dbthink2

Amazon关于切换到云计算的5条建议

Amazon gives us 5 things to consider when making the cloud switch

摘自 http://mor.ph/blogs/5-lessons-when-switching-switching-to-cloud-Amazon-IT

• 1. Moving to cloud computing is a business decision, not political or marketing mandate. Target the project as a multi-year effort.
• 2. Server consolidation and virtualization are important initial steps.
• 3. Start with simple applications; with financials as the last to move.
• 4. Do homework. Execute risk assessment and take steps to evaluate cloud vendor.
• 5. Think hard and implement security at the application level, not just at operations.

• 1. 迁移到云集算平台上是一个商业决策,不能只是政治或市场指令. 此项目可能需要多年的努力.
• 2. 服务器的整合与虚拟化对于迁移成功很重要.
• 3. 先迁移简单的应用,将财务类的应用放到最后再做.
• 4. 做大量的准备. 做好风险评估并花费资源评估各云提供商的产品.
• 5. 在应用层对安全做深入的考虑以及实现,而不只是考虑运维层面的安全性.

August 1st, 2010 | Category: My Reading | One comment

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July 31st, 2010 | Category: Uncategorized | Leave a comment

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Index Rebuild Online 过程(9i)完整版

昨天晚上洗澡时新想到一个可以有效测试index rebuild online的方式, 也就是同时使用10046与10704 的trace event再配合lock阻塞的机制来测试index rebuild online的过程.

测试的过程如下.

01 --1. 构造一个500w条记录的表. 并创建需要rebuild online的索引.
02 --表的数量设置到这么大,,主要是为了给后续的操作留出手工运行的时间.
03 create table james_t as
04 select rownum id,dbms_random.string('l',20) user_name
05 from dual
06 connect by level <= 5e6;
07
08 create index james_t_pk on james_t (id);
09
10 --2. 在Session 2 (故意设置阻塞的进程)运行一个针对表james_t 的单条记录的更新.
11 update james_t set user_name = 'test 1' where rownum <= 1;
12
13 --3. 在Session 3中观察,当观察到session 1被堵塞在Table Share Lock的Request模式时进行下一步.
14 select /*+ rule*/a.* from v$lock a,v$session b where a.sid = b.sid and b.username = 'JAMES';
15
16 --4. 在Session 1 (运行index rebuild online的进程)运行如下语句.
17 alter session set events '10704 trace name context forever,level 10';
18 alter session set events '10046 trace name context forever,level 12';
19 alter index james_t_pk rebuild online;
20
21 --5. 在Session 2 提交前一个事务,使得rebuild online 过程继续,并运行一个需要大量index字段的更新操作.
22 --构造需要rebuild online在获取下一次Table Share lock之前需要Merge的数据.
23 commit;
24 update james_t set id = 5000000 + id where rownum <= 3e5;
25 commit;
26
27 --6. 在Session 2上运行一个类似于第二步的简单更新,意在阻塞Rebuild Online获取Table Share Lock.
28 update james_t set user_name = 'test 1' where rownum <= 1;
29
30 --7.  在Session 3中观察,当观察到session 1被堵塞在Table Share Lock的Request模式时,执行下面的语句后进行下一步.
31 --清空Buffer Cache以观察Session 1在获取Table Share Lock后执行的操作.(可供下载的Trace文件没有做这一步)
32 alter session set events = 'immediate trace name flush_cache';
33
34 --8. 提交Session 2的事务, 等待Rebuild Online结束..
35
36 --9. 从Session 3中提取出Session 1对应的Trace文件,,以及下面的v$session_longops 的结果.
37 SID SERIAL# OPNAME  TARGET  TARGET_DESC SOFAR   TOTALWORK   UNITS   START_TIME  LAST_UPDATE_TIME
38 10  19  Sort Output         14759   14759   Blocks  07/28/2010 09:14:26 07/28/2010 09:14:41

1. 取得表上的Sub Share锁. 索引的object_id = 6399.
*** 2010-07-27 23:07:16.000
ksqcmi: TM,18fe,0 mode=2 timeout=21474836
ksqcmi: returns 0

2. 创建日志表.
"JAMES"."SYS_JOURNAL_6399"

create table "JAMES"."SYS_JOURNAL_6399" (C0 NUMBER, opcode char(1), partno number, rid rowid, primary key( C0 , rid ))
organization index TABLESPACE "USERS"

CREATE UNIQUE INDEX "JAMES"."SYS_IOT_TOP_6406" on "JAMES"."SYS_JOURNAL_6399"("C0","RID") INDEX ONLY TOPLEVEL TABLESPACE "USERS" NOPARALLEL

3. 请求表上的Share锁.
*** 2010-07-27 23:07:16.000
ksqcmi: TM,18fe,0 mode=4 timeout=21474836
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072242 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072273 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072430 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3071962 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072350 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072367 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072086 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072453 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 387366 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
ksqcmi: returns 0

2010-07-27 23:07:16.000 + 24.965529 = 2010-07-27 23:07:40.966
--此时间与下面获取Table Sub Share Lock的时间仅相差20ms左右. 中间的时间主要为统计误差,,因为Trace中的输出是连续的.

