有了本章就可以跟SG的performance tuning说
拜拜~\(≧▽≦)/~啦啦啦~~~~~
本章大部分内容都取自 RAC performance tuning的SG。
这篇文章一开始只是一个人记录 后来转给了朋友 于是变成了如下 有问有答的混合形式了，我想这样也好 ，免得大家看了以后不思考一带而过，于是就把整个邮件保留了下来。
同时也希望大家能帮忙挑挑刺儿 再补充一下其他知识点。
格式略乱 请见谅。
Gc current block 2-way:
1.Sga 1发送请求道SGA2 request block SGA1产生gc current block request .
2.SGA2检查这个block是否被改变如果已被改变的话LMS 则会要求LGWR写redo log （这时SGA1会显示busy）
然后传送。
3.SGA2发送NODE并产生Gc current block 2-way等待直到BLOCK发送到SGA1等待终结。
当发送NODE过程中对这个block的请求将会产生GC buffer busy.
3 way:就是多一个节点 resource MASTER和cached节点不是同一个节点。
Lost block :
可能跟OS和网络配置参数相关比如SIDE message比block先到。
减小multiblock read count到16以下可以避免发生这样的事情。
Enqueue Waits :
Enqueue是序列化的
在[url=]RAC[/url]中是全局资源
大多数频繁的等待可能是HW TA SQ TX TM US
这并不是RAC专属但是当应用RAC的时候会出现全局资源锁。
SELECT*FROMgv$enqueue_statisticsWHEREeq_type='TX'
这个视图可以检查各种资源争用的程度。
select*FROMgv$instance_cache_transfer可以知道block级的transfer。
是一个十分有效的用来确定哪个object CR争用特别多的
视图。
--这些都是新知识，
暂时先吸收，提不出什么问题，除了笔误，
大哥，笔误
误人子弟啊
（尤其逻辑上，相反的话）
RAC相关的统计可以分类为：
全局cache service统计：gc cr blocks received ,gc cr block receive time etc..
全局队列service：global enqueue gets and so on.
Message sent：gcs messages sent我擦……
我还不知道这是啥呢……
--这些也是新东西，
不过，貌似白鳝的RAC书上专门列出了一些RAC统计，说的比较详细，可以参考参考
RAC调优Tips：
APPLICATION是最重要的.
重置调整buffer cache的大小（看起来意为缩小
这样可以减少cache fusion {想起来还真惭愧
当初上RAC的时候我还希望能调大cache size只是为了减少使用裸设备后缺失文件系统的影响}）
--增加local缓冲区命中率，这样可以减少cache fusion.那不就该加大local buffer cashe?
--首先
如果两个节点数据交互频繁的话
加大缓冲区
意味着
某个table可能在这两个节点中全部被cache住了
，那么当对这个table进行操作的时候
两个节点之间就会进行频繁的通信，减少buffercache可以减轻inter connect上的负担
但是毋庸置疑会增加I/O的负担，（考虑一下吧interconnect上各种锁状态
其实是比从硬盘拿数据时开销大的
但是速度快。）
小的block可以减少cache fusion。我啥时候说过小的block可以减少cache fushion了？
--不是我说你说的， 我是说小的block可以减少cache fusion，因为一个块装的数据少，这样就能降低在同一个BLOCK上的操作。
你的意思是要
减少block的大小还是减少BUFFER CACHE里的buffer的的大小？？
还是减少BUFFER CACHE SIZE?
