我们都知道，当 Oracle 数据库出现性能故障后，一般会在线上实时诊断数据库性能问题，特别是资源突然打高的场景，这个时候用到ASH的数据，就能很大程度上准确定位问题所在。
Oracle ASH
在 Oracle 数据库中，实时捕获相关性能数据是通过ASH工具来实现的。
- ASH是v$session为基础，1s采样一次，记录活跃会话等待的事件。采样工作由后台进程MMNL来完成。
- dba_hist_active_sess_history是视图v$active_session_history的历史数据，默认每十秒收集一次信息储存在磁盘中。
- MMON负责执行与AWR相关的任务。包括收集数据库统计信息，收集AWR快照，启动各种自动维护作业JOB，生成超过阀值告警信息。
- MMNL负责执行与ASH相关的任务。
MogDB ASP
ASP (ACTIVE SESSION PROFILE) 是 MogDB 中提供的对活跃会话样本收集的功能，类似 Oracle 中ASH。ASP可以让用户查询活跃会话样本的基本信息。对于数据库运行期间的实时监控以及性能问题诊断有重要作用。
MogDB 继承了社区开源版本 openGauss 的ASH能力（下面称ASP）在此基础上进行企业版增强，称为"SQL运行状态观测"，主要是通过在采样数据中增加SQL执行算子的采样来完成的。
图 1
从采样中统计出活跃Session的统计指标，这些统计指标从客户端信息、执行开始、结束时间、SQL文本、等待事件、当前数据库对象等维度反映活跃Session的基本信息、状态和持有的资源。
基于概率统计的活跃Session信息，可以帮助用户诊断系统中哪些Session消耗了更多的CPU、内存资源，哪些数据库对象是热对象，哪些SQL消耗了更多的关键事件资源等，从而定位出有问题的Session、SQL、数据库设计。
Session采样数据分为两级，如图1所示：
第一级为实时信息，存储在内存中，展示最近几分钟的活跃Session信息，具有最高的精度，视图DEB_PERF.local_active_session显示内存记录的实时活跃会话信息；
第二级为持久化历史信息，存储在磁盘文件中，展示过去很长一段时间的历史活跃Session信息，从内存数据中抽样而来，适合长时间跨度的统计分析，系统表GS_ASP(或ASP log文件)，存放持久化的信息。
图 2如图2所示，各session工作线程将各自的状态信息存储在共享内存t_thrd.shemem_ptr_cxt的BackendStatusArray数组中。后台采样线程ASH_WORKER每隔一个采样周期将t_thrd.shemem_ptr_cxt.BackendStatusArray内容采集写入到g_instance.stat_cxt.active_sess_hist_arrary中。当采样填满了active_sess_hist_arrary时，ASH_WORKER会将内存中的采样数据按比例刷新到GS_ASP表或者log文件中以供历史查询。而内存active_sess_hist_arrary中的实时信息可以通过视图DEB_PERF.local_active_session查询。
MogDB企业版增强
MogDB 企业版增强的ASH能力，称为"SQL运行状态观测"，主要是通过在采样数据中增加SQL执行算子的采样来完成的。MogDB 在上述视图中增加了plan_node_id字段来记录每次采样时，SQL正在执行的算子情况，将该算子与其它性能视图中记录的SQL执行计划来关联，即可知道对于出现性能问题的SQL具体是慢在了执行计划的哪个步骤上。
以下参数，会对企业版ASH功能产生影响：
- resource_track_level参数指定为operator，则会开启算子采样能力，默认值是query，只会记录SQL级别采样。
ASP数据收集流程
MogDB 启动后会检查enable_asp是否开启，如果开启，就会启动一个后台采样线程ASH_WORKER。该采样线程每隔一个采样周期将t_thrd.shemem_ptr_cxt.BackendStatusArray内容采集写入到g_instance.stat_cxt.active_sess_hist_arrary中。采样周期由GUC参数asp_sample_interval控制，默认采样周期为1秒。当采样填满了active_sess_hist_arrary(由guc参数asp_sample_num控制，默认为100000个采样)时，会将内存中的采样数据刷新到GS_ASP表或者ASP log文件中以供历史查询。
MogDB ASP参数
有以下几个主要参数，会对ASH功能产生影响：
- enable_asp设置为on或者off，表示是否开启ASH功能，默认为开启；
- asp_sample_interval指定每次采样的间隔，默认为1s采样一次，如果想减轻采样压力，可以将该参数设置为更长间隔，最长允许设置为10s；