4. 取得完毕之后,,立即获取表上的Sub Share锁.
*** 2010-07-27 23:07:41.000
ksqcmi: TM,18fe,0 mode=2 timeout=21474836
ksqcmi: returns 0

5. 读取基础表,,创建索引.
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 42228 p1=5 p2=4709 p3=4
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 326 p1=5 p2=4710 p3=3
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 236 p1=5 p2=4711 p3=2
.................
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 549 p1=5 p2=36357 p3=4
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 481 p1=5 p2=36358 p3=3

6. 开始Sort并输出索引. (写入临时文件)
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 6 p1=201 p2=19942 p3=31
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 2 p1=201 p2=19973 p3=4
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 2 p1=201 p2=19721 p3=31
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 395 p1=201 p2=19752 p3=12

--继续从表上读取内容.
WAIT #1: nam='db file scattered read' ela= 476 p1=5 p2=36359 p3=2
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 417 p1=5 p2=36360 p3=1

WAIT #1: nam='direct path write' ela= 6 p1=201 p2=19942 p3=31
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 2 p1=201 p2=19973 p3=4
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 2 p1=201 p2=19721 p3=31
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 395 p1=201 p2=19752 p3=12

--从临时文件读出排好序的结果.
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 211 p1=201 p2=19763 p3=1
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 57865 p1=201 p2=27472 p3=31
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 14829 p1=201 p2=34281 p3=31
..........
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 14853 p1=201 p2=20342 p3=19
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 16932 p1=201 p2=26315 p3=31
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 12710 p1=201 p2=21154 p3=31
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 16599 p1=201 p2=32412 p3=31

写索引文件,扩展segment信息.

select file# from file$ where ts#=:1
select type#,blocks,extents,minexts,maxexts,extsize,extpct,user#,iniexts,NVL(lists,65535),NVL(groups,65535),cachehint,hwmincr, NVL(spare1,0) from seg$ where ts#=:1 and file#=:2 and block#=:3
insert into seg$ (file#,block#,type#,ts#,blocks,extents,minexts,maxexts,extsize,extpct,user#,iniexts,lists,groups,cachehint,bitmapranges,scanhint, hwmincr, spare1) values (:1,:2,:3,:4,:5,:6,:7,:8,:9,:10,:11,:12,:13,:14,:15,0,0,:16,DECODE(:17,0,NULL,:17))
中间再夹杂部分
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 20442 p1=201 p2=31559 p3=1

--结束Sort Output并使用Direct path write写入新索引.
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 8504 p1=201 p2=19849 p3=1
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 263 p1=201 p2=19974 p3=1
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 46962 p1=201 p2=19721 p3=1
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 359 p1=5 p2=48351 p3=7
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 5 p1=5 p2=48358 p3=7

---在此时间点结束新索引的创建工作.
SID SERIAL# OPNAME TARGET TARGET_DESC SOFAR TOTALWORK UNITS START_TIME LAST_UPDATE_TIME
10 19 Sort Output 14759 14759 Blocks 07/28/2010 09:14:26 07/28/2010 09:14:41

7. 读取Journal表上的变更,,将变更Merge到新的索引上.
--从10046 的traced Event的角度看,,新的索引文件写完成,开始读取Journal表的内容,以merge新索引.

WAIT #1: nam='direct path read' ela= 23577 p1=201 p2=31718 p3=1
WAIT #1: nam='direct path read' ela= 60459 p1=201 p2=31877 p3=1
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 5622 p1=5 p2=52496 p3=7
WAIT #1: nam='direct path write' ela= 3 p1=5 p2=52503 p3=2
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 32390 p1=5 p2=397 p3=1
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 34345 p1=5 p2=397 p3=1
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 100004 p1=5 p2=52005 p3=1

--结束新索引的Merge工作.
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 1521 p1=5 p2=32192 p3=1
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 205 p1=5 p2=32192 p3=1
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 252 p1=5 p2=32200 p3=1
WAIT #1: nam='db file sequential read' ela= 375 p1=5 p2=32200 p3=1

8. 请求表上的Share所.
--请求表上的Share 锁,,以准备结束索引重建..
*** 2010-07-28 09:15:17.000
ksqcmi: TM,18fe,0 mode=4 timeout=21474836
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3071546 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072536 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072024 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072293 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072416 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072140 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072175 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072294 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072249 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072318 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072184 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072216 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 3072247 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
WAIT #1: nam='enqueue' ela= 1244788 p1=1414332420 p2=6398 p3=0
ksqcmi: returns 0

9. 读取刚刚阻塞Index Rebuild获取Share 锁所产生的Journal日志并将变更merge到索引上.

