oracle深度解析检查点

2024-01-22 04:32
文章标签 oracle 深度 解析 检查点

本文主要是介绍oracle深度解析检查点,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

由于中LGWR和DBWR工作的不一致,Oracle引入了检查点的概念,用于同步,保证数据库的一致性。在Oracle里面,检查点分为两种:完全检查点和增量检查点。下面我们分别介绍这两种检查点的作用:(感谢春暖花开网友提供)


1、 完全检查点

在Oracle8i之前,数据库的发生的检查点都是完全检查点,完全检查点会将数据缓冲区里面所有的脏数据块写入相应的数据文件中,并且同步数据文件头和控制文件,保证数据库的一致。完全检查点在8i之后只有在下列两种情况下才会发生:

(1、)DBA手工执行alter system checkpoint的命令;

(2、)数据库正常shutdown(immediate,transcational,normal)。

由于完全检查点会将所有的脏数据库块写入,巨大的IO往往会影响到数据库的性能。因此Oracle从8i开始引入了增量检查点的概念。


2、 增量检查点
Oracle 从8i开始引入了检查点队列这么一种概念,用于记录数据库里面当前所有的脏数据块的信息,DBWR 根据这个队列而将脏数据块写入到数据文件中。检查点队列按时间先后记录着数据库里面脏数据块的信息,里面的条目包含RBA(Redo Block Address,重做日志里面用于标识检查点期间数据块在重做日志里面第一次发生更改的编号)和数据块的数据文件号和块号。在检查点期间不论数据块更改几次,它在检查点队列里面的位置始终保持不变,检查点队列也只会记录它最早的RBA,从而保证最早更改的数据块能够尽快写入。当DBWR将检查点队列里面的脏数据块写入到数据文件后,检查点的位置也要相应地往后移,CKPT每三秒会在控制文件中记录检查点的位置,以表示Instance Recovery时开始恢复的日志条目,这个概念称为检查点的“心跳”(heartbeat)。检查点位置发生变更后,Oracle里面通过4个参数用于控制检查点位置和最后的重做日志条目之间的距离。在这里面需要指出的是,多数人会将这4个参数看作控制增量检查点发生的时间。事实上这是错误的,这4个参数是用于控制检查点队列里面的条目数量,而不是控制检查点的发生。

(1、)fast_start_io_target
该参数用于表示数据库发生Instance Recovery的时候需要产生的IO总数,它通过v$filestat的AVGIOTIM来估算的。比如我们一个数据库在发生Instance Crash后需要在10分钟内恢复完毕,假定OS的IO每秒为500个,那么这个数据库发生Instance Recovery的时候大概将产生500*10*60=30,000次IO,也就是我们将可以把fast_start_io_target设置为 30000。

(2、)fast_start_mttr_target
我们从上面可以看到fast_start_io_target 来估算检查点位置比较麻烦。Oracle为了简化这个概念,从9i开始引入了 fast_start_mttr_target这么一个参数,用于表示数据库发生Instance Recovery的时间,以秒为单位。这个参数我们从字面上也比较好理解,其中的mttr是mean time to recovery的简写,如上例中的情况我们可以将fast_start_mttr_target设置为600。当设置了 fast_start_mttr_target后,fast_start_io_target这个参数将不再生效,从9i后 fast_start_io_target这个参数被Oracle废除了。

(3、)log_checkpoint_timeout
该参数用于表示检查点位置和重做日志文件末尾之间的时间间隔,以秒为单位,默认情况下是1800秒。

(4、)log_checkpoint_interval
该参数是表示检查点位置和重做日志末尾的重做日志块的数量,以OS块表示。

(5、)90% OF SMALLEST REDO LOG
除了以上4个初始化参数外,Oracle内部事实上还将重做日志文件末尾前面90%的位置设为检查点位置。在每个重做日志中,这么几个参数指定的位置可能不尽相同,Oracle将离日志文件末尾最近的那个位置确认为检查点位置。

oracle 9i instance recovery
1. 增量检查点
在checkpoint queue的基础上实现了增量检查点,每3秒发生一次checkpoint heartbeat,记录dbwr上次写成功的最大RBA(redo block address)。这样的话做instance recovery的时候就从这个rba开始,而不是从上次checkpoint scn开始,大大节省了恢复时间。
 
2. twice scan of redo log
在应用redo之前,redo将会被操作两次,第一次去扫描哪些redo record需要被应用,因为9i在redo里添加了dbwr写数据块的信息,所以dbwr发生前的日志将不会被应用。第二步就是选出需要被应用的日志然后开始rollforward。
 
