真正应用测试 价值 技术的快速采用 更高的测试质量 商业利益 成本更低 测试 更改 部署 风险更低 纠正 为敏捷业务提供的解决方案 2

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1 Oracle 数据库 11g 真正应用测试

2 真正应用测试 价值 技术的快速采用 更高的测试质量 商业利益 成本更低 测试 更改 部署 风险更低 纠正 为敏捷业务提供的解决方案 2

3 3 数据库重放

4 数据库重放的需求 企业希望采用带来价值的新技术 大量的测试和验证成本高昂且耗时 而且成本高昂的测试成功率很低 许多问题不能被发现 系统可用性和性能受到负面影响 成功率低的原因 目前的工具不能提供足够的测试 模拟合成负载而非重放实际的生产负载 仅能覆盖部分工作流 通过数据库重放可实现真正的测试 4

5 数据库重放 在测试环境中重放实际的生产数据库负载 在对生产环境进行更改之前, 识别 分析和修复潜在的不稳定风险 在生产环境中捕获负载 使用实际负载 时限和并行特性捕获完全生产负载 将捕获的负载移动到测试系统 在测试环境中重放负载 在测试系统中做出需要的更改 使用完整生产特性重放负载 执行提交排序 分析和报告 错误 数据差异 性能差异 分析和报告 5

6 数据库重放 : 支持的更改 客户端客户端客户端 不支持的更改 中间层 支持的更改 数据库升级 补丁 模式 参数 RAC 节点 互连 OS 平台 OS 升级 CPU 内存 存储 等 存储 记录外部客户端请求 6

7 80 处理时间(天LoadRunner 和数据库重放对比测试电子商务套件 ) 安装和设置 了解应用程序使用情况 识别关键事务 生成负载 运行测试 5 LoadRunner 5 数据库重放 总测试时间数据库重放 :2 周 LoadRunner:30 周 7

8 为什么选择数据库重放? 从 : 到 : 150 天 人为负载部分工作流数月的开发时间大量手动操作高风险 生产负载 完整工作流 几天的开发时间 自动化 低风险 10 天 8

9 客户端 数据库重放负载 生产环境 ( ) 测试环境 (11.1) 重放驱动程序 中间层 存储 存储 捕获 处理 重放 分析和报告 9

10 第 1 步 : 负载捕获 以二进制文件形式保存捕获的所有外部客户端请求 排除的系统背景和内部操作 捕获的最低性能开销 生产系统 客户端客户端客户端 文件系统 对于 RAC, 支持共享和本地文件系统 指定感兴趣的负载捕获时间段 ( 如高峰负载时段 月末处理时段等 ) 可以在 上捕获, 在 11g 上重放 中间层 存储 文件 1 文件 2 文件 n 10

11 捕获选项 负载可以过滤, 从而定制捕获的内容 过滤器类型 包含过滤器 : 指定应捕获的会话 排除过滤器 : 指定不应捕获的会话 过滤器属性 : 可使用以下任一会话属性过滤负载捕获 用户 程序 模块 操作 服务 会话 ID 负载捕获可以按需运行或排定日后运行 11

12 第 2 步 : 处理负载文件 设置测试系统 测试数据库处于生产捕获之前的时间点 测试系统 使用 RMAN 以物理方式从备份 恢复生产数据库 文件 1 文件 1 使用快照备用数据库 使用导入 / 导出 数据泵等 处理过程将捕获的数据转换为可重放格式 负载一经处理便可多次重放 文件 2 文件 n 文件 2 文件 n 对于 RAC, 将所有捕获文件复制到一个位置以供处理 捕获文件 元数据 重放文件 12

13 第 3 步 : 重放负载 重放保留捕获系统的时限 并发性和相关性的负载 重放驱动程序 测试系统 重放驱动程序是一个特殊的客户端程序, 可使用处理过的负载并将请求发送到重放系统文件 1 重放驱动程序包含一个或多个客户端 对于高并发性的负载, 可能需要启动多个客户端以驱动负载 文件 2 文件 n 元数据 重放文件 13

