今天收到一封报警邮件，这引起了我的注意。当然过了一会，有收到了CPU使用率恢复的邮件。
报警邮件内容如下：
ZABBIX-监控系统:
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报警内容: Disk I/O is overloaded on ora_statdb2_s_xxx@xxxxx
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报警级别: PROBLEM
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监控项目: CPU iowait time：14.1 %
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报警时间:2016.01.05-03:31:26
看到这封报警邮件，不知道大家作何感想，有什么疑问吗？
首先第一个疑问，为什么备库会报出CPU异常的邮件，到底是什么操作导致。
第二，为什么是备库报警，主库为什么没有报警。
第三，怎么去杜绝或者减少这类报警。
其实对这个问题做了分析，就会发现里面还是有一些治标治本的含义。
首先来逐步分析这个问题，为什么备库会报出CPU异常，这是一个OLAP的数据库，11gR@,CPU使用异常，是否是因为备库在做大量的报表查询？
要想验证这个问题，可以用一个直接了当的sql来说明。
SQL> select username,count(*)from v$session group by username;
USERNAME COUNT(*)
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32
PUBLIC 3
SYS 1
所以其他的设想都不存在，这个库没有其它的应用程序连接，可以简单来说就是在默默接收归档。
那么备库的CPU使用率为什么这么高，我们也可以结合很多原因来看，当然从数据库日志里面也能看出一些端倪来，那就是归档切换频率还是蛮高的。
可以看到网卡的繁忙程度，其实在一个时间段里还是比较集中的。
那么就可以从主库来分析一下归档的情况了。
当然我也确实比较懒，能看到图形报告就肯定不愿意多去拿更多的命令去分析了。
主库的归档切换频率如下，可以看到系统在特定的时间段里还是比较繁忙的。
但是话说回来，这是一个OLAP,怎么比OLTP还繁忙。
如果排除系统的原因，那么更多的可能性就是sql语句了。不过还有一个问题需要弄明白，是不是每天都会这样，因为不是每天都收到报警邮件。
我们来看看七天之内的归档情况。可以看到在每天的固定时间段里，归档切换还是比较频繁的，尤其在今天更为明显。
当然这个地方我还要补充一下，图形结果都是片面的，更好的说明还有一个文本的报告。
也是下面的文本报告给我了思路。
如果仔细看看，发现其实在每周的周二都会有一个时间段产生大量的归档。
如此一来，想必有些朋友应猜出来了，应该是scheduler导致，这个也是我最后定位问题的一个很好的方向。结合一个星期还不够，结合了大半个月的数据才发现了这个规律。
那么可以去查看awr报告看看哪些scheduler在运行。
还是用脚本吧。62033是问题时间段附近的快照号。就得到了下面的sql列表。
$ sh showsnapsql.sh 62033
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62033 75ubgcf0pdrkr 0 1802s 19%
62033 36s5j5zrztscz 0 1802s 19%
62033 882jz57wm9cj7 0 1802s 19%
62033 gab74zwuduz76 0 1678s 18%
62033 0fhgdzus0hu2t 0 1628s 17%
毫无疑问，这几个里面应该就有我们需要找到的目标，可以看到top 5的sql语句都是执行了近半个小时，executions都为0.所以还是有很大的可能性。
抓取到了几个大查询sql,几个update,当然最重要的就是其中的一个scheduler了。
SQL_FULLTEXT
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BEGIN proc_update_cardinfo(); END;
其实top 5中的sql语句都会直接间接在这个scheduler中调用的存储过程中存在。而这个语句的一个核心语句就是下面的形式。
SQL_FULLTEXT
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UPDATE TESTINFO A SET A.MAX_LEVEL = NVL((SELECT USER_CLASS FROM ROLE_CLASS_INFO B WHERE A.GROUPID =
B.GROUP_ID AND B.CN_GUID = A.ROLE_GUID), A.MAX_LEVEL) WHERE DRAWED = 'Y'
表里的数据都在亿级，所以全表也会很长时间，消耗也是非常的大。
当然后续就是看看这个语句，还有什么改进的空间，这个还是得和开发的同学好好讨论一下。
然后最后的问题，为什么主库没有这类的报错。
有两个数据可以佐证，那就是主库的内存是132G,备库是32G,主库的CPU是24，而备库是8，相差比较悬殊，也难怪会出现这样的问题。
所以通过备库的CPU报警我们发现备库存在大量的日志切换，然后把注意力很自然转移到主库，发现在特定的时间段里会产生大量的归档，而大量的归档的产生会给备库造成一些系统压力，导致CPU负载过高，但是根本的是为什么主库的归档产生非常多，和主库中的而一个scheduler有关，所以最后的根本就是调优这个scheduler看看，有多大的改进空间。