Подводные камни при использовании Linked Server

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:

READPAST, ROWLOCK, UPDLOCK

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:

fetch api_cursor0000000000000003

Дальнейший анализ показал, что это запросы с LinkedServer. Сразу возник вопрос: ”Неужели запрос такого типа select * from RemoteServer.RemoteDatabase.dbo.RemoteTable where FieldId = Value ^[1] 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 ^[2] к статье) на сервере “А”, а на сервере “B” выполним запрос:

select * from dev2.test_db.dbo.test

где dev2 — это наш сервер “А”.

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

Часть лога на сервере А

Полный лог доступен здесь ^[3].

А теперь выполним запросы уже по ID:

select * from dev2.test_db.dbo.test where ID = 3

Лог профайлера для второго запроса

Полный лог доступен тут ^[4].

Как видно на скриншоте, план запроса был добавлен в кэш. Если выполнить этот запрос второй раз, то уже немного лучше.

лог профайлера после повторного запуска

Полный лог доступен здесь ^[5]

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:

• Exposing API Server Cursors ^[6]
• Top 3 Performance Killers For Linked Server Queries ^[7]
• Технологии Push и Pull при работе с linked servers в Microsoft SQL Server ^[8]

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;
   • возращает большой объем данных.

   select * from RemoteServer.RemoteDatabase.dbo.RemoteTable where Id = @Id
   

2. Использовать OPENQUERY. Не подходит по ряду причин:
   • невозможно указать имя удаленного сервера в качестве параметра;
   • передать параметры в запрос;
   • также существуют проблемы, которые были описаны в статье Dynamic T-SQL и как он может быть полезен ^[9]

   select  * from OPENQUERY(RemoteServer, 'select * from RemoteDatabase.dbo.RemoteTable').
   

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

   select  * from    OPENQUERY(dev2, 'select * from test_db.dbo.test') where id = 26
   

   • OpenQuery/выборка с заданным Id.trc ^[10]

   select  * from    OPENQUERY(dev2, 'select * from test_db.dbo.test where ID =  26')
   

   • OpenQuery/выборка с заданным Id в качестве параметра.trc ^[11]

3. Выполнить запрос на удаленном сервере. Аналогично OPENQUERY:
   • нельзя указать имя сервера в качестве параметра, так как имя задается на этапе компиляции процедуры;
   • также существуют проблемы, которые были описаны в статье Dynamic T-SQL и как он может быть полезен ^[9]

   exec ('select * from RemoteDatabase.dbo.RemoteTable') at RemoteServer
   

   По ссылкам доступны примеры логов для следующих запросов:

   exec ('select * from test_db.dbo.test') at dev2
   

   • exec at server/На стороне клиента.trc ^[12]
   • exec at server/На стороне сервера.trc ^[13]

   exec ('select * from test_db.dbo.test where Id = 30') at dev2
   

   • exec at server/На стороне клиента с заданным Id.trc ^[14]
   • exec at server/На стороне сервера с заданым Id.trc ^[15]

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

   DECLARE @C_SP_CMD nvarchar(50) =  QUOTENAME(@RemoteServer) + N'.'+@RemoteDatabase +N'.sys.sp_executesql'
   DECLARE @C_SQL_CMD nvarchar(4000) = 'select * from dbo.RemoteTable'
   EXEC @C_SP_CMD @C_SQL_CMD
   

   По ссылкам доступны примеры логов выполнения запросов с использованием sp_executesql:

   • sp_executesql/Полная выборка на клиенте.trc ^[16]
   • sp_executesql/Полная выбрка на стороне сервера.trc ^[17]
   • sp_executesql/Выборка по Id на клиенте.trc ^[18]
   • sp_executesql/Выборка по Id на сервере.trc ^[19]

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

входящий и исходящий трафик, после начала использования sp_executesql

Исходящие пики – это копирование backup на NFS.

Напрашивается 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 ^[20] к статье.

Автор: akotelevets

Источник ^[21]