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干貨分享:CDC實時數據復制,大神教你調性能


數據實時復制任務的成與敗,取決于多方面的因素,例如:被復制數據本身情況,源系統和目標系統的自身運行狀況,網絡通訊方面,系統架構設計和實施人員專業技術水平等等。面對復雜而艱巨的任務,IBM 公司專業化實施團隊積累了豐富的經驗,以下是我們這次分享的 性能調優的重點內容。

1. 明白數據復制的需求和使用場景

改善并提升數據復制作業性能是雙向互動的操作,以滿足業務需求和目標為根本出發點,其原因是:

  • 當對某個運行進程作了調優,并解決了該方面的性能瓶頸后,可能在該進程的上游或下游地方,又產生了新的性能瓶頸,讓你很難能做到調整某一部分,就能解決性能上存在的全部問題。
  • 數據復制過程中,業務運作在不同時間段內會有不同的要求,并不是一成不變的。例如:在業務交易時間段,數據實時變更頻繁,對 CDC 時延(Data Latency)要求較高,才能達致業務目標;但是,在業務日終結算處理時間段,則更多地聚焦于海量數據的后期加工和批量處理,反而對 時延(Data Latency)要求較低。

因此,我們在優化數據復制的作業運行性能時,一切以業務需求為目標,采取合適手段來解決問題。否則,難以兩全其美,還影響業務運作。

2. 監控總體性能情況

在確定調優方案前,需要監察 CDC 數據復制作業的總體性能狀況,其中包括:

DataStore 健康狀況。

數據管理

CDC進程運行時內存的使用情況,占用率最高達 70%左右為最佳

數據管理
數據管理

利用 CDC Management Console探測潛在的性能瓶頸

數據管理

以下例子,其監控信息結果說明了目標端系統是性能瓶頸,數據從源系統復制傳送速度快于目標系統的處理速度。

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3. 收集作業運行統計信息以進行分析

IBM CDC 提供了全面收集作業運行過程中性能明細信息的有效手段,以下是以復制 Oracle 數據庫數據的作業為例子,所收集的信息種類和手段。

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4. 完成性能調優任務

根據上述的復制Oracle 數據庫數據的作業為例子,確定調優的方法如下。

數據管理

該策略為:

  • 在源系統保持捕獲合理的數據增量和傳送數據量 batch size;
  • 在目標系統調整合理的更新數據量 batch size,并僅對變化的字段進行更新(缺省是全部字段更新),以發揮最大處理性能;
  • 需要有豐富數據庫性能調優經驗和 IBM CDC 工具熟練使用技巧。

5. 評估性能優化結果

IBM CDC 作業調優前,其運行結果:

數據管理

從上圖信息可發現:數據從源系統不斷地快速復制傳送到目標系統,但是目標系統性能存在瓶頸,時延不斷地增大到最高峰值而沒回落,直到數據復制快結束時才開始回落。

IBM CDC 作業調優后,其運行結果:

數據管理

從上圖信息可發現:目標系統 CPU資源使用率明顯地比源系統高得多,數據庫性能得以充分發揮。數據復制的時延不算高,平均值和峰值差距不大。因此,CDC 作業調優工作是富有成效的。 相對比其他友商的測試結果, IBM CDC 綜合能力和主要功能都稍勝一籌。如果有興趣想了解更多的 IBM CDC數據復制技術及經驗,請參閱:

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