--说明,,由于Index Rebuild Online进程是做Enqueue Conversion,所以只可能有一个Session会阻塞此进程.
--此次需要Merge的变更量只是阻塞进程产生的变更量,因此一般情况下,,持有Share锁的时间比较短.
--但是会比第一次持有要稍长一点. 需要等后续清理对象的操作结束才能释放.

10. 删除Journal表
drop table "JAMES"."SYS_JOURNAL_6399"

9. 申请Journal表上的Exclusive 锁.
*** 2010-07-27 23:11:03.000
ksqcmi: TM,1906,0 mode=6 timeout=0
ksqcmi: returns 0
=====================

10. 结束索引重建,,修改相关数据字典表
--更新索引上的data_object_id.
update ind$ set ts#=:2,file#=:3,block#=:4,intcols=:5,type#=:6,flags=:7,property=:8,pctfree$=:9,initrans=:10,maxtrans=:11,blevel=:12,leafcnt=:13,distkey=:14,lblkkey=:15,dblkkey=:16,clufac=:17,cols=:18,analyzetime=:19,samplesize=:20,dataobj#=:21,degree=decode(:22,1,null,:22),instances=decode(:23,1,null,:23),rowcnt=:24,pctthres$=:31*256+:25, indmethod#=:26, trunccnt=:27,spare1=:28,spare4=:29,spare2=:30,spare6=:32where obj#=:1
bind 19: dty=2 mxl=22(22) mal=00 scl=00 pre=00 oacflg=08 oacfl2=1 size=24 offset=0
bfp=032cc81c bln=24 avl=03 flg=05
value=6405
bind 33: dty=2 mxl=22(22) mal=00 scl=00 pre=00 oacflg=08 oacfl2=1 size=24 offset=0
bfp=032cd8dc bln=22 avl=03 flg=05
value=6399

更新对象的data_object_id
update obj$ set obj#=:6,type#=:7,ctime=:8,mtime=:9,stime=:10,status=:11,dataobj#=:13,flags=:14,oid$=:15,spare1=:16, spare2=:17 where owner#=:1 and name=:2 and namespace=:3 and(remoteowner=:4 or remoteowner is null and :4 is null)and(linkname=:5 or linkname is null and :5 is null)and(subname=:12 or subname is null and :12 is null)

设置对象新关联的seg实体.通过ts#,header_file#,header_block#
update seg$ set type#=:4,blocks=:5,extents=:6,minexts=:7,maxexts=:8,extsize=:9,extpct=:10,user#=:11,iniexts=:12,lists=decode(:13, 65535, NULL, :13),groups=decode(:14, 65535, NULL, :14), cachehint=:15, hwmincr=:16, spare1=DECODE(:17,0,NULL,:17) where ts#=:1 and file#=:2 and block#=:3

执行Ojbect Checkpoint.
WAIT #1: nam='rdbms ipc reply' ela= 54 p1=5 p2=21474836 p3=0
WAIT #1: nam='rdbms ipc reply' ela= 44 p1=5 p2=21474836 p3=0

11. 到此索引Rebuild完成.

完整的Trace文件文件下载. james_ora_4268.trc.gz

July 27th, 2010 | Tags: enqueue lock, index rebuild online | Category: Index, oracle | 7 comments

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碎片(Fragmentation)--介绍

这份笔记最初只是个便条,直到我认识到它的意义不仅与此,从而决定将此便条拓展成一份完整的说明,我计划在接下来的2个星期发表完下面四个部分.

• 1. 介绍 — 此文
• 2. 磁盘与表空间碎片
• 3. 表碎片
• 4. 索引碎片

介绍
By Jonathan Lewis Translated By Jametong

单词“fragmentation”（碎片）的涵义是某些东西被分成多个片段,不过,有时也隐含表示被拆成了大量的小片段.在Oracle的语境下,需要仔细考虑你所说的“片段”,片段的粒度大小,以及其对性能产生的可能影响.由于可以在(逻辑)磁盘层面、文件层面、表空间(tablespace)层面、段(segment)层面、区间(extent)层面以及块(block)层面来讨论碎片,当你在评论种说出类似于“我的表空间有碎片”或“我的索引有碎片”时,需要仔细想清楚你到底想要说明什么.

