快要过年了，很多工作都会放下来，很多计划都会搁置下来，节前的检查还是必要的，尤其是那些看似不起眼的问题尤其需要注意。今天就处理了一起，也算是假期前的性能优化临门一脚。

一、一个不经意的问题?

做例行检查的时候，我基本会看看大体的DB time情况，是否有较大的抖动，归档频率是否频繁，近期是否有监控报警等，当然很多细则不需要一个一个去确认，打开Zabbix里面的zatree或者监控概览列表就能得到不少的信息了，或者跑个批量脚本也能得到不少信息。

我查看了一个套数据库环境，DB time看起来很低，可见资源使用率不高，负载确实也不高。

但是下一个指标就让我有些奇怪了，马上警觉起来。

    这是什么情况，每个小时的归档切换量有20多次，这个不大正常啊，看看以前，这个列表中列举出了近半个月的情况，可以看到年初的时候是正常的，但是从某一个时间点开始归档量一下子提升了不少，而且看起来很稳定。

    毋庸置疑，对于一名DBA来讲，应该得有这样的“嗅觉”。

这是一个看起来不太起眼的问题，但是确实是个问题。

二、前期的分析？

  当然这个时候我没有着急去找开发同学，而是自己先分析了一通，看看到底可能是什么原因导致的，抓取了应AWR报告，但是因为负载不高，从报告里面其实看不是很清晰，那么还有什么办法能更直接呢，直接抽取日志。

  我们可以使用Logminer来抽取redo日志，看看里面到底都装了些什么，这样问题就很清晰了，这个步骤也算是轻车熟路，可以参考之前的一个链接

   所以说，我是毫无保留的把脚本贡献出来了，也同时方便了我自己。

   打开解析后的日志，我立马明白问题大概的方向了，因为这个问题和之前碰到的另外一个有些类似。

但是还是略有一些差别，解析后的redo里面的内容基本都是一些insert,delete操作，而且是同一个表，表的数据量大概是200万左右，总体数据量也没有很明显的抖动，平平稳稳。但是就是这样的插入，删除。

     无论如何，问题已经找到了不少的信息，我觉得可以和开发同学谈谈了。

三、开发同学很给力

    这里需要表扬一下我们的开发同学，因为我们也是互相帮助，碰到问题也不是咄咄逼人，已解决问题为先。

    所以我反馈问题的时候，他们没有条件反射式的抗拒，还是很认真的听了我的描述，而且还对我表示感谢，感谢我发现这类问题。

    当然问题的情况可能和我想得也不大一样，快中午了，几个同事开始集五福了，我也凑了凑热闹。然后吃完饭回来，就和开发聊起这个问题，其实我也说得很诚恳，节前检查，发现问题了最好能及时修复，明天我就要开始休假了，吧啦吧啦。

     对于这个问题，他们给我的解释是，和上次处理的那个问题还不大一样，因为另外一个系统会实时给他们推送一些近期的数据，所以他们就属于生产者-消费者模式中的消费者，不断的去接受应用这些信息，但是他们也会不断收到一些重复的信息，所以就可能产生大量，频繁的delete,insert操作，而数据量还是稳定不变。

    对这个问题的改进，基本就是能够尽可能杜绝这种频繁的改动，从源头上控制还是不大可能了，但是下游可以做到一种逻辑上的过滤，所以和开发同事的沟通之后，他们也主动建议使用merge into的方式，即发现有重复的数据，那就什么都不做，如果是新数据，则插入，这样一来问题就会极大的简化。

   

    所以问题的大体思路就是insert+delete改造成merge into，而且还是开发同学主动提出的，非常难得。

四、问题的修复验证？

    修复问题大概需要多少时间呢，开发同学说了一个给力的答案，一个小时以内就修复。所以没过多久，我就看到问题修复了。一个直观的感受就是一个小时以内没有日志切换，如此一来这个问题就得到了极大的环节，从数据库层面所做的事情就很少了。

   我也不用花功夫去调节归档删除频率，调节闪回区大小等。

    这种主动的优化方式虽然还没有直接修复问题，但是已经极大的缓解了问题，我想DB time只是一个基础的指标，这个指标之下还有很多内容需要挖掘。

     能不能给数据库一个基本的指标，就跟游戏里的生命值一样的东西，我估且叫它为生命线吧。能把这些指标值糅合，给数据库一个指标值，我想处理问题也会如虎添翼。

    最后给大家一点建议，可能和技术无关，也可能有关，看你的理解了。

    现在朋友圈已被沦陷，为了一周还是，你自己想想，深度技术文章你有没有耐心看，收藏了多少而没有看，你自己是否好好总结过。热点事件，大量有趣的时事新闻，你是看看呢，还是逐渐迷失。

   说到迷失，我想起了那部美剧。let it go.