarmTime')
	CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)

在查看执行计划：

看到没有，刚才查询耗时的Sort已经消失不见了，那么怎么验证它能够有效的降低我们的CPU呢，难道要到现场部署，当然不是。

查看SQL语句CPU高的语句

SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement',last_execution_time 'Last Execution Time',(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO],(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)],(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes,qp.query_plan "Query Plan" FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp ORDER BY total_elapsed_time / execution_count  我们把建索引前后CPU做个对比： 
 
 
 已经明显减低了。 
 通过建立相关索引来减少表扫描 
 我们再来看看count(*)这句怎么优化，因为上面的这句跟count这句差别就在于order by的排序。老规矩，用查询计划看看。 
 
 
 用语句select count(0) from eventlog一看，该表已经有20多w的记录，每次查询30条数据，竟然要遍历这个20多w的表两次，能不耗CPU吗。我们看看是否能够利用相关的条件来减少表扫描。很明显，我们可以为MgrObjId建立索引： 
 CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) 
 但是无论我怎么试，都是没有利用到索引，难道IN子句和NOT IN子句是没法利用索引一定会引起表扫描。于是上网查资料，找到桦仔的文章，这里面有解答： 
 
 SQLSERVER对筛选条件（search argument/SARG）的写法有一定的建议 
 
 
 对于不使用SARG运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括 
 
 
 NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数，例如：Convert、Upper等 
 
 但是这恰恰说明了IN是可以建立索引的啊。百思不得其解，经过一番的咨询之后，得到了解答： 
 
 不一定是利用索引就是好的,sqlserver根据你的查询的字段的重复值的占比，决定是表扫描还是索引扫描 
 
 有道理，但是我查看了下，重复值并不高，怎么会有问题呢。 
 
 关键是，你select的字段，这个地方使用索引那么性能更差，你select字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name都不在索引里。 
 
 真是一语惊醒梦中人，缺的是包含索引！！！关于包含索引的重要性我在这篇文章《我是如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的》已经提到过了，没想到在这里又重新栽了个跟头。实践，真的是太重要了！ 
 通过建立包含索引来让SQL语句走索引 
 好吧，立马建立相关索引： 
'IX_eventlog_moid')
	INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM) 
 我们再来看看查询计划： 
 
 
 看到没有，已经没有eventlog表的表扫描了。我们再来比较前后的CPU： 
 
 
 很明显，这个count的优化，对查询top的语句依然的生效的。目前为止，这两个查询用上去之后，再也没有CPU过高的现象了。 
 其他优化手段 

通过服务端的推送，有事件告警或者解除过来才查询数据库。

 
 优化上述查询语句，比如count(*)可以用count(0)替代——参考《SQL开发技巧(二)》

 
 优化语句，先查询出所有的MgrObjId，然后在做连接

 
 为管理对象、地点表等增加索引

 
 添加了索引之后，事件表的插入就会慢，能够再怎么优化呢？可以分区建立索引，每天不忙的时候，把新的记录移入到建好索引的分区 

 当然，这些优化的手段是后续的事情了，我要做的事情基本完了。 
 总结 

服务器CPU过高，首先查看系统进程，确定引发CPU过高的进程

 
 通过SQLServer Profiler能够轻易监控到哪些SQL语句执行时间过长，消耗最多的CPU

 
 通过SQL语句是可以查看每条SQL语句消耗的CPU是多少

 
 导致CPU高的都是进行大量计算的语句：包括内存排序、表扫描、编译计划等。

 
 如果使用Top刷选前面几条语句，则尽量为Order By子句建立索引，这样可以减少对所有的刷选结果进行排序

 
 使用Count查询记录数时，尽量通过为where字句的相关字段建立索引以减少表扫描。如果多个表进行join操作，则把相关的表连接字段建立在包含索引中

 
 通过服务端通知的方式，减少SQL语句的查询

 

 

通过表分区，尽量降低因为添加索引而导致表插入较慢的影响 

 
 原文出处：点击打开链接 

        
            
        	

                        （编辑：李大同）
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