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在多租户 SaaS 应用中监视和管理 Azure SQL 数据库的性能
适用于： 
Azure SQL 数据库
本教程将探讨 SaaS 应用程序中使用的几个关键性能管理方案。 使用负载生成器来模拟所有租户数据库中的活动，演示 SQL 数据库和弹性池内置的监视和警报功能。
Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 应用使用单租户数据模型，在该模型中，每个地点（租户）都有其自己的数据库。 与许多 SaaS 应用程序一样，预期的租户工作负荷模式为不可预测的偶发型。 换言之，票证销售可能会发生在任意时刻。 为了充分利用此典型的数据库使用模式，可将租户数据库部署到弹性池中。 弹性池可以在多个数据库之间共享资源，从而优化解决方案的成本。 使用此类模式时，必须监视数据库和池的资源使用情况，确保实现合理的跨池负载均衡。 此外还需确保各个数据库有足够的资源，且池没有达到其 eDTU 限制。 本教程探讨如何通过多种方式来监视和管理数据库和池，以及如何采取纠正措施来响应工作负荷的变化。
本教程介绍如何执行下列操作：
- 通过运行提供的负载生成器，模拟租户数据库上的使用情况
- 在租户数据库对负载增加进行响应时，监视其情况
- 通过扩展弹性池来响应数据库负载增加的情况
- 预配第二个弹性池，对数据库活动进行负载均衡
若要完成本教程，请确保已完成了以下先决条件：
- 已部署 Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 应用。 若要在五分钟内完成部署，请参阅部署和浏览 Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 应用程序
- Azure PowerShell 已安装。 有关详细信息，请参阅 Azure PowerShell 入门
SaaS 性能管理模式简介
数据库性能管理包括：编译和分析性能数据，并对该数据作出反应，即通过调整参数，使应用程序的响应时间维持在可接受的范围。 托管多个租户时，如果工作负载不可预测，则可用弹性池这种经济有效的方式，为一组数据库提供资源并进行相应的管理。 就某些工作负荷模式来说，只要有两个 S3 数据库就可以在池中进行管理。
应监视池和池中的数据库，确保二者的性能处于可接受的范围内。 请根据所有数据库的聚合工作负荷的需要来调整池配置，确保池 eDTU 适合总体工作负荷。 请调整单个数据库的最小和最大 eDTU 值，使之符合特定的应用程序要求。
性能管理策略
- 如不希望手动监视性能，最有效的方式是设置警报，在数据库或池的性能不在正常范围内时触发该警报。
- 池 eDTU 级别可以上下缩放，以应对池聚合计算大小的短期波动。 如果该波动定期发生或者发生时间可以预见，则可让池按计划自动缩放。 例如，如果知道工作负荷在夜间或周末会减轻，则可向下缩放。
- 要应对较长期的波动，或者应对数据库数目的变化，可将单个数据库移至其他池。
- 若要应对单个数据库负载的短期增加，可将单个数据库移出池，为其分配单独的计算大小。 一旦负载降低，则可让该数据库返回池中。 如果预先知道这种情况，则可提前移动数据库，确保数据库的资源始终满足需求，同时避免对池中的其他数据库造成影响。 如果此类需求是可以预测的（例如某个地点因举行热门活动而导致售票剧增），则可将这种管理行为集成到应用程序中。
Azure 门户提供内置的监视和警报功能，可以监视大多数资源。 监视和警报功能可以在数据库和池上使用。 这种内置的监视和警报功能是特定于资源的，因此对于少量资源使用方便，但在处理大量资源时就不是很方便。
对于使用许多资源的大容量应用场景，可以使用 Azure Monitor 日志。 这是一项单独的 Azure 服务，可对 Log Analytics 工作区中收集的已发出日志进行分析。 Azure Monitor 日志可收集多个服务的遥测，并可用于查询和设置警报。
获取 Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 应用程序的脚本
