在进阶教程中添加《故障应急手册》章节

docs/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/01_emergency_overview.md

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+title: 故障应急手册概述
+weight: 1
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+咱们《OceanBase DBA 进阶教程》的内容已经持续更新了一段时间，终于来到了 “问题排查” 阶段。
+
+前一段儿时间看到了 OceanBase 内部同学整理的一篇社区博客[《OceanBase 应急三板斧》](https://open.oceanbase.com/blog/13250502949)，以及文档团队的小伙伴们在官方文档中为大家提供的一些[和应急处理相关的内容](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001573632)，内容都非常不错。
+
+不过对于 OceanBase 社区版的用户来说，这些应急场景和应对手段，可能还不是十分完善，同时也不够体系化和图谱化。
+
+同时考虑到用户意见收集中的 @oceanvoice 、@张雨齐 等老师的建议，准备《进阶教程》的这个章节中，为大家提供一份儿相对比较成体系，也更加全面的《故障应急手册》。
+
+在《故障应急手册》中，会把用户在使用 OceanBase 的过程中可能遇到的问题，以及对应的解决方案进行汇总，目录大致会是：
+
+* 1 系统响应时间不符合预期
+
+* 2 SQL 执行报错
+
+* 3 CPU 负载异常
+
+* 4 节点宕机
+
+* 5 生产库故障切容灾库
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+* 6 硬件 & 基础环境故障应急处理
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+* 7 负载变化导致的问题
+
+* 8 集群内部其他问题
+
+  * 8.1 租户转储阻塞
+
+  * 8.2 集群合并阻塞
+
+  * 8.3 SYS 租户/ RS 服务问题
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+  * 8.4 磁盘泄漏
+
+  * 8.5 内存泄漏
+
+  * 8.6 长事务
+
+  * 8.7 悬挂事务
+
+  * 8.8 coredump
+
+  * 8.9 无主
+
+* 未完待续……
+
+
+手册的更新频率大概是一周一次，因为这个章节的内容较多，所以预计会分成三到四次完成手册内容的更新。希望大家能够持续关注。
+
+
+## What's more ?
+
+这一小节只有手册的内容介绍，没啥干货，有点儿过意不去。那就在最后附送一个 **<font color="red">针对 OceanBase 严重故障（尤其是业务停服场景），进行快速止血恢复的通用方法</font>** ，简单来说就是：切主 -> 隔离 -> 重启 -> 切备集群。
+
+- 如果集群中只有一个租户有问题，那就切这个租户的主（通过 set tenant primary_zone 修改租户的 primary_zone）。
+
+- 如果集群中只有一个节点有问题，那就 stop or isolate 这个节点。
+
+- 如果整个集群都有问题，那就轮流重启集群中的各个节点。
+
+- 如果轮流重启之后还有问题，那就进行 failover 操作，切换备集群。
+
+- 分析问题永远放在止血和恢复之后。

