DeepEdit!

Ошибка квантования E = em - ea - это разность между реальной про­должительностью события ea и его измеренной продолжительностью em. У вас нет возможности узнать реальную продолжительность собы­тия, следовательно, нельзя и обнаружить ошибку квантования, основываясь на отдельном значении. Однако можно доказать наличие ошибки квантования, исследуя группы родственных статистик. Мы уже рассматривали пример, в котором удалось выявить ошибку кван­тования. В примере 7.5 наличие ошибки квантования удалось опреде­лить, заметив, что:

Ошибку квантования легко выявить, исследуя вызов базы данных и выполняемые им события ожидания в системе с низкой загрузкой, где минимизировано влияние других факторов, способных нарушить отношение e и c + Eela.

Рассмотрим фрагмент файла трассировки Oracle8i, который демонст­рирует эффект ошибки квантования:

Данный вызов выборки инициировал ровно три события ожидания. Мы знаем, что приведенные значения c, e и ela должны быть связаны таким приблизительным равенством:

В системе с низкой загрузкой величина, на которую отличаются левая и правая части приблизительного равенства, указывает на общую ошибку квантования, присутствующую в пяти измерениях (одно зна­чение c, одно значение e и три значения ela):

С учетом того, что отдельному вызову gettimeofday в большинстве сис­тем соответствует лишь несколько микросекунд ошибки, вызванной влиянием измерителя, получается, что ошибка квантования вносит значительный вклад в «разность» длиной в одну сантисекунду в дан­ных трассировки.

Следующий фрагмент файла трассировки Oracle8i демонстрирует про­стейший вариант избыточного учета продолжительности, в результате которого возникает отрицательная величина неучтенного времени:

WAIT #96: nam='db file sequential read' ela= 0 p1=1 p2=1691 p3=1

FETCH #96:c=1,e=0,p=1,cr=4,cu=0,mis=0,r=1,dep=1,og=4,tim=116694789 В данном случае E = -1 сантисекунда:

При наличии «отрицательной разности» (подобного только что рас­смотренному) невозможно все объяснить эффектом влияния измерите­ля, ведь этот эффект может быть причиной появления только положи­тельных значений неучтенного времени. Можно было бы подумать, что имел место двойной учет использования процессора, но и это не соответ­ствует действительности, т. к. нулевое значение ela свидетельствует о том, что время занятости процессора вообще не учитывалось для со­бытия ожидания. В данном случае ошибка квантования имеет преобла­дающее влияние и приводит к излишнему учету времени для выборки.

В данном случае E = 640 мкс:

В Oracle9i разрешение временной статистики улучшено, но и эта вер­сия отнюдь не защищена от воздействия ошибки квантования, что видно в предложенном ниже фрагменте файла трассировки для E > 0:

Некоторая часть этой ошибки, несомненно, является ошибкой кванто­вания (невозможно, чтобы общее время использования процессора данной выборкой действительно равнялось нулю). Несколько микро­секунд следует отнести на счет эффекта влияния измерителя.

Наконец, рассмотрим пример ошибки квантования E < 0 в данных трассировки Oracle9i:

Возможно, в данном случае имел место двойной учет использования процессора. Также вероятно, что именно ошибка квантования внесла основной вклад в полученное время вызова выборки. Избыточный учет 8784 микросекунд говорит о том, что фактический общий расход процессорного времени вызовом базы данных составил, вероятно, все­го около (10000 - 8784) мкс = 1,216 мкс.

Диапазон значений ошибки квантования

Величину ошибки квантования, содержащейся во временных стати­стиках Oracle, нельзя измерить напрямую. Зато можно проанализиро­вать статистические свойства ошибки квантования в данных расширен­ной трассировки SQL. Во-первых, величина ошибки квантования для конкретного набора данных трассировки ограничена сверху. Легко представить ситуацию, в которой ошибка квантования, вносимая таки­ми характеристиками продолжительности, как e и ela, будет максимальной. Наибольшего значения данная ошибка достигает в том слу­чае, когда в последовательности значений e и ela все отдельные ошибки квантования имеют максимальную величину и их знаки совпадают.

На рис. 7.9 показан пример возникновения описанной ситуации: име­ется восемь очень непродолжительных системных вызовов, причем все они попадают на такты интервального таймера. Фактическая дли­тельность каждого события близка к нулю, но измеренная длитель­ность каждого такого события равна одному такту системного тайме­ра. В итоге суммарная фактическая продолжительность всех вызовов близка к нулю, а общая измеренная продолжительность равна 8 так­там. Для такого набора из n = 8 системных вызовов ошибка квантова­ния по существу равна nrx, где rx - это разрешение интервального тай­мера, с помощью которого измеряется характеристика x.

Думаю, вы обратили внимание, что изображенный на рис. 7.9 случай выглядит надуманно и изобретен исключительно для прояснения во­проса. В реальной жизни подобная ситуация чрезвычайно маловероят­на. Вероятность, что n ошибок квантования будут иметь одинаковые знаки, равна всего 0,5n. Вероятность того, что n=8 последовательных

ошибок квантования будут отрицательными, равна всего 0,00390625 (т. е. приблизительно четыре шанса из тысячи). Для 266 значений шанс совпадения знаков у всех ошибок квантования меньше, чем один из 1080.

