sqlserverlatch
具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。
为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点，原因是什么？
相信大部分做数据库运维的朋友，都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定，数据库的响应时间也很正常，但就在今天，在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下，数据库的变得不稳定了，有时候一个最简单的insert操作， 需要几十秒，但99%的insert却又可以在几毫秒完成，这又是为什么了？
dba此时心中有无限的疑惑，到底是什么原因呢? 磁盘IO性能变差了？还是业务运维人员反馈的流量压根就不对？ 还是数据库内部出问题？昨天不是还好好的吗？
当数据库出现响应时间不稳定的时候，我们在操作系统上会看到磁盘的利用率会比较高，如果观察仔细一点，还可以看到，存在一些读的IO. 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的，但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动，存在大量的读IO时（排除配备非常高速磁盘的机器），对于在线交易的数据库系统来说，大概性能就雪崩了。为什么操作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢？
如果亲之前没有注意到上述的现象，亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。
在写这个文章之前，作者阅读了大量跟的IO相关的代码，如异步IO线程的相关的，innodb_buffer池相关的，以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点，看起来不那么累，因此不再一行一行的将代码解析写出来。
咱们先来提问题。buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页，可能存在以下几种情况。
提问. 数据页不在buffer bool 里面该怎么办？
回答：去读文件，将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数，作用是将物理数据页加载到buffer pool, 图片中显示
buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了操作系统的读函数。
通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数，我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式，超过设定的自旋次数之后，进入等待，等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。
再继续扩展问题： 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后，他需要修改这个页，而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程，即使在数据页1001被入读buffer pool之后，将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候，同样需要上锁，这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。
由此可见，当一个高并发的系统，出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时，造成的延迟，是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页，响应时间也就越长，这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。
再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以，即使看到操作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时，则会从磁盘上读取，在一个热点数据页不是非常多的情况下，我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页，因此一般都不会出现缺页的情况，也就是在操作系统上基本看不到读的IO。 当出现读的IO时，原因时在执行buf_read_page_low函数，从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降，当出现大量的读IO，数据库的性能会非常差。
⑵ 数据库性能优化有哪些措施
1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。
2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。
3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。
4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。
5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。
6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。
例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
(2)sqlserverlatch扩展阅读
数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。
例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
⑶ 如何判断数据库IO是否慢
我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况。在分析了内存和CPU使用情况后，我们需要继续调查根源是否在I/O。我们应该如何识别SQLServer是否有I/O相关的瓶颈？
解决：
当数据页经常从缓冲池中移进移出的时候，I/O子系统就会成为SQLServer性能问题的关键因素之一。事务日志和tempdb同样也会产生重大的I/O压力。因此，你必须确保你的I/O子系统能按照预期运行。否则你将会成为响应时间增长和频繁超时的受害者。在这篇文章中，将描述如何使用内置工具识别I/O相关瓶颈，并提供一些磁盘配置的方法：
性能计数器（Performance Monitor）：
可以使用性能计数器来检查I/O子系统的负荷。下面的计数器可用于检查磁盘性能：
PhysicalDisk Object:Avg.DiskQueue
Length：计算从物理磁盘中的平均读和写的请求队列。过高的值代表磁盘操作处于等待状态。当这个值在SQLServer峰值时长期超过2，证明需要注意了。如果有多个硬盘，就需要把这些数值除以2。比如，有4个硬盘，且队列为10，那么平均值就是10/4=2.5，虽然也证明需要关注，但不能使用10这个值。
Avg.Disk Sec/Read和Avg.Disk
Sec/Write：显示从磁盘读或者写入磁盘的平均时间。10ms内是很好的表现，20以下还算能接受。高于此值证明存在问题。
Physical Disk:%Disk
Time：在磁盘忙于读或者写请求的时候持续时间的比率。根据拇指定律，此值应该小于50%。
Disk Reads/Sec和Disk
Writes/Sec计数器显示出在磁盘中读写操作的速率。这两个值应该小于磁盘能力的85%。当超过此值，磁盘的访问时间将以指数方式增长。
可以通过以下方式来计算逐渐增长的负载的能力。一种方法是使用SQLIO。你应该找到吞吐量比较稳定，但缓慢增长。
可以使用以下公式来计算RAID配置：
Raid 0: I/O per disk = (reads + writes) / number
ofdisks
Raid 1: I/O per disk = [reads + (writes*2)] /
2
Raid 5: I/O per disk = [reads + (writes*4)] / number of
disks
Raid
10: I/O per disk = [reads +
(writes*2)] / number of disks
比如：对于RAID 1，如果得到下面的计数器：
Disk Reads/sec = 90
Disk
Writes/sec =75
根据公式：[reads + (writes*2)] / 2 or [90 + (75*2)] /
2 = 120I/Os每个磁盘。
动态管理视图（DMVs）：
有很多游泳的DMVs可以用于检查I/O瓶颈：
当一个页面被用于读或者写访问且页面在缓冲池中不存在或不可用时，会引发一个I/O闩锁等待（I/O
latch），它会在PAGEIOLATCH_EX/PAGEIOLATCH_SH（具体根据请求类型而定）。这些等待表明一个I/O瓶颈。可以使用sys.dm_os_wait_stats找到闩锁等待的信息。如果你保存了SQLServer正常运行下的waiting_task_counts和wait_time_ms值，并且于此次的值做对比，可以识别出I/O问题：
select *
from sys.dm_os_wait_stats
where wait_type like
'PAGEIOLATCH%'
order by wait_type asc
挂起的I/O请求可以在下面查询中查到，并且用于识别那个磁盘负责的这个瓶颈：
select database_id,
file_id,
io_stall,
io_pending_ms_ticks,
scheler_address
from sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) iovfs,
sys.dm_io_pending_io_requests as iopior
where iovfs.file_handle = iopior.io_handle
磁盘碎片（Disk Fragmentation）：
建议你检查磁盘碎片和配置用于SQLServer实例的磁盘。在NTFS文件系统中的碎片会产生严重的性能影响。磁盘需要经常整理碎片并且指定整理碎片计划。研究表明，一些情况下SAN在整理碎片后性能更差。因此，SAN必须根据实际情况对待。
NTFS上的索引碎片同样能引起高I/O好用。但是这和在SANs中的效果是不一样的。
磁盘配置/最佳实践：
常规情况，你应该把日志文件和数据文件分开存放以获得更好的性能。对于重负载的数据文件（包括tempdb）的I/O特性是随机读取。对于日志文件，是顺序访问的，除非事务需要回滚。
对于内置磁盘仅仅可以用于数据库日志文件，因为它们对顺序I/O有很好的性能，但是对随机I/O性能低下。
数据库的数据和日志文件应该放在对应专用的磁盘中。确保良好的性能。建议日志文件放在两个内置磁盘，并配置为RAID
1。数据文件驻留在仅用于给SQLServer访问的SAN系统中，并只被查询和报表控制。特殊访问应该被禁止。
写缓冲在可能的情况下应该被允许，并保证断电也能使用。
为了尽可能保证对于OLTP系统的I/O瓶颈影响最小化，不应该把OLAP和OLTP环境混合。并且保证你的代码优化及有合适的索引来避免不必要的I/O。