Shared pool深入分析及性能调整
Shared pool深入分析及性能调整(一)
(2012-04-06 12:14:25)
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标签： 杂谈
分类： oracle
1. shared pool的概念
oracle数据库作为一个管理数据的产品，必须能够认出用户所提交的管理命令（通常叫做SQL语句），从而进行响应。认出的过程叫做解析SQL语句的过程，响应的过程叫做执行SQL语句的过程。解析的过程是一个相当复杂的过程，它要考虑各种可能的异常情况，比如SQL语句涉及到的对象不存在、提交的用户没有权限等等。而且，还需要考虑如何执行SQL语句，采用什么方式去获取数据等。解析的最终结果是要产生oracle自己内部的执行计划，从而指导SQL的执行过程。可以看到，解析的过程是一个非常消耗资源的过程。因此，oracle在解析用户提交的SQL语句的过程中，如果对每次出现的新的SQL语句，都按照标准过程完整的从头到尾解析一遍的话，效率太低，尤其随着并发用户数量的增加、数据量的增加，数据库的整体性能将直线下降。
oracle对SQL语句进行了概括和抽象，将SQL语句提炼为两部分，一部分是SQL语句的静态部分，也就是SQL语句本身的关键词、所涉及的表名称以及表的列等。另一部分就是SQL语句的动态部分，也就是SQL语句中的值（即表里的数据）。很明显的，整个数据库中所包含的对象数量是有限的，而其中所包含的数据则是无限的。而正是这无限的数据导致了SQL语句的千变万化，也就是说在数据库运行的过程中，发生的所有SQL语句中，静态部分可以认为数量是有限的，而动态部分则是无限的。而实际上，动态部分对解析的影响相比静态部分对解析的影响来说是微乎其微，也就是说通常情况下，对于相同的静态部分的SQL语句来说，不同的动态部分所产生的解析结果（执行计划）基本都是一样的。这也就为oracle提高解析SQL语句的效率提供了方向。
oracle会将用户提交来的SQL语句都缓存在内存中。每次处理新的一条SQL语句时，都会先在内存中查看是否有相同的SQL语句。如果相同则可以减少最重要的解析工作（也就是生成执行计划），从而节省了大量的资源；反之，如果没有找到相同的SQL语句，则必须重新从头到尾进行完整的解析过程。这部分存放SQL语句的内存就叫做共享池（shared pool）。当然，shared pool里不仅仅是SQL语句，还包括管理shared pool的内存结构以及执行计划、控制信息等等内存结构。
当oracle在shared pool中查找相同的SQL语句的过程中，如果SQL语句使用了绑定变量（bind variable），那么就是比较SQL语句的静态部分，前面我们已经知道，静态部分是有限的，很容易就能够缓存在内存里，从而找到相同的SQL语句的概率很高。如果没有使用绑定变量，则就是比较SQL语句的静态部分和动态部分，而动态部分的变化是无限的，因此这样的SQL语句很难被缓存在shared pool里。毕竟内存是有限的，不可能把所有的动态部分都缓存在shared pool里，即便能够缓存，管理这样一个无限大的shared pool也是不可能完成的任务。不使用绑定变量导致的直接结果就是，找到相同的SQL语句的概率很低，导致必须完整的解析SQL语句，也就导致消耗更多的资源。从这里也可以看出，只有我们使用了绑定变量，才真正遵循了oracle引入shared pool的哲学思想，才能够更有效的利用shared pool。
shared pool的大小由初始化参数shared_pool_size决定。10g以后可以不用设定该参数，而只需要指定sga_target，从而oracle将自动决定shared pool的大小尺寸。在一个很高的层次上来看，shared pool可以分为库缓存（library cache）和数据字典缓存（dictionary cache）。Library cache存放了最近执行的SQL语句、存储过程、函数、解析树以及执行计划等。而dictionary cache则存放了在执行SQL语句过程中，所参照的数据字典的信息，包括SQL语句所涉及的表名、表的列、权限信息等。dictionary cache也叫做row cache，因为这里面的信息都是以数据行的形式存放的，而不是以数据块的形式存放的。对于dictionary cache来说，oracle倾向于将它们一直缓存在shared pool里，不会将它们交换出内存，因此我们不用对它们进行过多的关注。而library cache则是shared pool里最重要的部分，也是在shared pool中进进出出最活跃的部分，需要我们仔细研究。所以，我们在说到shared pool实际上就可以认为是在指library cache。
2.shared pool的内存结构
从一个逻辑层面来看，shared pool由library cache和dictionary cache组成。shared pool中组件之间的关系可以用下图一来表示。从下面这个图中可以看到，当SQL语句（select object_id,object_name from sharedpool_test）进入library cache时，oracle会到dictionary cache中去找与sharedpool_test表有关的数据
图一
字典信息，比如表名、表的列等，以及用户权限等信息。如果发现dictionary cache中没有这些信息，则会将system表空间里的数据字典信息调入buffer cache内存，读取内存数据块里的数据字典内容，然后将这些读取出来的数据字典内容按照行的形式放入dictionary cache里，从而构造出dc_tables之类的对象。然后，再从dictionary cache中的行数据中取出有关的列信息放入library cache中。
从一个物理的层面来看，shared pool是由许多内存块组成，这些内存块通常称为chunk。Chunk是shared pool中内存分配的最小单位，一个chunk中的所有内存都是连续的。这些chunk可以分为四类，这四类可以从x$ksmsp（该视图中的每个行都表示shared pool里的一个chunk）的ksmchcls字段看到：
1) free：这种类型的chunk不包含有效的对象，可以不受限制的被分配。
2) recr：意味着recreatable，这种类型的chunks里包含的对象可以在需要的时候被临时移走，并且在需要的时候重新创建。比如对于很多有关共享SQL语句的chunks就是recreatable的。
3) freeabl：这种类型的chunks包含的对象都是曾经被session使用过的，并且随后会被完全或部分释放的。这种类型的chunks不能临时从内存移走，因为它们是在处理过程中间产生的，如果移走的话就无法被重建。
4) perm：意味着permanent，这种类型的chunks包含永久的对象，大型的permanent类型的chunks也可能含有可用空间，这部分可用空间可以在需要的时候释放回shared pool里。
当chunk属于free类型的时候，它既不属于library cache，也不属于dictionary cache。如果该chunk被用于存放SQL游标时，则该chunk进入library cache；同样，如果该chunk被用于存放数据字典的信息时，则该chunk进入dictionary cache。
在shared pool里，可用的chunk（free类型）会被串起来成为可用链表（free lists）或者也可以叫做buckets（一个可用链表也就是一个bucket）。我们可以使用下面的命令将shared pool的内容转储出来看看这些bucket。
alter session set events 'immediate trace name heapdump level 2';
然后打开产生的转储文件，找到“FREE LISTS”部分，可以发现类似如下图二所示的内容。
图二
这是在9i下产生的bucket列表，9i以前的可用chunk的管理方式是不一样的。我们可以看到，可用的chunk链表（也就是bucket）被分成了254个，每个bucket上挂的chunk的尺寸是不一样的，有一个递增的趋势。我们可以看到，每个bucket都有一个size字段，这个size就说明了该bucket上所能链接的可用chunk的大小尺寸。
当一个进程需要shared pool里的一个chunk时，假设当前需要21个单位的空间，则该进程首先到符合所需空间大小的bucket（这里就是bucket 2）上去扫描，以找到一个尺寸最合适的chunk，扫描持续到bucket的最末端，直到找到完全符合尺寸的chunk为止。如果找到的chunk的尺寸比需要的尺寸要大，则该chunk就会被拆分成两个chunk，一个chunk被用来存放数据，而另外一个则成为free类型的chunk，并被挂到当前该bucket上，也就是bucket 2上。然而，如果该bucket上不含有任何需要尺寸的chunk，那么就从下一个非空的bucket上（这里就是bucket 3）获得一个最小的chunk。如果在剩下的所有bucket上都找不到可用的chunk，则需要扫描已经使用的recreatable类型的chunk链表，从该链表上释放一部分的chunk出来，因为只有recreatable类型的chunk才是可以被临时移出内存的。当某个chunk正在被使用时（可能是用户正在使用，也可能是使用了dbms_shared_pool包将对象钉在shared pool里），该chunk是不能被移出内存的。比如某个SQL语句正在执行，那么该SQL语句所对应的游标对象是不能被移出内存的，该SQL语句所引用的表、索引等对象所占用的chunk也是不能被移出内存的。当shared pool中无法找到足够大小的所需内存时，报ORA-4031错。当出现4031错的时候，你查询v$sgastat里可用的shared pool空间时，可能会发现name为“free memory”的可用内存还足够大，但是为何还是会报4031错呢？事实上，在oracle发出4031错之前，已经释放了不少recreatable类型的chunk了，因此会产生不少可用内存。但是这些可用chunk中，没有一个chunk是能够以连续的物理内存提供所需要的内存空间的，从而才会发出4031的错。
对bucket的扫描、管理、分配chunk等这些操作都是在shared pool latch的保护下进行的。如果shared pool含有数量巨大的非常小的free类型的chunk的话，则扫描bucket时，shared pool latch会被锁定很长的时间，这也是8i以前的shared pool latch争用的主要原因。而如果增加shared pool尺寸的话，仅仅是延缓shared pool latch的争用，而到最后，就会因为小的free chunks的数量越来越多，争用也会越来越严重。而到了9i以后，由于大大增加了可用chunk链表（也就是bucket）的数量，同时，每个bucket所管理的可用chunk的尺寸递增的幅度非常小，于是就可以有效的将可用的chunk都均匀的分布在所有的bucket上。这样的结果就是每个bucket上所挂的free类型的chunk都不多，所以在查找可用chunk而持有shared pool latch的时间也可以缩短很多。
对于非常大的对象，oracle会为它们单独从保留区域里分配空间，而不是从这个可用chunk链表中来分配空间。这部分空间的大小尺寸就是由初始化参数shared_pool_reserved_size决定的，缺省为shared_pool_size的5%，这块保留区域与正常的chunk的管理是完全分开的，小的chunk不会进入这块保留区域，而这块保留区域的可用chunk也不会挂在bucket上。这块保留区域的使用情况可以从视图v$shared_pool_reserved中看到，通常来说，该视图的request_misses字段显示了需要从保留区域的可用链表上上获得大的chunk而不能获得的次数，该字段应该尽量为0。
2.1 library cache概述
library cache最主要的功能就是存放用户提交的SQL语句、SQL语句相关的解析树（解析树也就是对SQL语句中所涉及到的所有对象的展现）、执行计划、用户提交的PL/SQL程序块（包括匿名程序块、存储过程、包、函数等）以及它们转换后能够被oracle执行的代码等。为了对这些内存结构进行管理，还存放了很多控制结构，包括lock、pin、dependency table等。
library cache还存放了很多的数据库对象的信息，包括表、索引等等。有关这些数据库对象的信息都是从dictionary cache中获得的。如果用户对library cache中的对象信息进行了修改，则这些修改会返回到dictionary cache中。
在library cache中存放的所有的信息单元都叫做对象（object），这些对象可以分成两类：一类叫存储对象，也就是上面所说的数据库对象。它们是通过显式的SQL语句或PL/SQL程序创建出来的，如果要删除它们，也必须通过显示的SQL命令进行删除。这类对象包括表、视图、索引、包、函数等等；另一类叫做过渡对象，也就是上面所说的用户提交的SQL语句或者提交的PL/SQL程序块等。这些过渡对象是在执行SQL语句或PL/SQL程序的过程中产生的，并缓存在内存里。如果实例关闭则删除，或者由于内存不足而被交换出去，从而被删除。
当用户提交SQL语句或PL/SQL程序块到oracle的shared pool以后，在library cache中生成的一个可执行的对象，这个对象就叫做游标（cursor）。不要把这里的游标与标准SQL（ANSI SQL）的游标混淆起来了，标准SQL的游标是指返回多条记录的SQL形式，需要定义、打开、关闭。下面所说到的游标如无特别说明，都是指library cache中的可执行的对象。游标是可以被所有进程共享的，也就是说如果100个进程都执行相同的SQL语句，那么这100个进程都可以同时使用该SQL语句所产生的游标，从而节省了内存。每个游标都是由library cache中的两个或多个对象所体现的，至少两个对象。一个对象叫做父游标（parent cursor），包含游标的名称以及其他独立于提交用户的信息。从v$sqlarea视图里看到的都是有关父游标的信息；另外一个或多个对象叫做子游标（child cursors），如果SQL文本相同，但是可能提交SQL语句的用户不同，或者用户提交的SQL语句所涉及到的对象为同名词等，都有可能生成不同的子游标。因为这些SQL语句的文本虽然完全一样，但是上下文环境却不一样，因此这样的SQL语句不是一个可执行的对象，必须细化为多个子游标后才能够执行。子游标含有执行计划或者PL/SQL对象的程序代码块等。
在介绍library cache的内部管理机制前，先简单介绍一下所谓的hash算法。
oracle内部在实现管理的过程中大量用到了hash算法。hash算法是为了能够进行快速查找定位所使用一种技术。所谓hash算法，就是根据要查找的值，对该值进行一定的hash算法后得出该值所在的索引号，然后进入到该值应该存在的一列数值列表（可以理解为一个二维数组）里，通过该索引号去找它应该属于哪一个列表。然后再进入所确定的列表里，对其中所含有的值，进行一个一个的比较，从而找到该值。这样就避免了对整个数值列表进行扫描才能找到该值，这种全扫描的方式显然要比hash查找方式低效很多。其中，每个索引号对应的数值列在oracle里都叫做一个hash bucket。
我们来列举一个最简单的hash算法。假设我们的数值列表最多可以有10个元素，也就是有10个hash buckets，每个元素最多可以包含20个数值。则对应的二维数组就是t[10][20]。我们可以定义hash算法为n MOD 10。通过这种算法，可以将所有进入的数据均匀放在10个hash bucket里面，hash bucket编号从0到9。比如，我们把1到100都通过这个hash函数均匀放到这10个hash bucket里，当查找32在哪里时，只要将32 MOD 10等于2，这样就知道可以到2号hash bucket里去找，也就是到t[2][20]里去找，2号hash bucket里有10个数值，逐个比较2号hash bucket里是否存在32就可以了。
library cache就是使用多个hash bucket来管理的，其hash算法当然比我们前面列举的要复杂多了。每
个hash bucket后面都串连着多个句柄（该句柄叫做library cache object handle），这些句柄描述了library cache里的对象的一些属性，包括名称、标记、指向对象所处的内存地址的指针等。可以用下图一来描述library cache的整体结构。
图三
当一条SQL语句进入library cache的时候，先将SQL文本转化为对应ASCII数值，然后对该这些ASCII数值进行hash函数的运算，传入函数的是SQL语句的名称（name，对于SQL语句来说其name就是SQL语句的文本）以及命名空间（namespace，对于SQL语句来说是“SQL AREA”，表示共享游标。可以从视图v$librarycache里找到所有的namespace）。运用hash函数后得到一个值，该值就是hash bucket的号码，从而该SQL语句被分配到该号的hash bucket里去。实际上，hash bucket就是通过串连起来的对象句柄才体现出来的，它本身是一个逻辑上的概念，是一个逻辑组，而不像对象是一个具体的实体。oracle根据shared_pool_size所指定的shared pool尺寸自动计算hash buckets的个数，shared pool越大，则可以挂载的对象句柄就越多。
当某个进程需要处理某个对象时，比如处理一条新进入的SQL语句时，它会对该SQL语句应用hash函数算法，以决定其所在的hash bucket的编号，然后进入该hash bucket进行扫描并比较。有可能会发生该对象的句柄存在，但是句柄所指向的对象已经被交换出内存的情况出现。这时对应的对象必须被再次装载（reload）。也可能该对象的句柄都不存在，这时进程必须重新构建一个对象句柄挂到hash bucket上，然后再重新装载对象。SQL语句相关的对象有很多（最直观的就是SQL语句的文本），这些对象都存放在library cache里，它们都通过句柄来访问。可以把library cache理解为一本书，而SQL语句的对象就是书中的页，而句柄就是目录，通过目录可以快速定位到指定内容的页。
对象句柄存放了对象的名称（name）、对象所属的命名空间（namespace）、有关对象的一些标记（比如对象是否为只读、为本地对象还是远程对象、是否被pin在内存中等等）以及有关对象的一些统计信息等。而且，对象句柄中还存放了当前正在lock住和pin住该对象的用户列表、以及当前正在等待lock和pin该对象的用户列表。对象句柄中存放的最重要的内容就是指向Heap 0对象的指针了。Heap 0用来存放与对象有直接关系的一些信息，比如对象类型、对象相关的表（比如依赖表、子表等）、指向对象的其他数据块的指针（这些数据块指向了实际存放SQL文本、PL/SQL代码、错误信息等的大内存块，这些大内存块依次叫做Heap 1、2、3、4等）等信息。
Heap是通过调用服务器进程进行分配的，任何对象都具有heap 0，至于还应该分配哪些其他的heap则是由对象的类型决定的，比如SQL游标具有heap 1和 6，而PL/SQL程序包则具有heap 1、2、3和4。按照heap的使用情况，oracle会在SGA（library cache）、PGA或UGA中分配heap，但是heap 0始终都是在library cache中进行分配的。如果所请求的heap已经在SGA中分配了，则不会在PGA中再次分配heap。Heap是由一个或多个chunk组成的，这些chunk可以是分散的分布在library cache中的，不需要连续分布。
如上图三中所看到的heap 0实际上是指heap 0的句柄，其中包含的对象包括：
