04 深入 Oracle 并发世界:MVCC、锁、闩锁、事务隔离与并发性能优化的探索

news2024/11/7 23:04:43

文章目录

      • 深入 Oracle 并发世界:MVCC、锁、闩锁、事务隔离与并发性能优化的探索
        • 一、多版本并发控制(MVCC)
          • 1.1 理论解析
          • 1.2 实践应用
        • 二、锁与闩锁机制
          • 2.1 理论解析
          • 2.2 实践应用
        • 三、事务隔离级别
          • 3.1 理论解析
          • 3.2 实践应用
        • 四、死锁预防与解决策略
          • 4.1 理论解析
          • 4.2 实践应用
        • 五、优化并发环境下的系统性能
          • 5.1 参数调整示例
          • 5.2 其他优化策略
        • 六 实践案例:优化Oracle并发性能

深入 Oracle 并发世界:MVCC、锁、闩锁、事务隔离与并发性能优化的探索

在数据库管理领域,并发控制是确保数据一致性和系统性能的关键。Oracle数据库作为业界领先的关系型数据库管理系统,其并发控制机制尤为复杂且强大。本文将重点探讨Oracle的多版本并发控制(MVCC)、锁与闩锁机制,以及事务隔离级别、死锁预防与解决策略,并在最后针对优化并发环境下的系统性能给出具体的参数调整示例。

一、多版本并发控制(MVCC)

MVCC是Oracle数据库实现高并发访问的一种重要机制。它允许数据库中的每个数据行都存在多个版本,从而允许读操作在不阻塞写操作的情况下进行。

1.1 理论解析

MVCC通过为每个数据行维护一个版本号(或时间戳)来实现。当数据行被修改时,Oracle不会直接覆盖原始数据,而是创建一个新版本的数据行,并更新版本号。读操作会根据当前事务的时间戳来选择合适的数据行版本进行读取。

1.2 实践应用

在MVCC机制下,读操作可以并发地执行,而无需担心与写操作发生冲突。这大大提高了数据库的并发处理能力。

二、锁与闩锁机制

Oracle数据库使用锁和闩锁来管理并发事务,确保数据的一致性和完整性。

2.1 理论解析
  1. :Oracle中的锁用于控制对数据库对象的访问。常见的锁类型包括行锁、表锁和DML锁等。行锁用于锁定特定的数据行,防止其他事务对其进行修改;表锁用于锁定整个表,防止其他事务对其进行任何DML操作;DML锁则用于控制对数据的插入、更新和删除操作。
  2. 闩锁:闩锁(Latch)是Oracle内部使用的一种轻量级锁,用于保护内存结构。与锁不同,闩锁通常用于短时间内的同步操作,且不会记录到数据字典中。
2.2 实践应用

在并发环境下,合理使用锁和闩锁可以确保事务的原子性和一致性,同时减少资源竞争和死锁的发生。

三、事务隔离级别

Oracle数据库支持多种事务隔离级别,以满足不同应用场景的需求。

3.1 理论解析
  1. 读未提交(Read Uncommitted):允许事务读取其他事务尚未提交的数据。这种隔离级别可能导致脏读。
  2. 读已提交(Read Committed):只允许事务读取其他事务已经提交的数据。这是Oracle数据库的默认隔离级别。
  3. 可重复读(Repeatable Read):确保事务在读取数据时,其他事务不能对该数据进行修改。这可以防止不可重复读。
  4. 序列化(Serializable):将事务完全隔离,确保事务按顺序执行。这种隔离级别性能较低,但可以提供最高的数据一致性。
3.2 实践应用

根据业务需求选择合适的事务隔离级别,可以在保证数据一致性的同时,提高系统的并发处理能力。

四、死锁预防与解决策略

死锁是并发事务中常见的问题,它会导致事务无法继续执行。

4.1 理论解析

死锁是指两个或多个事务在执行过程中,因互相等待对方释放资源而无法继续执行的情况。

4.2 实践应用
  1. 预防策略:
    • 合理安排事务的执行顺序,避免循环等待。
    • 尽量缩短事务的执行时间,减少资源占用。
    • 使用合理的索引和查询优化技术,提高查询效率。
  2. 解决策略:
    • 当检测到死锁时,Oracle会自动选择一个事务进行回滚,以打破死锁。
    • 可以通过分析死锁日志,找出导致死锁的原因,并进行相应的优化。
五、优化并发环境下的系统性能