3. rollforward
在做instance recovery时必须先定位到redo log 然后应用所有日志到datafile,这时候包括了committed和uncommitted的数据。当做完rollward,数据库就可以open了。
 
4. rollback
因 为rollforward产生了uncommitted数据,所以必须回滚这些数据。这将由smon和on-demand rollback来实现。smon将会扫描undo segment header去标志所有活动事务为dead,然后会逐渐去回滚这些事务。另外on-demand rollback提供了前台进程进行rollback,当前台进程企图获得被dead事务占用row lock,这时候前台进程将会去undo segment取得before image去回滚这个块,至于其他被这个dead事务lock的块就等待smon去回滚。
 
另外,如果 在数据库打开的过程中process crash导致transaction dead,resource不能被释放的情况,这时候如果另一个进程需要这些resource,那么这个进程将会等待直到pmon清理dead process释放出resource。

如果数据库Crash,重新启动,很久远以前的未提交事务并不在Redo的恢复序列中。
但是未提交事务一定在回滚段事务表上存在,并且State=10,为活动事务。这就够了。

数据库启动之后,这些事务会被SMON逐个标记为Dead(不可能再活过来了),然后由SMON慢慢去回滚这些事务;也存在另外一种情况,后来的进程会去读这些未提交数据,发现Dead事务未提交,则主动进行回滚。

1. 一个数据块发生更新,必然写回滚
2. 回滚段的block变化也记录在redo中

一份未提交的数据必定在回滚中有相应的前镜像,任何正常的恢复都一定会把这些变化重新构建出来。


想像一下

1. update事务1更新了block 1
2. 回滚段1记录了block1的前镜像
3. checkpoint
4. update事务2更新了block2
5. 回滚段2记录了block2的前镜像
6. instance crash

现在重启数据库

1. 根据redo重新构建block2
2. 根据redo重新构建回滚段2
3. database open
4. SMON用回滚段2的数据回滚block2,SMON用回滚段1的数据回滚block1

最后一步也可能是
在另外一个select检索到block1或者block2的时候,发现这两个block的数据都是未提交的,此时再回滚block1和block2。

所以,只要有相应的回滚数据存在,无论什么时候oracle都可以找到一致的数据,oracle只需要知道这个事务是提交了的还是没提交了的,而这点在block header ITL中有记录。


这篇关于oracle深度解析检查点的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/631850

相关文章

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义

Golang HashMap实现原理解析

《GolangHashMap实现原理解析》HashMap是一种基于哈希表实现的键值对存储结构,它通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,支持高效的插入、查找和删除操作,:本文主要介绍GolangH... 目录HashMap是一种基于哈希表实现的键值对存储结构,它通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,支持

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.

Java的栈与队列实现代码解析

《Java的栈与队列实现代码解析》栈是常见的线性数据结构,栈的特点是以先进后出的形式,后进先出,先进后出,分为栈底和栈顶,栈应用于内存的分配,表达式求值,存储临时的数据和方法的调用等,本文给大家介绍J... 目录栈的概念(Stack)栈的实现代码队列(Queue)模拟实现队列(双链表实现)循环队列(循环数组

java解析jwt中的payload的用法

《java解析jwt中的payload的用法》:本文主要介绍java解析jwt中的payload的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Java解析jwt中的payload1. 使用 jjwt 库步骤 1:添加依赖步骤 2:解析 JWT2. 使用 N

Python中__init__方法使用的深度解析

《Python中__init__方法使用的深度解析》在Python的面向对象编程(OOP)体系中,__init__方法如同建造房屋时的奠基仪式——它定义了对象诞生时的初始状态,下面我们就来深入了解下_... 目录一、__init__的基因图谱二、初始化过程的魔法时刻继承链中的初始化顺序self参数的奥秘默认

Java 正则表达式URL 匹配与源码全解析

《Java正则表达式URL匹配与源码全解析》在Web应用开发中,我们经常需要对URL进行格式验证,今天我们结合Java的Pattern和Matcher类,深入理解正则表达式在实际应用中... 目录1.正则表达式分解:2. 添加域名匹配 (2)3. 添加路径和查询参数匹配 (3) 4. 最终优化版本5.设计思

使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现

《使用Java将DOCX文档解析为Markdown文档的代码实现》在现代文档处理中,Markdown(MD)因其简洁的语法和良好的可读性,逐渐成为开发者、技术写作者和内容创作者的首选格式,然而,许多文... 目录引言1. 工具和库介绍2. 安装依赖库3. 使用Apache POI解析DOCX文档4. 将解析

Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)

《Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBuffer)》:本文主要介绍Java字符串处理全解析(String、StringBuilder与StringBu... 目录Java字符串处理全解析:String、StringBuilder与StringBuffer一、St