在在线帮助里列出了log_reuse_wait_desc所有可能值，但在这里我们只谈最常见的原因，解释如何安全确保那个空间可以被重用。

没有日志备份的完整恢复模式

如果从sys.databases查询，log_reuse_wait_desc的返回值是LOG_BACKUP，那么你很可能遭受完整或大事务日志的最常见原因，即在完整恢复模式里的数据库（或次之，大容量日志恢复模式），没有进行事务日志备份。

在SQL Server的很多版本里，model数据库默认是完整恢复模式。因为model数据库是创建所有新SQL Server用户数据库的模板，新的数据库继承自model的配置。

对于大多数生产数据库，使用完整恢复模式是推荐的做法，因为它允许数据库的时间点恢复，最小化灾难事件的数据丢失。但是，接下来的常见错误是调整备份策略是只有完整备份（或者有差异备份）而没有定期的事务日志备份。这个策略有2个大问题：

1. 进行完整数据库备份只保护数据文件内容，没有日志文件内容。完整保护已改变数据的唯一方法是自完整或差异备份后，需要时间点的恢复，是进行日志备份。
2. 完整数据库备份不会截断事务日志。只有日志备份会造成日志文件截断。没有的话，日志文件里的空间是从不标记重用的，日志文件会不停的增长。

为了进行时间点的恢复并控制日志大小，我们必须用数据库完整或完整和差异备份连同事务日志备份。对于我们的FullRecovery数据库，我们可以进行日志备份，如代码7.3所示，然后再次查询sys.databases。

 1 USE master
 2 GO
 3 BACKUP LOG FullRecovery
 4 TO DISK = ‘D:\SQLBackups\FullRecovery_log.trn‘
 5 WITH INIT
 6 GO
 7 
 8 SELECT  name ,
 9         recovery_model_desc ,
10         log_reuse_wait_desc
11 FROM    sys.databases
12 WHERE   name = ‘FullRecovery‘

（代码7.3：解决日志备份问题）

如果缺少日志备份是日志增长问题的原因，首先要做的是验证问题数据库是否真的需要运行在完整恢复模式。如果必须要能恢复数据库到任意时间点或到灾难事件前的一个时间点，则是必须的，或者必须要用完整恢复模式的另一个原因（例如数据库镜像）。如果在SLA里目标恢复点（ Recovery Point Objective (RPO) ）为最大15分钟的数据丢失，那么很可能你不能只进行完整数据库备份和差异数据库备份，必须要进行日志备份。

但是，如果因为不需要而没有进行日志备份，那么数据库不应该运行在完整恢复模式；我们可以切换数据库到简单恢复模式，那事务日志的不活动部分会自动标记为可重用，在检查点的时候。

如果数据库需要运行在完整恢复模式，那么开始日志备份，或调查下备份需要的频率。事务日志的备份频率取决于很多因素，例如数据修改的频率，还有在灾 难中，SLA上可接受的数据丢失程度。另外，你应该采取措施保证日志增长是可控的，在将来是可预见的，在这篇文章里的妥当的日志管理部分会介绍。

活动事务

如果log_reuse_wait_desc的返回值是ACTIVE_TRANSACTION，那么你受到来自SQL Server里完整或大的事务日志的第二个常见原因：长时间运行或未提交的事务。重新执行下来自代码7.1的事务，但不提交，在重新执行下代码7.3，你 会看到这个值返回（不要忘记回去提交这个事务）。

如在第2篇日志截断和空间重用部分介绍的，事务日志里的VLF只有在不包含活动日志部分时才会被截断。如果数据库试用完整或大容量日志恢复模式，只 有日志备份操作才可以进行截断。数据库里长时间运行的事务延迟包含事务开始后生成的日志记录的VLF的截断，包括其它并发事务对数据库里的数据修改产生的 日志记录，甚至当这些改变还没提交时。另外，长时间运行的事务的空间需求量会通过对“补偿日志记录”保留的空间增加，如果在系统里事务回滚的话，这些日志 记录就会产生。这些保留是需要的，保证在回滚期间，这些事务可以成功恢复而不会用完日志空间。