1) object type：library cache中的对象类型包括：表、视图、索引、同名词等等。每个对象只能有一个object type，根据object type将对象归类到不同的namespace里。一个object type对应一个namespace，但是一个namespace可能对应多个object type。这样的话，查找一个对象时，只要在该对象所属的namespace中去找就可以了。比较常见的namespace包括：
a) SQL AREA：也可以叫做CRSR，表示shared cursor，存放共享的SQL语句。
b) TABLE/PROCEDURE：存放的object type包括：table、view、sequence、synonym、 procedure的定义、function的定义以及package的定义。
c) BODY：存放procedure的实际代码、function的实际代码以及package的实际代码。
d) TRIGGER：存放的object type为trigger。
e) INDEX：存放的object type为index。
2) object name：对象名称由三部分组成：
a) Schema的名称，对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说为空。
b) 对象名称。分为两种情况：对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说，其对象名称就是SQL的语句本身；而对于其他对象（比如表、视图、索引等）就是其在数据字典中的名称。
c) Database link的名称。这是可选的，如果是本地对象，则为空。
这样，对象的名称的格式为：SCHEMA.NAME@DBLINK。比如，可以为[email protected]，也可以为hr.employees等。
3) flags：flags主要用来描述对象是否已经被锁定。对象具有三种类型的flag：
a) public flag：表示对象上没有锁定（pin）或者latch。
b) status flag：表示对象上存在锁定（pin），说明对象正在被创建或删除或修改等。
c) specitial flag：表示对象上存在library cache latch。
4) tables：对每个对象，都会维护以下一串tables中的若干个：
a) dependency table：含有当前对象所依赖的其他对象。比如一个视图可能会依赖其组成的多个表、一个存储过程可能依赖其中所调用的其他存储过程、一个游标可能依赖其中所涉及到的多个表等。Dependency table中的每个条目都指向一块物理内存，该物理内存中含有当前对象所依赖的对象的句柄。
b) child table：含有当前对象的子对象，只有游标具有child table。Child table中的每个条目都指向一个可执行的SQL命令所对应的句柄。
c) translation table：包含当前对象所引用的名称是如何解释为oracle底层对象的名称，只有游标具有translation table。
d) authorization table：包含该对象上所对应的权限，一个条目对应一个权限。
e) access table：对于dependency table中的每一个条目，都会在access table中存在对应的一个或多个条目。比如，假设对象A依赖对象B，那么在A的dependency table和access table中都会存在一个条目指向B。位于access table中的指向B的条目说明了对B具有什么样的访问类型，从而也就说明了用户要执行A则必须具有对B的权限。
f) read-only dependency table：类似于dependency table，但是存放只读的对象。
g) schema name table：包含authorization table中的条目所属的schema。
5) data blocks：对象的其他信息会存放在不同的heap中，为了找到这些heap，会在heap 0中存放多个（最多16个，但是这16个data block不会都用到）data blocks结构，每个data block含有指向这些实际heap内存块的指针。
除了heap 0以外，还有11个heap，根据对象的不同进行分配，并存放了不同的内容：
1) Heap 1：存放PL/SQL对象的源代码。
2) Heap 2：存放PL/SQL对象的解析树，这有个好听的名字： DIANA。
3) Heap 3：存放PL/SQL对象的伪代码。
4) Heap 4：存放PL/SQL对象的基于硬件的伪代码。
5) Heap 5：存放了编译时的错误信息。
6) Heap 6：存放了共享游标对象的SQL文本。
7) Heap 7：可用空间。
8) Heaps 8–11：根据对象的不同而使用的子heap。
我们可以通过查询v$db_object_cache来显示library cache中有哪些对象被缓存，以及这些对象的大小
尺寸。比如，我们可以用下面的SQL语句来显示每个namespace中，大小尺寸排在前3名的对象：
select *
from (select row_number() over(partition by namespace order by sharable_mem desc) size_rank,
namespace,
sharable_mem,
substr(name, 1, 50) name
from v$db_object_cache
order by sharable_mem desc)
where size_rank <= 3
order by namespace, size_rank;
2.2 转储library cache
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oracle数据库作为一个管理数据的产品，必须能够认出用户所提交的管理命令（通常叫做SQL语句），从而进行响应。认出的过程叫做解析SQL语句的过程，响应的过程叫做执行SQL语句的过程。解析的过程是一个相当复杂的过程，它要考虑各种可能的异常情况，比如SQL语句涉及到的对象不存在、提交的用户没有权限等等。而且，还需要考虑如何执行SQL语句，采用什么方式去获取数据等。解析的最终结果是要产生oracle自己内部的执行计划，从而指导SQL的执行过程。可以看到，解析的过程是一个非常消耗资源的过程。因此，oracle在解析用户提交的SQL语句的过程中，如果对每次出现的新的SQL语句，都按照标准过程完整的从头到尾解析一遍的话，效率太低，尤其随着并发用户数量的增加、数据量的增加，数据库的整体性能将直线下降。
oracle对SQL语句进行了概括和抽象，将SQL语句提炼为两部分，一部分是SQL语句的静态部分，也就是SQL语句本身的关键词、所涉及的表名称以及表的列等。另一部分就是SQL语句的动态部分，也就是SQL语句中的值（即表里的数据）。很明显的，整个数据库中所包含的对象数量是有限的，而其中所包含的数据则是无限的。而正是这无限的数据导致了SQL语句的千变万化，也就是说在数据库运行的过程中，发生的所有SQL语句中，静态部分可以认为数量是有限的，而动态部分则是无限的。而实际上，动态部分对解析的影响相比静态部分对解析的影响来说是微乎其微，也就是说通常情况下，对于相同的静态部分的SQL语句来说，不同的动态部分所产生的解析结果（执行计划）基本都是一样的。这也就为oracle提高解析SQL语句的效率提供了方向。
oracle会将用户提交来的SQL语句都缓存在内存中。每次处理新的一条SQL语句时，都会先在内存中查看是否有相同的SQL语句。如果相同则可以减少最重要的解析工作（也就是生成执行计划），从而节省了大量的资源；反之，如果没有找到相同的SQL语句，则必须重新从头到尾进行完整的解析过程。这部分存放SQL语句的内存就叫做共享池（shared pool）。当然，shared pool里不仅仅是SQL语句，还包括管理shared pool的内存结构以及执行计划、控制信息等等内存结构。
当oracle在shared pool中查找相同的SQL语句的过程中，如果SQL语句使用了绑定变量（bind variable），那么就是比较SQL语句的静态部分，前面我们已经知道，静态部分是有限的，很容易就能够缓存在内存里，从而找到相同的SQL语句的概率很高。如果没有使用绑定变量，则就是比较SQL语句的静态部分和动态部分，而动态部分的变化是无限的，因此这样的SQL语句很难被缓存在shared pool里。毕竟内存是有限的，不可能把所有的动态部分都缓存在shared pool里，即便能够缓存，管理这样一个无限大的shared pool也是不可能完成的任务。不使用绑定变量导致的直接结果就是，找到相同的SQL语句的概率很低，导致必须完整的解析SQL语句，也就导致消耗更多的资源。从这里也可以看出，只有我们使用了绑定变量，才真正遵循了oracle引入shared pool的哲学思想，才能够更有效的利用shared pool。
shared pool的大小由初始化参数shared_pool_size决定。10g以后可以不用设定该参数，而只需要指定sga_target，从而oracle将自动决定shared pool的大小尺寸。在一个很高的层次上来看，shared pool可以分为库缓存（library cache）和数据字典缓存（dictionary cache）。Library cache存放了最近执行的SQL语句、存储过程、函数、解析树以及执行计划等。而dictionary cache则存放了在执行SQL语句过程中，所参照的数据字典的信息，包括SQL语句所涉及的表名、表的列、权限信息等。dictionary cache也叫做row cache，因为这里面的信息都是以数据行的形式存放的，而不是以数据块的形式存放的。对于dictionary cache来说，oracle倾向于将它们一直缓存在shared pool里，不会将它们交换出内存，因此我们不用对它们进行过多的关注。而library cache则是shared pool里最重要的部分，也是在shared pool中进进出出最活跃的部分，需要我们仔细研究。所以，我们在说到shared pool实际上就可以认为是在指library cache。
2.shared pool的内存结构
从一个逻辑层面来看，shared pool由library cache和dictionary cache组成。shared pool中组件之间的关系可以用下图一来表示。从下面这个图中可以看到，当SQL语句（select object_id,object_name from sharedpool_test）进入library cache时，oracle会到dictionary cache中去找与sharedpool_test表有关的数据
图一
字典信息，比如表名、表的列等，以及用户权限等信息。如果发现dictionary cache中没有这些信息，则会将system表空间里的数据字典信息调入buffer cache内存，读取内存数据块里的数据字典内容，然后将这些读取出来的数据字典内容按照行的形式放入dictionary cache里，从而构造出dc_tables之类的对象。然后，再从dictionary cache中的行数据中取出有关的列信息放入library cache中。
从一个物理的层面来看，shared pool是由许多内存块组成，这些内存块通常称为chunk。Chunk是shared pool中内存分配的最小单位，一个chunk中的所有内存都是连续的。这些chunk可以分为四类，这四类可以从x$ksmsp（该视图中的每个行都表示shared pool里的一个chunk）的ksmchcls字段看到：
1) free：这种类型的chunk不包含有效的对象，可以不受限制的被分配。
2) recr：意味着recreatable，这种类型的chunks里包含的对象可以在需要的时候被临时移走，并且在需要的时候重新创建。比如对于很多有关共享SQL语句的chunks就是recreatable的。
3) freeabl：这种类型的chunks包含的对象都是曾经被session使用过的，并且随后会被完全或部分释放的。这种类型的chunks不能临时从内存移走，因为它们是在处理过程中间产生的，如果移走的话就无法被重建。
4) perm：意味着permanent，这种类型的chunks包含永久的对象，大型的permanent类型的chunks也可能含有可用空间，这部分可用空间可以在需要的时候释放回shared pool里。
当chunk属于free类型的时候，它既不属于library cache，也不属于dictionary cache。如果该chunk被用于存放SQL游标时，则该chunk进入library cache；同样，如果该chunk被用于存放数据字典的信息时，则该chunk进入dictionary cache。
在shared pool里，可用的chunk（free类型）会被串起来成为可用链表（free lists）或者也可以叫做buckets（一个可用链表也就是一个bucket）。我们可以使用下面的命令将shared pool的内容转储出来看看这些bucket。
alter session set events 'immediate trace name heapdump level 2';
然后打开产生的转储文件，找到“FREE LISTS”部分，可以发现类似如下图二所示的内容。
图二
这是在9i下产生的bucket列表，9i以前的可用chunk的管理方式是不一样的。我们可以看到，可用的chunk链表（也就是bucket）被分成了254个，每个bucket上挂的chunk的尺寸是不一样的，有一个递增的趋势。我们可以看到，每个bucket都有一个size字段，这个size就说明了该bucket上所能链接的可用chunk的大小尺寸。
当一个进程需要shared pool里的一个chunk时，假设当前需要21个单位的空间，则该进程首先到符合所需空间大小的bucket（这里就是bucket 2）上去扫描，以找到一个尺寸最合适的chunk，扫描持续到bucket的最末端，直到找到完全符合尺寸的chunk为止。如果找到的chunk的尺寸比需要的尺寸要大，则该chunk就会被拆分成两个chunk，一个chunk被用来存放数据，而另外一个则成为free类型的chunk，并被挂到当前该bucket上，也就是bucket 2上。然而，如果该bucket上不含有任何需要尺寸的chunk，那么就从下一个非空的bucket上（这里就是bucket 3）获得一个最小的chunk。如果在剩下的所有bucket上都找不到可用的chunk，则需要扫描已经使用的recreatable类型的chunk链表，从该链表上释放一部分的chunk出来，因为只有recreatable类型的chunk才是可以被临时移出内存的。当某个chunk正在被使用时（可能是用户正在使用，也可能是使用了dbms_shared_pool包将对象钉在shared pool里），该chunk是不能被移出内存的。比如某个SQL语句正在执行，那么该SQL语句所对应的游标对象是不能被移出内存的，该SQL语句所引用的表、索引等对象所占用的chunk也是不能被移出内存的。当shared pool中无法找到足够大小的所需内存时，报ORA-4031错。当出现4031错的时候，你查询v$sgastat里可用的shared pool空间时，可能会发现name为“free memory”的可用内存还足够大，但是为何还是会报4031错呢？事实上，在oracle发出4031错之前，已经释放了不少recreatable类型的chunk了，因此会产生不少可用内存。但是这些可用chunk中，没有一个chunk是能够以连续的物理内存提供所需要的内存空间的，从而才会发出4031的错。
对bucket的扫描、管理、分配chunk等这些操作都是在shared pool latch的保护下进行的。如果shared pool含有数量巨大的非常小的free类型的chunk的话，则扫描bucket时，shared pool latch会被锁定很长的时间，这也是8i以前的shared pool latch争用的主要原因。而如果增加shared pool尺寸的话，仅仅是延缓shared pool latch的争用，而到最后，就会因为小的free chunks的数量越来越多，争用也会越来越严重。而到了9i以后，由于大大增加了可用chunk链表（也就是bucket）的数量，同时，每个bucket所管理的可用chunk的尺寸递增的幅度非常小，于是就可以有效的将可用的chunk都均匀的分布在所有的bucket上。这样的结果就是每个bucket上所挂的free类型的chunk都不多，所以在查找可用chunk而持有shared pool latch的时间也可以缩短很多。
对于非常大的对象，oracle会为它们单独从保留区域里分配空间，而不是从这个可用chunk链表中来分配空间。这部分空间的大小尺寸就是由初始化参数shared_pool_reserved_size决定的，缺省为shared_pool_size的5%，这块保留区域与正常的chunk的管理是完全分开的，小的chunk不会进入这块保留区域，而这块保留区域的可用chunk也不会挂在bucket上。这块保留区域的使用情况可以从视图v$shared_pool_reserved中看到，通常来说，该视图的request_misses字段显示了需要从保留区域的可用链表上上获得大的chunk而不能获得的次数，该字段应该尽量为0。
从一个逻辑层面来看，shared pool由library cache和dictionary cache组成。shared pool中组件之间的关系可以用下图一来表示。从下面这个图中可以看到，当SQL语句（select object_id,object_name from sharedpool_test）进入library cache时，oracle会到dictionary cache中去找与sharedpool_test表有关的数据
图一
字典信息，比如表名、表的列等，以及用户权限等信息。如果发现dictionary cache中没有这些信息，则会将system表空间里的数据字典信息调入buffer cache内存，读取内存数据块里的数据字典内容，然后将这些读取出来的数据字典内容按照行的形式放入dictionary cache里，从而构造出dc_tables之类的对象。然后，再从dictionary cache中的行数据中取出有关的列信息放入library cache中。
从一个物理的层面来看，shared pool是由许多内存块组成，这些内存块通常称为chunk。Chunk是shared pool中内存分配的最小单位，一个chunk中的所有内存都是连续的。这些chunk可以分为四类，这四类可以从x$ksmsp（该视图中的每个行都表示shared pool里的一个chunk）的ksmchcls字段看到：
1) free：这种类型的chunk不包含有效的对象，可以不受限制的被分配。
2) recr：意味着recreatable，这种类型的chunks里包含的对象可以在需要的时候被临时移走，并且在需要的时候重新创建。比如对于很多有关共享SQL语句的chunks就是recreatable的。
3) freeabl：这种类型的chunks包含的对象都是曾经被session使用过的，并且随后会被完全或部分释放的。这种类型的chunks不能临时从内存移走，因为它们是在处理过程中间产生的，如果移走的话就无法被重建。
4) perm：意味着permanent，这种类型的chunks包含永久的对象，大型的permanent类型的chunks也可能含有可用空间，这部分可用空间可以在需要的时候释放回shared pool里。
当chunk属于free类型的时候，它既不属于library cache，也不属于dictionary cache。如果该chunk被用于存放SQL游标时，则该chunk进入library cache；同样，如果该chunk被用于存放数据字典的信息时，则该chunk进入dictionary cache。
