Problem neden önemlidir?
PAGEIOLATCH beklemeleri, veri sayfaları depolamadan belleğe okunurken oluşur. Yüksek değerler yavaş depolama, büyük taramalar veya yetersiz önbellek gibi farklı nedenlerden kaynaklanabilir.
Nasıl teşhis edilir?
İlgili wait sayaçlarını veritabanı dosyalarının kümülatif okuma gecikmesiyle karşılaştırın. Tek bir ortalama yerine dosya, zaman aralığı ve sorgu okuma davranışı ayrımını koruyun.
Sorgu SQL Server başlangıcından veya sayaç sıfırlanmasından beri biriken dosya I/O değerlerini okur. Ortalama değerler dağılımı ve kısa sıçramaları göstermediği için zaman serisiyle desteklenmelidir.
SELECT DB_NAME(vfs.database_id) AS database_name,
mf.name AS logical_file_name,
mf.type_desc,
vfs.num_of_reads,
vfs.io_stall_read_ms,
CASE WHEN vfs.num_of_reads = 0 THEN NULL
ELSE 1.0 * vfs.io_stall_read_ms / vfs.num_of_reads END AS avg_read_stall_ms
FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) AS vfs
JOIN sys.master_files AS mf
ON mf.database_id = vfs.database_id
AND mf.file_id = vfs.file_id
ORDER BY avg_read_stall_ms DESC;Güvenli çözüm yaklaşımı
Önce gereksiz okuma yapan sorguları ve eksik erişim yollarını araştırın, ardından depolama kapasitesini doğrulayın. Bellek veya disk değişikliği, sorgu kaynaklı okuma hacmi ölçülmeden varsayılan çözüm olmamalıdır.
Sürekli monitoring neden gerekir?
I/O gecikmesi yedekleme, tarama ve yoğun iş dönemlerinde kısa süreli sıçrayabilir. moon sürekli örneklerle kalıcı değişimi ayırt etmeye ve uyarıları Slack, PagerDuty veya webhook üzerinden iletmeye yardımcı olur.
Sık sorulan sorular
PAGEIOLATCH her zaman disk arızası anlamına mı gelir? Daha fazla bellek sorunu kesin olarak çözer mi?
Hayır, gereksiz büyük okumalar sağlıklı depolamada da bu beklemeyi oluşturabilir. Ek bellek bazı iş yüklerine yardımcı olabilir, ancak sorgu ve I/O kanıtları olmadan kesin çözüm değildir.
moon bu konuda nasıl yardımcı olur?
moon, SQL Server, PostgreSQL ve MongoDB sinyallerini sürekli izleyerek problemi anlık bir kontrolden ziyade zaman içindeki davranışıyla değerlendirmeye yardımcı olur.