另一个常见对log_reuse_wait_desc值的活动事务值是“孤立”的显式事务，它莫名其妙的从不提交。允许用户在事务里输入的应用程序就特别容易是这类问题。

长时间运行的事务

造成长时间运行的事务的最常见操作，也是在数据库里生成大量日志记录，是从数据库里归档或清除数据。数据保持往往是数据库设计里事后的想法，经常是数据库已经活跃一段时间后才考虑，是在服务器接近可用存储的容量限制。

通常，当需要归档时，第一个反应是从数据库里使用简单的DELETE语句删除不需要的数据，如代码7.4所示。为了生成一些简单的测试数据，这个脚本使用Jeff Moden的随机数据生成器的简化版本，简单修改来生成日期到2012。

USE FullRecovery ;
GO
IF OBJECT_ID(‘dbo.LogTest‘, ‘U‘) IS NOT NULL 
    DROP TABLE dbo.LogTest ;
SELECT TOP 500000
        SomeDate = CAST(RAND(CHECKSUM(NEWID())) * 3653.0 + 37534.0 AS DATETIME)
INTO    dbo.LogTest
FROM    sys.all_columns ac1
        CROSS JOIN sys.all_columns ac2 ;

-- delete all but the last 60 days of data
DELETE  dbo.LogTest
WHERE   SomeDate < GETDATE() - 60

（代码7.4：大容量数据删除）

取决于要删除的在日期范围内存在的行数，这会变成引起日志增长问题的长时间运行的事务，即使数据库运行在简单恢复模式。外键串联约束的出现或审计触 发器会恶化问题。如果其它表引用目标表，通过外键约束来级联删除，那么SQL Server页通过级联约束来记录删除的行的细节。如果表上有DELETE触发器，在触发器执行期间，SQL Server也会记录进行的操作。

为了最小化在事务日志上的影响，数据清理应该简化为更短，独立的事务。有很多方法中断长时间运行的事务为小的批处理。如果表存在级别约束或DELETE触发器，我们可以在循环内进行删除操作，在一个时间删除一天的数据，如果代码7.5所示。注意，在这个简单的例子里，在我们的表里没有足够的行来验证这个技术的使用，简单的DELETE；清理几百万行数据更合适。也注意批量删除的主要关心的是并不是速度（代码7.5会比代码7.4运行更慢）。最要关心的是避免日志过度增长和锁升级。

DECLARE @StopDate DATETIME ,
    @PurgeDate DATETIME
SELECT  @PurgeDate = DATEADD(DAY, DATEDIFF(DAY, 0, MIN(SomeDate)), 0) ,
        @StopDate = DATEADD(DAY, DATEDIFF(DAY, 0, GETDATE()) - 60, 0)
FROM    dbo.LogTest

WHILE @PurgeDate < @StopDate 
    BEGIN
        DELETE  dbo.LogTest
        WHERE   SomeDate < @PurgeDate
        SELECT  @PurgeDate = DATEADD(DAY, 1, @PurgeDate)
    END

（代码7.5：将数据清除拆散为小的事务）

使用这个方法清除数据，每个删除事务的持续时间是从表里删除一条记录的时间，加上任何触发器或级联约束进行它们操作的时间。如果数据库使用简单恢复模式，下个检查点会截断这些清除产生的日志记录，只要在VLF里没有相关数据清理的活动日志存在。

当在处理过程中级联约束或审计触发器不是要考虑的，我们可以使用不同的方法来清理表上的数据，同时最小化事务。不是进行一点的DELETE操作，它会影响多少的数据，取决于指定日期里存在的行数，在DELETE语句里使用TOP运算符会限制每个循环操作影响的行数。使用@@ROWCOUNT来捕获DELETE操作影响的行数，运算符会在小的批处理语句里清除数据，直到@@ROWCOUNT的值小于DELETE语句里TOP子句里指定的行数，如代码7.6所示。

这个方法只有在没有触发器和级别约束时使用有效，不然的话@@ROWCOUNT的结果不是实际表删除的行数，而是触发器执行或通过强制级联约束影响的行数。

 1 DECLARE @Criteria DATETIME ,
 2     @RowCount INT
 3 SELECT  @Criteria = GETDATE() - 60 ,
 4         @RowCount = 10000
 5 WHILE @RowCount = 10000 
 6     BEGIN
 7         DELETE TOP ( 10000 )
 8         FROM    dbo.LogTest
 9         WHERE   SomeDate < @Criteria
10         SELECT  @RowCount = @@ROWCOUNT
11     END