在shared pool里，可用的chunk（free类型）会被串起来成为可用链表（free lists）或者也可以叫做buckets（一个可用链表也就是一个bucket）。我们可以使用下面的命令将shared pool的内容转储出来看看这些bucket。
alter session set events 'immediate trace name heapdump level 2';
然后打开产生的转储文件，找到“FREE LISTS”部分，可以发现类似如下图二所示的内容。
图二
这是在9i下产生的bucket列表，9i以前的可用chunk的管理方式是不一样的。我们可以看到，可用的chunk链表（也就是bucket）被分成了254个，每个bucket上挂的chunk的尺寸是不一样的，有一个递增的趋势。我们可以看到，每个bucket都有一个size字段，这个size就说明了该bucket上所能链接的可用chunk的大小尺寸。
当一个进程需要shared pool里的一个chunk时，假设当前需要21个单位的空间，则该进程首先到符合所需空间大小的bucket（这里就是bucket 2）上去扫描，以找到一个尺寸最合适的chunk，扫描持续到bucket的最末端，直到找到完全符合尺寸的chunk为止。如果找到的chunk的尺寸比需要的尺寸要大，则该chunk就会被拆分成两个chunk，一个chunk被用来存放数据，而另外一个则成为free类型的chunk，并被挂到当前该bucket上，也就是bucket 2上。然而，如果该bucket上不含有任何需要尺寸的chunk，那么就从下一个非空的bucket上（这里就是bucket 3）获得一个最小的chunk。如果在剩下的所有bucket上都找不到可用的chunk，则需要扫描已经使用的recreatable类型的chunk链表，从该链表上释放一部分的chunk出来，因为只有recreatable类型的chunk才是可以被临时移出内存的。当某个chunk正在被使用时（可能是用户正在使用，也可能是使用了dbms_shared_pool包将对象钉在shared pool里），该chunk是不能被移出内存的。比如某个SQL语句正在执行，那么该SQL语句所对应的游标对象是不能被移出内存的，该SQL语句所引用的表、索引等对象所占用的chunk也是不能被移出内存的。当shared pool中无法找到足够大小的所需内存时，报ORA-4031错。当出现4031错的时候，你查询v$sgastat里可用的shared pool空间时，可能会发现name为“free memory”的可用内存还足够大，但是为何还是会报4031错呢？事实上，在oracle发出4031错之前，已经释放了不少recreatable类型的chunk了，因此会产生不少可用内存。但是这些可用chunk中，没有一个chunk是能够以连续的物理内存提供所需要的内存空间的，从而才会发出4031的错。
对bucket的扫描、管理、分配chunk等这些操作都是在shared pool latch的保护下进行的。如果shared pool含有数量巨大的非常小的free类型的chunk的话，则扫描bucket时，shared pool latch会被锁定很长的时间，这也是8i以前的shared pool latch争用的主要原因。而如果增加shared pool尺寸的话，仅仅是延缓shared pool latch的争用，而到最后，就会因为小的free chunks的数量越来越多，争用也会越来越严重。而到了9i以后，由于大大增加了可用chunk链表（也就是bucket）的数量，同时，每个bucket所管理的可用chunk的尺寸递增的幅度非常小，于是就可以有效的将可用的chunk都均匀的分布在所有的bucket上。这样的结果就是每个bucket上所挂的free类型的chunk都不多，所以在查找可用chunk而持有shared pool latch的时间也可以缩短很多。
对于非常大的对象，oracle会为它们单独从保留区域里分配空间，而不是从这个可用chunk链表中来分配空间。这部分空间的大小尺寸就是由初始化参数shared_pool_reserved_size决定的，缺省为shared_pool_size的5%，这块保留区域与正常的chunk的管理是完全分开的，小的chunk不会进入这块保留区域，而这块保留区域的可用chunk也不会挂在bucket上。这块保留区域的使用情况可以从视图v$shared_pool_reserved中看到，通常来说，该视图的request_misses字段显示了需要从保留区域的可用链表上上获得大的chunk而不能获得的次数，该字段应该尽量为0。
2.1 library cache概述
library cache最主要的功能就是存放用户提交的SQL语句、SQL语句相关的解析树（解析树也就是对SQL语句中所涉及到的所有对象的展现）、执行计划、用户提交的PL/SQL程序块（包括匿名程序块、存储过程、包、函数等）以及它们转换后能够被oracle执行的代码等。为了对这些内存结构进行管理，还存放了很多控制结构，包括lock、pin、dependency table等。
library cache还存放了很多的数据库对象的信息，包括表、索引等等。有关这些数据库对象的信息都是从dictionary cache中获得的。如果用户对library cache中的对象信息进行了修改，则这些修改会返回到dictionary cache中。
在library cache中存放的所有的信息单元都叫做对象（object），这些对象可以分成两类：一类叫存储对象，也就是上面所说的数据库对象。它们是通过显式的SQL语句或PL/SQL程序创建出来的，如果要删除它们，也必须通过显示的SQL命令进行删除。这类对象包括表、视图、索引、包、函数等等；另一类叫做过渡对象，也就是上面所说的用户提交的SQL语句或者提交的PL/SQL程序块等。这些过渡对象是在执行SQL语句或PL/SQL程序的过程中产生的，并缓存在内存里。如果实例关闭则删除，或者由于内存不足而被交换出去，从而被删除。
当用户提交SQL语句或PL/SQL程序块到oracle的shared pool以后，在library cache中生成的一个可执行的对象，这个对象就叫做游标（cursor）。不要把这里的游标与标准SQL（ANSI SQL）的游标混淆起来了，标准SQL的游标是指返回多条记录的SQL形式，需要定义、打开、关闭。下面所说到的游标如无特别说明，都是指library cache中的可执行的对象。游标是可以被所有进程共享的，也就是说如果100个进程都执行相同的SQL语句，那么这100个进程都可以同时使用该SQL语句所产生的游标，从而节省了内存。每个游标都是由library cache中的两个或多个对象所体现的，至少两个对象。一个对象叫做父游标（parent cursor），包含游标的名称以及其他独立于提交用户的信息。从v$sqlarea视图里看到的都是有关父游标的信息；另外一个或多个对象叫做子游标（child cursors），如果SQL文本相同，但是可能提交SQL语句的用户不同，或者用户提交的SQL语句所涉及到的对象为同名词等，都有可能生成不同的子游标。因为这些SQL语句的文本虽然完全一样，但是上下文环境却不一样，因此这样的SQL语句不是一个可执行的对象，必须细化为多个子游标后才能够执行。子游标含有执行计划或者PL/SQL对象的程序代码块等。
在介绍library cache的内部管理机制前，先简单介绍一下所谓的hash算法。
oracle内部在实现管理的过程中大量用到了hash算法。hash算法是为了能够进行快速查找定位所使用一种技术。所谓hash算法，就是根据要查找的值，对该值进行一定的hash算法后得出该值所在的索引号，然后进入到该值应该存在的一列数值列表（可以理解为一个二维数组）里，通过该索引号去找它应该属于哪一个列表。然后再进入所确定的列表里，对其中所含有的值，进行一个一个的比较，从而找到该值。这样就避免了对整个数值列表进行扫描才能找到该值，这种全扫描的方式显然要比hash查找方式低效很多。其中，每个索引号对应的数值列在oracle里都叫做一个hash bucket。
我们来列举一个最简单的hash算法。假设我们的数值列表最多可以有10个元素，也就是有10个hash buckets，每个元素最多可以包含20个数值。则对应的二维数组就是t[10][20]。我们可以定义hash算法为n MOD 10。通过这种算法，可以将所有进入的数据均匀放在10个hash bucket里面，hash bucket编号从0到9。比如，我们把1到100都通过这个hash函数均匀放到这10个hash bucket里，当查找32在哪里时，只要将32 MOD 10等于2，这样就知道可以到2号hash bucket里去找，也就是到t[2][20]里去找，2号hash bucket里有10个数值，逐个比较2号hash bucket里是否存在32就可以了。
library cache就是使用多个hash bucket来管理的，其hash算法当然比我们前面列举的要复杂多了。每
个hash bucket后面都串连着多个句柄（该句柄叫做library cache object handle），这些句柄描述了library cache里的对象的一些属性，包括名称、标记、指向对象所处的内存地址的指针等。可以用下图一来描述library cache的整体结构。
图三
当一条SQL语句进入library cache的时候，先将SQL文本转化为对应ASCII数值，然后对该这些ASCII数值进行hash函数的运算，传入函数的是SQL语句的名称（name，对于SQL语句来说其name就是SQL语句的文本）以及命名空间（namespace，对于SQL语句来说是“SQL AREA”，表示共享游标。可以从视图v$librarycache里找到所有的namespace）。运用hash函数后得到一个值，该值就是hash bucket的号码，从而该SQL语句被分配到该号的hash bucket里去。实际上，hash bucket就是通过串连起来的对象句柄才体现出来的，它本身是一个逻辑上的概念，是一个逻辑组，而不像对象是一个具体的实体。oracle根据shared_pool_size所指定的shared pool尺寸自动计算hash buckets的个数，shared pool越大，则可以挂载的对象句柄就越多。
当某个进程需要处理某个对象时，比如处理一条新进入的SQL语句时，它会对该SQL语句应用hash函数算法，以决定其所在的hash bucket的编号，然后进入该hash bucket进行扫描并比较。有可能会发生该对象的句柄存在，但是句柄所指向的对象已经被交换出内存的情况出现。这时对应的对象必须被再次装载（reload）。也可能该对象的句柄都不存在，这时进程必须重新构建一个对象句柄挂到hash bucket上，然后再重新装载对象。SQL语句相关的对象有很多（最直观的就是SQL语句的文本），这些对象都存放在library cache里，它们都通过句柄来访问。可以把library cache理解为一本书，而SQL语句的对象就是书中的页，而句柄就是目录，通过目录可以快速定位到指定内容的页。
对象句柄存放了对象的名称（name）、对象所属的命名空间（namespace）、有关对象的一些标记（比如对象是否为只读、为本地对象还是远程对象、是否被pin在内存中等等）以及有关对象的一些统计信息等。而且，对象句柄中还存放了当前正在lock住和pin住该对象的用户列表、以及当前正在等待lock和pin该对象的用户列表。对象句柄中存放的最重要的内容就是指向Heap 0对象的指针了。Heap 0用来存放与对象有直接关系的一些信息，比如对象类型、对象相关的表（比如依赖表、子表等）、指向对象的其他数据块的指针（这些数据块指向了实际存放SQL文本、PL/SQL代码、错误信息等的大内存块，这些大内存块依次叫做Heap 1、2、3、4等）等信息。
Heap是通过调用服务器进程进行分配的，任何对象都具有heap 0，至于还应该分配哪些其他的heap则是由对象的类型决定的，比如SQL游标具有heap 1和 6，而PL/SQL程序包则具有heap 1、2、3和4。按照heap的使用情况，oracle会在SGA（library cache）、PGA或UGA中分配heap，但是heap 0始终都是在library cache中进行分配的。如果所请求的heap已经在SGA中分配了，则不会在PGA中再次分配heap。Heap是由一个或多个chunk组成的，这些chunk可以是分散的分布在library cache中的，不需要连续分布。
如上图三中所看到的heap 0实际上是指heap 0的句柄，其中包含的对象包括：
1) object type：library cache中的对象类型包括：表、视图、索引、同名词等等。每个对象只能有一个object type，根据object type将对象归类到不同的namespace里。一个object type对应一个namespace，但是一个namespace可能对应多个object type。这样的话，查找一个对象时，只要在该对象所属的namespace中去找就可以了。比较常见的namespace包括：
a) SQL AREA：也可以叫做CRSR，表示shared cursor，存放共享的SQL语句。
b) TABLE/PROCEDURE：存放的object type包括：table、view、sequence、synonym、 procedure的定义、function的定义以及package的定义。
c) BODY：存放procedure的实际代码、function的实际代码以及package的实际代码。
d) TRIGGER：存放的object type为trigger。
e) INDEX：存放的object type为index。
2) object name：对象名称由三部分组成：
a) Schema的名称，对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说为空。
b) 对象名称。分为两种情况：对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说，其对象名称就是SQL的语句本身；而对于其他对象（比如表、视图、索引等）就是其在数据字典中的名称。
c) Database link的名称。这是可选的，如果是本地对象，则为空。
这样，对象的名称的格式为：SCHEMA.NAME@DBLINK。比如，可以为[email protected]，也可以为hr.employees等。
3) flags：flags主要用来描述对象是否已经被锁定。对象具有三种类型的flag：
a) public flag：表示对象上没有锁定（pin）或者latch。
b) status flag：表示对象上存在锁定（pin），说明对象正在被创建或删除或修改等。
c) specitial flag：表示对象上存在library cache latch。
4) tables：对每个对象，都会维护以下一串tables中的若干个：
a) dependency table：含有当前对象所依赖的其他对象。比如一个视图可能会依赖其组成的多个表、一个存储过程可能依赖其中所调用的其他存储过程、一个游标可能依赖其中所涉及到的多个表等。Dependency table中的每个条目都指向一块物理内存，该物理内存中含有当前对象所依赖的对象的句柄。
b) child table：含有当前对象的子对象，只有游标具有child table。Child table中的每个条目都指向一个可执行的SQL命令所对应的句柄。
c) translation table：包含当前对象所引用的名称是如何解释为oracle底层对象的名称，只有游标具有translation table。
d) authorization table：包含该对象上所对应的权限，一个条目对应一个权限。
e) access table：对于dependency table中的每一个条目，都会在access table中存在对应的一个或多个条目。比如，假设对象A依赖对象B，那么在A的dependency table和access table中都会存在一个条目指向B。位于access table中的指向B的条目说明了对B具有什么样的访问类型，从而也就说明了用户要执行A则必须具有对B的权限。
f) read-only dependency table：类似于dependency table，但是存放只读的对象。
g) schema name table：包含authorization table中的条目所属的schema。
5) data blocks：对象的其他信息会存放在不同的heap中，为了找到这些heap，会在heap 0中存放多个（最多16个，但是这16个data block不会都用到）data blocks结构，每个data block含有指向这些实际heap内存块的指针。
除了heap 0以外，还有11个heap，根据对象的不同进行分配，并存放了不同的内容：
1) Heap 1：存放PL/SQL对象的源代码。
2) Heap 2：存放PL/SQL对象的解析树，这有个好听的名字： DIANA。
3) Heap 3：存放PL/SQL对象的伪代码。
4) Heap 4：存放PL/SQL对象的基于硬件的伪代码。
5) Heap 5：存放了编译时的错误信息。
6) Heap 6：存放了共享游标对象的SQL文本。
7) Heap 7：可用空间。
8) Heaps 8–11：根据对象的不同而使用的子heap。
我们可以通过查询v$db_object_cache来显示library cache中有哪些对象被缓存，以及这些对象的大小
尺寸。比如，我们可以用下面的SQL语句来显示每个namespace中，大小尺寸排在前3名的对象：
select *
from (select row_number() over(partition by namespace order by sharable_mem desc) size_rank,
namespace,
sharable_mem,
substr(name, 1, 50) name
from v$db_object_cache
order by sharable_mem desc)
where size_rank <= 3
order by namespace, size_rank;
2.2 转储library cache
library cache最主要的功能就是存放用户提交的SQL语句、SQL语句相关的解析树（解析树也就是对SQL语句中所涉及到的所有对象的展现）、执行计划、用户提交的PL/SQL程序块（包括匿名程序块、存储过程、包、函数等）以及它们转换后能够被oracle执行的代码等。为了对这些内存结构进行管理，还存放了很多控制结构，包括lock、pin、dependency table等。
library cache还存放了很多的数据库对象的信息，包括表、索引等等。有关这些数据库对象的信息都是从dictionary cache中获得的。如果用户对library cache中的对象信息进行了修改，则这些修改会返回到dictionary cache中。
在library cache中存放的所有的信息单元都叫做对象（object），这些对象可以分成两类：一类叫存储对象，也就是上面所说的数据库对象。它们是通过显式的SQL语句或PL/SQL程序创建出来的，如果要删除它们，也必须通过显示的SQL命令进行删除。这类对象包括表、视图、索引、包、函数等等；另一类叫做过渡对象，也就是上面所说的用户提交的SQL语句或者提交的PL/SQL程序块等。这些过渡对象是在执行SQL语句或PL/SQL程序的过程中产生的，并缓存在内存里。如果实例关闭则删除，或者由于内存不足而被交换出去，从而被删除。
