RDS SQL Server死锁(Deadlock)系列之五利用Extended Events获取死锁信息

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介: # 问题引入 在过去很长一段时间,不断有客人会问道:“在事先没有任何跟踪或者监控部署的情况下,阿里云RDS SQL Server有没有办法获取到历史死锁信息,供我们分析?”。在写到RDS SQL Server死锁系列文章之五时,我们就可以使用Extended Events来解决这个问题。 # 分析问题 Extended Events是微软从SQL Server 2008版本开始引入的,其中有

问题引入

在过去很长一段时间,不断有客人会问道:“在事先没有任何跟踪或者监控部署的情况下,阿里云RDS SQL Server有没有办法获取到历史死锁信息,供我们分析?”。在写到RDS SQL Server死锁系列文章之五时,我们就可以使用Extended Events来解决这个问题。

分析问题

Extended Events是微软从SQL Server 2008版本开始引入的,其中有一个默认事件会话是system_health,它的作用是用来收集SQL Server发生的错误信息,以XML格式存储在一个名为sys.dm_xe_session_targets的DMV中,这其中就包含了死锁信息。所以,我们可以利用这个DMV关联另外一个名为sys.dm_xe_sessions的DMV来获取死锁信息。
注意:存储在这两个DMV中的信息会伴随SQL Server服务重启而消失。也就是说,我们无法获取到SQL Server服务重启之前的历史死锁信息。

获取历史死锁信息

为了描述清楚如何获取历史死锁信息,我们可以选择其中任意一条死锁信息加以分析,代码如下:

USE master
GO

-- analysis Extend Event for deadlock
DECLARE
    @deadlock_graph_nvarchar nvarchar(max)
    ,@deadlock_graph_xml xml
;

;WITH RingBufferTarget
AS
(
    SELECT CAST (target_data AS XML) AS target_xml
    FROM sys.dm_xe_session_targets st
        INNER JOIN sys.dm_xe_sessions s 
            ON s.address = st.event_session_address
    WHERE s.[name] = 'system_health' and st.target_name = 'ring_buffer'
)
SELECT TOP 1 @deadlock_graph_nvarchar = CAST(T.C.query('.') AS NVARCHAR(MAX))
FROM RingBufferTarget AS A
    CROSS APPLY target_xml.nodes('./RingBufferTarget/event') AS T(C)
WHERE T.C.value('./@name','varchar(200)') = 'xml_deadlock_report'

SELECT 
    @deadlock_graph_xml = CAST(REPLACE(REPLACE(@deadlock_graph_nvarchar, '&lt;', '<'),'&gt;', '>') as xml)
;

select @deadlock_graph_xml.query('event/data/value/deadlock')


;WITH deadlock
AS
(
        SELECT 
                       OwnerID = T.C.value('@id', 'varchar(50)')
                        ,SPid = T.C.value('(./@spid)[1]','int')
                        ,status = T.C.value('(./@status)[1]','varchar(10)')
                        ,Victim = case when T.C.value('@id', 'varchar(50)') = T.C.value('(./../../victim-list/victimProcess/@id)[1]','varchar(50)') then 1 else 0 end
                        ,LockMode = T.C.value('@lockMode', 'varchar(20)')
                        ,Inputbuf = T.C.value('(./inputbuf/text())[1]','varchar(max)')
                        ,SPName = T.C.value('(./executionStack/frame/@procname)[1]','sysname')
                        ,Hostname = T.C.value('(./@hostname)[1]','sysname')
                        ,Clientapp = T.C.value('(./@clientapp)[1]','varchar(max)')
                        ,LoginName = T.C.value('@loginname', 'varchar(20)')
                        ,Action = T.C.value('(./@transactionname)[1]','varchar(max)')
                        ,TransactionTime = T.C.value('@lasttranstarted', 'datetime')
                        --,* 
        FROM @deadlock_graph_xml.nodes('./event/data/value/deadlock/process-list/process') AS T(C)
)
,
keylock
AS
(
        SELECT
                OwnerID = T.C.value('./owner[1]/@id', 'varchar(50)')
                ,KeylockObject = T.C.value('./../@objectname', 'varchar(200)')
                ,Indexname = T.C.value('./../@indexname', 'varchar(200)')
                ,IndexLockMode = T.C.value('./../@mode', 'varchar(20)')
        FROM @deadlock_graph_xml.nodes('./event/data/value/deadlock/resource-list/keylock/owner-list') AS T(C)
)
SELECT 
        A.SPid
        ,A.TransactionTime
        ,is_Vitim = A.Victim
        ,A.SPName
        ,A.LockMode
        ,B.Indexname
        ,B.KeylockObject
        ,B.IndexLockMode
        ,A.Inputbuf
        ,A.Hostname
        ,A.LoginName
        ,A.Clientapp
        ,A.Action
        ,status
FROM deadlock AS A
        LEFT JOIN keylock AS B
        ON A.OwnerID = B.OwnerID