--当然是buffer cache size了
--那就有问题了，到底加大不加大BUFER CACHE SIZE了？（RAC的BUFFER CACHE SIZE不就是指跟个实例的local buffersize?）
不加大Local buffer的命中率的话，
你就会去别的实例搞块。这样也会cache fusion
加大local buffer的命中率的话，不就是加大local的BUFER CACHE SIZE？
我的意思是这样，如果你加大了命中率
那么同时会增加
去别的实例取的几率
了吧？
如果你缩小了
那么会增大硬盘读的机会。
“当初上RAC的时候我还希望能调大cache size只是为了减少使用裸设备后缺失文件系统的影响”
这个是为什么？详细解释一下
n
是这样[url=]linux[/url]系统本身有自己的
文件系统缓存
所以大部分情况下
你看到Free -g命令的返回结果都是free的内存不多
（比如我们128G内存的机器SGA只设置了64G可是free往往只有[url=]10G[/url]左右）
n
这是因为LINUX会缓存你经常使用的文件在内存中
。所以有的时候
你从[url=]ORACLE[/url]中
看到的physical read实际上是从文件系统的缓存中读取的
并不是从物理硬盘中读取的
因为linux替你做了缓存（说的有点复杂
能理解吧）
n
但是由于我们的RAC使用的是裸设备
而linux是无法缓存裸设备的
所以这个时候
需要增大[url=]数据库[/url]的buffer cache来弥补缺失文件系统缓存的影响。
n
当然
裸设备的I/O要比文件系统快得多
--了然
减少大的全表扫描（OLTP）
--这个对OLAP也有用吧？防止被基础local cache..
使用自动段空间[url=]管理[/url]（？？？？？）--这个可以理解为减少insert等dml的争用吧？比如INSERT,session会很快的找到合适的block.
如果你使用数据字典管理的段空间的话
数据字典被更新跟block被更新一样
需要在两个节点间传递
你丫自己想想吧。
--这个
我是在回答你的问题，“使用自动段空间管理（？？？？？）”,我以为你丫在问为什么要用自动段空间管理
自动段空间管理部分
当时确实是问号哈
没有时间细想
今天状态好
一想就通了。
谁给我个解释
这句话怎么翻译(我的翻译是 ASSM可以使block尽量的粘黏实例)
ASSM can provide instance affinity to table blocks.
n
这个我也没想通为什么。。得怎么理解。。
增加sequence cache
当sequence用作生成主键时，容易造成索引块的竞争。增大sequence的cache值，有利于减少索引块的竞争，提高leaf block的instance affinity
同时sequence在next的时候如果需要再次获取 则会修改数据字典 同时造成row cache lock.
oracle为了管理sequence使用了以下三种锁
*row cache lock：调用sequence.nextval过程中（nocache)
* SQ锁:调用sequence.nextval过程中（cache+noorder)
* SV锁（dfs lock handel)：RAC上节点之间顺序得到保障的的前提下，调用sequence.nextval期间拥有。赋予了cache + order属性的sequence上发生。(cache+order)
创建sequence赋予的cache值较小时，有enq:sq-contention等待增加的趋势。cache的默认缺省值是20.因此创建使用量多 的sequence时，cacheh值应取1000以上的较大值。偶尔一次性同时创建多个会话时，有时发生enq:sq-contention等待事件。 其理由是v$session.audsid列值是利用sequnce创建的，许多会话同时连接时，可以将sys.audses$sequence的cache大小扩大至1000，以此解决enq:sq-contention等待问题。
Rac上创建sequence时，在赋予了cache属性的状态下，若没有赋予order属性，则各节点将会把不同范围的sequence值cache到内存上。
--sequence虽说了解过，
但是你说的还是很有新意，先吸收了。有些疑问，一个sequece放在哪？？，每个node用自己的sequece不就得了吗？如果非要争用的话（假设它在shared pool里--还是不明白，每个node不都是有自己的shared pool吗？），
单单就影响索引吗？
Sequence的管理是在数据字典中的
所以同上道理。
--了然
在此处顺便讲解library cache and row cache
这两个东西是global级的东西 所以 如果过度解析的话 那么会增加interconnect的负担。比如说PL/SQL，AQ，recompile package的时候。
---每个实例都有shared pool吧？？