当用户提交SQL语句或PL/SQL程序块到oracle的shared pool以后，在library cache中生成的一个可执行的对象，这个对象就叫做游标（cursor）。不要把这里的游标与标准SQL（ANSI SQL）的游标混淆起来了，标准SQL的游标是指返回多条记录的SQL形式，需要定义、打开、关闭。下面所说到的游标如无特别说明，都是指library cache中的可执行的对象。游标是可以被所有进程共享的，也就是说如果100个进程都执行相同的SQL语句，那么这100个进程都可以同时使用该SQL语句所产生的游标，从而节省了内存。每个游标都是由library cache中的两个或多个对象所体现的，至少两个对象。一个对象叫做父游标（parent cursor），包含游标的名称以及其他独立于提交用户的信息。从v$sqlarea视图里看到的都是有关父游标的信息；另外一个或多个对象叫做子游标（child cursors），如果SQL文本相同，但是可能提交SQL语句的用户不同，或者用户提交的SQL语句所涉及到的对象为同名词等，都有可能生成不同的子游标。因为这些SQL语句的文本虽然完全一样，但是上下文环境却不一样，因此这样的SQL语句不是一个可执行的对象，必须细化为多个子游标后才能够执行。子游标含有执行计划或者PL/SQL对象的程序代码块等。
在介绍library cache的内部管理机制前，先简单介绍一下所谓的hash算法。
oracle内部在实现管理的过程中大量用到了hash算法。hash算法是为了能够进行快速查找定位所使用一种技术。所谓hash算法，就是根据要查找的值，对该值进行一定的hash算法后得出该值所在的索引号，然后进入到该值应该存在的一列数值列表（可以理解为一个二维数组）里，通过该索引号去找它应该属于哪一个列表。然后再进入所确定的列表里，对其中所含有的值，进行一个一个的比较，从而找到该值。这样就避免了对整个数值列表进行扫描才能找到该值，这种全扫描的方式显然要比hash查找方式低效很多。其中，每个索引号对应的数值列在oracle里都叫做一个hash bucket。
我们来列举一个最简单的hash算法。假设我们的数值列表最多可以有10个元素，也就是有10个hash buckets，每个元素最多可以包含20个数值。则对应的二维数组就是t[10][20]。我们可以定义hash算法为n MOD 10。通过这种算法，可以将所有进入的数据均匀放在10个hash bucket里面，hash bucket编号从0到9。比如，我们把1到100都通过这个hash函数均匀放到这10个hash bucket里，当查找32在哪里时，只要将32 MOD 10等于2，这样就知道可以到2号hash bucket里去找，也就是到t[2][20]里去找，2号hash bucket里有10个数值，逐个比较2号hash bucket里是否存在32就可以了。
library cache就是使用多个hash bucket来管理的，其hash算法当然比我们前面列举的要复杂多了。每
个hash bucket后面都串连着多个句柄（该句柄叫做library cache object handle），这些句柄描述了library cache里的对象的一些属性，包括名称、标记、指向对象所处的内存地址的指针等。可以用下图一来描述library cache的整体结构。
图三
当一条SQL语句进入library cache的时候，先将SQL文本转化为对应ASCII数值，然后对该这些ASCII数值进行hash函数的运算，传入函数的是SQL语句的名称（name，对于SQL语句来说其name就是SQL语句的文本）以及命名空间（namespace，对于SQL语句来说是“SQL AREA”，表示共享游标。可以从视图v$librarycache里找到所有的namespace）。运用hash函数后得到一个值，该值就是hash bucket的号码，从而该SQL语句被分配到该号的hash bucket里去。实际上，hash bucket就是通过串连起来的对象句柄才体现出来的，它本身是一个逻辑上的概念，是一个逻辑组，而不像对象是一个具体的实体。oracle根据shared_pool_size所指定的shared pool尺寸自动计算hash buckets的个数，shared pool越大，则可以挂载的对象句柄就越多。
当某个进程需要处理某个对象时，比如处理一条新进入的SQL语句时，它会对该SQL语句应用hash函数算法，以决定其所在的hash bucket的编号，然后进入该hash bucket进行扫描并比较。有可能会发生该对象的句柄存在，但是句柄所指向的对象已经被交换出内存的情况出现。这时对应的对象必须被再次装载（reload）。也可能该对象的句柄都不存在，这时进程必须重新构建一个对象句柄挂到hash bucket上，然后再重新装载对象。SQL语句相关的对象有很多（最直观的就是SQL语句的文本），这些对象都存放在library cache里，它们都通过句柄来访问。可以把library cache理解为一本书，而SQL语句的对象就是书中的页，而句柄就是目录，通过目录可以快速定位到指定内容的页。
对象句柄存放了对象的名称（name）、对象所属的命名空间（namespace）、有关对象的一些标记（比如对象是否为只读、为本地对象还是远程对象、是否被pin在内存中等等）以及有关对象的一些统计信息等。而且，对象句柄中还存放了当前正在lock住和pin住该对象的用户列表、以及当前正在等待lock和pin该对象的用户列表。对象句柄中存放的最重要的内容就是指向Heap 0对象的指针了。Heap 0用来存放与对象有直接关系的一些信息，比如对象类型、对象相关的表（比如依赖表、子表等）、指向对象的其他数据块的指针（这些数据块指向了实际存放SQL文本、PL/SQL代码、错误信息等的大内存块，这些大内存块依次叫做Heap 1、2、3、4等）等信息。
Heap是通过调用服务器进程进行分配的，任何对象都具有heap 0，至于还应该分配哪些其他的heap则是由对象的类型决定的，比如SQL游标具有heap 1和 6，而PL/SQL程序包则具有heap 1、2、3和4。按照heap的使用情况，oracle会在SGA（library cache）、PGA或UGA中分配heap，但是heap 0始终都是在library cache中进行分配的。如果所请求的heap已经在SGA中分配了，则不会在PGA中再次分配heap。Heap是由一个或多个chunk组成的，这些chunk可以是分散的分布在library cache中的，不需要连续分布。
如上图三中所看到的heap 0实际上是指heap 0的句柄，其中包含的对象包括：
1) object type：library cache中的对象类型包括：表、视图、索引、同名词等等。每个对象只能有一个object type，根据object type将对象归类到不同的namespace里。一个object type对应一个namespace，但是一个namespace可能对应多个object type。这样的话，查找一个对象时，只要在该对象所属的namespace中去找就可以了。比较常见的namespace包括：
a) SQL AREA：也可以叫做CRSR，表示shared cursor，存放共享的SQL语句。
b) TABLE/PROCEDURE：存放的object type包括：table、view、sequence、synonym、 procedure的定义、function的定义以及package的定义。
c) BODY：存放procedure的实际代码、function的实际代码以及package的实际代码。
d) TRIGGER：存放的object type为trigger。
e) INDEX：存放的object type为index。
2) object name：对象名称由三部分组成：
a) Schema的名称，对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说为空。
b) 对象名称。分为两种情况：对于共享游标（SQL语句或PL/SQL程序块）来说，其对象名称就是SQL的语句本身；而对于其他对象（比如表、视图、索引等）就是其在数据字典中的名称。
c) Database link的名称。这是可选的，如果是本地对象，则为空。
这样，对象的名称的格式为：SCHEMA.NAME@DBLINK。比如，可以为[email protected]，也可以为hr.employees等。
3) flags：flags主要用来描述对象是否已经被锁定。对象具有三种类型的flag：
a) public flag：表示对象上没有锁定（pin）或者latch。
b) status flag：表示对象上存在锁定（pin），说明对象正在被创建或删除或修改等。
c) specitial flag：表示对象上存在library cache latch。
4) tables：对每个对象，都会维护以下一串tables中的若干个：
a) dependency table：含有当前对象所依赖的其他对象。比如一个视图可能会依赖其组成的多个表、一个存储过程可能依赖其中所调用的其他存储过程、一个游标可能依赖其中所涉及到的多个表等。Dependency table中的每个条目都指向一块物理内存，该物理内存中含有当前对象所依赖的对象的句柄。
b) child table：含有当前对象的子对象，只有游标具有child table。Child table中的每个条目都指向一个可执行的SQL命令所对应的句柄。
c) translation table：包含当前对象所引用的名称是如何解释为oracle底层对象的名称，只有游标具有translation table。
d) authorization table：包含该对象上所对应的权限，一个条目对应一个权限。
e) access table：对于dependency table中的每一个条目，都会在access table中存在对应的一个或多个条目。比如，假设对象A依赖对象B，那么在A的dependency table和access table中都会存在一个条目指向B。位于access table中的指向B的条目说明了对B具有什么样的访问类型，从而也就说明了用户要执行A则必须具有对B的权限。
f) read-only dependency table：类似于dependency table，但是存放只读的对象。
g) schema name table：包含authorization table中的条目所属的schema。
5) data blocks：对象的其他信息会存放在不同的heap中，为了找到这些heap，会在heap 0中存放多个（最多16个，但是这16个data block不会都用到）data blocks结构，每个data block含有指向这些实际heap内存块的指针。
除了heap 0以外，还有11个heap，根据对象的不同进行分配，并存放了不同的内容：
1) Heap 1：存放PL/SQL对象的源代码。
2) Heap 2：存放PL/SQL对象的解析树，这有个好听的名字： DIANA。
3) Heap 3：存放PL/SQL对象的伪代码。
4) Heap 4：存放PL/SQL对象的基于硬件的伪代码。
5) Heap 5：存放了编译时的错误信息。
6) Heap 6：存放了共享游标对象的SQL文本。
7) Heap 7：可用空间。
8) Heaps 8–11：根据对象的不同而使用的子heap。
我们可以通过查询v$db_object_cache来显示library cache中有哪些对象被缓存，以及这些对象的大小
尺寸。比如，我们可以用下面的SQL语句来显示每个namespace中，大小尺寸排在前3名的对象：
select *
from (select row_number() over(partition by namespace order by sharable_mem desc) size_rank,
namespace,
sharable_mem,
substr(name, 1, 50) name
from v$db_object_cache
order by sharable_mem desc)
where size_rank <= 3
order by namespace, size_rank;
2.2 转储library cache
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标签： 杂谈 |
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2.2 转储library cache
oracle提供了命令可以对library cache中的内容进行转储。于是我们可以对library cache进行转储，从而对上面所说的library cache的内容进行验证。
ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level N';
这里的N可以取的值分别为：
1 转储library cache的统计信息
2 转储hash表的汇总信息
4 转储library cache object的基本信息
8 转储library cache object的详细信息
16 转储heap size的信息
32 转储heap的详细信息
在测试之前，我们先创建一个测试表，然后再显示该表的数据。从而在library cache中放入一些数据。
SQL> create table sharedpool_test as select * from dba_objects where rownum<10;
SQL> select object_id,object_name from sharedpool_test;
以level 1转储整个library cache。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 1';
打开跟踪文件可以看到类似这样的信息，这实际就是v$librarycache里记录的信息，只不过v$librarycache中记录的是根据下面的信息合并汇总以后得到的。
namespace gets hit ratio pins hit ratio reloads invalids
-------------- --------- --------- --------- --------- ---------- ----------
CRSR 563 0.815 2717 0.916 15 0
TABL/PRCD/TYPE 403 0.730 568 0.653 0 0
BODY/TYBD 2 0.000 2 0.000 0 0
……………………
然后，我们分别以level 4、8、16、32分别对library cache进行转储，生成的转储文件分别以4#、8#、16#和32#来表示。
打开4#文件，然后直接查找“select object_id,object_name from sharedpool_test”，因为我们前面说到过，对于SQL语句来说，整个SQL语句的文本就是library cache object的名称。于是，我们可以发现类似下图四所示的内容：
图四
这里的BUCKET 62658就相当于图二中的2号bucket。该bucket上只挂了一个对象，其对象句柄号为6758cdbc。在这个对象句柄里存放了很多信息，这里可以看到该对象的namespace为CRSR，也就是SQL AREA。可以看到该SQL语句的hash值为541cf4c2，将其转换为十进制以后可以直接到v$sql中找到该SQL语句。我们还可以看到很复杂的flags字段，它会包括很多标记，比如RON表示只读（Read Only），SML表示当前句柄尺寸比较小（Small）等。而下面的lwt则表示正在等待lock的对象列表（Lock Waiters），对应图三中的“Lock Waiters”；ltm则表示临时正在持有lock的对象列表（Lock Temporary），对应图三中的“Lock Owners”；pwt则表示正在等待pin的对象列表（Pin Waiters）对应图三中的“Pin Waiters”；ptm则表示临时正在持有pin的对象列表（Pin Temporary），对应图三中的“Pin Owners”。再往下看，可以看到CHILDREN部分，这部分就是前面所说过的子游标的信息了。实际上，指向heap 0的指针也位于这一部分，这个指针也就是6758c840。
SQL> select sql_text from v$sql where hash_value=to_number('541cf4c2','xxxxxxxx');
SQL_TEXT
--------------------------------------------------------------------------------
select object_id,object_name from sharedpool_test
然后，我们打开8#文件，查找6758c840，可以看到如下图五所示的内容。这就是heap 0中所包含的内容。可以看到该heap 0的handle正是6758c840，type为CRSR。还可以看到几个重要的table，这些table都是我们前面介绍过的，包括DEPENDENCIES、ACCESSES、TRANSACTIONS。从前面我们已经知道dependency table记录的是SQL语句所依赖的对象，这里我们可以看到我们的SQL语句依赖一个对象，同时该对象的handle为 675d0d74，很明显，它一定指向sharedpool_test表。同时，我们可以看到transaction table所记录的oracle底层解析的对象的handle也是675d0d74，它与dependency table所记录的对象是一样的，说明这个表是实实在在的表，而不是一个同名词。
图五
于是我们继续在8#文件里查找675d0d74，也就是找到library cache中记录SQL所引用的对象的部分。
我们可以看到类似下图六所示的内容。从name列中可以看到，该对象正是sharedpool_test表，同时该表所在的schema为COST。而且从type为TABL也可以看到，对象sharedpool_test是一个表。
图六
我们再次回到图五，也就是记录heap 0的部分。我们可以看到最后一部分是DATA BLOCKS，从我们前面介绍过的内容可以知道这部分的记录指向了其他的heap内存块。我们从data#列上可以知道，该SQL存在两个相关的heap，编号为0和6。我们知道，heap 0存放了SQL语句本身所涉及到的对象以及若干种表等的信息，而heap 6则存放了SQL语句的文本、执行计划等。于是，我们可以到32#文件中查找6758c7d0（heap 0）和67587c34（heap 6），如下图七所示。我们同时可以看到owner的值，实际上这正是在图五中的object的代号。同时从heap的name处也可以看到，heap 0为library cache，而heap 6为sql area，这也说明了这两个不同的heap所存放的不同内容。
图七
2.3 dictionary cache概述
dictionary cache专门用来存放SYS schema所拥有的对象的内存区域。使用dictionary cache时以行为单位，而不像其他比如buffer cache以数据块为单位，因此dictionary cache也叫做row cache。构造dictionary cache的目的是为了加快解析SQL语句的速度，因为dictionary cache里存放了所有表的定义、Storage信息、用户权限信息、约束定义、回滚段信息、表的统计信息等。
而这些信息都是在解析过程中必须用到的。假设oracle在解析SQL的过程中，发现dictionary cache里没有该SQL所引用的表的定义信息，则oracle必须到磁盘上system表空间里找到这个引用表的定义信息，并将这些定义信息加载到dictionary cache里。这个从磁盘上获取数据字典数据的过程就叫做递归SQL（Recursive SQL）。通常来说，当我们执行一条新的SQL语句时，都会产生很多次的递归调用，也会产生很多的递归SQL。比如我们来下面这个例子。