14 重放选项 同步重放 ( 默认 ) 负载以完全同步模式重放 与生产负载完全相同的并发性和时限 执行事务提交排序 确保数据差异最小 异步重放 负载可以异步模式重放 对负载 / 压力测试有用 较大的数据差异 有三个参数可用于控制同步程度 判断时间同步 连接 ( 登录 ) 时间同步 提交顺序同步 14

15 重放选项 异步重放参数 判断时间同步 控制数据库调用之间的判断时间 自动 ( 默认 ): 调整判断时间以维持捕获的请求率 百分比 0% 零判断时间, 这是可能达到的最高请求率 <100% 较高请求率 100% 精确判断时间 >100% 较低请求率 连接 ( 登录 ) 时间同步 控制何时创建会话 0%: 所有会话都即时连接 100%( 默认 ): 会话连接时间与在捕获的系统中相同 提交顺序同步 控制事务之间的提交顺序 在异步模式下, 不执行提交顺序 提交调用一经发出将立刻提交事务 15

16 16 重放选项 重放客户端的数量 由用户配置 Client Calibration Advisor 将建议特定负载所需的重放客户端的数量 重放客户端是多线程的客户端, 每个客户端可以驱动多个负载会话

17 分析和报告 提供了全面的报告以供分析 报告的差异有三 (3) 种 数据差异 : 对比每个调用返回的行数并报告差异 错误差异 : 对每个调用, 都会报告错误差异 新错误 : 捕获过程中未出现而重放过程中出现的错误 未找到 : 捕获过程中出现而在重放过程中未出现的错误 变异 : 重放过程中出现但与捕获过程中不同的错误 性能差异 捕获和重放报告 : 提供高级别性能信息 ADDM 报告 : 提供深入的性能分析 AWR ASH 报告 : 帮助进行比较分析或偏差分析 17

18 18 数据库重放汇总报告

19 当前限制 数据库重放不支持当前版本的下列特性 : 直接路径加载 导入 / 导出 基于 OCI 的对象导航 (ADT) 和 REF 绑定 流 基于非 PL/SQL 的 AQ 分布式事务 远程描述 / 提交操作 闪回 共享服务器 19

20 最佳实践 捕获 为捕获的负载 ( 二进制文件 ) 提供足够的磁盘空间 数据库重启 ( 可选 ): 最小化差异的推荐做法 对于 RAC, 使用共享文件系统 测试系统设置 处理负载 确保测试中的数据与捕获开始时的生产环境一致, 以将重放过程中的数据 差异减至最小 使用 RMAN 备份 / 恢复或快照备用数据库来设置测试系统 测试系统容量应与生产系统类似, 以便进行性能分析 如果应用程序逻辑涉及到 SYSDATE 使用, 将系统时钟重设为与生产系 统相同的时间 负载处理会产生性能开销, 并且有可能耗费较长时间 在测试系统而非生产系统上处理负载 重放 使用 Client Calibration Advisor 识别适当重放负载所需的重放客户端数量 20

21 21 SQL 性能分析程序 (SPA)

22 对 SQL 性能分析程序 (SPA) 的需求 企业希望其系统有较高性能且能符合服务级别协议 SQL 性能回退是导致系统性能降低的头号原因 没有用于主动监测所有因更改而引起的 SQL 性能降低的解决方案 DBA 使用耗时且低效的手动脚本来识别问题 SPA 在任何 SQL 性能变化影响到用户之前就将其识别出来 22

23 为什么选用 SQL 性能分析程序? 从 : 到 : 手动创建负载合成负载耗时数月的手动分析部分负载高风险 自动的负载捕获生产负载只需数分钟的自动分析完整负载低风险 23

24 24 SQL 性能分析程序 测试更改对 SQL 查询性能的影响 在生产环境中捕获 SQL 负载 ( 包括统计信息和绑定变量 ) 在测试环境中重新执行 SQL 查询 分析性能更改 提升和回退 客户端 客户端 客户端 生产测试 中间层 重新执行 SQL 查询 Oracle DB 捕获 SQL 使用 SQL Tuning Advisor 调整回退 存储

