写在前面
Sqlldr 是 Oracle 用于将数据从外部文件直接导入到 Oracle 数据库表的工具。
笔者负责的公司项目中,某一个业务需要通过 sqlldr 导入外系统给出的数据。在日常测试和客户反馈中,碰到了 sqlldr 导入数据缓慢的问题。经过排查,处理了两个原因导致的性能问题。
在排查过程中,使用的工具是系统调用追踪工具 strace,本文将记录两次排查过程。
网络导致的问题
公司测试环境
第一次碰到 sqlldr 加载数据慢的问题,是测试同事反馈的。当时测试同事反馈该业务执行非常缓慢,在查看了业务日志后,发现时间卡在了 sqlldr 导入数据的阶段。业务中有将近一百五十张表,每张表的导入时间以分钟计时。
排查时,首先查看了 sqlldr 的导入日志,发现实际的数据导入时间都是秒级的,与日志显示的分钟级不符。于是手动执行了 sqlldr 相关的导入命令,将一张表的数据手动导入。通过 time 命令计时和肉眼观察,发现虽然整个 sqlldr 命令完成耗时一分钟多,但是耗时都是在连接数据库的阶段,一旦连接成功,数据在一秒内就可以完成导入。
于是将目光放在了网络相关的问题。一开始还不知道应当如何排查网络问题,但是突然想到可以使用 strace 追踪系统调用,看一看耗时都在哪里。于是通过以下命令抓取了追踪日志。
1 | strace -T -tt -f -o strace.log sqlldr database control=table.CTL |
这条命令将追踪 sqlldr 执行过程中,父进程及其子进程的每个系统调用的耗时,并打印到日志文件中。并通过以下命令将其中耗时大于 0.1 s 的系统调用都打印出来。
1 | grep -E '<(0\.[1-9][0-9]*|[1-9][0-9]*\.[0-9]+|[1-9][0-9]*\.0[1-9][0-9]*)>' strace.log |
由于当时排查时的日志没有保留,且后续没能构建同样的问题环境,就不拿出具体的日志了。
总之,日志显示,耗时大头都在一些读写相关的系统调用上,向上追踪文件描述符,发现这是一个 socket 链接,其 connect 的 IP 地址指向了公司的 AD 域服务器。与 IT 同事联系,发现这台服务器未启动。启动后,业务就正常运行,数据导入时间恢复预期。
客户生产环境
后来某家客户联系到开发组,反馈了该业务执行缓慢的问题,开发组同事查看日志后发现也是 sqlldr 导入数据慢的问题。笔者在听说了这个事情后,立刻联想到了当初排查公司测试环境的事情。于是主动介入排查,在执行了相同的排查流程后,得到追踪日志。
拿到追踪日志分析时,发现同样是读写系统调用的耗时问题,向上追踪文件描述符,发现socket链接 connect 的 IP 地址是 8.8.8.8
,立刻反应过来这是 Google 的 DNS 服务。查看了客户服务器的 DNS 配置,配置文件中的确配置的是此 IP。
于是拿着追踪日志与客户沟通,向对方解释了 sqlldr 导入数据缓慢的原因,并建议对方配置国内云服务商的 DNS 服务器。客户在修改配置后,重新执行业务,发现执行时间恢复正常。
sqlldr bug 导致的问题
在后来的开发自测过程中,笔者发现在开发服务器上测试该业务时,也有导入数据缓慢的问题,基于经验怀疑是网络问题。
测试环境上数据量较小,正常情况下每张表的导入时间不会超过 500 毫秒。但是查看业务日志时发现,每张表的导入时间都在 1 秒左右。执行了排查流程后,发现并不是网络问题,而是另一个系统调用耗时。
1 | 32176 18:01:51.382432 nanosleep({tv_sec=1, tv_nsec=0}, <unfinished ...> |
可以看到,进程32176调用了 nanosleep()
,传入参数为 1秒。而这个进程也是由加载了sqlldr的进程 clone()
出来的,且这个进程的功能似乎很简单,就是单纯的 sleep。
1 | 32176 18:01:51.382305 set_robust_list(0x7fbc34a989a0, 24) = 0 <0.000072> |
很奇怪的是,这个问题只在 Oracle database 19.3.0.0.0 的 database 和 sqlldr 上才有问题。笔者另一台装有 Oracle database 12.2.0.1.0 的环境,使用 sqlldr 就没有这个问题。且只有 19.3 的 sqlldr 向 19.3 的 database 中导入数据才有问题,两种版本交叉使用则没有问题。
当时笔者排查到这里后,没有思路,且 Google 也没有线索,于是暂时搁置下来。
前几天开发组的同事又碰到客户反馈这个业务的执行耗时问题,笔者提醒了同事可能是网络问题,同事也想起当时的排查。于是在客户环境上执行排查流程拿到追踪日志后,发现是 nanosleep()
的耗时问题,笔者立刻想到了公司测试环境上碰到过的事情,于是和同事沟通了这个问题,也和同事在公司测试环境上进行了复现。
这位同事对 Oracle database 的研究颇为深入,在听说笔者反馈的版本问题后,立刻着手下载了不同版本的 sqlldr,最终发现 19.14.0.0.0 的 sqlldr 在导入数据时没有问题。这位同事也很有钻研精神,在 Oracle support 上检索了一天,最终找到了相关的 Bug 记录:「Bug 30571037 : 19C SQL*PLUS TAKES 1 SECOND WHEN EXITING AN APPLICATION」。
同样是 nanosleep()
的耗时问题,同样是 1 秒。在 Google 这个 Bug 后,找到了这篇文档,里面提到了一个参数导致的客户端退出缓慢的问题,并指出可以关闭这个参数来规避这个问题。
在客户环境上关闭这个参数后,sqlldr 导入数据缓慢的问题得到了解决。
写在最后
实际上,笔者对于 Oracle database 并没有太多了解,更多的是写业务 SQL。在第一次碰到 sqlldr 的问题时,没有排查思路,但是靠着对 Linux 的使用和一些了解,想到了使用 strace 来追踪系统调用耗时,最终找到了网络相关的问题;也正是因为这个经历,在后续排查中也排上用场,找到了 nanosleep()
的耗时问题,为同事提供了关键词,最终找到 Oracle 的相关 Bug 报告。
看来还是要多学习 Linux 相关开发和性能测试工具,也可以更多地学习想要学习的 kernel 相关的知识。