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关系型数据库严重依赖底层的硬件资源，CPU是服务器的大脑，当CPU开销很高时，内存和硬盘系统都会产生不必需要的压力。CPU的性能问题，直观来看，就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%，而侦测CPU压力的工具，最精确的就是性能监控器。

在SQL Server中，有五类操作非常消耗CPU资源：

编译执行计划，生成执行计划是非常消耗CPU资源的操作，当一个语句生成执行计划之后，SQL Server把其存储在Plan Cache中，以便重用执行计划。
执行排序（Sort），聚合计算（Aggregation），哈希连接操作都需要消耗CPU来完成计算
IO指令的执行需要CPU的协助，大量Disk IO会消耗一定的CPU资源来执行；
以并发方式执行查询请求，并发控制受到配置选项 Maximum Degree of Parallelism 和 Cost Threshold of Parallelism的影响；
数据的压缩和解压缩，数据的压缩和解压缩都需要CPU的计算来完成

一，使用性能监控器侦测CPU压力

性能监控器（PerfMon）是侦测CPU压力的首选工具，对于CPU高利用率，在使用性能监控器时可以重点关注下面的3个计数器：

Processor/ %Privileged Time：花费在执行Winidows内核命令上的处理器时间的百分比
Processor/ %User Time：花费在处理应用程序上的处理器时间的百分比
Process(sqlserver.exe)/ % Processor Time：每个处理器所有进程的总处理时间

除了上面这3给计数器之外，还可以使用SQL Statistics计数器来监控：

SQL Server:SQL Statistics/Auto-Param Attempts/sec
SQL Server:SQL Statistics/Failed Auto-params/sec
SQL Server:SQL Statistics/Batch Requests/sec
SQL Server:SQL Statistics/SQL Compilations/sec
SQL Server:SQL Statistics/SQL Re-Compilations/sec
SQL Server:Plan Cache/Cache Hit Ratio

二，使用DMV侦测CPU压力

使用DMV来侦测当前系统CPU的压力，常规的步骤是：

step1：使用sys.dm_os_wait_stats 检查等待，查看是否存在CPU压力
step2：根据等待类型，通过sys.dm_os_wait_stats 和 sys.dm_os_schedulers 确定CPU问题的种类
step3：通过sys.dm_exec_query_stats 和 sys.dm_exec_sql_text 找出计划缓存中CPU消耗最高的查询
step4：通过sys.dm_os_waiting_tasks找到当前任务中CPU相关的等待类型中CPU消耗最高的任务
step5：从sys.dm_exec_requests中找到当前查询中CPU资源使用最高的查询。

三，CPU相关的等待

从sys.dm_os_wait_stats 中检查等待，对于CPU压力，通常相关的等待类型是：SOS_SCHEDULER_YIELD和CXPACKET

1，CXPACKET

CXPACKET是最常见的并行等待，如果一个查询由多个线程组成，那么只有在最慢的那个线程完成之后，整个查询才会完成。这就是并行查询的木桶效应，一个木桶的容量取决于组成木桶最短的那块木条的长度。

在多CPU的环境中，一个单独的查询可以使用多个线程来共同完成，每个线程单独处理数据集的一部分。在并行处理的过程中，如果某个线程处于落后状态，CXPACKET等待就会产生。但是，应该注意，CXPACKET等待并不总是表示系统存在性能问题。需要测试，合理设置并行度阈值（Cost Threshold for Parallelism，CTP）和最大并发度(Max Degree of Parallelism，MDP)，这两个配置项的用途是：

CTP是指只有查询的开销超过一定的阈值之后，才会使用并发操作
MDP应设置为CPU的内核数量，表示最多使用多少个线程同时处理任务

出现CXPACKET等待的原因是：

在可变类型中，数据的分布存在严重的倾斜，比如某列nvarchar类型的数据，有些数据的长度是几个字符，有些的几千个字符，对这样的数据进行查询时，会导致某些线程执行很快，但另一个线程执行很慢。
查询所需要的数据存放在不同的IO子系统中，而这些子系统的性能又存在差异
查询所需要的数据中，不同部分的碎片不同，所需的IO也不同。IO数量直接影响运行速度和资源开销，从而导致查询过程中不同线程的运行速度不同。