在并发环境下,优化Oracle数据库的性能需要综合考虑多个方面。

5.1 参数调整示例
  1. UNDO表空间大小:增加UNDO表空间的大小,以减少UNDO回滚段的争用,提高并发处理能力。

    ALTER DATABASE DATAFILE '/path/to/undo01.dbf' RESIZE 1000M;
    
  2. REDO日志缓冲区大小:调整REDO日志缓冲区的大小,以适应高并发环境下的数据修改需求。

    ALTER SYSTEM SET log_buffer=256M SCOPE=SPFILE;
    
  3. 会话缓存大小:增加会话缓存的大小,以减少会话创建和销毁的开销。

    ALTER SYSTEM SET sessions=500 SCOPE=SPFILE;
    
  4. 优化锁等待时间:调整锁等待时间参数,以减少因锁等待导致的性能瓶颈。

    ALTER SYSTEM SET resource_limit=TRUE SCOPE=SPFILE;  
    ALTER SYSTEM SET dml_locks=2048 SCOPE=SPFILE; -- 根据实际情况调整DML锁的数量
    
5.2 其他优化策略
  1. 索引优化:确保查询语句使用了合适的索引,以减少全表扫描和锁争用的可能性。
  2. 查询重写:对复杂的查询语句进行优化,如使用子查询、联合查询或临时表等,以减少锁的竞争和资源的消耗。
  3. 分区表:对于大表,可以考虑使用分区表来提高查询性能和并发处理能力。
  4. 连接池:使用数据库连接池来管理数据库连接,以减少连接创建和销毁的开销,提高系统的响应速度。
  5. 监控与调优:定期使用Oracle提供的监控工具(如AWR、ASH、ADDM等)对数据库性能进行监控和分析,找出性能瓶颈并进行调优。
六 实践案例:优化Oracle并发性能

假设我们有一个Oracle数据库,其中包含一个名为ORDERS的表,该表记录了所有的订单信息。在高峰期,该表上的并发访问量非常大,导致性能下降。

优化步骤

  1. 分析性能瓶颈:
    • 使用AWR报告分析数据库的整体性能,找出ORDERS表上的热点SQL语句。
    • 使用ASH报告分析这些SQL语句的执行情况,找出导致性能瓶颈的具体原因(如全表扫描、锁争用等)。
  2. 索引优化:
    • 根据分析结果,为ORDERS表上的常用查询字段创建合适的索引。
    • 确保查询语句使用了这些索引,以减少全表扫描的次数。
  3. 查询重写:
    • 对复杂的查询语句进行优化,如将子查询转换为联合查询,或使用临时表来存储中间结果。
    • 使用EXPLAIN PLAN语句检查查询语句的执行计划,确保它们使用了最优的索引和路径。
  4. 调整参数:
    • 根据数据库的负载情况,调整UNDO表空间、REDO日志缓冲区、会话缓存等参数的大小。
    • 调整锁等待时间参数,以减少因锁等待导致的性能瓶颈。
  5. 使用分区表:
    • 如果ORDERS表的数据量非常大,可以考虑将其拆分为多个分区表,以提高查询性能和并发处理能力。
  6. 监控与持续调优:
    • 定期使用AWR、ASH等监控工具对数据库性能进行监控和分析。
    • 根据监控结果,持续对数据库进行优化和调整,以确保其始终保持良好的性能。

Oracle数据库的并发控制机制复杂而强大,通过深入理解MVCC、锁与闩锁机制、事务隔离级别以及死锁预防与解决策略,并结合实际环境进行参数调整和性能优化,可以显著提升数据库的并发处理能力和整体性能。希望本文能为您在Oracle数据库管理中提供有益的参考和启示。

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNzI1OTE3Mw==&mid=2247493384&idx=1&sn=717e1a14cd59f0587f65709917f863c5&chksm=c141f1c2f63678d45d112a67c063986bd82b46f63f30b9287ca5067bab49d1cd08e363260914#rd

👍 点赞,你的认可是我创作的动力!