docs/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response.md

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+title: 系统响应时间不符合预期
+weight: 2
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+
+## 业务及数据库表现
+
+业务表现：业务响应由快变慢，或者直接超时报错。
+
+数据库表现：SQL 执行时间变长，响应曲线陡升，SQL 响应延迟 (RT) 明显变高。
+
+## 排查方向和流程
+
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/001.png)
+
+
+### 排查硬件问题
+
+首先需要排除一下是否由网络、磁盘 IO 等硬件问题导致的 SQL 响应延迟，这里不多啰嗦。
+
+<br></br>
+
+### 排查大查询（slow query）问题
+
+直接通过 OCP 排查是否存在 “可疑 SQL”。
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/002.png)
+
+如果存在某个大查询（或者叫大请求）占用了过多资源，导致大量短请求无法及时得到响应，可以考虑以下方法：
+
+- 通过 OCP 对占用过多资源的大请求进行限流。
+
+
+- 通过 [large_query_worker_percentage](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001576444)（默认 30%） 来设置大查询可以使用的系统资源占比。
+
+- 通过 [large_query_threshold](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001576249) （默认 5s）来设置大查询的判定阈值。这个时间阈值修改之后对系统影响可能会比较大，在不了解参数含义时，不建议用户随意修改。
+
+- 通过 OCP 添加主机，并对租户[进行扩容](https://www.oceanbase.com/docs/common-ocp-1000000001405989)（Zone 内增加节点）。
+
+<br></br>
+
+### 排查租户队列积压问题
+
+#### 排查方法
+
+资源问题这里除了某几个大查询占用了过多资源，还有一种租户队列积压的情况。排查方式有以下几种：
+
+- 可以通过 OCP 观察单条 slow query 的平均 queue_time（排队时间）在 elapsed_time（响应时间） 中的占比是否符合预期，如果 queue_time 超长，则可能是租户队列积压。
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/003.png)
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/004.png)
+
+- 或者可以通过 GV$OB_SQL_AUDIT 视图查询 slow query 各种维度的信息，详见：《DBA 入门教程》中的 [“分析 SQL 监控视图”](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390074) 小节。一些重要的事件间隔如下：
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/005.png)
+    ```
+    -- 这个例子中查询的是：tenant id 为 1002 的租户，在 2024-11-20 12:00:00 之后
+    -- query 执行时间超过 100 ms 的其中一条 SQL
+
+    select
+        tenant_id,
+        request_id,
+        usec_to_time(request_time),
+        elapsed_time,
+        queue_time,
+        execute_time,
+        query_sql
+    from
+        oceanbase.GV$OB_SQL_AUDIT
+    where
+        tenant_id = 1002
+        and elapsed_time > 100000
+        and request_time > time_to_usec('2024-11-20 12:00:00')
+        order by
+        elapsed_time desc
+    limit 1 \G
+
+    *************************** 1. row ***************************
+                    tenant_id: 1002
+                    request_id: 13329994
+    usec_to_time(request_time): 2024-11-20 15:14:58.765564
+                elapsed_time: 153118
+                    queue_time: 34
+                execute_time: 139873
+                    query_sql: select * from xxxx where xxxx;
+    1 row in set (0.11 sec)
+    ```
+
+- **<font color="red">如果需要观察特定租户的队列积压情况，可以通过日志中的 'dump tenant info' 来实现，这个是最通用的方法</font>**：
+    ```
+    grep 'dump tenant info' observer.log*
+    ```
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/006.png)
+
+日志中，有几个关键字可参考：
+
+    1. **<font color="red">req_queue</font>**，表示普通请求队列
+
+        - total_size=n，n 表示优先级队列中总共的排队请求数。
+
+        - queue[x]=y，y 表示每个优先级子队列中的排队请求数（x 越小队列优先级越高）。
+
+    2. **<font color="red">multi_level_queue</font>**，表示嵌套请求队列
+
+        - total_size=n，n 表示优先级队列中总共的排队请求数。
+
+        - queue[x]=y，y 表示每个层级子队列中的排队请求数。
+
+            - queue0: 存放无嵌套的请求，由于无嵌套请求有优先级队列来存放，因此常为空。
+
+            - queue1: 存放1层嵌套的请求（如 sql 触发的 rpc）
+
+            - queue2: 存放2层嵌套的请求（如 sql 触发的 rpc 再次触发的 rpc）
+
+            - ……
+
+    3. **<font color="red">group_id = x, queue_size = y</font>** 中的 y 表示分组队列排队请求数。
+        - group 是用来处理特定种类 rpc 请求的，关于每个 group id 对应哪种 rpc 请求。可以参考开源代码 [ob_group_list.h](https://github.com/oceanbase/oceanbase/blob/develop/src/share/resource_manager/ob_group_list.h)。
+
+在日志中搜索 dump tenant info，好处是可以看到历史，可以同时看到队列和线程的大致情况，缺点是日志会周期性打印，实时性不强。
+
+- 或者通过登录 sys 租户，执行以下 SQL 观察租户队列积压情况：
+```
+obclient [oceanbase]> select * from oceanbase.__all_virtual_dump_tenant_info where tenant_id = 1002\G
+*************************** 1. row ***************************
+              svr_ip: 11.158.31.20