这个东西如何在rac里面影响？？详细点
哥哥share pool里的数据字典内容都是共享的
啊
。row cache就是数据字典的cache这个是需要两个节点必须同步的。
--能否举个具体例子来？
比如说你某个package对不
两个节点都要用吧
，pin在shared pool里
这个时候
从NODE 2重编译了他，NODE需要同步哇！~
这个时候请顺便考虑 自生成主键（通过一张表记录高低位等方式）的话……这个block就……--这句话再详细点
自生成主键 是依赖于物理table的
频繁的通过更新这个表 来实现序列化
而且这个表很小 往往都是几个block
那你想一下吧……两个节点同时请求获取
更新。
--了然
使用partition。（Hash partition可能会减少buffer busy并且将block分布的更均匀
便于并发访问）
避免不必要的解析
减少锁的使用
减少没必要的索引（因为没必要的索引不但会增加block互相传递的负担
还有索引leaf or brach block分裂所造成的等待）。
还有索引tree太深
的话会对root block
--很新，
很好，先记下
为了避免索引分裂，一个统一，不倾斜的索引结构将是很好的解决办法：
Global [url=]index[/url] partition
增加sequence cache大小。
（打个比方
如果拿到的都是low value的话
会导致反复的修改一个索引的block所以……想想吧。）
--这个不明白
好好解释解释
这个……
我还是当面解释吧
太TM复杂了……
你看看我的索引分裂偏
你就了了
--待续
这个简单说一句
就一句
假设一个索引的block可以放40条记录
如果是number类型的
可能还放个400来条。
默认的sequence是20个
对吧
那么就是说 NODE 1拿到20 插入一个block
NODE 2拿到20-40
NODE 2拿到40-60
NODE 1拿到60-80
全部都插入一个block吧？
这个时候就要各种写redo各种传image吧？
了了吧？
Undo Block的思考：
当一个查询视图查看一个active transaction的block的时候
恰好这个block中的内容有多个active的transaction比如说一个table的2行记录被2个instance修改了。
那么就会读取两个instance的undo来merge record。通常发生在更新和查询非常频繁的表上。
解决思路：
短事物
增大sequence来减少索引block的争用
（一样的道理）
在RAC中
远程undo的维护很痛苦。
--上面的问题解释好了
这个我就能懂了吧？（跟sequece XXX，
什么一样的道理？）对
HW - contention：
一般都是插入多了
然后找空闲空间的时候就发生这个：
Enq :HW – contention
Gc current grant
前面的不用解释了就是扩展段
后面的是就是扩展出来的新块
被这个操作需求的时候发生的lock（这个很少会发生争用
毕竟2个insert不会需求相同的块）。
--什么事扩展出来的新块？解释解释这个现象
这个就是说
一旦扩展一个extent里面有8个块
有对这8个新块并发的请求需要
所以产生等待
这个是基本见不到的……
--再详细点,八个新块各用各的
怎么就会征用？
这个我也说不好
脑袋里有一点点感觉
你无视了吧
要么你就帮我解释detail了……
问题不多了，在这里问。
CACHE FUSION优化方面，
不谈应用级别的。
谈系统级的优化，不修改应用。
1如何优化？
rmem_max and wmem_max should be increased beyond 256kb
net.core.rmem_default=262144
net.core.rmem_max=for [url=]11g[/url]: 4194304 ... For 10g: 2097152
net.core.wmem_default=262144
net.core.wmem_max=1048576
_default 确定 socket 在创建的时候分配多少内存给她
_max每个socket 最大消耗内存
2就命中率来说，减少[url=]data[/url] buffer size就一定能减少cache fusion吗？
这个光就命中率来讲不好说，但是减少 databuffer size 确实可减少网络通信 但增加I/O消耗。
3另外还有一个问题
，怎么减少data buffer size?设置较小的sga_target的值？
这样一定会减少DATA BUFFER SIZE吗？？
其他的POOL不也减少了？
有cache size..... | 
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发表于 2011-5-3 21:34
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