⭐️ 收藏,你的青睐是我努力的方向!

✏️ 评论,你的意见是我进步的财富!

image-20241101170631953

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2235355.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Python-利用tkinter库编写一个exe伪恶意程序文件(下)

前言 接着上篇所讲的,我们已经完成了源代码的准备,并将其储存在了function_1.py文件中。接下来我们将把function_1.py文件编写为相对应的exe文件。那么好,废话不多说,我们直接开始。(温馨提示:由于整蛊的需…

vue使用canves把数字转成图片验证码

<canvas id"captchaCanvas" width"100" height"40"></canvas>function drawCaptcha(text) {const canvas document.getElementById(captchaCanvas);const ctx canvas.getContext(2d);// 设置背景颜色ctx.fillStyle #f0f0f0;ctx.f…

商标注册流程

个人名义&#xff08;自然人&#xff09;申请准备&#xff1a;身份证复印件(签字&#xff0c;PDF格式&#xff0c;小于2M)&#xff1b;个体户执照副本复印件(签字&#xff0c;PDF格式&#xff0c;小于2M)&#xff1b;商标图样(建议黑白JPG&#xff0c;建议尺寸800*800尺寸)。公…

《ElementPlus 与 ElementUI 差异集合》Icon 图标 More 差异说明

参考 《element plus 使用 icon 图标(两种方式)》使用 icon 升级 Vue2 升级 Vue3 项目时&#xff0c;遇到命名时的实心与空心点差异&#xff01; ElementUI&#xff1a; 实心是 el-icon-more空心是 el-icon-more-outline ElementPlus&#xff1a; 实心是 el-icon-more-fill…

如何利用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品的价格信息?

以下是使用 Python 的爬虫技术获取淘宝天猫商品价格信息的两种常见方法&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 Selenium 一、环境准备&#xff1a; 安装 selenium 库&#xff1a;在命令行中运行 pip install selenium。下载浏览器驱动&#xff1a;如 ChromeDriver&#xff08;确…

Navicat for MySQL 错误:1251

mySql&#xff1a;8.4 Navicat for MySQL&#xff1a;11.0.10 企业版 绿色版 官网中关于mysql_native_password插件的说法&#xff1a;链接 1. 问题 连接数据库报错&#xff1a;1251 要求升级Navicat for MySQL 2. 原因 mysql中的mysql_native_password插件默认是关闭的 …

Android 如何写代码更少出现bug?借助IDE的检测代码质量插件来解决。

目录 前言 大家好呀~&#xff0c;我是前期后期&#xff0c;在网上冲浪的一名程序员&#xff0c;分享一些自己学到的知识&#xff0c;希望能够帮助大家节省时间。 如何写代码更少出现bug&#xff1f; 很多一些人可能会推荐我们&#xff0c;多看一些阿里巴巴的规范&#xff0c…

洛谷 P2113 看球泡妹子(DP)

传送门https://www.luogu.com.cn/problem/P2113 解题思路 可以设 表示前 场比赛看了 场&#xff0c;小红的满足度为 的最大精彩度。 然后可以枚举前面的一个比赛 &#xff0c;可以得到转移方程&#xff1a; 但是&#xff0c;我们发现数组空间有一点小大&#xff0c;可以…

HTAP数据库国产化改造技术可行性方案分析

一、现状及需求痛点 当前地市统一支撑平台是为地市租户提供全方位业务支持的核心系统&#xff0c;以满足地市级用户在业务处理、数据分析、用户服务及内部管理等多方面的需求。主要承载业务系统的联机事务处理&#xff08;OLTP&#xff09;与联机分析处理&#xff08;OLAP&…

ELK-ELK基本概念_ElasticSearch的配置

文章目录 一、什么是ELK&#xff1f;有什么用&#xff1f;ELK是什么&#xff1f;ElasticsearchLogstashKibana ELK的作用 二、ElasticSearch的安装与基本配置为何需要依赖JDK&#xff1f;使用yum install java-11-openjdk和使用Oracle官网提供的jdk的rpm包安装JDK的区别 参考资…

