前言
微软工程师的一个工程师曾经对性能调优有一个非常形象的比喻：剥洋葱 。我也非常认可，让我们来一层一层拨开外面它神秘的面纱。
六大因素
下面祭出的是我们在给客户分析数据库性能问题最常用的图。
看完这个图，你是不是对性能调优有了个基本的概念了.通常来讲我们会依照下面的顺序来进行分析：
硬件能力
系统规模
数据库内部因素
软件环境
这4个的顺序可以有所调整或者交换，但是对于系统的性能优化一定要从全局出发。切勿一来就深入到某一个SQL语句的优化，因为可能你花费大量的时间吧。
一个SQL从20s 优化到1s，但是整个系统的卡慢仍然存在。
最后才是：
业务模型及架构
代码设计
实战案例
不废话了，开整开整，直接上干货。
时间：2018年1月某天
事件：某医院客户 下午4点 突然出现大面积的卡慢。整个系统出现严重问题，信息中心电话打爆，医院工程师手足无措。
万幸的是我们给数据库装了‘摄像头’，下面就从监控录像来看看发送了什么。然后加以解决
硬件能力
CPU
在问题发生时间段内CPU使用率在20%以下，正常。
Memory
从下面的图像显示，内存使用正常。页生命周期
可用内存
IO
IO队列平均值很低，15.48 左右有个瞬时的高点，可留意这段时间有没有批量的写入。
总的来看，硬件资源是足够的。
系统规模
问题发生时，每秒的批请求书并不是一个上升趋势，反而有所下降。这是因为系统的拥堵，等待 ，影响了系统的吞吐量。
数据库内部因素
等待
慢语句
从会话和慢语句的趋势图可以看到，问题发生的时间和客户描述完全吻合，我们可以断定本身事故的确是慢在数据库。
什么导致的慢
检查者个时间段运行中的语句,可以发现下午15.58左右，数据库中开始出现越来越多的CMEMTHREAD等待。
一直到1900页16.08分的时候，出现了最高达100个并发同时出现CMEMTHREAD等待
什么是CMEMTHREAD等待
微软官方的描述：
在任务正在等待线程安全的内存对象时发生。 当多个任务尝试从同一个内存对象分配内存导致争用时，等待时间可能会增加。
这个描述很晦涩，感觉还是完全不知道等待类型是怎么回事，应该怎么处理这类问题。
实际上，从官方描述来看是内存争用的问题，但是实际上这个问题的关键在于多个任务的争用，实际上是并发的执行的问题。
场景
出现在数据库编译或重编译时，将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候
NUMA架构下，内存对象是按照节点来分区的
内存对象有三种类型的（Global，Per Numa Node，Per CPU）。 SQL Server将允许对内存对象进行分段，以便只有同一节点或cpu上的线程具有相同的底层CMemObj，从而减少来自其他节点或cpu的线程交互，从而提高性能和可伸缩性。减少内存的并发争用
SELECT
type, pages_in_bytes,
CASE
WHEN(0x20= creation_options &0x20)THEN'Global PMO. Cannot be partitioned by CPU/NUMA Node. TF 8048 not applicable.'
WHEN(0x40= creation_options &0x40)THEN'Partitioned by CPU.TF 8048 not applicable.'
WHEN(0x80= creation_options &0x80)THEN'Partitioned by Node. Use TF 8048 to further partition by CPU'
ELSE'UNKNOWN'
END
fromsys.dm_os_memory_objects
orderbypages_in_bytesdesc
如果你发现，Partitioned by Node 的内存开销是排在前面的，可以使用TRACE FLAG 8048来减少CMEMTHREAD等待.
从图中可以看到，客户的 Partitioned by Node 是比较靠后的，排在14位。
补丁
这类场景是最常见的。如果在系统中发现出现大量的CMEMTHREAD等待，优先考虑数据库是不是已经安装最新的补丁
https://support.microsoft.com/en-us/help/2492381
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/3074425/fix-cmemthread-waits-occur-when-you-execute-many-ad-hoc-queries-in-sql
软硬件环境
目前数据库的版本是 11.0.5556.0 而前面提到的补丁，安装后的版本是：11.0.5623.0
代码设计
是什么语句产生了等待？
都是类似下面的语句，最高时，并发超过100.
SELECT
*INTO#Tmp from TB where 1=2
特点如下：
语句简单 开销都小于5不会产生并行
都采用了select into #temptable的形式
就像上面分析的一样，CMEMTHREAD等待是一个并发问题，而不是一个内存问题。在其他方案行不通的时候，我们可以通过调整此类语句的写法，减少CMEMTHREAD等待.
业务模型及架构
目前系统是单机运行的状态，这其实是很少见的。存在少量OLAP 和OLTP业务混合的情况。后续我们会给客户规划 读写分离 或者负载均衡的解决方案。在
解决方案
安装最新的补丁
至少需要安装前面发的解决等待问题的FIX。建议是直接安装到目前为止最新的2012 SP4补丁。
修改参数
optimize for ad hoc workloads 从0修改为1 。针对将即席执行计划ad hoc plans 插入到计划缓存中的时候 场景，减少ad hoc 查询占用的内存。
增加TEMPDB数据文件的个数
select * into #temptable 会产生大量的闩锁争用，防止在CMEMTHREAD 等待消除后，出现大量的pagelatch 闩锁争用。我经历过很多案例，解决了前面的一个拥堵之后，
后面有产生了新的等待，导致性能更差了。请记住，优化是一个长期的，循序渐进的过程。
迁移TEMPDB数据文件的位置
目前部分tempdb文件放在S，一般分放在D盘。建议都迁移到S盘(存储上面)，增加tempdb的响应速度。如果可能的话，使用SSD来最大化tempdb的性能，将会是不错的选择。
优化程序的代码
修改代码通常都是放在最后面的，因为要牵涉的情况比较多。前面的手段80%的情况下，都可以解决问题。剩下的20%，我们需要，检查程序中的逻辑，看看这些的语句都是什么业务产生的。什么条件会触发这类业务.对应下面类似的语句都使用存储过程，或者参数化后的方式，减少编译和重编译的次数。另外此类语句都会并发创建临时表，可能通过调整tempdb的设置，加快此类语句的执行速度，减少同一时间此类语句的并发数量。
优化效果
经过前面的几个优化手段，第二天开始，没有再出现过一次CMEMTHREAD的等待。
等待
慢语句
总结
通过这篇文件你应该已经完全学会了数据库性能调优的思想。他告诉了我们出现问题时，怎么动手一步一步的排查问题，就像剥洋葱一样一层一层的剥开。
欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java架构开发：744677563
群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！