从执行查询后的结果来看,我们成功拿到了历史死锁信息(从时间字段来看,死锁发生在8天以前),这些有用的信息包含:锁进程,死锁进程,锁的类型,执行的语句,登录用户等信息,如下截图所示:
01.png

我们也可以打开这个死锁信息的xml,如下:

<deadlock>
  <victim-list>
    <victimProcess id="process15ee08" />
  </victim-list>
  <process-list>
    <process id="process15ee08" taskpriority="0" logused="0" waitresource="KEY: 14:72057594038910976 (8194443284a0)" waittime="3906" ownerId="23597" transactionname="user_transaction" lasttranstarted="2017-04-19T21:28:11.050" XDES="0x87141730" lockMode="X" schedulerid="1" kpid="4784" status="suspended" spid="64" sbid="0" ecid="0" priority="0" trancount="2" lastbatchstarted="2017-04-19T21:28:11.050" lastbatchcompleted="2017-04-19T21:28:11.027" clientapp="Microsoft SQL Server Management Studio - Query" hostname="CHERISH-PC" hostpid="4284" loginname="Cherish-PC\Cherish" isolationlevel="read committed (2)" xactid="23597" currentdb="14" lockTimeout="4294967295" clientoption1="671090784" clientoption2="390200">
      <executionStack>
        <frame procname="" line="8" stmtstart="58" sqlhandle="0x020000008902b6141ee31ae1865c893c9823c9cf5d55fafb" />
        <frame procname="" line="8" stmtstart="156" stmtend="276" sqlhandle="0x020000008e0a8d0d015ffe0258d01a670c6864df6370c807" />
      </executionStack>
      <inputbuf>

BEGIN TRAN 
UPDATE dbo.test_deadlock2
SET name = &amp;apos;CC&amp;apos;
WHERE id = 1
;

UPDATE dbo.test_deadlock1
SET name = &amp;apos;CC&amp;apos;
WHERE id = 1
;
COMMIT

   </inputbuf>
    </process>
    <process id="process15f048" taskpriority="0" logused="0" waitresource="KEY: 14:72057594038976512 (8194443284a0)" waittime="503" ownerId="23574" transactionname="user_transaction" lasttranstarted="2017-04-19T21:28:09.450" XDES="0x87140e80" lockMode="X" schedulerid="1" kpid="4864" status="suspended" spid="63" sbid="0" ecid="0" priority="0" trancount="2" lastbatchstarted="2017-04-19T21:28:09.443" lastbatchcompleted="2017-04-19T21:28:09.440" clientapp="Microsoft SQL Server Management Studio - Query" hostname="CHERISH-PC" hostpid="4284" loginname="Cherish-PC\Cherish" isolationlevel="read committed (2)" xactid="23574" currentdb="14" lockTimeout="4294967295" clientoption1="671090784" clientoption2="390200">
      <executionStack>
        <frame procname="" line="9" stmtstart="58" sqlhandle="0x0200000070cad20bef4ae5ada9481eea2eb28415cd7e0c04" />
        <frame procname="" line="9" stmtstart="208" stmtend="328" sqlhandle="0x020000008b7a380c6bf24758d2b29f0eeb276e4f0aa76d8f" />
      </executionStack>
      <inputbuf>

BEGIN TRAN 
UPDATE dbo.test_deadlock1
SET name = &amp;apos;CC&amp;apos;
WHERE id = 1
;
WAITFOR DELAY &amp;apos;00:00:05&amp;apos;

