[AlwaysOn Availability Groups]排查：AG超过RPO

排查：AG超过RPO

在异步提交的secondary上执行了切换，你可能会发现数据的丢失大于RPO，或者在计算可以忍受的数据都是超过了RPO。

1.通常原因

1.网络延迟太高，网络吞吐量太低，导致Primary的日志堆积
2.磁盘IO瓶颈导致LOG固化速度降低

2. 网络延迟太高，网络吞吐量太低，导致Primary的日志堆积

很多超过RPO的原因是日志发送到secondary副本不够快。

原因：
Primary副本在日志发送启动了流量控制，因为日志发送超过了最大运行的非通知信息的量。直到这些信息被通知，不然不能在发新的信息到secondary副本。因为数据丢失会影响secondary副本的固化。这些没有发送的日志的数据就会被丢失。

诊断和解决：
日志高度重复，说明primary和secondary上的延迟很高。可以查看DMV的log_send_rate和性能指标log
bytes flushed/sec对比。如果flushed速度大于发送的速度，那么数据丢失会越来越大。
通过检查性能指标，SQL
Server:Availability Replica> Flow Control Time(ms/sec)和SQL
Server:Availability Replica > Flow Comtrol/sec。这2个性能指标可以说明上一秒有多少时间用来等待flow
control清理。Flow
control等待越久，发送速度越小。
以下是一组指标可以用来诊断网络延迟和吞吐量，也可以用一些Windows工具，比如ping，Resource
Monitor, 和Network
Monitor ：

·  DMV sys.dm_hadr_database_replica_states,
log_send_queue_size

·  DMV sys.dm_hadr_database_replica_states,
log_send_rate

·  Performance
counter SQL Server:Database
> Log Bytes Flushed/sec

·  Performance
counter SQL Server:Database
Mirroring > Send/Receive Ack Time

·  Performance
counter SQL
Server:Availability Replica > Bytes Sent to Replica/sec

·  Performance
counter SQL
Server:Availability Replica > Bytes Sent to Transport/sec

·  Performance
counter SQL
Server:Availability Replica > Flow Control Time (ms/sec)

·  Performance
counter SQL
Server:Availability Replica > Flow Control/sec

·  Performance
counter SQL
Server:Availability Replica > Resent Messages/sec

3.磁盘I/O瓶颈降低secondary副本的日志固化

根据数据库文件部署，日志固化会因为IO争用被降低。

原因：
只要日志被固化到磁盘，就可以防止数据丢失。因此隔离日志文件和数据文件的IO变的很重要。如果日志文件和数据文件使用同一个物理磁盘，IO密集型查询会消耗日志固化需要的IO能力。日志固化变慢会间接导致primary通知变慢，导致flow
control等待时间变长。

诊断和解决：
如果你诊断了网络，没有很高的延迟或者很低的吞吐量，然后你应该看看secondary是否有IO争用问题。
以下脚本可以让你知道每个数据文件和日志文件的读写次数。
SELECT DB_NAME(database_id) AS

[Database Name] ,

file_id ,

io_stall_read_ms ,

num_of_reads ,

CAST(io_stall_read_ms /( 1.0 + num_of_reads ) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_read_stall_ms]
,

io_stall_write_ms ,

num_of_writes ,

CAST(io_stall_write_ms /( 1.0 + num_of_writes ) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_write_stall_ms]
,

io_stall_read_ms + io_stall_write_ms AS
[io_stalls] ,

num_of_reads + num_of_writes AS [total_io] ,

CAST(( io_stall_read_ms + io_stall_write_ms ) /( 1.0 + num_of_reads

+ num_of_writes) AS NUMERIC(10,1)) AS [avg_io_stall_ms]

FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL)

WHERE DB_NAME(database_id) IN(SELECT DISTINCT database_name FROM sys.dm_hadr_database_replica_cluster_states)

ORDER BY avg_io_stall_ms DESC;

下面脚本提供了某个时间点IO请求被挂起的快照：
SELECT DB_NAME(mf.database_id) AS [Database] ,

mf.physical_name ,

r.io_pending ,

r.io_pending_ms_ticks ,

r.io_type ,

fs.num_of_reads ,

fs.num_of_writes

FROM sys.dm_io_pending_io_requests
AS r

INNER JOIN sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL,
NULL) AS fs ON r.io_handle = fs.file_handle

INNER JOIN sys.master_files AS mf ON fs.database_id = mf.database_id

AND fs.file_id = mf.file_id

ORDER BY r.io_pending , r.io_pending_ms_ticks DESC;

你可以通过读写IO，来识别是否有IO争用问题。以下是一些关于IO的性能指标：
·  Physical Disk: all counters

·  Physical Disk: Avg.
Disk sec/Transfer

·  SQL Server: Databases
> Log Flush Wait Time

·  SQL Server: Databases
> Log Flush Waits/sec

·  SQL Server: Databases
> Log Pool Disk Reads/sec

如果你发现有IO瓶颈，并且log文件和数据文件在同一个磁盘下，第一件要做的事情就是把日志文件和数据文件分开。