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这篇文章将为大家详细讲解有关 SQL Server 中 CPU 100% 如何解决，文章内容质量较高，因此丸趣 TV 小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
使用 SQLServer Profiler 监控数据库
让同事使用 SQLProfiler 监控了大概 20 分钟左右，然后保存为跟踪文件 *.rtc。
我们来看看到底是哪句 SQL 有问题：
SQL1：查找 *** 的 30 条告警事件
select top 30 a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,a.Level ,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime ,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2 from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm left join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm left join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid left join addrnode as f on ag.AddrId=f.Id where ((MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ( , 02100000 , 02113000 , 02113001 , 02113002 , 02113003 , 02113004 , 02113005 , 02113006 , 02113007 , 02113008 , 02113009 , 02113010 , 02113011 , 02113012 , 02113013 , 02113014 , 02113015 , 02113016 , 02113017 , 02113018 , 02113019 , 02113020 , 02113021 , 02113022 , 02113023 , 02113024 , 02113025 , 02113026))) or (mgrobjid in ( 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 11111111-1111-1111-1111-111111111111 , 11111111-1111-1111-1111-111111111111)) ) order by alarmtime DESCSQL2：获取当前的总报警记录数
select count(*) from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm where MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ( , 02100000 , 02100001 , 02100002 , 02100003 , 02100004 , 02100005 , 02100006 , 02100007 , 02100008 , 02100009 , 02100010 , 02100011 , 02100012 , 02100013 , 02100014 , 02100015 , 02100016 , 02100017 , 02100018 , 02100019 , 02101000 , 02101001 , 02101002 , 02101003 , 02101004 , 02101005 , 02101006 , 02101007 , 02101008 , 02101009 , 02101010 , 02101011 , 02101012 , 02101013 , 02101014 , 02101015 , 02101016 , 02101017 , 02101018 , 02101019 , 02101020 , 02101021 , 02101022 , 02101023 , 02101024 , 02101025 , 022000 , 022001 , 022101 , 022102 , 0755 , 0755002) ) and mgrobjid not in ( 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 00000000-0000-0000-0000-000000000000 , 11111111-1111-1111-1111-111111111111 , 11111111-1111-1111-1111-111111111111)这是典型的获取数据并分页的数据，一条获取 *** 分页记录总数，一条获取分页记录，正是获取 *** 事件这里导致的 CPU 过高。这里的业务大概是每个客户端，每 3 秒执行一次数据库查找，以便显示 *** 的告警事件。好了，元凶找到了，怎么解决?
有哪些 SQL 语句会导致 CPU 过高?
上网查看了下文章，得出以下结论：
1. 编译和重编译
编译是 Sql Server 为指令生成执行计划的过程。Sql Server 要分析指令要做的事情，分析它所要访问的表格结构，也就是生成执行计划的过程。这个过程主要是在做各种计算，所以 CPU 使用比较集中的地方。
执行计划生成后会被缓存在 内存中，以便重用。但是不是所有的都可以 被重用。在很多时候，由于数据量发生了变化，或者数据结构发生了变化，同样一句话执行，就要重编译。
2. 排序(sort) 和 聚合计算(aggregation)
在查询的时候，经常会做 order by、distinct 这样的操作，也会做 avg、sum、max、min 这样的聚合计算，在数据已经被加载到内存后，就要使用 CPU 把这些计算做完。所以这些操作的语句 CPU 使用量会多一些。
3. 表格连接 (Join) 操作
当语句需要两张表做连接的时候，SQLServer 常常会选择 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要运行 CPU，所以 join 有时候也会带来 CPU 使用比较集中的地方。
4.Count(*) 语句执行的过于频繁
特别是对大表 Count()，因为 Count() 后面如果没有条件，或者条件用不上索引，都会引起 全表扫描的，也会引起 CPU 的大量运算
大致的原因，我们都知道了，但是具体到我们上述的两个 SQL，好像都有上述提到的这些问题，那么到底哪个才是 *** 的元凶，我们能够怎么优化?