（代码7.6：对于数据清理在DELETE语句里使用TOP运算符）

这些方法在SQL Server 2000,2005,2008的任何版本都可以使用，在数据清理期间最小化事务。

但是，如果你的数据库是SQL Server 2005或2008企业版，且经常清理数据，那么清理数据的更好方法是表分区，在列上筛选要删除的数据。这会更小影响事务日志，因为分区包含的数据会从表转出并清理，对SQL Server只是记录区重新分配的操作。

管理存档

这已经是这个系列文章讨论范围之外了，自动归档方案。但是，一个可能的归档过程涉及分区，表之间的架构复制，允许一个表的一个分区可以转出到另一个。在主要的OLTP表最小化数据的活动部分，但只减少修改的元数据的归档过程。Kimberley Tripp已经写了一份具体的白皮书，叫做SQL Server 2005里的表和索引分区，它谈了划窗技术（sliding window technique）。

未提交事务

默认情况下，SQL Server会在隐性事务里包裹任何数据修改语句来保证，在灾难事件里，SQL Server可以回滚在故障点已经做出的修改，返回数据到一致的状态。如果修改成功，隐性事务会提交到数据库。和自动发生的隐性事务相比，我们创建显性事务，在代码包裹多个修改在一个事务里，来保证所有的修改通过ROLLBACK命令可以撤销，或者通过COMMIT命令提交让它持久。

当恰当使用时，显性事务可以保证多个表之间的数据修改作为一个单位成功完成，或者全部都不修改。当使用不当时，不管怎样，在数据库里孤立的事务还是活跃的，阻止事务日志的截断，这会导致事务日志增长或填满。在SQL Server里有很多孤立事务的原因，这超出了这篇文章详细介绍的范围。但是，一些常见的原因有：

• 长时间运行的事务造成应用程序超时
• 在T-SQL或应用程序代码里错误的错误处理
• 触发器执行期间失败
• 链接服务器失效导致孤立的分布式事务
• 和BEGIN TRANSACTION COMMAND没有对应的COMMIT/ROLLBACK语句

 一旦一个事务开始，它会保持活动直到创建的连接，事务触发COMMIT或ROLLBACK语句，或者连接从SQL Server中断（当使用绑定的链接，会允许会话共享锁，这是个异常）。

现在的应用程序通常会使用连接池，在池里保持与SQL Server的连接让程序重用，即使当程序代码在连接上调用Close()方法。当对孤立事务进行故障排除是理解最后一点非常重要，因为即使连接在加入或返回到应用程序连接池前被重置，数据库里打开的事务还是继续存在的，如果它们没有正常结束的话。

识别活动事务

事务相关的DMV提供大量的额外信息，不管当前事务的状态和进行的操作。但是，一些DBA还是使用DBCC OPENTRAN作为识别是否为孤立事务（或只是长时间运行的）为造成日志增长的根源的最快方法。

在DBCC OPENTRAN(DatabaseName)格式里会接受数据库名称作为输入参数，数据库名称是用作检查打开事务的数据库名。如果数据库里有活动事务存在，命令会输出类似如下的信息。

1 DBCC OPENTRAN  (FullRecovery)

Transaction information for database ‘FullRecovery‘.

Oldest active transaction:
    SPID (server process ID): 56
    UID (user ID) : -1
    Name          : user_transaction
    LSN           : (897:15322:1)
    Start time    : Sep 18 2012  1:01:29:390PM
    SID           : 0x010500000000000515000000fd43461e19525f12828ba628ee0a0000
DBCC execution completed. If DBCC printed error messages, contact your system administrator.