2，SOS_SCHEDULER_YIELD

SOS_SCHEDULER_YIELD是在多任务调度系统中才会出现的等待类型，多任务是指服务器拥有多核，可以同时处理多个任务。SOS_SCHEDULER_YIELD等待类型就发生在一个任务放弃当前占用的资源，让其他任务使用资源以执行下去。

SQL Server以协同模式运行，在必要的时候，SQL Server会让出资源给其他线程，通常来说，这种让步是临时的，但是，当长期、大量出现这种等待的时候，有可能意味着CPU存在压力，这个时候，可以检查 sys.dm_os_schedulers，看看当前有多少个 runnable的任务在运行，

select schedule_id, current_tasks_count, runnable_task_count, work_queue_count, pending_disk_io_count

from sys.dm_os_schedulers

where schedule_id<255

通常情况下，如果 runnable_task_count 字段长时间存在两位数的数值，就意味着CPU可能存在压力，无法应对当前的工作负载。

四，常见的高CPU利用率的原因

下面总结了7个常见的高CPU利用率的情况。

1，缺失索引

当没有合适的索引用于支持查询时，一般只能通过大面积表扫描来获取所需要的信息，这会导致SQL Server需要处理很多非必要的数据，由于需要加载很多非必要的数据到内存，这些IO操作需要消耗CPU资源，大量数据被加载到内存也会引起内存压力，导致计划缓存被移除，使得SQL Server必须重新编译执行计划，编译和生成执行计划也是高CPU开销操作。

2，统计信息过时

SQL Server 优化器借助统计信息来预估查询开销，如果统计信息过时、不准确，会导致优化器产生不合适的执行计划。

可以检查一下图形执行计划，如果预估行数和实际行数的的差异很大，就说明统计信息过时，需要更新。

3，非SARG查询

SARG是 Search Argumeng的缩写，简单来说，如果一个查询条件（where，on）能用到索引查找操作（seek index），那么该表达式就是SARG。

通常情况下，对索引列使用了计算式或函数，或者使用了 like '%str'等都会导致索引失效，这类查询都属于非SARG查询。

4，隐式转换

由于SQL Server无法匹配不同类型的数据，所以需要先把数据转换为相同的类型，才能进行匹配。

如果在实际的执行计划中出现 CONVERT_IMPLICIT 操作符，就说明出现了类型的隐式转换。

5，参数嗅探

参数嗅探是指在创建存储过程，或者参数化查询的执行计划时，根据传入的参数进行预估并生成执行计划。SQL Server生成的执行计划对当前参数来说是最优的，而对其他大多数参数来说，是非常低效的。有些时候，针对一个查询的第一次传参，已经产生了一个执行计划，当后续传参时，由于存在对应参数的数据分布等问题，导致原有的执行计划无法高效地响应查询请求，这就出现参数嗅探问题。

对于参数嗅探问题，可以使用语句重编译，编译提示（optimize for）等功能来避免。

6，非参数Ad-Hoc查询

非参数Ad-Hoc查询，是指SQL Server 缓存了大量的只用一次的计划缓存，造成内存资源和CPU资源的浪费，可以使用存储过程、参数化的Ad-Hoc查询或启用 “Optimize for Ad Hoc Workloads”来避免。

参数化的Ad-Hoc查询通常是指使用 sp_executesql 来执行一段TSQL代码。

“针对即席工作负载进行优化”是一个Server级别的性能优化选项，用于提高包含许多临时批处理的工作负载的计划缓存的效率，如果把该选项设置为True，则数据库引擎在首次编译批处理时只保留计划缓存中的一个存根，而不是存储整个执行计划。当再次调用该批处理时，数据库引擎识别出该批处理在之前被执行过，进而从计划缓存中删除该执行计划的存根，并把完全编译的执行计划添加到计划缓存中。当非参数化的Ad-Hoc查询较多时，可以避免计划缓存存储过多的不会被复用的执行计划。

7，压缩操作

压缩和解压缩都是CPU高开销的操作，数据压缩、备份压缩和日志流压缩通过增加CPU的利用率来降低IO子系统压力和硬盘空间压力。数据压缩的优点是降低IO子系统的压力，提高查询的性能，其缺点是消耗CPU资源，对数据的插入和更新操作有负面影响。

参考文档：