查看 SQL 的查询计划
SQLServer 的查询计划很清楚的告诉了我们到底在哪一步消耗了 *** 的资源。我们先来看看获取 top30 的记录：
排序竟然占了 94% 的资源。原来是它! 同事马上想到，用 orderno 排序会不会快点。先把上述语句在 SQLServer 中执行一遍，清掉缓存之后，大概是 2~3 秒，然后排序字段改为 orderno，1 秒都不到，果然有用。但是 orderno 的顺序跟 alarmTime 的顺序是不完全一致的，orderno 的排序无法替代 alarmTime 排序，那么怎么办?
我想，因为选择的是 top，那么因为 orderno 是聚集索引，那么选择前 30 条记录，可以立即返回，根本无需遍历整个结果，那么如果 alarmTime 是个索引字段，是否可以加快排序?
选择 top 记录时，尽量为 order 子句的字段建立索引
先建立索引：
IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID( eventlog) AND name= IX_eventlog_alarmTime ) CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)在查看执行计划：
看到没有，刚才查询耗时的 Sort 已经消失不见了，那么怎么验证它能够有效的降低我们的 CPU 呢，难道要到现场部署，当然不是。
查看 SQL 语句 CPU 高的语句
SELECT TOP 10 TEXT AS SQL Statement ,last_execution_time AS Last Execution Time ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)] ,(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed Time (sec)] ,execution_count AS Execution Count ,qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes ,qp.query_plan AS Query Plan FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC我们把建索引前后 CPU 做个对比：
已经明显减低了。
通过建立相关索引来减少表扫描
我们再来看看 count(*)这句怎么优化，因为上面的这句跟 count 这句差别就在于 order by 的排序。老规矩，用查询计划看看。
用语句 select count(0) from eventlog 一看，该表已经有 20 多 w 的记录，每次查询 30 条数据，竟然要遍历这个 20 多 w 的表两次，能不耗 CPU 吗。我们看看是否能够利用相关的条件来减少表扫描。很明显，我们可以为 MgrObjId 建立索引：
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId)但是无论我怎么试，都是没有利用到索引，难道 IN 子句和 NOT IN 子句是没法利用索引一定会引起表扫描。于是上网查资料，找到桦仔的文章，这里面有解答：
SQLSERVER 对筛选条件 (search argument/SARG) 的写法有一定的建议
对于不使用 SARG 运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER 对它们很难使用比较优化的做法。非 SARG 运算符包括
NOT、、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE 和内部函数，例如：Convert、Upper 等
但是这恰恰说明了 IN 是可以建立索引的啊。百思不得其解，经过一番的咨询之后，得到了解答：
不一定是利用索引就是好的,sqlserver 根据你的查询的字段的重复值的占比，决定是表扫描还是索引扫描
有道理，但是我查看了下，重复值并不高，怎么会有问题呢。
关键是，你 select 的字段，这个地方使用索引那么性能更差，你 select 字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name 都不在索引里。
真是一语惊醒梦中人，缺的是包含索引!!! 关于包含索引的重要性我在这篇文章《我是如何在 SQLServer 中处理每天四亿三千万记录的》已经提到过了，没想到在这里又重新栽了个跟头。实践，真的是太重要了!
通过建立包含索引来让 SQL 语句走索引
好吧，立马建立相关索引：
IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID( eventlog) AND name= IX_eventlog_moid ) CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM)
我们再来看看查询计划：
看到没有，已经没有 eventlog 表的表扫描了。我们再来比较前后的 CPU：
很明显，这个 count 的优化，对查询 top 的语句依然的生效的。目前为止，这两个查询用上去之后，再也没有 CPU 过高的现象了。
其他优化手段
通过服务端的推送，有事件告警或者解除过来才查询数据库。
优化上述查询语句，比如 count(*)可以用 count(0)替代
优化语句，先查询出所有的 MgrObjId，然后在做连接
为管理对象、地点表等增加索引
添加了索引之后，事件表的插入就会慢，能够再怎么优化呢? 可以分区建立索引，每天不忙的时候，把新的记录移入到建好索引的分区
关于 SQL Server 中 CPU 100% 如何解决就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