25 SPA 优势 能在 SQL 性能回退对最终用户造成影响之前就将其识别出来 SPA 有助于进行任何影响 SQL 执行计划的更改 DB 升级 优化程序统计信息刷新 新索引 物化视图 分区等 自动化对数十万 SQL 语句的 SQL 性能跟踪 使用手动操作是 无法做到的 以很小的开销捕获 SQL 负载 与 SQL Tuning Advisor 和 SQL 计划基准线集成以补救回退 25

26 26 SQL 性能分析程序工作流 生产环境 (10.2) 客户端 测试环境 (11.1) 中间层 存储 存储 捕获 运输 在更改前 在更改后 比较 SQL SQL 执行 SQL 执行 SQL 性能

27 27 第 1 步 : 捕获 SQL 负载 SQL 调整工具集 (STS) 用于存储 SQL 负载 STS 包括 : SQL 文本 绑定变量 游标缓存 执行计划 执行统计信息 增量捕获 增量捕获用于从一个时段的游标缓存填充 STS SQL 调整工具集 生产数据库 SQL 调整工具集的过滤和排序功能可过滤掉不需要的 SQL 在 和更高版本中捕获的 SQL 负载可用于 11g 中的 SPA 任务

28 第 2 步 : 将 SQL 负载移至测试系统 游标缓存 SQL 调整工具集 导出 / 导入 SQL 调整工具集 生产数据库 测试数据库 将 SQL 调整工具集复制到临时表 ( 压缩 ) 将临时表传输到测试系统中 (datapump 数据库链接等 ) 从临时表复制 SQL 调整工具集 ( 解压缩 ) 28

29 第 3 步 : 在做出更改前执行 SQL 设定 SQL 负载性能基线 捕获的 SQL 执行计划和统计信息 顺序执行 SQL( 非并行 ) 每个 SQL 只执行一次 跳过 DDL/DML 用于只使用 Explain Plan 分析的选项 SQL 性能分析程序 29

30 第 4 步 : 在做出更改后执行 SQL SQL 调整工具集 获得下个 SQL 测试执行执行计划和统计信息 手动实施计划的更改 数据库升级 打补丁 优化程序统计信息刷新 模式更改 数据库参数更改 调整操作, 例如创建 SQL 配置文件 完成 保存结果 更改后重新执行 SQL 收集新的 SQL 执行计划和统计信息 SQL 性能分析程序 30

31 第 5 步 : 性能对比和分析 完成 完成 使用不同的量度进行性能对比, 例如 : 花费的时间 CPU 时间 优化程序成本 比较 缓冲获取内容 SQL 性能 SPA 报告显示对每个 SQL 的更改所造成的影响 性能提升的 SQL 分析报告 性能回退的 SQL 无变化的 SQL SQL 性能分析程序 使用 SQL Tuning Advisor 或 SQL 计划基准修复性能降低的 SQL 31

32 32 SPA 报告

33 33 SPA 报告 回退的 SQL 语句

34 最佳实践 负载捕获 使用增量 STS 捕获 使用这一机制可以更准确地捕获峰值或有代表性的负载 测试系统 在测试系统而非生产系统上运行 SPA, 因为后者可能导致分析消耗大量资源 确保测试系统的配置与生产系统类似, 其优化程序统计信息足以与生产系统媲美 性能对比 使用多种不同量度, 如花费的时间 CPU 时间等, 来比较更改前后的性能, 以得出更为可靠的结果 回退补救 使用 SQL Tuning Advisor 和 SQL 计划基准线来补救回退 34

35 35 真正应用测试小结 为评估更改对生产系统的影响提供了一种经济 易用的解决方案 低风险 全面 真正的负载测试结果 将测试周期从数月减至数天 无须设置测试系统的中间层和应用程序, 从而可以降低硬件成本 通过利用诊断包和调整包来补救回退使 ROI 最大化 通过真正应用测试, 企业可以 : 保持竞争力 提高效益 实现合规性

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