Подводные камни использования Linked Server

Подводные камни использования Linked Server

Автор: Анатолий Котелевец

Предыстория:

В нашу компанию пришел достаточно интересный проект, связанный с обработкой очереди задач. Проект был разработан ранее другой командой. Нам необходимо было разобраться с проблемами, возникающими при большой нагрузке на очередь, и, соответственно, исправить найденные.

Если вкратце, то проект из себя представляет несколько БД и приложений, расположенных на разных серверах. «Задача» в данном проекте – это хранимая процедура или .Net приложение. Соответственно «задача» должна быть выполнена на определённой БД и на определенном сервере.

Все данные, которые относятся к очереди, хранятся на выделенном сервере. На серверах, где необходимо выполнять задачи, хранятся только метаданные, т.е. процедуры, функции и служебные данные, которые относятся к этому серверу. Соответственно, данные, относящиеся к задачам, мы получаем запросами с использованием LinkedServer.

Все данные, которые относятся к очереди, хранятся на выделенном сервере. На серверах, где необходимо выполнять задачи, хранятся только метаданные, т.е. процедуры, функции и служебные данные, которые относятся к этому серверу. Соответственно, данные, относящиеся к задачам, мы получаем запросами с использованием LinkedServer.

Почему так? 

  1. Удобство. Мы можем в любой момент указать, что теперь на сервере Б хранятся данные.
  2. Так было реализовано до нас.

Ниже приведены два наиболее популярных классических способа обработки очереди: 

  1. Отправлять уведомление обработчику задач о наличии задачи.
  2. Производить опрос очереди на наличие задач.

Изначально в проекте был реализовал второй вариант. Чтобы минимизировать время ожидания обработки задач, наше приложение опрашивает очередь каждый 100-500ms.

Cобственно, в этом ничего страшного и нет, кроме одного – при такой реализации таблица лишний раз блокируется. Наперед скажу, в запросе используется блокировка строк с возможностью только чтения незаблокированных строк:

Итак, вернемся к проблеме. При анализе я обратил внимание на значение счетчика — batch requests/sec в Active Monitor. Данное значение при малом количестве (около 50) задач в очереди, зашкаливало за 1000, а также нагрузка на CPU резко возрастала.

Первая мысль: нужно переходить к реализации первого варианта (отправка уведомления обработчику задач). Данный метод был реализован с использованием службы Service Broker и SignalR:

  • Service Broker использовали для отправки уведомления о появлении задачи;
  • SignalR использовали для отправки уведомления обработчикам задач. 

Почему SignalR?

Данный инструмент уже используется в проекте, а сроки были сжаты, поэтому я не стал внедрять что-то аналогичное, например, NServiceBus.
Моему удивлению не было предела, когда данное решение не помогло. Да, был получен прирост в производительности, но это не решило проблему окончательно. Для отладки был написан стресс-тест, когда в очередь добавляется более 500 задач.

Создание такого стресс-теста позволило найти «корень зла».

Анализ списка активных запросов и отчетов производительности, во время большой нагрузки показа наличие «очень интересных запросов», которые состояли из одной команды:


Дальнейший анализ показал, что это запросы с LinkedServer. Сразу возник вопрос: ”Неужели запрос такого типа select * from RemoteServer.RemoteDatabase.dbo.RemoteTable where FieldId = Value порождает запрос (fetch api_cursor0000000000000003) на RemoteServer?” Оказывается, да, и даже тогда, когда LinkedServer — это MS SQL.

Для более наглядного примера созданим таблицу «Test» (код создания таблицы доступен в приложении к статье) на сервере “А”, а на сервере “B” выполним запрос:


где dev2 — это наш сервер “А”.

При первом выполнении такого запроса у нас будет подобный лог в профайлере на сервере А:

Полный лог доступен здесь.

А теперь выполним запросы уже по ID:

Лог профайлера для второго запроса:

План запроса был добавлен в кэш. Если выполнить этот запрос второй раз, то уже немного лучше.

Лог профайлера после повторного запуска
Как мы видим, данные уже берутся из кэша.

При изменении условий мы получим аналогичную выборку — первая выборка по заданному Id. Но суть в том, что при больших количествах разных запросов кэша не хватает. И sql начинает городить кучу запросов к таблице, что приводит к «тормозам». Вы спросите: «А как же индексы?» Индексы есть, но запросы даже с условием по Primary Key (PK) порождали данную проблему.

А что Google говорит по этому поводу? А много чего, только толку нет:

  • Что запросы должны выполняться от пользователя, который относится к одной из следующих ролей: sysadmin, db_owner, db_ddladmin, чтобы можно было использовать статистику;
  • Неверно настроен LinkedServer.

Более толковые ответы были найдены только в 3-х статьях:

Насколько я разобрался, нельзя настроить LinkedServer так, чтобы всегда использовалась Pull технология для получения данных с LinkedServer. Все зависит от того, где вы обрабатываете запрос.

Время поджимало, и единственное решение, которые нас могло спасти, это переписать часть запросов на dynamic sql. Т.е. выполнять запросы на сервере, на котором хранятся данные.

Работать с данным на LinkedServer можно несколькими способами:

  1. В запросе непосредственно указать источник данных – удаленный сервер. Данная реализация имеет несколько недостатков:
    • низкая производительность;
    • возвращает большой объем данных.

  2. Использовать OPENQUERY. Не подходит по ряду причин:
    • невозможно указать имя удаленного сервера в качестве параметра;
    • передать параметры в запрос;
    • отсутствие параметризации запроса
    • возможны Sql инъекции
    • происходит неявное приведение типов, т.к. параметры передаются в виде строки.

    По ссылкам доступны примеры логов для следующих запросов. Данные запросы выполнятся на сервере “B”, а логи с сервера “A”:

  3. Выполнить запрос на удаленном сервере. Аналогично OPENQUERY:
    • нельзя указать имя сервера в качестве параметра, так как имя задается на этапе компиляции процедуры;
      • отсутствие параметризации запроса
      • возможны Sql инъекции
      • происходит неявное приведение типов, т.к. параметры передаются в виде строки.

    По ссылкам доступны примеры логов для следующих запросов:

  4. Еще возможно выполнить запрос на удаленном сервере, выполнив процедуру sp_executesql.

    По ссылкам доступны примеры логов выполнения запросов с использованием sp_executesql:


Четвертый способ и был использовал для решения задачи.

Ниже приведены несколько графиков входящего и исходящего трафика на сервере, где расположена основная база очереди до и после использования sp_executesql. При этом размер БД 200-300Мб.

Входящий и исходящий трафик за несколько дней на сервере, до использования sp_executesql:

6b66e534cbda4cac8254383842a6c4ea

 

Входящий и исходящий трафик, после начала использования sp_executesql:

26b804fe09fe420bb336b902ad78997c

Исходящие пики – это копирование backup на NFS.

Вывод:

изначально драйвер от MS для работы с «MS sql linked server» не может сам выполнять запросы на сервере источнике данных. Следовательно, коллеги, давайте стараться выполнять их на источнике данных, для решения хотя бы части вопросов с производительностью.

Файлы к статье.

Запись опубликована в рубрике В помощь администратору с метками , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Добавить комментарий

Войти с помощью: