SHAREDPOOL使用率的监控部署及思考

【系统环境】：

系统环境：Sun Solaris10 U11  +  ORACLE  11.2.0.4.0  RAC

【背景描述】：

从2016年11月起，生产的数据库期的出现了两次m0001进程120秒无法启动：

主要报错：waiting for 0x3800fe418 Child shared pool level=7 child#=2，引起数据库异常的故障。专家分析得出的结论：统计收集作业触发shared pool空间需求，并出现收缩与扩容操作，先收缩说明shared pool空间容量不足或碎片严重导致无法找到可以使用的内存。当shared pool空间不足和存在碎片时会触发空间收缩与扩容。

由于目前没有数据去证明专家们的论点，只有在下一次故障重现时收集相关数据，则需要考虑怎么样去收集数据去证明专家的论点。

【监控前情况】

统计收集作业触发shared pool空间需求，并出现收缩与扩容操作，先收缩说明shared pool空间容量不足或碎片严重导致无法找到可以使用的内存。当shared pool空间不足和存在碎片时会触发空间收缩与扩容。则需要对SHAREDPOOL使用情况进行监控。

对于表设计想法：

1，由于该数据库的SHAREDPOOL使用情况查看方法很多种，怎样更直观体现SHAREDPOOL的使用情况，确认用百分比及总空间和剩余空间进行监控SHAREDPOOL；

2，存放数据应该存放监控数据的表空间AUDIT_DATA不影响应用使用的表空间,考虑到该数据库存储不足不能扩容，更容易分析时间段的数据，基于该条件情况下对表进行生命周期管理，则应该创建月分区表CHECK_SHAREDPOOL。

创建监控CHECK_SHAREDPOOL分区表：

CREATE TABLE XJ_EXP_DATA. CHECK_SHAREDPOOL

(INST_ID  NUMBER,

"Free_Shared_Pool(MB)"  NUMBER,

"Total_Shared_Pool(MB)"  NUMBER,

FREEPCT  VARCHAR2(10),

SAMPLE_TIME  DATE  DEDAULT SYSDATE)

PARTITION BY RANGE (SAMPLE_TIME)(

PARTITION P201701  VALUES LESS THAN (TIMESTAMP '2017-01 00:00:00') ,

PARTITION P201702  VALUES LESS THAN (TIMESTAMP '2017-02 00:00:00') ,

..........----省略其他分区语句

PARTITION PMAX  VALUES LESS THAN (MAXVALUE) )

TABLESPACE AUDIT_DATA;

对于部署想法：

1，考虑到SHAREDPOOL的使用情况，数据库的每个节点都不一样，则需要每个节点都需要部署任务进行监控SHAREDPOOL；

2，考虑到对数据库SHAREDPOOL监控数据需要测试监控的可行性，则在对应生产的测试库进行测试监控三天查看监控情况；

3，考虑到数据的监控需求性，记录监控数据是否准确，定制采集数据频率为一小时；

在测试库测试该监控情况正常后，则誊写方案，内部审核后，提单对生产库进行部署SHAREDPOOL监控脚本及定时任务。

【监控优化】

对其生产监控SHAREDPOOL最后生成数据效果如下：

中间监控优化步骤如下：

1，SQL的优化：考虑到需要同时对比两个节点的SHAREDPOOL使用情况。则需要SQL查询组合多个节点数据;

2，采集数据优化：对于生产库比较多，需求每天提供监控SHAREDPOOL使用情况数据，有时突然需求SHAREDPOOL的使用情况，则考虑用监控主机使用PYAHON进行采集数据;

3，图形优化：考虑更加直观查看SHAREDPOOL的使用情况趋势，想到南基采数据库周报数据也是用PYTHON,则用PYTHON直接生成图形监控数据;

vi sharedpool.py

# -*- coding:UTF-8 -*-

import xlsxwriter, cx_Oracle, sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8')

database_list = {'DEVDB': 'xj_exp_data/xxxx @172.16.85.1:1521/YYDB',

...........-----------添加连接多个数据库}

for d in database_list:

print(d)

conn = cx_Oracle.connect(database_list[d])

# connect_database

c = conn.cursor()  #get cursor

x = c.execute('''

SELECT s.SNAP_TIME,s.INST_ID1,s.INST_ID2,d.NAME,s.TOTAL_MB_INST1,s.FREE_MB_INST1,

s.TOTAL_MB_INST2,s.FREE_MB_INST2

FROM (SELECT a.SNAP_TIME,a.PCT INST_ID1,b.PTC  INST_ID2,a.TOTAL_MB  TOTAL_MB_INST1,a.FREE_MB FREE_MB_INST1,b.TOTAL_MB  TOTAL_MB_INST2,b.FREE_MB   FREE_MB_INST2 from

(select to_char(trunc(SAMPLE_TIME +10/60/24, 'hh24'),'yyyymmdd_hh24') snap_time,INST_ID,"Free_Shared_Pool(MB)" free_mb,"Total_Shared_Pool(MB)" total_mb,to_number(replace(FREEPCT, '%', '')) pct

from XJ_EXP_DATA.CHECK_SHAREDPOOL PARTITION (P201703) where INST_ID = 1) a

left join ..............-------添加多个节点内容

left join (select to_char(trunc(SAMPLE_TIME +10/60/24, 'hh24'),'yyyymmdd_hh24') snap_time,INST_ID, "Free_Shared_Pool(MB)" free_mb,"Total_Shared_Pool(MB)" total_mb,to_number(replace(FREEPCT, '%', '')) pct

from XJ_EXP_DATA.CHECK_SHAREDPOOL PARTITION (P201703) where INST_ID = 2) b

on a.snap_time = b.snap_time(+)order by to_date(a.snap_time, 'yyyymmdd hh24')) s,

(select NAME from v$DATABASE) d ------用以识别多个数据库

''')

dbname = x.fetchone()[3]

row = x.fetchall()

..........--------省略部分内容

# Add a chart title and some axis labels.

chart1.set_title({'name': dbname + '一天数据库sharedpool监控'})

# Set an Excel chart style. Colors with white outline and shadow.

chart1.set_style(10)

# Insert the chart into the worksheet (with an offset).

worksheet.insert_chart('G2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})

c.close()

conn.close()

workbook.close()

【总结】：

1，监控数据库的项目时，同时考虑是否多个节点数据一样。

2，对于多个数据库监控，PYTHON有非常大的帮助。