SQL> set autotrace traceonly stat;
SQL> select * from sharedpool_test;
Statistics
----------------------------------------------------------
185 recursive calls
0 db block gets
25 consistent gets
…………
从这里可以很明显看到执行该SQL产生了185次的递归调用，这185次的递归调用将表sharedpool_test相关的信息，比如列定义、统计信息等，都加载到了dictionary cache里。当我们再次执行该SQL时，会发现recursive calls变成了0，因为dictionary cache里已经包含解析SQL所需要参照的数据字典了。
转储dictionary cache
我们可以使用如下命令对dictionary cache进行转储。
ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name row_cache level N';
这里的N可以取的值分别为：
1 转储dictionary cache的统计信息 ;
2 转储hash表的汇总信息 ;
8 转储dictionary cache中的对象的结构信息;
如果对level 1进行转储，可以看到转储出来的内容，很明显，就是v$rowcache里的内容。每一种数据字典都有一行记录来表示。比如有tablespace相关的数据字典等。
如果以level 2转储的话，可以看到类似如下的内容。这里有23个hash表对dictionary cache中的对象进行管理，每个hash表都对应了一种数据字典，同时有一个名为row cache objects的latch来控制并发访问。可以看到，v$latch_children里名为“row cache objects”的记录数量也是23。
ROW CACHE HASH TABLE: cid=0 ht=66BD90B0 size=32
…………
ROW CACHE HASH TABLE: cid=1 ht=66BD78B0 size=256
…………
ROW CACHE HASH TABLE: cid=22 ht=66DA5590 size=512
…………
dictionary cache专门用来存放SYS schema所拥有的对象的内存区域。使用dictionary cache时以行为单位，而不像其他比如buffer cache以数据块为单位，因此dictionary cache也叫做row cache。构造dictionary cache的目的是为了加快解析SQL语句的速度，因为dictionary cache里存放了所有表的定义、Storage信息、用户权限信息、约束定义、回滚段信息、表的统计信息等。
而这些信息都是在解析过程中必须用到的。假设oracle在解析SQL的过程中，发现dictionary cache里没有该SQL所引用的表的定义信息，则oracle必须到磁盘上system表空间里找到这个引用表的定义信息，并将这些定义信息加载到dictionary cache里。这个从磁盘上获取数据字典数据的过程就叫做递归SQL（Recursive SQL）。通常来说，当我们执行一条新的SQL语句时，都会产生很多次的递归调用，也会产生很多的递归SQL。比如我们来下面这个例子。
SQL> set autotrace traceonly stat;
SQL> select * from sharedpool_test;
Statistics
----------------------------------------------------------
185 recursive calls
0 db block gets
25 consistent gets
…………
从这里可以很明显看到执行该SQL产生了185次的递归调用，这185次的递归调用将表sharedpool_test相关的信息，比如列定义、统计信息等，都加载到了dictionary cache里。当我们再次执行该SQL时，会发现recursive calls变成了0，因为dictionary cache里已经包含解析SQL所需要参照的数据字典了。
转储dictionary cache
我们可以使用如下命令对dictionary cache进行转储。
ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name row_cache level N';
这里的N可以取的值分别为：
1 转储dictionary cache的统计信息 ;
2 转储hash表的汇总信息 ;
8 转储dictionary cache中的对象的结构信息;
如果对level 1进行转储，可以看到转储出来的内容，很明显，就是v$rowcache里的内容。每一种数据字典都有一行记录来表示。比如有tablespace相关的数据字典等。
如果以level 2转储的话，可以看到类似如下的内容。这里有23个hash表对dictionary cache中的对象进行管理，每个hash表都对应了一种数据字典，同时有一个名为row cache objects的latch来控制并发访问。可以看到，v$latch_children里名为“row cache objects”的记录数量也是23。
ROW CACHE HASH TABLE: cid=0 ht=66BD90B0 size=32
…………
ROW CACHE HASH TABLE: cid=1 ht=66BD78B0 size=256
…………
ROW CACHE HASH TABLE: cid=22 ht=66DA5590 size=512
…………
shared pool的内部管理机制
3.1解析SQL语句的过程
为了将用户写的可读的SQL文本转化为oracle认识的且可执行的语句，这个过程就叫做解析过程。
解析分为硬解析和软解析。当一句SQL第一次被执行时必须进行硬解析。
当客户端发出一条SQL语句（也可以是一个存储过程或者一个匿名PL/SQL块）进入shared pool时
（注意，我们从前面已经知道，oracle对这些SQL不叫做SQL语句，而是称为游标（cursor）。因为oracle在处理SQL时，需要很多相关的辅助信息，这些辅助信息与SQL语句一起组成了游标），oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符，然后根据hash函数计算其对应的hash值（hash_value）。根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket，然后比较bucket里是否存在该SQL语句。
如果不存在，则需要按照我们前面所描述的，获得shared pool latch，然后在shared pool中的可用chunk链表（也就是bucket）上找到一个可用的chunk，然后释放shared pool latch。在获得了chunk以后，这块chunk就可以认为是进入了library cache。然后，进行硬解析过程。硬解析包括以下几个步骤：
1) 对SQL语句进行语法检查，看是否有语法错误。比如没有写from等。如果有，则退出解析过程。
2) 到数据字典里校验SQL语句涉及的对象和列是否都存在。如果不存在，则退出解析过程。
3) 将对象进行名称转换。比如将同名词翻译成实际的对象等。如果转换失败，则退出解析过程。
4) 检查游标里用户是否具有访问SQL语句里所引用的对象的权限。如果没有权限，则退出解析过程。
5) 通过优化器创建一个最优的执行计划。这一步是最消耗CPU资源的。
6) 将该游标所产生的执行计划、SQL文本等装载进library cache的若干个heap中。
在硬解析的过程中，进程会一直持有library cach latch，直到硬解析结束。硬解析结束以后，会为该SQL产生两个游标，一个是父游标，另一个是子游标。父游标里主要包含两种信息：SQL文本以及优化目标（optimizer goal）。父游标在第一次打开时被锁定，直到其他所有的session都关闭该游标后才被解锁。当父游标被锁定的时候是不能被交换出library cache的，只有在解锁以后才能被交换出library cache，这时该父游标对应的所有子游标也被交换出library cache。子游标包括游标所有的信息，比如具体的执行计划、绑定变量等。前面图四中看到的CHILDREN部分就是子游标所对应的handle的信息。子游标随时可以被交换出library cache，当子游标被交换出library cache时，oracle可以利用父游标的信息重新构建出一个子游标来，这个过程叫reload。可以使用下面的方式来确定reload的比率：
SELECT 100*sum(reloads)/sum(pins) Reload_Ratio FROM v$librarycache;
一个父游标可以对应多个子游标。子游标具体的个数可以从v$sqlarea的version_count字段体现出来。而每个具体的子游标则全都在v$sql里体现。当具体的绑定变量的值与上次的绑定变量的值有较大差异（比如上次执行的绑定变量的值的长度是6位，而这次执行的绑定变量的值的长度是200位）时或者当SQL语句完全相同，但是所引用的对象属于不同的schema时，都会创建一个新的子游标。
如果在bucket中找到了该SQL语句，则说明该SQL语句以前运行过，于是进行软解析。软解析是相对于硬解析而言的，如果解析过程中，可以从硬解析的步骤中去掉一个或多个的话，这样的解析就是软解析。软解析分为以下三种类型。
1) 第一种是某个session发出的SQL语句与library cache里其他session发出的SQL语句一致。这时，该解析过程中可以去掉硬解析中的5和6这两步，但是仍然要进行硬解析过程中的2、3、4步骤：也就是表名和列名检查、名称转换和权限检查。
2) 第二种是某个session发出的SQL语句与library cache里该同一个session之前发出的SQL语句一致。这时，该解析过程中可以去掉硬解析中的2、3、5和6这四步，但是仍然要进行权限检查，因为可能通过grant改变了该session用户的权限。
3) 第三种是当设置了初始化参数session_cached_cursors时，当某个session对相同的cursor进行第三次访问时，将在该session的PGA里创建一个标记，并且该游标即使已经被关闭也不会从library cache中交换出去。这样，该session以后再执行相同的SQL语句时，将跳过硬解析的所有步骤。这种情况下，是最高效的解析方式，但是会消耗很大的内存。
我们先来举一个例子说明如果在解析过程中发生语法或语义错误时，在shared pool中是怎样体现的。
SQL> select object_type fromm sharedpool_test111;
ORA-00942: 表或视图不存在
然后我们以level 16转储library cache，并打开转储文件，找到相应的部分，如下图八所示。可以看到，
该SQL语句在语法上是错误的（from写成了fromm），oracle仍然在shared pool中为其分配了一个chunk，然后该chunk进入library cache，并在library cache中分配了一个bucket，同时也生成了heap 0，但是该heap 0中不存在相应的一些如dependency table等table的部分，以及data block的部分。我看到有些资料上说SQL语句是先进行语法分析，如果通过语法分析以后，则应用hash函数生成hash值，然后再去shared pool中分配chunk。实际上从这个实例已经可以看出，这个说法是错误的。oracle始终都是先对SQL生成hash值（不论该SQL语法上是否正确），再根据hash值到对应的可用chunk链表（也就是bucket）里分配chunk，然后进入语法解析等解析过程。
图八
我们再举一个例子来说明解析正确的SQL语句的过程。如下所示。
SQL> alter system flush shared_pool;
SQL> variable v_obj_id number;
SQL> exec :v_obj_id := 4474;
SQL> select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
---------- ---------------------------
4474 AGGXMLIMP
SQL> variable v_obj_id varchar2(10);
SQL> exec :v_obj_id := '4474';
SQL> select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
---------- ---------------------------
4474 AGGXMLIMP
然后，我们以level 16来转储library cache。可以看到如下图九所示的内容。很明显的看到，子游标的
部分包含两条记录，这也就说明该SQL语句产生了两个子游标。虽然我们从SQL文本上看，前后两次执行的SQL语句是一样的。只有绑定变量的类型发生了改变，第一次是number型，而第二次是varchar2型。可正是这数据类型的变化导致了该SQL语句的执行计划不能得到共享，从而产生了两个子游标。这时，我们根据子游标的两个handle：6757f358和674440fc找到对应的heap 0的话，就可以看到这两个heap 0中所记录的heap 6是两个完全不同的内存块，这也说明前后两次执行SQL并没有真正得到共享。
图九
我们还可以根据该SQL的hash值（f390fb6f）来看看动态性能视图里是如何表现的。
SQL> select to_number('f390fb6f','xxxxxxxx') from dual;
TO_NUMBER('F390FB6F','XXXXXXXX
------------------------------
4086365039
SQL> select sql_text,version_count from v$sqlarea where hash_value=4086365039;
SQL_TEXT VERSION_COUNT
------------------------------------------------------------------------- ------------
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 2
SQL> select sql_text,child_address,address from v$sql where hash_value=4086365039;
SQL_TEXT CHILD_ADDRESS ADDRESS
-------------------------------------------------------------------- ----------- --------
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 6757F358 676B6D08
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 674440FC 676B6D08
从记录父游标的视图v$sqlarea的version_count列可以看到，该SQL语句有2个子游标。而从记录子游标的视图v$sql里可以看到，该SQL文本确实有两条记录，而且它们的SQL文本所处的地址（address列）也是一样的，但是子地址（child_address）却不一样。这里的子地址实际就是子游标所对应的heap 0的句柄。
由此我们也可以看到，存在许多因素可能导致SQL语句不能共享。常见的因素包括， SQL文本大小写不一致、SQL语句的绑定变量的类型不一致、SQL语句涉及到的对象名称虽然一致但是位于不同的schema下、SQL的优化器模式不一致（比如添加提示、修改了optimizer_mode参数等）等。
3.1解析SQL语句的过程
为了将用户写的可读的SQL文本转化为oracle认识的且可执行的语句，这个过程就叫做解析过程。
解析分为硬解析和软解析。当一句SQL第一次被执行时必须进行硬解析。
当客户端发出一条SQL语句（也可以是一个存储过程或者一个匿名PL/SQL块）进入shared pool时
（注意，我们从前面已经知道，oracle对这些SQL不叫做SQL语句，而是称为游标（cursor）。因为oracle在处理SQL时，需要很多相关的辅助信息，这些辅助信息与SQL语句一起组成了游标），oracle首先将SQL文本转化为ASCII字符，然后根据hash函数计算其对应的hash值（hash_value）。根据计算出的hash值到library cache中找到对应的bucket，然后比较bucket里是否存在该SQL语句。
如果不存在，则需要按照我们前面所描述的，获得shared pool latch，然后在shared pool中的可用chunk链表（也就是bucket）上找到一个可用的chunk，然后释放shared pool latch。在获得了chunk以后，这块chunk就可以认为是进入了library cache。然后，进行硬解析过程。硬解析包括以下几个步骤：
1) 对SQL语句进行语法检查，看是否有语法错误。比如没有写from等。如果有，则退出解析过程。
2) 到数据字典里校验SQL语句涉及的对象和列是否都存在。如果不存在，则退出解析过程。
3) 将对象进行名称转换。比如将同名词翻译成实际的对象等。如果转换失败，则退出解析过程。
4) 检查游标里用户是否具有访问SQL语句里所引用的对象的权限。如果没有权限，则退出解析过程。
5) 通过优化器创建一个最优的执行计划。这一步是最消耗CPU资源的。
6) 将该游标所产生的执行计划、SQL文本等装载进library cache的若干个heap中。
在硬解析的过程中，进程会一直持有library cach latch，直到硬解析结束。硬解析结束以后，会为该SQL产生两个游标，一个是父游标，另一个是子游标。父游标里主要包含两种信息：SQL文本以及优化目标（optimizer goal）。父游标在第一次打开时被锁定，直到其他所有的session都关闭该游标后才被解锁。当父游标被锁定的时候是不能被交换出library cache的，只有在解锁以后才能被交换出library cache，这时该父游标对应的所有子游标也被交换出library cache。子游标包括游标所有的信息，比如具体的执行计划、绑定变量等。前面图四中看到的CHILDREN部分就是子游标所对应的handle的信息。子游标随时可以被交换出library cache，当子游标被交换出library cache时，oracle可以利用父游标的信息重新构建出一个子游标来，这个过程叫reload。可以使用下面的方式来确定reload的比率：
SELECT 100*sum(reloads)/sum(pins) Reload_Ratio FROM v$librarycache;
一个父游标可以对应多个子游标。子游标具体的个数可以从v$sqlarea的version_count字段体现出来。而每个具体的子游标则全都在v$sql里体现。当具体的绑定变量的值与上次的绑定变量的值有较大差异（比如上次执行的绑定变量的值的长度是6位，而这次执行的绑定变量的值的长度是200位）时或者当SQL语句完全相同，但是所引用的对象属于不同的schema时，都会创建一个新的子游标。