在 WingtipTicketsSaaS-DbPerTenant Github 存储库中提供了 Wingtip Tickets SaaS 多租户数据库脚本和应用程序源代码。 有关下载和取消阻止 Wingtip Tickets SaaS 脚本的步骤，请参阅常规指南。
预配其他租户
虽然池在只有两个 S3 数据库的情况下就可以做到经济有效，但池中的数据库越多，就平均效果来看也就更加经济有效。 为了很好地理解在大规模情况下如何进行性能监视和管理，本教程要求至少部署 20 个数据库。
如果在之前的教程中已预配一批租户，则可跳到模拟所有租户数据库上的使用情况部分。
- 在 PowerShell ISE 中，打开 …\Learning Modules\Performance Monitoring and Management\Demo-PerformanceMonitoringAndManagement.ps1。 请让该脚本保持打开状态，因为在本教程中，将要运行多个方案。
- 设置 $DemoScenario = 1，预配一批租户
- 按 F5 运行脚本。
脚本会在不到五分钟的时间内部署 17 个租户。
New-TenantBatch 脚本使用嵌套或链接形式的一组资源管理器模板来创建一批租户。这些租户在默认情况下会通过复制编录服务器上的数据库 basetenantdb 来创建新的租户数据库，然后将这些数据库注册到目录中，最后再使用租户名称和地点类型初始化这些数据库。 这与应用预配新租户的方式是一致的。 对 basetenantdb 所做的任何更改都将应用到此后预配的任何新租户。 请参阅架构管理教程，了解如何对现有租户数据库（包括 basetenantdb 数据库）进行架构更改。
模拟所有租户数据库上的使用情况
我们提供了 Demo-PerformanceMonitoringAndManagement.ps1 脚本，用于模拟针对所有租户数据库运行的工作负荷。 负载是使用可用负载方案之一生成的：
| 演示 | 方案 |
|---|---|
| 2 | 生成正常强度的负载（约 40 DTU） |
| 3 | 生成单个数据库的突发时间更长且频率更高的负载 |
| 4 | 生成单个数据库的 DTU 突发更高的负载（约 80 DTU） |
| 5 | 在正常负载的基础上生成单个租户的高负载（约 95 DTU） |
| 6 | 生成跨多个池的不均衡负载 |
负载生成器向每个租户数据库应用仅限 CPU 的综合负载。 该生成器为每个租户数据库启动一个作业，以便定期调用生成负载的存储过程。 负载级别（以 eDTU 为单位）、持续时间和间隔在各个数据库之间并不相同，模拟不可预测的租户活动。
- 在 PowerShell ISE 中，打开 …\Learning Modules\Performance Monitoring and Management\Demo-PerformanceMonitoringAndManagement.ps1。 请让该脚本保持打开状态，因为在本教程中，将要运行多个方案。
- 设置 $DemoScenario = 2，生成正常强度负载 。
- 按 F5 将负载应用到所有租户数据库。
Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 是一个 SaaS 应用，SaaS 应用上的实际负载通常是偶发的，不可预测。 为了模拟该负载，负载生成器将生成分布在所有租户上的随机化负载。 显现该负载模式需要几分钟，因此让负载生成器运行 3-5 分钟，然后再尝试按以下部分所述监视负载。
重要
负载生成器在本地 PowerShell 会话中作为一系列作业运行。 请让“Demo-PerformanceMonitoringAndManagement.ps1”选项卡保持打开状态！ 如果关闭该选项卡或暂停计算机，负载生成器会停止。 负载生成器保持处于作业调用状态，在这种状态下，它在生成器启动后预配的任何新租户上生成负载。 使用 Ctrl-C 停止调用新作业并退出脚本。 负载生成器将继续运行，但只在现有租户上运行。
通过 Azure 门户监视资源使用情况
若要监视应用负载后的资源使用情况，请打开门户，转到包含租户数据库的池：
- 打开 Azure 门户，浏览到 tenants1-dpt-<USER> 服务器。
- 向下滚动并找到弹性池，并单击“Pool1”。 该池包含目前创建的所有租户数据库。
观察“弹性池监控”和“弹性数据库监控”图表。
