Neste documento, explicamos como analisar e otimizar uma instância do Cloud SQL para SQL Server quando é identificada pelo recomendador de instâncias subprovisionadas como tendo alto uso da CPU.
Se uma vCPU de instância não for dimensionada corretamente, ela pode se tornar uma fonte de contenção. Para verificar se a CPU tem um gargalo ou está subprovisionada, use as consultas neste documento.
Verificar a contagem média de tarefas
Execute essa consulta algumas vezes para verificar a contagem média de tarefas. Se a contagem média de tarefas for consistentemente alta, a instância poderá estar enfrentando pressão da CPU.
SELECT AVG(current_tasks_count) AS [Avg Task Count],
AVG(work_queue_count) AS [Avg Work Queue Count],
AVG(runnable_tasks_count) AS [Avg Runnable Task Count],
AVG(pending_disk_io_count) AS [Avg Pending DiskIO Count],
GETDATE() AS [System Time]
FROM sys.dm_os_schedulers WITH (NOLOCK)
WHERE scheduler_id < 255 OPTION (RECOMPILE);
Determinar se é necessário adicionar mais vCPUs
Em determinadas condições, talvez você queira aumentar a vCPU. Use essa consulta para determinar se é necessário adicionar mais vCPUs.
-- Shows queries where max and average CPU time exceeds 200 ms and executed more than 1000 times
DECLARE @cputime_threshold_microsec INT = 200*1000
DECLARE @execution_count INT = 1000
SELECT qs.total_worker_time/1000 total_cpu_time_ms,
qs.max_worker_time/1000 max_cpu_time_ms,
(qs.total_worker_time/1000)/execution_count average_cpu_time_ms,
qs.execution_count,
q.[text]
FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle)
AS q
WHERE (qs.total_worker_time/execution_count > @cputime_threshold_microsec
OR qs.max_worker_time > @cputime_threshold_microsec )
AND execution_count > @execution
Verificar se há índices ausentes
Verifique se há índices ausentes usando a consulta a seguir. Teste esses índices em uma instância de não produção para ver como eles afetam o desempenho da CPU.
SELECT
CONVERT(
decimal(18, 2), migs.user_seeks * migs.avg_total_user_cost * (migs.avg_user_impact * 0.01))
AS [index_advantage],
CONVERT(nvarchar(25), migs.last_user_seek, 20) AS [last_user_seek],
mid.[statement] AS [Database.Schema.Table],
COUNT(1) OVER (PARTITION BY mid.[statement]) AS [missing_indexes_for_table],
COUNT(1)
OVER (PARTITION BY mid.[statement], mid.equality_columns)
AS [similar_missing_indexes_for_table],
mid.equality_columns,
mid.inequality_columns,
mid.included_columns,
migs.user_seeks,
CONVERT(decimal(18, 2), migs.avg_total_user_cost) AS [avg_total_user_cost],
migs.avg_user_impact
FROM sys.dm_db_missing_index_group_stats AS migs WITH(NOLOCK)
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS mig WITH(NOLOCK)
ON migs.group_handle = mig.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS mid WITH(NOLOCK)
ON mig.index_handle = mid.index_handle
ORDER BY index_advantage DESC
Verificar se há índices que tenham muita sobrecarga
Adicionar um índice pode ajudar na otimização, mas também pode gerar overhead de desempenho, contribuindo para um uso maior da CPU e da memória. Analise os índices retornados que tenham um número muito alto de gravações em comparação com um número muito baixo de leituras e considere removê-los.
SELECT
SCHEMA_NAME(o.[schema_id]) AS [Schema Name],
OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS [TABLE Name],
i.name AS [Index Name],
i.index_id,
i.is_disabled,
i.is_hypothetical,
i.has_filter,
i.fill_factor,
s.user_updates AS [Total Writes],
s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups AS [Total Reads],
s.user_updates - (s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups) AS [Difference]
FROM sys.dm_db_index_usage_stats AS s WITH(NOLOCK)
INNER JOIN sys.indexes AS i WITH(NOLOCK) ON s.[object_id] = i.[object_id]
AND i.index_id = s.index_id
INNER JOIN sys.objects AS o WITH(NOLOCK) ON i.[object_id] = o.[object_id]
WHERE
OBJECTPROPERTY(s.[object_id], 'IsUserTable') = 1
AND s.database_id = DB_ID()
AND s.user_updates > (s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups)
AND i.index_id > 1
AND i.[type_desc] = N'NONCLUSTERED'
AND i.is_primary_key = 0
AND i.is_unique_constraint = 0
AND i.is_unique = 0
ORDER BY [Difference] DESC, [Total Writes] DESC, [Total Reads] ASC
Encontrar as principais consultas que consomem a maior parte da CPU
Analise as 20 principais consultas por uso da CPU ou tempo de worker. Essas são as consultas baseadas nas estatísticas de execução da consulta que usam a maior parte da CPU. Essas estatísticas são agregadas ao longo do tempo e vinculadas aos planos no cache.
SELECT
top 20
SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,
((CASE qs.statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)
ELSE qs.statement_end_offset
END - qs.statement_start_offset)/2)+1),
qs.execution_count,
qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,
qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,
qs.total_worker_time,
qs.last_worker_time,
qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,
qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,
qs.last_execution_time,
qp.query_plan
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp
ORDER BY qs.total_worker_time DESC -- CPU time
Verificar se há conversões implícitas nos planos de consulta
Essa operação é cara e geralmente aparece como um aviso no plano de execução da consulta. A mensagem geralmente tem um aviso informando que isso pode afetar a CardinalityEstimativa na escolha do plano de consulta. É possível identificar facilmente conversões implícitas ao visualizar os planos de consulta no SQL Server Management Studio (SSMS).