UPDATE dbo.test_deadlock2
SET name = &amp;apos;CC&amp;apos;
WHERE id = 1
;
ROLLBACK   </inputbuf>
    </process>
  </process-list>
  <resource-list>
    <keylock hobtid="72057594038910976" dbid="14" objectname="" indexname="" id="lock80153480" mode="X" associatedObjectId="72057594038910976">
      <owner-list>
        <owner id="process15f048" mode="X" />
      </owner-list>
      <waiter-list>
        <waiter id="process15ee08" mode="X" requestType="wait" />
      </waiter-list>
    </keylock>
    <keylock hobtid="72057594038976512" dbid="14" objectname="" indexname="" id="lock80154580" mode="X" associatedObjectId="72057594038976512">
      <owner-list>
        <owner id="process15ee08" mode="X" />
      </owner-list>
      <waiter-list>
        <waiter id="process15f048" mode="X" requestType="wait" />
      </waiter-list>
    </keylock>
  </resource-list>
</deadlock>
相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
1天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL/SqlServer跨服务器增删改查(CRUD)的一种方法
通过上述方法,MySQL和SQL Server均能够实现跨服务器的增删改查操作。MySQL通过联邦存储引擎提供了直接的跨服务器表访问,而SQL Server通过链接服务器和分布式查询实现了灵活的跨服务器数据操作。这些技术为分布式数据库管理提供了强大的支持,能够满足复杂的数据操作需求。
24 12
|
1月前
|
SQL 开发框架 .NET
突破T-SQL限制:利用CLR集成扩展RDS SQL Server的功能边界
CLR集成为SQL Server提供了强大的扩展能力,突破了T-SQL的限制,极大地拓展了SQL 的应用场景,如:复杂字符串处理、高性能计算、图像处理、机器学习集成、自定义加密解密等,使开发人员能够利用 .NET Framework的丰富功能来处理复杂的数据库任务。
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
创建包含MySQL和SQLServer数据库所有字段类型的表的方法
创建一个既包含MySQL又包含SQL Server所有字段类型的表是一个复杂的任务,需要仔细地比较和转换数据类型。通过上述方法,可以在两个数据库系统之间建立起相互兼容的数据结构,为数据迁移和同步提供便利。这一过程不仅要考虑数据类型的直接对应,还要注意特定数据类型在不同系统中的表现差异,确保数据的一致性和完整性。
40 4
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 网络安全
5-10Can't connect to MySQL server on 'sh-cynosl-grp-fcs50xoa.sql.tencentcdb.com' (110)")
5-10Can't connect to MySQL server on 'sh-cynosl-grp-fcs50xoa.sql.tencentcdb.com' (110)")
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
docker启动mysql多实例连接报错Can’t connect to local MySQL server through socket ‘/var/run/mysqld/mysqld.sock’
docker启动mysql多实例连接报错Can’t connect to local MySQL server through socket ‘/var/run/mysqld/mysqld.sock’
232 0
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
数据库空间之谜:彻底解决RDS for SQL Server的空间难题
【8月更文挑战第16天】在管理阿里云RDS for SQL Server时,合理排查与解决空间问题是确保数据库性能稳定的关键。常见问题包括数据文件增长、日志文件膨胀及索引碎片累积。利用SQL Server的动态管理视图(DMV)可有效监测文件使用情况、日志空间及索引碎片化程度。例如,使用`sp_spaceused`检查文件使用量,`sys.dm_db_log_space_usage`监控日志空间,`sys.dm_db_index_physical_stats`识别索引碎片。同时,合理的备份策略和文件组设置也有助于优化空间使用,确保数据库高效运行。
116 2
|
4月前
|
Java 应用服务中间件 Maven
从零到英雄:一步步构建你的首个 JSF 应用程序,揭开 JavaServer Faces 的神秘面纱
【8月更文挑战第31天】JavaServer Faces (JSF) 是一种强大的 Java EE 标准,用于构建企业级 Web 应用。它提供了丰富的组件库和声明式页面描述语言 Facelets,便于开发者快速开发功能完善且易于维护的 Web 应用。本文将指导你从零开始构建一个简单的 JSF 应用,包括环境搭建、依赖配置、Managed Bean 编写及 Facelets 页面设计。
109 0
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【超全整理】SQL日期与时间函数大汇总会:MySQL与SQL Server双轨对比教学,助你轻松搞定时间数据处理难题!
【8月更文挑战第31天】本文介绍了在不同SQL数据库系统(如MySQL、SQL Server、Oracle)中常用的日期与时间函数,包括DATE、NOW()、EXTRACT()、DATE_ADD()、TIMESTAMPDIFF()及日期格式化等,并提供了具体示例。通过对比这些函数在各系统中的使用方法,帮助开发者更高效地处理日期时间数据,满足多种应用场景需求。
565 0
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL Server、MySQL、PostgreSQL:主流数据库SQL语法异同比较——深入探讨数据类型、分页查询、表创建与数据插入、函数和索引等关键语法差异,为跨数据库开发提供实用指导
【8月更文挑战第31天】SQL Server、MySQL和PostgreSQL是当今最流行的关系型数据库管理系统,均使用SQL作为查询语言,但在语法和功能实现上存在差异。本文将比较它们在数据类型、分页查询、创建和插入数据以及函数和索引等方面的异同,帮助开发者更好地理解和使用这些数据库。尽管它们共用SQL语言,但每个系统都有独特的语法规则,了解这些差异有助于提升开发效率和项目成功率。
511 0
|
3天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria
《数据库传奇:MySQL创世之父的两千金My、Maria》介绍了MySQL的发展历程及其分支MariaDB。MySQL由Michael Widenius等人于1994年创建,现归Oracle所有,广泛应用于阿里巴巴、腾讯等企业。2009年,Widenius因担心Oracle收购影响MySQL的开源性,创建了MariaDB,提供额外功能和改进。维基百科、Google等已逐步替换为MariaDB,以确保更好的性能和社区支持。掌握MariaDB作为备用方案,对未来发展至关重要。
13 3