Для больших наборов значений длительностей совпадение знаков всех ошибок квантования практически невозможно. Но это не единственное, в чем состоит надуманность ситуации, изображенной на рис. 7.9. Она также предполагает, что абсолютная величина каждой ошибки кванто­вания максимальна. Шансы наступления такого события еще более ил­люзорны, чем у совпадения всех знаков ошибок. Например, вероятность того, что величина каждой из n имеющихся ошибок квантования пре­вышает 0,9, равна (1 - 0,9)n. Вероятность того, что величина каждой из n = 266 ошибок квантования превысит 0,9, составляет всего 1 из 10266.

Вероятность того, что все n ошибок квантования имеют одинаковый знак и абсолютная величина всех из них больше m, чрезвычайно мала и равна произведению рассмотренных ранее вероятностей:

= (0.5)n(1- m)n

Ошибки квантования для продолжительностей (например, значений e и ela в Oracle) - это случайные числа в диапазоне:

-rx < E < rx где rx - это разрешение интервального таймера, с помощью которого измеряется характеристика x (x- это e или ela).

Так как положительные и отрицательные ошибки квантования возни­кают c равной вероятностью, средняя ошибка квантования для вы­бранного набора статистик стремится к нулю даже для больших фай­лов трассировки. Опираясь на теорему Лапласа (Pierre Simon de Lapla­ce, 1810), можно предсказать вероятность того, что ошибки квантова­ния для статистик e и ela будут превышать указанное пороговое значение для файла трассировки, содержащего определенное количе­ство статистик.

Я начал работать над вычислением вероятности того, что общая ошиб­ка квантования файла трассировки (включая ошибку, вносимую ста­тистикой c) будет превышать заданную величину, однако мое исследо­вание еще не завершено. Мне предстоит получить распределение ошибки квантования для статистики c, что, как я уже говорил, ослож­няется особенностями получения этой статистики в процессе опроса. Результаты этих изысканий планируется воплотить в одном из буду­щих проектов.

К счастью, относительно ошибки квантования есть и оптимистиче­ские соображения, которые позволяют не слишком расстраиваться по поводу невозможности определения ее величины:

•   Во многих сотнях файлов трассировки Oracle, проанализирован­ных нами в hotsos.com, общая продолжительность неучтенного вре-

Для того чтобы представить себе, что такое «один шанс из 1080», заду­майтесь над следующим фактом: ученые утверждают, что в наблюдае­мой вселенной содержится всего около 1080 атомов (по данным http:// www.sunspot.noao.edu/sunspot/pr/answerbook/universe.html#q70, http:/ /www.nature.com/nsu/020527/020527-16.html и др.). Это означает, что если бы вам удалось написать на каждом атоме нашей вселенной 266 равномерно распределенных случайных чисел от -1 до +1, то лишь на одном из этих атомов можно было бы ожидать наличия всех 266 чи­сел с одинаковым знаком.

Представить вторую упомянутую вероятность - «один шанс из 10266»-еще труднее. На этот раз представим себе три уровня вложенных все­ленных. То есть что каждый из 1080 атомов нашей вселенной сам по себе является вселенной, состоящей из 1080 вселенных, каждая из которых в свою очередь содержит 1080 атомов. Теперь у нас достаточно атомов для того, чтобы представить себе возможность возникновения ситуации с вероятностью «один из 10240». Даже во вселенных третьего уровня вло­женности вероятность появления атома, для которого все 266 его слу­чайных чисел по абсолютной величине больше 0,9, составит один из 100 000 000 000 000 000 000 000 000.

мени в случае корректного сбора данных (см. главу 6) чрезвычайно редко превышала 10% общего времени отклика.

Несмотря на то, что и ошибка квантования, и двойной учет исполь­зования процессора могут привести к такому результату, файл трассировки чрезвычайно редко содержит отрицательное неучтен­ное время, абсолютная величина которого превышала бы 10% об­щего времени отклика.

В случаях, когда неучтенное время оценивается более чем в 25% времени отклика для корректно собранных данных трассировки, такой объем неучтенного времени почти всегда объясняется одним из двух явлений, описанных в последующих разделах.

Наличие ошибки квантования не лишает нас возможности пра­вильно диагностировать основные причины проблем производи­тельности при помощи файлов расширенной трассировки SQL в Or­acle (даже в файлах трассировки Oracle8i, в которых вся статистика приводится с точностью лишь до сотых долей секунды).

Ошибка квантования становится еще менее значимой в Oracle9i благодаря повышению точности измерений.

В некоторых случаях влияние ошибки квантования способно привес­ти к утрате доверия к достоверности данных трассировки Oracle. На­верное, ничто не может так подорвать боевой дух, как подозрение в не­достоверности данных, на которые вы полагаетесь. Думаю, что луч­шим средством, призванным укрепить веру в получаемые данные, должно служить четкое понимание влияния ошибки квантования.