如果在bucket中找到了该SQL语句，则说明该SQL语句以前运行过，于是进行软解析。软解析是相对于硬解析而言的，如果解析过程中，可以从硬解析的步骤中去掉一个或多个的话，这样的解析就是软解析。软解析分为以下三种类型。
1) 第一种是某个session发出的SQL语句与library cache里其他session发出的SQL语句一致。这时，该解析过程中可以去掉硬解析中的5和6这两步，但是仍然要进行硬解析过程中的2、3、4步骤：也就是表名和列名检查、名称转换和权限检查。
2) 第二种是某个session发出的SQL语句与library cache里该同一个session之前发出的SQL语句一致。这时，该解析过程中可以去掉硬解析中的2、3、5和6这四步，但是仍然要进行权限检查，因为可能通过grant改变了该session用户的权限。
3) 第三种是当设置了初始化参数session_cached_cursors时，当某个session对相同的cursor进行第三次访问时，将在该session的PGA里创建一个标记，并且该游标即使已经被关闭也不会从library cache中交换出去。这样，该session以后再执行相同的SQL语句时，将跳过硬解析的所有步骤。这种情况下，是最高效的解析方式，但是会消耗很大的内存。
我们先来举一个例子说明如果在解析过程中发生语法或语义错误时，在shared pool中是怎样体现的。
SQL> select object_type fromm sharedpool_test111;
ORA-00942: 表或视图不存在
然后我们以level 16转储library cache，并打开转储文件，找到相应的部分，如下图八所示。可以看到，
该SQL语句在语法上是错误的（from写成了fromm），oracle仍然在shared pool中为其分配了一个chunk，然后该chunk进入library cache，并在library cache中分配了一个bucket，同时也生成了heap 0，但是该heap 0中不存在相应的一些如dependency table等table的部分，以及data block的部分。我看到有些资料上说SQL语句是先进行语法分析，如果通过语法分析以后，则应用hash函数生成hash值，然后再去shared pool中分配chunk。实际上从这个实例已经可以看出，这个说法是错误的。oracle始终都是先对SQL生成hash值（不论该SQL语法上是否正确），再根据hash值到对应的可用chunk链表（也就是bucket）里分配chunk，然后进入语法解析等解析过程。
图八
我们再举一个例子来说明解析正确的SQL语句的过程。如下所示。
SQL> alter system flush shared_pool;
SQL> variable v_obj_id number;
SQL> exec :v_obj_id := 4474;
SQL> select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
---------- ---------------------------
4474 AGGXMLIMP
SQL> variable v_obj_id varchar2(10);
SQL> exec :v_obj_id := '4474';
SQL> select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id;
OBJECT_ID OBJECT_NAME
---------- ---------------------------
4474 AGGXMLIMP
然后，我们以level 16来转储library cache。可以看到如下图九所示的内容。很明显的看到，子游标的
部分包含两条记录，这也就说明该SQL语句产生了两个子游标。虽然我们从SQL文本上看，前后两次执行的SQL语句是一样的。只有绑定变量的类型发生了改变，第一次是number型，而第二次是varchar2型。可正是这数据类型的变化导致了该SQL语句的执行计划不能得到共享，从而产生了两个子游标。这时，我们根据子游标的两个handle：6757f358和674440fc找到对应的heap 0的话，就可以看到这两个heap 0中所记录的heap 6是两个完全不同的内存块，这也说明前后两次执行SQL并没有真正得到共享。
图九
我们还可以根据该SQL的hash值（f390fb6f）来看看动态性能视图里是如何表现的。
SQL> select to_number('f390fb6f','xxxxxxxx') from dual;
TO_NUMBER('F390FB6F','XXXXXXXX
------------------------------
4086365039
SQL> select sql_text,version_count from v$sqlarea where hash_value=4086365039;
SQL_TEXT VERSION_COUNT
------------------------------------------------------------------------- ------------
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 2
SQL> select sql_text,child_address,address from v$sql where hash_value=4086365039;
SQL_TEXT CHILD_ADDRESS ADDRESS
-------------------------------------------------------------------- ----------- --------
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 6757F358 676B6D08
select object_id,object_name from sharedpool_test where object_id=:v_obj_id 674440FC 676B6D08
从记录父游标的视图v$sqlarea的version_count列可以看到，该SQL语句有2个子游标。而从记录子游标的视图v$sql里可以看到，该SQL文本确实有两条记录，而且它们的SQL文本所处的地址（address列）也是一样的，但是子地址（child_address）却不一样。这里的子地址实际就是子游标所对应的heap 0的句柄。
由此我们也可以看到，存在许多因素可能导致SQL语句不能共享。常见的因素包括， SQL文本大小写不一致、SQL语句的绑定变量的类型不一致、SQL语句涉及到的对象名称虽然一致但是位于不同的schema下、SQL的优化器模式不一致（比如添加提示、修改了optimizer_mode参数等）等。
3.2 library cache的并发控制
由于library cache是可以被所有进程同时访问并修改的，因此就必然存在一个并发控制的问题。比如对于前面我们举的如图九所示的例子来说，第一次使用number类型的绑定变量执行的SQL语句产生的游标挂在bucket 64367上。而当我们第二次使用varchar2类型的绑定变量再次执行该SQL语句时，oracle需要访问该bucket 64367上的句柄，发现不能共用执行计划时，还要修改该句柄，向CHILDREN部分添加一条指向另外一个子游标的句柄。在很多进程并发执行的情况下，那么当修改挂在bucket 64367上的句柄的时候，必须防止其他进程同时修改所访问的句柄。因为如果不防止这种情况的出现，那么假如这时正好也有一个进程也是使用varchar2类型的绑定变量执行该相同的SQL时，那么也会向CHILDREN部分添加一条子游标的记录，那么CHILDREN部分就会出现两条varchar2的执行计划，而实际上这两个执行计划是一样的，是完全可以合二为一的，这样也就达不到SQL共享的目的。同时还要考虑，当oracle在向某个heap（比如heap 0和heap 6）填入SQL文本、执行计划等数据的过程中，要防止该heap又被其他进程分配掉的情况出现。如果不防止的话，那这个heap的数据就被两个进程同时写，那里面的数据一定是混乱而无法使用的了。
为了有效的解决上面所说的并发性的问题，oracle使用三种结构来完成对library cache的并发控制：lock、pin和library cache latch。简单来说，进程如果要访问或者修改library cache里的对象，首先必须获得library cache latch，然后获得handle上的lock，最后获得heap上的pin，访问或修改结束以后，释放pin、lock和latch。
lock是落在library cache里的对象句柄上的，用来管理并发性。按照前面所说的例子，当多个进程同时修改bucket 64367上的句柄的时候，只有一个进程能够获得该句柄上的lock，其他进程必须等待（体现的等待事件就是library cache lock）。同时，尝试获得某个句柄上的lock也是将游标句柄对象加载到shared pool里的唯一方式。也就是说，当客户端发出某个SQL语句时，oracle对该SQL语句运用hash函数生成hash值，然后到该hash值所对应的library cache的bucket里试图找到对应的句柄并lock该句柄时，如果发现该句柄不存在（可能是由于该SQL语句是一条全新的SQL语句，或者以前该SQL语句执行过但是现在被交换出了library cache），则会将该SQL游标所对应的句柄加载到library cache里。
目前有三种lock模式，分别是：share、exclusive和null。如果某个进程只是要读取句柄里的信息时，会对该句柄添加share模式的lock，比如当编译某个存储过程时，进程会去读取该存储过程所引用的子存储过程等，这时其他进程可以对该相同的句柄添加share和null模式的lock；如果某个进程需要修改对象里的信息时，就会对该句柄添加exclusive模式的lock，比如删除某个存储过程就会添加exclusive模式的lock，这时其他进程只能对该相同的句柄添加null模式的lock；null模式的lock比较特殊，在任何可以执行的对象上（比如存储过程、视图、函数等等）都存在该null模式的lock。你可以随意打破该模式的lock，这时该lock所在的对象就失效了，需要重新编译。当SQL开始解析时，或获得null模式的lock，然后会一直加在该对象上，直到某些会引起对象失效的DDL发生在对象或对象所依赖的其他对象上，这时该lock被打破。当发生null模式的lock时，其他进程可以对该相同的句柄添加任何模式的lock。
而pin则是落在heap上的，用来防止多个进程同时更新同一个heap。pin的优先级比lock要低，获得pin之前必须先获得lock。同样按照前面所说的例子，当第二次使用varchar2类型的绑定变量执行相同的SQL语句时，该进程首先会获得bucket 64367的句柄上的lock，根据该句柄里所记录的heap发现不能共用时，到shared pool中分配可用的chunk作为heap（包括heap 0和heap 6等）的空间，并获得该heap上的pin，然后在句柄里添加一条子游标记录，以指向所分配的heap 0的句柄。当pin住了heap以后，进程就向heap中写入数据，结束以后释放pin，最后释放lock。当某个进程获得了句柄上的lock，但是不能pin住该句柄所对应的heap时，该进程就必须等待（体现的等待事件就是library cach pin）。与lock相同，当进程试图pin住某个heap但是发现该heap不存在时，就会同时将该heap加载到library cache里同时pin住它。
pin有两种模式：share和exclusive。当某个进程只需要读取heap中的信息时，会对该heap执行share模式的pin。如果进程需要修改heap时，则会先对该heap执行share模式的pin以便对heap进行错误和安全检查，通过以后，再对该heap执行exclusive模式的pin，从而对该heap进行修改。
从上面对lock和pin的描述中可以看出，lock本身不是一个原子的操作，也就是说要完成lock需要执行一系列的操作步骤（包括pin住heap等）。因此为了防止lock的过程被其他进程打破，oracle使用library cache latch来管理lock。也就是说，如果某个进程在进行lock之前，必须先获得library cache latch，如果不能获得该latch，就必须等待。当lock过程结束以后，释放该latch。
oracle提供了多个library cache latch（这样，每个library cache latch都称为子latch）来保护library cache中的bucket。这些子latch的数量由一个隐藏参数决定：_kgl_latch_count。该参数缺省值为大于等于系统中CPU个数的最小的素数。比如在一个具有4个CPU的生产环境中，library cache latch的个数为5，如下所示。但是oracle内部（9i版本）规定了library cache latch的最大个数为67，即便将这个隐藏参数设置为100，library cache latch的数量也还是67个。
SQL> select x.ksppinm, y.ksppstvl, x.ksppdesc
2 from x$ksppi x , x$ksppcv y
3 where x.indx = y.indx
4 and x.ksppinm like '\_%' escape '\'
5 and ksppinm like '%kgl_latch_count%'
6 ;
KSPPINM KSPPSTVL KSPPDESC
-------------------- ---------- ----------------------------------------
_kgl_latch_count 5 number of library cache latches
具体到每个bucket应该由哪个子latch来管理，则是通过下面这个函数来确定的。
latch号=mod(bucket号,latch的数量)
假如还是按照上面的例子，对于bucket 64367来说，假设当前系统具有37个library cache latch，那么会使用24（mod(64367,37)=24）号latch来保护挂在该bucket上的句柄。正是由于这样的算法，可能会导致所有的子latch不能在library cache里的整个bucket链条上均匀分布，有可能出现某个或某几个子latch非常繁忙，而有些子latch则非常空闲。至于如何判断以及解决，可以见下面shared pool的优化部分。
我们来做两个测试，分别来模拟一下lock和pin。来看看lock和pin是如何控制library cache里的对象的。试验的思路很简单，第一，打开一个session（sess #1）创建一个存储过程，该过程只做一件事情，就是通过调用dbms_lock.sleep进行等待。并在sess #1中调用该存储过程；第二，打开第二个session（sess #2），重新编译该存储过程；第三，打开第三个session（sess #3），删除该存储过程；第四，打开第四个session（sess #4）进行监控。根据前面对lock和pin的描述，我们可以预见，sess #2将等待library cache pin。而sess #3会等待library cache lock。
试验过程如下，在试验的过程中，不断以level 16转储library cache以更深入的观察lock和pin的变化，以下按照时间顺序排列：
sess #1
SQL> create or replace procedure lock_test
2 is
3 begin
4 sys.dbms_lock.sleep(5000);
5 end;
6 /
SQL> exec lock_test;
sess #4，转储出来的文件编号为F1。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
sess #2
SQL> select sid from v$mystat where rownum=1;
SID
----------
9
SQL> alter procedure lock_test compile; --这时该命令停住了。
sess #4，转储出来的文件编号为F2。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
sess #3
SQL> select sid from v$mystat where rownum=1;
SID
----------
10
SQL> drop procedure lock_test; --这时该命令也停住了
sess #4，转储出来的文件编号为F3。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
SQL> select sid,event from v$session_wait where sid in(9,10);
SID EVENT
---------- ----------------------------------------------------------------
9 library cache pin
10 library cache lock
从监控的结果看到，正如我们所预料的，编译存储过程的sess #2（sid为9）正在等待library cache pin，而删除存储过程的sess #3（sid为10）正在等待library cache lock。在转储出来的文件中，我们主要关存储过程lock_test本身在library cache中的变化。在F1中，我们可以看到如下图十的内容。注意其中的lock为N，pin为S。由于sess #1正在执行lock_test存储过程，需要读取该handle所对应的heap里的内容，因此以null模式lock住句柄，同时以share模式pin住了heap。这时该对象句柄可以被其他进程以任何模式锁定，但是该句柄对应的heap只能被其他进程以share模式pin，而不能以exclusive模式pin。
图十
我们打开发出编译命令以后生成的F2，找到与图十同样的部分，如下图十一所示。由于sess #2会对存储过程lock_test进行编译，因此需要重新刷新该对象的heap中的信息。所以需要以exclusive模式lock住该对象的句柄，同时以exclusive模式pin住该对象的heap。这时，由于当前句柄上存在null模式的lock，因此sess #2申请exclusive的lock能够成功，但是由于当前该句柄对应的heap上已经存在share的pin，因此申请exclusive的pin时，必须等待，这时体现为sess #2等待library cache pin。
图十一
这时，我们发出删除命令以后，很明显的，要删除存储过程lock_test，sess #3必须以exclusive模式获得lock_test句柄的lock。而这时该句柄上已经存在了exclusive模式的lock，于是这时sess #3只有等待sess #2所添加的exclusive模式的lock释放以后才能继续进行。体现在v$session_wait等相关视图里就是等待library cache lock。这时，我们甚至可以发现，整个“drop procedure lock_test”命令都没有出现在library cache里。也就是说，oracle已经为该SQL语句分配了chunk，但是由于无法获得所引用对象的lock，从而使得所分配的chunk还没有能够挂到bucket上去，也就还没有进入library cache里。
至于如何诊断以及解决这两个等待事件的话，可以见下面shared pool的优化部分。
(待续......)