池资源利用率聚合了池中所有数据库的数据库利用率。 数据库图表显示了五个最繁忙的数据库：
由于池中除排名前五的数据库外还有其他数据库，因此池利用率可以显示没有反映在前五数据库图表中的活动。 有关其他详细信息，请单击“数据库资源利用率”：
对池设置性能警报
对池设置一个警报，该警报在利用率为 >75% 的情况下触发，如下所示：
在 Azure 门户中打开“Pool1”（位于 tenants1-dpt-<user> 服务器上）。
单击“警报规则”，并单击“+ 添加警报”：
提供一个名称，例如“DTU 过高”。
设置以下值：
- 指标 = eDTU 百分比
- 条件 = 大于
- 阈值 = 75
- 时间段 = 过去 30 分钟
将电子邮件地址添加到“其他管理员电子邮件”框中，然后单击“确定”。
扩展繁忙的池
如果某个池的聚合负载级别增加过多，以至于耗光了池的资源，达到了 100% 的 eDTU 使用率，则会影响单个数据库的性能，可能会拖累池中所有数据库的查询响应时间。
短期可考虑通过扩展池来提供更多的资源，或者从池中删除数据库（将数据库移至其他池，或者从池中移至单独的服务层级）。
长期可考虑优化查询或索引使用，从而改进数据库性能。 根据应用程序对性能问题的敏感程度，最佳做法是在池达到 100% eDTU 使用率之前对其进行扩展。 使用警报提前示警。
可以通过增加生成器生成的负载来模拟忙碌的池。 促使数据库更频繁且更长期地突发，在不更改单个数据库需求的情况下，增加池的聚合负载。 可以通过门户或 PowerShell 轻松地扩展池。 本演练使用门户。
设置 $DemoScenario = 3，生成单个数据库的突发时间更长且频率更高的负载，在不更改每个数据库所要求的高峰负载的情况下，增加池的聚合负载强度。
按 F5 将负载应用到所有租户数据库。
转到 Azure 门户中的 Pool1。
在上方的图表中监视池 eDTU 使用率增加的情况。 新的较高的负载可能需要数分钟才能进入，但池却会很快达到最大利用率，当负载逐渐形成新的模式时，就会迅速导致池过载。
- 若要纵向扩展池，请单击 Pool1 页顶部的“配置池”。
- 将“池 eDTU”设置调整为“100”。 更改池 eDTU 不会更改单个数据库的设置（单个数据库的最大 eDTU 仍为 50）。 可在“配置池”页右侧看到单个数据库的设置。
- 单击“保存”提交扩展池的请求。
回到“Pool1”>“概览”，查看监视图表 。 监视为池提供更多资源后的效果（当然，在数据库较少且负载为随机的情况下，除非先运行一段时间，否则很难轻松地看出结果）。 在查看图表时请注意，在上方的图表中，100% 现在代表 100 eDTU，而在下方的图表中，100% 仍代表 50 eDTU，因为单个数据库的最大值仍为 50 eDTU。
在整个过程中，数据库始终联机且完全可用。 在最后时刻，当每个数据库都准备就绪，可以启用新的池 eDTU 时，会断开所有活动连接。 始终应编写在连接断开后进行重试的应用程序代码，以便重新连接到已扩展池中的数据库。
池间的负载平衡
除了对池进行扩展，还可以创建第二个池，将数据库移到该池中，在这两个池之间实现负载均衡。 为此，必须在第一个池所在的服务器上创建新池。
在 Azure 门户中，打开 tenants1-dpt-<USER> 服务器。
单击“+ 新建池”，在当前服务器上创建一个池。
在“弹性池”模板上，执行以下操作：
将名称设置为 Pool2。
将定价层保留为“标准池”。
单击“配置池”。
将池 eDTU 设置为 50 eDTU。
单击“添加数据库”，查看服务器上可添加到 Pool2 的数据库的列表。
任意选择 10 个数据库，将其移动到新池，然后单击“选择”。 如果已经运行了负载生成器，则服务已经了解到性能配置文件需要比默认大小 50 eDTU 更大的池，并建议从 100 eDTU 开始设置。
对于本教程，保留默认值 50 eDTU，再次单击“选择”。
选择“确定”创建新池，并将选定的数据库移动到该池中。
创建池及移动数据库移需要数分钟的时间。 移动数据库期间，在需关闭任何打开的连接这一最后时刻到来前，数据库将会保持联机状态，其访问完全不受影响。 只要拥有重试逻辑，随后客户端就会连接到新池中的数据库。
浏览到 Pool2（位于 tenants1-dpt-<user> 服务器上），打开池并监视其性能。 如果未看到池，请等待新池预置完成。