（代码7.7：来自DBCC OPENTRAN的输出信息范例）

DBCC OPENTRAN只输出最早的活动事务，但主要表示事务是否为活动的疑问是开始时间。一般来说，未提交的事务是打开很长时间才会是造成事务日志增长的原因。

另一个重要的信息是SPID（server process ID；在DMV里这用session_id代替），这用来标识创建打开事务的会话。我们可以通过SPID判断事务是真的孤立还是只是长时间运行的，通过查询sysprocesses视图（在SQL Server 2000里）或者SQL Server 2005及后续版本里的sys.dm_exec_sessions和sys.dm_exec_connections的动态视图，如代码7.8所示。注意sysprocesses视图在SQL Server 2005及后续版本还是可用的，保持向后的兼容性。在运行代码7.8时，在每个查询里，直接用你看到的会话值替换session_id值（我们注释了几列，只是为了简化输出的可读性）。

 1 USE master
 2 GO
 3 SELECT  spid ,
 4         status ,
 5  --     hostname ,
 6  --     program_name ,
 7  --     loginame ,
 8         login_time ,
 9         last_batch ,
10         ( SELECT    text
11           FROM      ::
12                     fn_get_sql(sql_handle)
13         ) AS [sql_text]
14 FROM    sysprocesses
15 WHERE   spid = 53
16 
17 USE FullRecovery
18 GO
19 SELECT  s.session_id ,
20         s.status ,
21  --     s.host_name ,
22  --     s.program_name ,
23  --     s.login_name ,
24         s.login_time ,
25         s.last_request_start_time ,
26         s.last_request_end_time ,
27         t.text
28 FROM    sys.dm_exec_sessions s
29         JOIN sys.dm_exec_connections c ON s.session_id = c.session_id
30         CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(c.most_recent_sql_handle) t
31 WHERE   s.session_id = 53

（代码7.8：使用DMV来识别孤立的还是长时间运行的事务）

如果回话是runnable，running或suspended状态，那么可能问题的根源是长时间运行，而不是孤立的事务。但是，只有进一步的调查才能确认。很有可能刚才的事务失败且连接重置，使用连接池，当前运行的语句不是打开事务所关联的。

在SQL Server 2005和后续版本，我们可以使用sys.dm_tran_session_transactions和sys.dm_tran_database_transactions对打开的事务收集信息，包括事务开始事件，打开事务使用的日志数，以及日志空间使用字节数，如我们刚才代码7.1所见。代码7.9展示了一个简单的版本，带有范例输出。

（代码7.9：收集打开事务的信息）

除非应用程序设计来检查，处理孤立的事务，清除事务的唯一方法是KILL会话，它会造成事务回滚，和连接中断一样，在下一次日志备份期间，允许日志里的空间是可以被重用的。但是，回滚的执行后果必须要理解的。

其他引起日志增长的可能原因

除了刚才提到的原因之外，还有其他一些问题阻止日志里空间重用，导致日志过度增长。这里我会谈其中的一些，这个问题的更多信息，可以看下Gail Shaw的文章，为什么我的事务日志满了？

REPLICATION

在事务复制期间，日志读取代理的任务是读取事务日志， 查找关联修改的日志记录，复制到订阅者（例如，“待定的复制”）。一旦修改被复制，会标记日志为“已复制”。缓慢或延迟的日志读取活动会导致记录剩为“待 定的复制”很长时间，在此期间它们还是活动日志的一部分，因此母VLF不能被截断。对于通过变更数据捕获（ Change Data Capture (CDC)）功能需要的日志记录也有类似的问题存在。

不管任何情况，sys.databases的 log_reuse_wait_desc列会显示REPLICATION作为问题根源。在事务磁盘阵列的输出性能里，这个问题本身也暴露了瓶颈。尤其是， 在并发写加载下的延迟读取操作。写入日志文件会持续发生，但用日志读取代理相关的和日志备份文件读取的读操作也要持续的。同一时间有持续的读和写发生，取 决于系统中的日志活跃级别和活动日志部分的大小，会导致磁头随机的I/O活动，因为磁头需要改变位置来读取活动日志的头，然后活动日志的尾。我们可以使用性能监视器（PerfMon）里磁盘计数器 Physical Disk\Disk Reads/sec 和 Physical Disk\Disk Writes/sec来故障排除这类问题，看下SQL Server的故障排除的免费电子书的第2章来进一步了解这个问题的细节：https://www.simple-talk.com/books/sql-books/troubleshooting-sql-server-a-guide-for-the-accidental-dba/ 本文系统来源：http://www.cnblogs.com/woodytu/p/4935887.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的SQL Server中的事务日志管理(7/9)：处理日志过度增长全部内容，希望文章能够帮你解决SQL Server中的事务日志管理(7/9)：处理日志过度增长所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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