由于library cache是可以被所有进程同时访问并修改的，因此就必然存在一个并发控制的问题。比如对于前面我们举的如图九所示的例子来说，第一次使用number类型的绑定变量执行的SQL语句产生的游标挂在bucket 64367上。而当我们第二次使用varchar2类型的绑定变量再次执行该SQL语句时，oracle需要访问该bucket 64367上的句柄，发现不能共用执行计划时，还要修改该句柄，向CHILDREN部分添加一条指向另外一个子游标的句柄。在很多进程并发执行的情况下，那么当修改挂在bucket 64367上的句柄的时候，必须防止其他进程同时修改所访问的句柄。因为如果不防止这种情况的出现，那么假如这时正好也有一个进程也是使用varchar2类型的绑定变量执行该相同的SQL时，那么也会向CHILDREN部分添加一条子游标的记录，那么CHILDREN部分就会出现两条varchar2的执行计划，而实际上这两个执行计划是一样的，是完全可以合二为一的，这样也就达不到SQL共享的目的。同时还要考虑，当oracle在向某个heap（比如heap 0和heap 6）填入SQL文本、执行计划等数据的过程中，要防止该heap又被其他进程分配掉的情况出现。如果不防止的话，那这个heap的数据就被两个进程同时写，那里面的数据一定是混乱而无法使用的了。
为了有效的解决上面所说的并发性的问题，oracle使用三种结构来完成对library cache的并发控制：lock、pin和library cache latch。简单来说，进程如果要访问或者修改library cache里的对象，首先必须获得library cache latch，然后获得handle上的lock，最后获得heap上的pin，访问或修改结束以后，释放pin、lock和latch。
lock是落在library cache里的对象句柄上的，用来管理并发性。按照前面所说的例子，当多个进程同时修改bucket 64367上的句柄的时候，只有一个进程能够获得该句柄上的lock，其他进程必须等待（体现的等待事件就是library cache lock）。同时，尝试获得某个句柄上的lock也是将游标句柄对象加载到shared pool里的唯一方式。也就是说，当客户端发出某个SQL语句时，oracle对该SQL语句运用hash函数生成hash值，然后到该hash值所对应的library cache的bucket里试图找到对应的句柄并lock该句柄时，如果发现该句柄不存在（可能是由于该SQL语句是一条全新的SQL语句，或者以前该SQL语句执行过但是现在被交换出了library cache），则会将该SQL游标所对应的句柄加载到library cache里。
目前有三种lock模式，分别是：share、exclusive和null。如果某个进程只是要读取句柄里的信息时，会对该句柄添加share模式的lock，比如当编译某个存储过程时，进程会去读取该存储过程所引用的子存储过程等，这时其他进程可以对该相同的句柄添加share和null模式的lock；如果某个进程需要修改对象里的信息时，就会对该句柄添加exclusive模式的lock，比如删除某个存储过程就会添加exclusive模式的lock，这时其他进程只能对该相同的句柄添加null模式的lock；null模式的lock比较特殊，在任何可以执行的对象上（比如存储过程、视图、函数等等）都存在该null模式的lock。你可以随意打破该模式的lock，这时该lock所在的对象就失效了，需要重新编译。当SQL开始解析时，或获得null模式的lock，然后会一直加在该对象上，直到某些会引起对象失效的DDL发生在对象或对象所依赖的其他对象上，这时该lock被打破。当发生null模式的lock时，其他进程可以对该相同的句柄添加任何模式的lock。
而pin则是落在heap上的，用来防止多个进程同时更新同一个heap。pin的优先级比lock要低，获得pin之前必须先获得lock。同样按照前面所说的例子，当第二次使用varchar2类型的绑定变量执行相同的SQL语句时，该进程首先会获得bucket 64367的句柄上的lock，根据该句柄里所记录的heap发现不能共用时，到shared pool中分配可用的chunk作为heap（包括heap 0和heap 6等）的空间，并获得该heap上的pin，然后在句柄里添加一条子游标记录，以指向所分配的heap 0的句柄。当pin住了heap以后，进程就向heap中写入数据，结束以后释放pin，最后释放lock。当某个进程获得了句柄上的lock，但是不能pin住该句柄所对应的heap时，该进程就必须等待（体现的等待事件就是library cach pin）。与lock相同，当进程试图pin住某个heap但是发现该heap不存在时，就会同时将该heap加载到library cache里同时pin住它。
pin有两种模式：share和exclusive。当某个进程只需要读取heap中的信息时，会对该heap执行share模式的pin。如果进程需要修改heap时，则会先对该heap执行share模式的pin以便对heap进行错误和安全检查，通过以后，再对该heap执行exclusive模式的pin，从而对该heap进行修改。
从上面对lock和pin的描述中可以看出，lock本身不是一个原子的操作，也就是说要完成lock需要执行一系列的操作步骤（包括pin住heap等）。因此为了防止lock的过程被其他进程打破，oracle使用library cache latch来管理lock。也就是说，如果某个进程在进行lock之前，必须先获得library cache latch，如果不能获得该latch，就必须等待。当lock过程结束以后，释放该latch。
oracle提供了多个library cache latch（这样，每个library cache latch都称为子latch）来保护library cache中的bucket。这些子latch的数量由一个隐藏参数决定：_kgl_latch_count。该参数缺省值为大于等于系统中CPU个数的最小的素数。比如在一个具有4个CPU的生产环境中，library cache latch的个数为5，如下所示。但是oracle内部（9i版本）规定了library cache latch的最大个数为67，即便将这个隐藏参数设置为100，library cache latch的数量也还是67个。
SQL> select x.ksppinm, y.ksppstvl, x.ksppdesc
2 from x$ksppi x , x$ksppcv y
3 where x.indx = y.indx
4 and x.ksppinm like '\_%' escape '\'
5 and ksppinm like '%kgl_latch_count%'
6 ;
KSPPINM KSPPSTVL KSPPDESC
-------------------- ---------- ----------------------------------------
_kgl_latch_count 5 number of library cache latches
具体到每个bucket应该由哪个子latch来管理，则是通过下面这个函数来确定的。
latch号=mod(bucket号,latch的数量)
假如还是按照上面的例子，对于bucket 64367来说，假设当前系统具有37个library cache latch，那么会使用24（mod(64367,37)=24）号latch来保护挂在该bucket上的句柄。正是由于这样的算法，可能会导致所有的子latch不能在library cache里的整个bucket链条上均匀分布，有可能出现某个或某几个子latch非常繁忙，而有些子latch则非常空闲。至于如何判断以及解决，可以见下面shared pool的优化部分。
我们来做两个测试，分别来模拟一下lock和pin。来看看lock和pin是如何控制library cache里的对象的。试验的思路很简单，第一，打开一个session（sess #1）创建一个存储过程，该过程只做一件事情，就是通过调用dbms_lock.sleep进行等待。并在sess #1中调用该存储过程；第二，打开第二个session（sess #2），重新编译该存储过程；第三，打开第三个session（sess #3），删除该存储过程；第四，打开第四个session（sess #4）进行监控。根据前面对lock和pin的描述，我们可以预见，sess #2将等待library cache pin。而sess #3会等待library cache lock。
试验过程如下，在试验的过程中，不断以level 16转储library cache以更深入的观察lock和pin的变化，以下按照时间顺序排列：
sess #1
SQL> create or replace procedure lock_test
2 is
3 begin
4 sys.dbms_lock.sleep(5000);
5 end;
6 /
SQL> exec lock_test;
sess #4，转储出来的文件编号为F1。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
sess #2
SQL> select sid from v$mystat where rownum=1;
SID
----------
9
SQL> alter procedure lock_test compile; --这时该命令停住了。
sess #4，转储出来的文件编号为F2。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
sess #3
SQL> select sid from v$mystat where rownum=1;
SID
----------
10
SQL> drop procedure lock_test; --这时该命令也停住了
sess #4，转储出来的文件编号为F3。
SQL> ALTER SESSION SET EVENTS 'immediate trace name library_cache level 16';
SQL> select sid,event from v$session_wait where sid in(9,10);
SID EVENT
---------- ----------------------------------------------------------------
9 library cache pin
10 library cache lock
从监控的结果看到，正如我们所预料的，编译存储过程的sess #2（sid为9）正在等待library cache pin，而删除存储过程的sess #3（sid为10）正在等待library cache lock。在转储出来的文件中，我们主要关存储过程lock_test本身在library cache中的变化。在F1中，我们可以看到如下图十的内容。注意其中的lock为N，pin为S。由于sess #1正在执行lock_test存储过程，需要读取该handle所对应的heap里的内容，因此以null模式lock住句柄，同时以share模式pin住了heap。这时该对象句柄可以被其他进程以任何模式锁定，但是该句柄对应的heap只能被其他进程以share模式pin，而不能以exclusive模式pin。
图十
我们打开发出编译命令以后生成的F2，找到与图十同样的部分，如下图十一所示。由于sess #2会对存储过程lock_test进行编译，因此需要重新刷新该对象的heap中的信息。所以需要以exclusive模式lock住该对象的句柄，同时以exclusive模式pin住该对象的heap。这时，由于当前句柄上存在null模式的lock，因此sess #2申请exclusive的lock能够成功，但是由于当前该句柄对应的heap上已经存在share的pin，因此申请exclusive的pin时，必须等待，这时体现为sess #2等待library cache pin。
图十一
这时，我们发出删除命令以后，很明显的，要删除存储过程lock_test，sess #3必须以exclusive模式获得lock_test句柄的lock。而这时该句柄上已经存在了exclusive模式的lock，于是这时sess #3只有等待sess #2所添加的exclusive模式的lock释放以后才能继续进行。体现在v$session_wait等相关视图里就是等待library cache lock。这时，我们甚至可以发现，整个“drop procedure lock_test”命令都没有出现在library cache里。也就是说，oracle已经为该SQL语句分配了chunk，但是由于无法获得所引用对象的lock，从而使得所分配的chunk还没有能够挂到bucket上去，也就还没有进入library cache里。
至于如何诊断以及解决这两个等待事件的话，可以见下面shared pool的优化部分。
(待续......)
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Shared pool深入分析及性能调整(三)
(2012-04-06 13:44:07)
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标签： 杂谈 |
分类： oracle |
4. shared pool的优化
4.1 共享SQL语句
根据上面对shared pool的内部原理的说明，我们已经很清楚的知道，oracle引入shared pool就是为了能够缓存经常使用的SQL语句，从而能够将SQL语句的执行计划缓存在library cache中，这样当第二次执行相同的SQL语句时，就可以跳过硬解析而进行软解析，从而节省了大量的CPU资源。当一句新的SQL语句进入shared pool时，需要分配chunk，这时会持有shared pool latch，直到获得chunk，这是一个潜在的争用点；获得chunk以后，进入library cache时，需要获得library cache latch来保护对lock的获得，这又是一个潜在的争用点。然后，oracle要lock住句柄，才能往里填写内容，这也是一个潜在的争用点；生成执行计划等内容以后，oracle还要pin住若干个heap，才能往里写入实际的数据，这还是一个潜在的争用点。可见，一句新的SQL语句从进入shared pool开始到解析结束，存在一系列的争用点。特别是，当并发用户很多的时候，每个用户都发出对于shared pool来说是新的SQL语句，这时，你会看到CPU非常繁忙，甚至一直处于100%的使用状态，同时这些潜在的争用点都将变成实际的争用点，表现出来就是等待事件非常多，用户响应缓慢甚至没有响应。
为了尽可能减少新的SQL语句，尽可能多的缓存SQL语句，就必须使得应用程序的SQL语句尽量保持一致，包括各个单词之间的空格一致以及大小写一致等。其中最重要的一点就是要使用绑定变量。对于一个系统来说，SQL语句本身所引用的表和列都是有限的，只有SQL语句中所引用的数据才是无限的，因此将SQL语句中所涉及到的数据都用绑定变量来替代，这样就能使得对于不同的数据，SQL语句看起来都是一样的。
判断当前系统是否使用了绑定变量，可以使用如下语句获得当前系统的硬解析次数与解析总次数的比例。硬解析次数越少越好，这个比例也越接近于0越好。
如果发现硬解析比较高，则可以使用下面的方法找到shared pool里那些没有使用绑定变量的SQL语句，从而提交给开发人员进行修改。
如果发现系统中大量的没有使用绑定变量，而且系统是由其他第三方供应商提供的，不能做大量的修改从而使用绑定变量。实际上，这样的系统基本就是一个失败的系统，但是如果必须继续使用而又希望能够尽量减少对CPU资源的争用，oracle还提供了一个参数：cursor_sharing。该参数缺省是exact，表示不对传入shared pool中的SQL语句改写。如果设置为similar或force，则oracle会对SQL语句进行改写，将SQL语句中值的部分都用系统生成的变量来替代，从而达到与绑定变量相同的目的。similar表示，当SQL语句中的数值所在的列存在直方图（histogram）信息时，oracle不对SQL语句进行改写，就像设置为exact一样，每次对于不同的值都要进行硬解析；而当表没有经过分析，不存在直方图时，oracle会对SQL语句进行改写，就像设置为force一样，这样每次对于不同的值都会进行软解析。
但是使用这种方法在不同的oracle版本中可能存在bug，需要在测试环境中仔细测试。同时，将cursor_sharing设置为similar或force以后，会在生成执行计划上产生一些副作用，比如选择错误的索引，以及忽略带有数值的函数索引（比如函数索引为substr(colname,1,6)的情况，因为其中的1和6被系统变量替代了）等。
对于某些非常频繁使用的对象，我们还可以使用存储过程：DBMS_SHARED_POOL.KEEP，从而将它们固定在shared pool里，这样被钉住的对象就不会被交换出shared pool，即便刷新shared pool也不能将这些对象刷新出去。如果没有发现这个存储过程，则可以使用oracle脚本：dbmspool.sql 来创建，该脚本位于目录：$ORACLE_HOME/rdbms/admin下。
该存储过程有两个参数，第一个参数表示要钉在内存里的对象的名字，第二个参数表示要钉住的对象的类型，缺省为P，表示存储过程、包、函数，如果要钉住某个SQL语句，则需要设置该参数为C。对于存储过程、包、函数、触发器以及序列（sequence）等对象，在调用该存储过程时，使用名字对其进行引用。比如：DBMS_SHARED_POOL.KEEP('SALES.PKG_SALES')，这样就将位于SALES下的包PKG_SALES给钉在内存里了。；而对于某条单独的SQL语句来说，则需要使用地址和hash值对其进行引用，地址和hash值可以从v$sqlarea里的address和hash_value列获得，比如对于我们前面测试的SQL语句来说，address就是图二中的handle值，也就是'6758CDBC，hash_value就是图二中的541cf4c2，转换为十进制就是1411183810，则我们将其钉在内存里：DBMS_SHARED_POOL.KEEP('6758CDBC,1411183810',’C’)。如果我们要取消钉住的话，则调用DBMS_SHARED_POOL.UNKEEP即可，该过程的参数与KEEP相同。
如下例所示，我们将该SQL语句钉在shared pool以后，刷新shared pool也没能将它刷新出去。
4.1 共享SQL语句
根据上面对shared pool的内部原理的说明，我们已经很清楚的知道，oracle引入shared pool就是为了能够缓存经常使用的SQL语句，从而能够将SQL语句的执行计划缓存在library cache中，这样当第二次执行相同的SQL语句时，就可以跳过硬解析而进行软解析，从而节省了大量的CPU资源。当一句新的SQL语句进入shared pool时，需要分配chunk，这时会持有shared pool latch，直到获得chunk，这是一个潜在的争用点；获得chunk以后，进入library cache时，需要获得library cache latch来保护对lock的获得，这又是一个潜在的争用点。然后，oracle要lock住句柄，才能往里填写内容，这也是一个潜在的争用点；生成执行计划等内容以后，oracle还要pin住若干个heap，才能往里写入实际的数据，这还是一个潜在的争用点。可见，一句新的SQL语句从进入shared pool开始到解析结束，存在一系列的争用点。特别是，当并发用户很多的时候，每个用户都发出对于shared pool来说是新的SQL语句，这时，你会看到CPU非常繁忙，甚至一直处于100%的使用状态，同时这些潜在的争用点都将变成实际的争用点，表现出来就是等待事件非常多，用户响应缓慢甚至没有响应。
为了尽可能减少新的SQL语句，尽可能多的缓存SQL语句，就必须使得应用程序的SQL语句尽量保持一致，包括各个单词之间的空格一致以及大小写一致等。其中最重要的一点就是要使用绑定变量。对于一个系统来说，SQL语句本身所引用的表和列都是有限的，只有SQL语句中所引用的数据才是无限的，因此将SQL语句中所涉及到的数据都用绑定变量来替代，这样就能使得对于不同的数据，SQL语句看起来都是一样的。
判断当前系统是否使用了绑定变量，可以使用如下语句获得当前系统的硬解析次数与解析总次数的比例。硬解析次数越少越好，这个比例也越接近于0越好。
SQL
>
select
t.value
as
total,h.value
as
hard,
2
round
(h.value
/
t.value,
2
)
as
ratio_hardtototal
3
from
v$sysstat t, v$sysstat h