OpenAI大事记;GPT到ChatGPT参数量进化

目录 OpenAI大事记 GPT到ChatGPT参数量进化 OpenAI大事记 GPT到ChatGPT参数量进化 ChatGPT是从初代 GPT逐渐演变而来的。在进化的过程中,GPT系列模型的参数数量呈指数级增长,从初代GPT的1.17亿个参数,到GPT-2的15 亿个参数,再到 GPT-3的1750 亿个参数。模型越来越大,训练…

DDD领域分析

DDD领域分析是一种对现实业务进行建模分析的一种方法&#xff0c;它对业务问题做了分类&#xff0c;分层与抽象&#xff0c;为后面代码的编写理清了思路。 如何理解DDD呢&#xff1f;首先DDD中有许多名称&#xff0c;我这里一一列举出来&#xff1a;领域&#xff0c;子域&…

ES集群搭建(仅供自己参考)

单节点问题&#xff1a;单机的elasticsearch做数据存储&#xff0c;面临的两个问题&#xff1a;海量的数据存储问题、单节点故障。 一个节点存储的数据是有限的。 海量数据存储问题&#xff1a;将索引库从逻辑上拆分为N个分片&#xff08;shard&#xff09;&#xff0c;存储到…

【测试工具篇一】全网最强保姆级教程抓包工具Fiddler(2)

本文接上篇Fiddler介绍&#xff0c;开始讲fiddler如何使用之前&#xff0c;给大家讲讲http以及web方面的小知识&#xff0c;方便大家后面更好得理解fiddler使用。 目录 一、软件体系结构---B/S与C/S架构 B/S架构 C/S架构 二、HTTP基础知识 什么是http请求和响应? http协…

诗林工作室(编号:mb0003)分享:Finbiz自适应响应式网页设计模版,适用于前端设计、博客、官网等多类型开发模版

本设计模版来自外网&#xff0c;为HTML类型的模版&#xff0c;色彩多样&#xff0c;适合Web开发人员做前端站点设计参考使用。全站模版倾向于官网设计、自主博客等多行业的平台模版开发&#xff0c;适合各大CMS的主题模版开发参考&#xff0c;如常见的Wordpress主题开发、Z-Blo…

2-142【软件无线电原理与应用作业】基于matlab的圆形阵列的波束形成进行仿真

【软件无线电原理与应用作业】基于matlab的圆形阵列的波束形成进行仿真&#xff0c;具有14页文档。假设发射信号载频为1GHz&#xff0c;圆形阵列半径为0.8米&#xff0c;在圆周上均匀布置30个阵元。1.画出指向0度的方向图。2.如果目标在0度&#xff0c;有一不相干的干扰信号在3…

[CUDA] 设置sync模式cudaSetDeviceFlags

文章目录 1. 设置cuda synchronize的等待模式2 设置函数3. streamQuery方式实现stream sync等待逻辑Reference 1. 设置cuda synchronize的等待模式 参考资料&#xff1a;https://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_Runtime_API.pdf cuda的 synchronize等待模式分为&#xff1a; Y…

[OS]vma? trap? Sys_mmap根据思路来实现!!

// Defined in user.hvoid *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_toffset);// TODO: kernel mmap executed in sysfile.cuint64sys_mmap(void){}#define VMASIZE 16struct vma {uint64 addr; // 映射的虚拟地址起始位置int len; …

性能调优专题(5)之深入理解Mysql事务隔离级别与锁机制

一、概述 我们的数据库一般都会并发执行多个事务&#xff0c;多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作&#xff0c;可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。 这些问题的本质都是数据库的多并发事务问题&#xff0c;为了解决多事务并发问题&a…

CentOS 7 软件/程序安装示例

安装软件/程序 wget&#xff0c;前提需要用 root 用户 1、搜索软件/程序 yum search wget 搜索到软件/程序。 2、安装软件/程序 yum -y install wget 安装完成。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------…