让我从一个例子开始:我创建了一个新的表空间,并移入了一张表.当我检查dba_extents视图,将发现此表空间有100个区间.很明显,从这个单词的基本涵义看,它被“分成多片”了,它有100个不同的片段组成.另一方面,因为此表是我在此表空间内创建的第一个对象,我可以发现所有的区间都相邻,你可以说此表“逻辑上分成多片”但是“物理上连续”.

这个碎片的例子会不会影响你的系统的性能呢？由于大部分Oracle IO都是在块级别上完成(我们将数据块读入到数据库高速缓冲区,我们将数据块写入到数据文件),任何特定区间内的数据块的位置都是无关的,答案或许是no.但有些时候,当我们在一个单一读请求(全表扫描 (TableScan)或者索引快速全扫描(Index Fast Full Scan))中尝试读取多个相邻的数据块时;如果我们的“物理上连续”的表却是“逻辑上被拆分”到了很多个区间,这会不会有问题呢?

假如说,每个区间都只能是64K,这会限制我们将发起的“db file multiblock read”请求的大小吗或者这些请求可以跨越区间边界读取吗?如果这个表空间是有两个(或多个)数据文件组成,而这些区间又是以“轮流”在两个文件之间分配的,这会影响读操作的方式吗?如果我们尝试进行并行表扫描,这些限制在“direct path read”上会不会有所不同呢?如果你的运行系统是一个数据仓库,需要花费大量的时间运行这种操作,那么这些就是你需要回答的问题.(例如,参见我3年前写的关于运行并行查询时的部分IO异常的记录,以及Christian Antognini在大约几年后描述的Oracle 11g中的一个相关改进.)

只有当你开始想清楚你理解“碎片”到底是什么,你才可以理解它可能导致的问题,以及为什么它会(或不会)对你的系统造成问题的理由. 在第二部分中,我将讨论你该如何考虑表级别以及表空间级别的碎片问题.

July 26th, 2010 | Tags: fragmentaion, Jonathan Lewis | Category: Translation, oracle | One comment

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Buffer和Cache的区别

今天, 又在公司内听到大家争论 Buffer 与 Cache的差异了, 虽然差不多1个月前, 我们就已经在群组里面进行过激烈的争论, 我在网上搜索了下, buffer 与 Cache 区别, 找到下面这个链接, 给出的解释比较接近为维基百科上的说法, 抄录如下, 以为记.

什么是Cache？ 什么是Buffer？ 二者的区别是什么？

http://wenda.tianya.cn/wenda/thread?tid=595a1d68b3009fed

Buffer和Cache的区别
buffer与cache操作的对象就不一样。

buffer（缓冲）是为了提高内存和硬盘（或其他I/0设备）之间的数据交换的速度而设计的。

cache（缓存）是为了提高cpu和内存之间的数据交换速度而设计，也就是平常见到的一级缓存、二级缓存、三级缓存。

cpu在执行程序所用的指令和读数据都是针对内存的，也就是从内存中取得的。由于内存读写速度慢，为了提高cpu和内存之间数据交换的速度，在cpu和内存之间增加了cache，它的速度比内存快，但是造价高，又由于在cpu内不能集成太多集成电路，所以一般cache比较小，以后intel等公司为了进一步提高速度，又增加了二级cache，甚至三级cache，它是根据程序的局部性原理而设计的，就是cpu执行的指令和访问的数据往往在集中的某一块，所以把这块内容放入cache后，cpu就不用在访问内存了，这就提高了访问速度。当然若cache中没有cpu所需要的内容，还是要访问内存的。

缓冲（buffers）是根据磁盘的读写设计的，把分散的写操作集中进行，减少磁盘碎片和硬盘的反复寻道，从而提高系统性能。linux有一个守护进程定期清空缓冲内容（即写入磁盘），也可以通过sync命令手动清空缓冲。举个例子吧：我这里有一个ext2的U盘，我往里面cp一个3M的MP3，但U盘的灯没有跳动，过了一会儿（或者手动输入sync）U盘的灯就跳动起来了。卸载设备时会清空缓冲，所以有些时候卸载一个设备时要等上几秒钟。

修改/etc/sysctl.conf中的vm.swappiness右边的数字可以在下次开机时调节swap使用策略。该数字范围是0～100，数字越大越倾向于使用swap。默认为60，可以改一下试试。–两者都是RAM中的数据。

简单来说，buffer是即将要被写入磁盘的，而cache是被从磁盘中读出来的。

buffer是由各种进程分配的，被用在如输入队列等方面。一个简单的例子如某个进程要求有多个字段读入，在所有字段被读入完整之前，进程把先前读入的字段放在buffer中保存。

cache经常被用在磁盘的I/O请求上，如果有多个进程都要访问某个文件，于是该文件便被做成cache以方便下次被访问，这样可提高系统性能。