现在可看到 Pool1 中的资源使用率下降，而 Pool2 的负载情况与之相似。
管理单个数据库的性能
如果池中的单个数据库遇到负载持续过高的问题，该数据库可能会占用池中的大部分资源，进而影响其他数据库（具体要取决于池配置）。 如果该活动要持续一段时间，则可暂时将数据库移出池。 这样数据库就能获得需要的其他资源，并将其与其他数据库隔离开来。
本练习模拟 Contoso 音乐厅在销售热门音乐会票时遇到的负载过高的情况。
在 PowerShell ISE 中打开 …\Demo-PerformanceMonitoringAndManagement.ps1 脚本。
设置 $DemoScenario = 5，在正常负载的基础上生成单个租户的高负载（约 95 DTU）。
设置 $SingleTenantDatabaseName = contosoconcerthall
使用 F5 执行该脚本。
在 Azure 门户，浏览到 tenants1-dpt-<user> 服务器上的数据库列表。
单击“contosoconcerthall”数据库。
单击“contosoconcerthall”所在的池。 在“弹性池”部分中找到该池。
检查“弹性池监视”图表，查找增加的池 eDTU 使用率。 一到两分钟后，较高的负载就会开始进入，很快就会看到池达到 100% 利用率。
检查“弹性数据库监视”屏幕，其中会显示过去一小时内最繁忙的数据库。 据屏幕显示，contosoconcerthall 数据库很快就会成为最繁忙的 5 个数据库之一。
单击“弹性数据库监视”图表将打开“数据库资源利用率”页面，可在其中监视任何数据库。 这样即可隔离 contosoconcerthall 数据库的屏幕。
在数据库列表中，单击 contosoconcerthall。
单击“定价层(缩放 DTU)”打开“配置性能”页，可在其中设置数据库的独立计算大小。
单击“标准”选项卡打开标准层中的缩放选项。
将 DTU 滑块滑至右侧，选择 100 DTU。 请注意，这对应于服务目标 S3。
单击“应用”将数据库移出池，使之成为标准 S3 数据库。
缩放完成后，在弹性池和数据库边栏选项卡上监视对 contosoconcerthall 数据库以及 Pool1 造成的影响。
一旦 contosoconcerthall 数据库上的高负载降低，就应迅速让该数据库返回池中以降低其成本。 如不确定这种情况何时会发生，则可在数据库上设置一个警报，当数据库的 DTU 使用率降至池中单个数据库的最大值以下时将会触发该警报。 练习 5 介绍如何将数据库移至池中。
其他性能管理模式
提前缩放 在上述练习中，探索了如何缩放独立的数据库，知道要查找的数据库。 如果 Contoso 音乐厅的管理层将即将发生的售票事件告知了 Wingtip，则可能已提前将数据库移出池。 否则就可能需要在池或数据库上设置一个警报，监视所发生的事件。 你不会希望从池中其他抱怨性能下降的租户处了解到这些情况。 如果租户可以预测其对额外资源的需求时间，便可以设置一个 Azure 自动化 Runbook，按定义的计划将数据库移出池，然后再移回去。
租户自助缩放：由于缩放是一项可以轻松地通过管理 API 调用的任务，可以轻松地构建一项功能，将租户数据库缩放到面向租户的应用程序中，作为 SaaS 服务的功能提供。 例如，可以让租户自行管理上下缩放，也许还可以将其与租户的计费直接关联在一起！
根据使用模式将池按计划增大或缩小
只要聚合租户使用率遵循可预测的使用模式，就可以使用 Azure 自动化按计划对池进行上下缩放。 例如，如果知道工作日下午 6 点后资源需求会下降，则可以将池向下缩放，在第二天早晨 6 点前再向上缩放。
后续步骤
本教程介绍如何执行下列操作：
- 通过运行提供的负载生成器，模拟租户数据库上的使用情况
- 在租户数据库对负载增加进行响应时，监视其情况
- 通过扩展弹性池来响应数据库负载增加的情况
- 预配第二个弹性池，对数据库活动进行负载均衡
其他资源
- 构建 Wingtip Tickets SaaS Database Per Tenant 应用程序部署的其他教程
- SQL 弹性池
- Azure 自动化
- Azure Monitor 日志 - Azure Monitor 日志的设置和使用教程