- asp_sample_num指定在内存表LOCAL_ACTIVE_SESSION中保留的样本总数，超过该数，将会触发将内存中的样本刷盘记录到GS_ASP系统表中的行为，默认为10万条。当发生刷盘行为后，LOCAL_ACTIVE_SESSION中的所有记录会被清空，重新开始采样；
- asp_flush_rate指定哪些内存中的样本数据会被刷盘记录到GS_ASP表中，判断时会计算LOCAL_ACTIVE_SESSION中记录的sampleid字段值，其中 sampleid%asp_flush_rate == 0的记录会被标志为need_flush_sample=true，这些记录都会被持久化保存（在内核函数Asp::SubAspWorker中定义）。可以简单地理解为，该参数默认值为10，也就是1/10的样本会被持久化保存；
- asp_retention_days指定在GS_ASP中保留的数据的时限，默认为2天，最多7天。
ASP常用SQL
查看session之间的阻塞关系：
select sessionid, block_sessionid from pg_thread_wait_status;
采样blocking session信息：
select sessionid, block_sessionid from DBE_PERF.local_active_session;
Final blocking session展示：
select sessionid, block_sessionid, final_block_sessionid from DBE_PERF.local_active_session;
最耗资源的wait event：
SELECT s.type, s.event, t.count
FROM dbe_perf.wait_events s, (
SELECT event, COUNT (*)
FROM dbe_perf.local_active_session
WHERE sample_time > now() - 5 (24 * 60)
GROUP BY event)t WHERE s.event = t.event ORDER BY count DESC;
查看最近五分钟较耗资源的session把资源都花费在哪些event上：
SELECT sessionid, start_time, event, count
FROM (
SELECT sessionid, start_time, event, COUNT(*)
FROM dbe_perf.local_active_session
WHERE sample_time > now() - 5 (24 * 60)
GROUP BY sessionid, start_time, event) as t ORDER BY SUM(t.count) OVER (PARTITION BY t. sessionid, start_time)DESC, t.event;
最近五分钟比较占资源的SQL把资源都消耗在哪些event上：
SELECT query_id, event, count
FROM (
SELECT query_id, event, COUNT(*)
FROM dbe_perf.local_active_session
WHERE sample_time > now() - 5 (24 * 60)
GROUP BY query_id, event) t ORDER BY SUM (t.count) OVER (PARTITION BY t.query_id ) DESC, t.event DESC;
正在执行的SQL的包括历史采样的所有信息：
select
las.sample_time,
las.application_name,
las.unique_query_id,
las.event,
scr.query ,
scr.query_plan
from
dbe_perf.local_active_session las,
dbe_perf.statement_complex_runtime scr
where
las.thread_id = scr.pid
and scr.pid pg_backend_pid();
关于作者
许玉晨，云和恩墨 MogDB 技术支持工程师，有超过10年的金融、保险、政府、地税、运营商等业务关键型系统的运维经验，曾担任公司异常恢复东区接口人，负责紧急异常恢复工作，目前负责 MogDB 数据库的技术推广工作。
END
MogDB 是云和恩墨基于 openGauss 开源内核进行增强提升，推出的一款安稳易用的企业级关系型数据库。其具备金融级高可用和全密态计算的极致安全、面向多核处理器的极致性能、AI自诊断调优的极致智能能力，能够满足从核心交易到复杂计算的企业级业务需求。
访问官网了解更多：www.mogdb.io
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