+            svr_port: 22602
+           tenant_id: 1002
+         compat_mode: 0
+        unit_min_cpu: 2
+        unit_max_cpu: 2
+               slice: 0
+        remain_slice: 0
+           token_cnt: 10
+       ass_token_cnt: 10
+           lq_tokens: 0
+      used_lq_tokens: 0
+             stopped: 0
+             idle_us: 0
+     recv_hp_rpc_cnt: 99
+     recv_np_rpc_cnt: 2226
+     recv_lp_rpc_cnt: 0
+      recv_mysql_cnt: 5459
+       recv_task_cnt: 5
+  recv_large_req_cnt: 0
+  recv_large_queries: 3661
+             actives: 10
+             workers: 10
+  lq_waiting_workers: 0
+req_queue_total_size: 0
+             queue_0: 0
+             queue_1: 0
+             queue_2: 0
+             queue_3: 0
+             queue_4: 0
+             queue_5: 0
+        large_queued: 0
+1 row in set (0.001 sec)
+```
+这张虚拟表，可以实时地查看队列信息，好处是实时性强，缺点是不记录历史信息。
+
+#### 解决方法
+
+这里先多说几句，OceanBase 的线程模型，是一个典型的生产者消费者模型，当请求的生产速度长期大于消费速度时，租户的工作队列就会被打爆，并返回错误码 -4019。
+
+即使没有打满，也会表现出请求排队耗时长的情况，如租户中存在大量自增列的场景（详见：《DBA 入门教程》中的 “扩展功能” 的 [“序列” 部分](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390115)）。
+
+解决方法如下：
+
+- **<font color="red">如果租户队列已经爆了，只能通过重启恢复（停压力也不行）。</font>** 建议去[社区论坛](https://ask.oceanbase.com/)发帖，联系在论坛中值班的技术支持同学，让他们协助你留下 obstack 或者 pstack 的堆栈信息，否则很难诊断具体原因。
+
+- **<font color="red">一般租户队列爆的问题较少，更常见的是租户队列积压。</font>**
+    - 如果出现租户队列积压，请优先检查是否有 order 属性的自增列。
+
+    - 如果不是有大量自增列集中写入数据，需要联系社区论坛的值班同学通过 obstack 或者 pstack 分析堆栈信息。
+
+    - 分析的结论如果不是死锁引起的队列积压，可以通过调大特定租户的规格来缓解特殊场景下的队列积压。这里的 “特殊场景” 指有大量写入导致线程等锁开销，或者操作极耗 cpu（可以通过 top 或者tsar 来验证）。
+
+<br></br>
+
+### 排查计划问题
+
+如果资源问题这个分支的嫌疑被排除了，大概率就是计划问题了。
+
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/007.png)
+
+如果 SQL 执行效率是 “由快变慢”，那么可以重点怀疑以下几个常见问题：
+
+- 第一个是计划缓存（plan cahce）的 bad case，也被人称为 “大小账号问题”。问题描述、排查思路、解决方法都详见：《DBA 入门教程》中的 “常见的 SQL 调优方式” 的 [“计划缓存的 bad case” 部分](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390071)，这里不再赘述。简而言之，“大小账号问题” 分两种：
+    - 一种就是《入门教程》中说的，SQL 中只有常量不同时，会共享 plan cache 中的同一个计划，这种场景可能会有问题；
+        > 再多说一句，算是偷偷做个预告：OceanBase 后续的版本会在某些合适的场景中支持为 SQL 中的不同常量，缓存不同的计划，以消除现在这个烦人的问题。
+    - 另一种是 SQL 涉及的表对象的统计信息发生了较大变化，但依然使用的是统计信息发生变化前 plan cache 中缓存的计划。
+        > 这个问题也会在后续版本的 plan cache 中得到缓解。
+
+
+- 第二个是 [Buffer 表问题](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390072)。也详见蓝色链接，不再赘述。
+    > 这里也只多说一句，《DBA 入门教程》中只给了大家一个解决问题的思路，就是想办法提高特定表的合并频率。除了手动合并，OceanBase 数据库从 V4.2.0 版本开始支持[自适应合并](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001574524)，通过修改 table_mode 为 queue 模式，来缓解该问题。
+
+- 第三个是在版本升级后，在低版本中好的计划，在高版本中回退成了差的计划。
+    - 一般来说，升级之后，绝大多数的计划都会变成更优的计划，这种回退只是极其个别的情况。这种情况在《入门教程》中没有为大家介绍，可以直接通过 OCP 观察对应 SQL 的历史趋势及计划变化来判断。
+    ![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/008.png)
+    - 解决方法详见[《入门教程》中的 “通过 Hint 生成指定计划” 以及 “通过 Outline 进行计划绑定”](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390068)。
+
+
+- 第四个是硬解析问题，也可以直接通过 OCP 观察对应 SQL 计划生产时间的历史趋势来判断。解决方法详见[《入门教程》中的 “硬解析问题”](https://www.oceanbase.com/docs/community-tutorials-cn-1000000001390072)。
+![image](/img/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/02_slow_response/009.png)
+
+
+如果 SQL 执行效率不是由快变慢，而是 “一如既往的慢”，那就去看这本《DBA 进阶教程》中的 [“SQL 性能诊断和调优” 小节](https://oceanbase.github.io/docs/user_manual/operation_and_maintenance/scenario_best_practices/chapter_03_htap/performance_tuning)吧，哈哈~

docs/user_manual/operation_and_maintenance/emergency_handbook/_category_.yml

@@ -0,0 +1 @@
+label: 故障应急手册

sidebars.ts

@@ -167,6 +167,14 @@ const sidebars: SidebarsConfig = {
         dirName: 'user_manual/operation_and_maintenance/development_specification'
       }]
     },
+    {
+      type: 'category',
+      label: '故障应急手册',
+      items: [{
+        type: 'autogenerated',
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   ],
   tutorialSidebar: [{ type: 'autogenerated', dirName: 'user_manual/user_best_practices/tutorial' }],
   blogsSidebar: [{ type: 'autogenerated', dirName: 'blogs' }],