4
where
t.name
=
'
parse count (total)
'
5
and
h.name
=
'
parse count (hard)
'
6
/
TOTAL HARD RATIO_HARDTOTOTAL
--
-------- ---------- -----------------
2377895510
47207356
0.02
如果发现硬解析比较高，则可以使用下面的方法找到shared pool里那些没有使用绑定变量的SQL语句，从而提交给开发人员进行修改。
break
on
plan_hash_value
on
execnt
on
hash_value skip
1
select
d.plan_hash_value plan_hash_value , d.execnt execnt , a.hash_value hash_value , a.sql_text sql_text
from
v$sqltext a, (
select
plan_hash_value,hash_value,execnt
from
(
select
c.plan_hash_value,b.hash_value,c.execnt, rank()
over
(partition
by
c.plan_hash_value
order
by
b.hash_value)
as
hashrank
from
v$sql b, (
select
count
(
*
)
as
execnt,plan_hash_value
from
v$sql
where
plan_hash_value
<>
0
group
by
plan_hash_value
having
count
(
*
)
>
10
order
by
count
(
*
)
desc
) c
where
b.plan_hash_value
=
c.plan_hash_value
group
by
c.plan_hash_value,b.hash_value,c.execnt )
where
hashrank
<=
3
) d
where
a.hash_value
=
d.hash_value
order
by
d.execnt
desc
,a.hash_value,a.piece
/
如果发现系统中大量的没有使用绑定变量，而且系统是由其他第三方供应商提供的，不能做大量的修改从而使用绑定变量。实际上，这样的系统基本就是一个失败的系统，但是如果必须继续使用而又希望能够尽量减少对CPU资源的争用，oracle还提供了一个参数：cursor_sharing。该参数缺省是exact，表示不对传入shared pool中的SQL语句改写。如果设置为similar或force，则oracle会对SQL语句进行改写，将SQL语句中值的部分都用系统生成的变量来替代，从而达到与绑定变量相同的目的。similar表示，当SQL语句中的数值所在的列存在直方图（histogram）信息时，oracle不对SQL语句进行改写，就像设置为exact一样，每次对于不同的值都要进行硬解析；而当表没有经过分析，不存在直方图时，oracle会对SQL语句进行改写，就像设置为force一样，这样每次对于不同的值都会进行软解析。
但是使用这种方法在不同的oracle版本中可能存在bug，需要在测试环境中仔细测试。同时，将cursor_sharing设置为similar或force以后，会在生成执行计划上产生一些副作用，比如选择错误的索引，以及忽略带有数值的函数索引（比如函数索引为substr(colname,1,6)的情况，因为其中的1和6被系统变量替代了）等。
对于某些非常频繁使用的对象，我们还可以使用存储过程：DBMS_SHARED_POOL.KEEP，从而将它们固定在shared pool里，这样被钉住的对象就不会被交换出shared pool，即便刷新shared pool也不能将这些对象刷新出去。如果没有发现这个存储过程，则可以使用oracle脚本：dbmspool.sql 来创建，该脚本位于目录：$ORACLE_HOME/rdbms/admin下。
该存储过程有两个参数，第一个参数表示要钉在内存里的对象的名字，第二个参数表示要钉住的对象的类型，缺省为P，表示存储过程、包、函数，如果要钉住某个SQL语句，则需要设置该参数为C。对于存储过程、包、函数、触发器以及序列（sequence）等对象，在调用该存储过程时，使用名字对其进行引用。比如：DBMS_SHARED_POOL.KEEP('SALES.PKG_SALES')，这样就将位于SALES下的包PKG_SALES给钉在内存里了。；而对于某条单独的SQL语句来说，则需要使用地址和hash值对其进行引用，地址和hash值可以从v$sqlarea里的address和hash_value列获得，比如对于我们前面测试的SQL语句来说，address就是图二中的handle值，也就是'6758CDBC，hash_value就是图二中的541cf4c2，转换为十进制就是1411183810，则我们将其钉在内存里：DBMS_SHARED_POOL.KEEP('6758CDBC,1411183810',’C’)。如果我们要取消钉住的话，则调用DBMS_SHARED_POOL.UNKEEP即可，该过程的参数与KEEP相同。
如下例所示，我们将该SQL语句钉在shared pool以后，刷新shared pool也没能将它刷新出去。
SQL
>
select
address,hash_value
from
v$sqlarea
2
where
sql_text
=
'
select object_id,object_name from sharedpool_test
'
; ADDRESS HASH_VALUE
--
------ ----------
6758CDBC
1411183810
SQL
>
exec
DBMS_SHARED_POOL.KEEP(
'
6758CDBC,1411183810
'
,
'
C
'
); SQL
>
alter
system flush shared pool; SQL
>
select
address,hash_value
from
v$sqlarea
2
where
sql_text
=
'
select object_id,object_name from sharedpool_test
'
; ADDRESS HASH_VALUE
--
------ ----------
6758CDBC
1411183810
SQL
>
exec
DBMS_SHARED_POOL.UNKEEP(
'
6758CDBC,1411183810
'
,
'
C
'
); SQL
>
alter
system flush shared pool; SQL
>
select
address,hash_value
from
v$sqlarea
2
where
sql_text
=
'
select object_id,object_name from sharedpool_test
'
; ADDRESS HASH_VALUE
--
------ ----------
4.2 shared pool的设置优化
设置shared pool的大小来说，没有一个通用的、普遍适用的值，不同的系统负载需要不同大小的shared pool来管理。通常我们在设置shared pool时，应该遵循“不要太大、也不要太小”的原则，设置一个初始的值，然后让系统正常运行一段时间，在这段时间里，对shared pool的使用情况进行观察监控，最后根据系统的负载得出一个在当前负载下比较合理的值。注意，这里只是说明是在当前负载下，如果随着系统的不断升级，导致负载发生一个比较质的变化，这时又需要对shared pool重新监控并做成调整了。
设置1G以上的shared pool不会给性能带来任何的提高，相反，这将给oracle管理shared pool以及监控shared pool的过程中会带来更多的麻烦。我们可以在系统上线时，设置shared pool为SGA的10%，但是不要超过1G，让系统正常运行一段时间，然后我们可以借助9i以后所引入的advisory来帮助我们判断shared pool设置是否合理。
只要将初始化参数：statistics_level设置为typical（缺省值）或all，就能启动对shared pool的建议功能，如果设置为basic，则关闭建议功能。使用如下的SQL语句显示oracle所建议的shared pool的大小。
第一列表示oracle所估计的shared pool的尺寸值，其他列表示在该估计的shared pool大小下所表现出来的指标值，具体含义可以参见oracle的联机帮助。我们主要关注estd_lc_time_saved_factor列的值，当该列值为1时，表示再增加shared pool对性能的提高没有意义。对于上例来说，当shared pool为224M时，达到最佳大小。对于设置比224M更大的shared pool来说，就是浪费空间，没有意义了。
我们还可以借助v$shared_pool_advice来观察不同的shared pool尺寸情况下的响应时间（单位是秒）各是多少：
如果是9i之前的版本，没有advisory的话，则可以在系统运行过程中，观察shared pool的统计信息以及等待事件来判断shared pool是否合理。
如果设置了Shared Server连接模式，则注意要通过配置large pool（通过设置large_pool参数）。如果不设置large pool，session的PGA会有一部分在shared pool里进行分配，从而加重shared pool的负担。
设置shared pool的大小来说，没有一个通用的、普遍适用的值，不同的系统负载需要不同大小的shared pool来管理。通常我们在设置shared pool时，应该遵循“不要太大、也不要太小”的原则，设置一个初始的值，然后让系统正常运行一段时间，在这段时间里，对shared pool的使用情况进行观察监控，最后根据系统的负载得出一个在当前负载下比较合理的值。注意，这里只是说明是在当前负载下，如果随着系统的不断升级，导致负载发生一个比较质的变化，这时又需要对shared pool重新监控并做成调整了。
设置1G以上的shared pool不会给性能带来任何的提高，相反，这将给oracle管理shared pool以及监控shared pool的过程中会带来更多的麻烦。我们可以在系统上线时，设置shared pool为SGA的10%，但是不要超过1G，让系统正常运行一段时间，然后我们可以借助9i以后所引入的advisory来帮助我们判断shared pool设置是否合理。
只要将初始化参数：statistics_level设置为typical（缺省值）或all，就能启动对shared pool的建议功能，如果设置为basic，则关闭建议功能。使用如下的SQL语句显示oracle所建议的shared pool的大小。
SQL
>
SELECT
shared_pool_size_for_estimate, estd_lc_size, estd_lc_memory_objects,
2
estd_lc_time_saved, estd_lc_time_saved_factor,
3
estd_lc_memory_object_hits
4
FROM
v$shared_pool_advice; SHARED_POOL_ ESTD_LC ESTD_LC_MEMORY ESTD_LC_TIME ESTD_LC_TIME ESTD_LC_MEMORY SIZE_FOR_ESTIMATE _SIZE _OBJECTS _SAVED _SAVED_FACTOR _OBJECT_HITS
--
--------------- ------- --------------- ------------ ------------- ------------
128
135
12223
8566
0.9993
2980874
160
166
15809
8567
0.9994
2981291
192
197
19167
8570
0.9998
2982322
224
228
22719
8572
1
2982859
256
259
27594
8572
1
2982906
288
292
31436
8572
1
2982917
320
323
36157
8572
1
2982920
352
354
40371
8572
1
2982929
384
385
45019
8572
1
2982937
416
389
46099
8572
1
2982937
448
389
46099
8572
1
2982937
480
389
46099
8572
1
2982937
512
389
46099
8572
1
2982937
第一列表示oracle所估计的shared pool的尺寸值，其他列表示在该估计的shared pool大小下所表现出来的指标值，具体含义可以参见oracle的联机帮助。我们主要关注estd_lc_time_saved_factor列的值，当该列值为1时，表示再增加shared pool对性能的提高没有意义。对于上例来说，当shared pool为224M时，达到最佳大小。对于设置比224M更大的shared pool来说，就是浪费空间，没有意义了。
我们还可以借助v$shared_pool_advice来观察不同的shared pool尺寸情况下的响应时间（单位是秒）各是多少：
SQL
>
SELECT
'
Shared Pool
'
component,
2
shared_pool_size_for_estimate estd_sp_size,
3
estd_lc_time_saved_factor parse_time_factor,
4
CASE
5
WHEN
current_parse_time_elapsed_s
+
adjustment_s
<
0
THEN
6
0
7
ELSE
8
current_parse_time_elapsed_s
+
adjustment_s
9
END
response_time
10
FROM
(
SELECT
shared_pool_size_for_estimate,
11
shared_pool_size_factor,
12
estd_lc_time_saved_factor,
13
a.estd_lc_time_saved,
14
e.VALUE
/
100
current_parse_time_elapsed_s,
15
c.estd_lc_time_saved
-
a.estd_lc_time_saved adjustment_s
16
FROM
v$shared_pool_advice a,
17
(
SELECT
*
FROM
v$sysstat
WHERE
NAME
=
'
parse time elapsed
'
) e,
18
(
SELECT
estd_lc_time_saved
19
FROM
v$shared_pool_advice
20
WHERE
shared_pool_size_factor
=
1
) c); COMPONENT ESTD_SP_SIZE PARSE_TIME_FACTOR RESPONSE_TIME
--
--------- ------------ ----------------- -------------
Shared Pool
128
0.9993
252.82
Shared Pool
160
0.9994
251.82
Shared Pool
192
0.9998
248.82
Shared Pool
224
1
246.82
Shared Pool
256
1
246.82
Shared Pool
288
1
246.82
Shared Pool
320
1
246.82
Shared Pool
352
1
246.82
Shared Pool
384
1
246.82
Shared Pool
416
1
246.82
Shared Pool
448
1
246.82
Shared Pool
480
1
246.82
Shared Pool
512
1
246.82
如果是9i之前的版本，没有advisory的话，则可以在系统运行过程中，观察shared pool的统计信息以及等待事件来判断shared pool是否合理。
如果设置了Shared Server连接模式，则注意要通过配置large pool（通过设置large_pool参数）。如果不设置large pool，session的PGA会有一部分在shared pool里进行分配，从而加重shared pool的负担。
4.3 shared pool的统计信息
有关shared pool的最重要的统计信息就是parse count (total)和parse count (hard)，parse count (total)表示解析的总次数，而parse count (hard)表示硬解析的次数，这个值应该越小越好。
对于dictionary cache来说，可以使用如下的统计信息来判断，如果miss-ratio大于0.02，则说明shared pool设置过小，需要增加shared pool。
有关shared pool的最重要的统计信息就是parse count (total)和parse count (hard)，parse count (total)表示解析的总次数，而parse count (hard)表示硬解析的次数，这个值应该越小越好。
SQL
>
select
*
from
v$sysstat
where
name
in
(
'
parse count (total)
'
,
'
parse count (hard)
'
); STATISTIC# NAME CLASS VALUE
--
-------- ------------------ -------- ----------
235
parse
count
(total)
64
4989
236
parse
count
(hard)
64
993
对于library cache来说，可以使用如下的统计信息来判断，如果reload
-
to
-
pins大于0.
01
，则说明shared pool设置过小，需要增加shared pool。 SQL
>
select
sum
(pins) "Executions",
sum
(reloads) "Cache Misses",
2
sum
(reloads)
/
sum
(pins) " reload
-
to
-
pins"
from
v$librarycache; Executions Cache Misses reload
-
to
-
pins
--
-------- ------------ ---------------
4458375
4159
0.0009328510948
对于dictionary cache来说，可以使用如下的统计信息来判断，如果miss-ratio大于0.02，则说明shared pool设置过小，需要增加shared pool。
SQL
>
select
sum
(gets)
as
gets,
sum
(getmisses)
as
misses,
2
sum
(getmisses)
/
sum
(gets)
as
miss_ratio
from
v$rowcache; GETS MISSES MISS_RATIO
--
-------- ---------- ----------
4762783
15397
0.00323277
4.4 shared pool的等待事件
4.4.1 library cache latch
对于library cache latch来说，我们可以看看v$latch中按照sleeps排名前5位中是否有它。
我们看到，library cache latch的sleep排名比较靠前。这时，我们在前面已经说过，子library cache latch可能不会在library cache里的整个bucket链条上均匀分布，因此当我们通过查看v$latch发现library cache latch的等待非常高时，先别急着增加latch的个数，或者调整SQL等，而是先去看看v$latch_children中每个子library cache latch的等待是否都比较接近，如果发现这些latch的等待相差很大的话，则说明可能是没有最有效的使用latch。同时注意观察下面的MISSES/GETS列，如果它高于0.01的话，应该调整。
比如，从上面我们可以看到，CHILD#为5的子latch的miss占了整个latch的87%，因此，有可能是该子latch管理了过多的library cache object。我们可以使用下面的SQL语句来看看这个子latch到底管了哪些SQL对象：
select * from v$db_object_cache where child_latch=5 and namespace='CURSOR';
然后，看看该子latch所管理的SQL语句是不是可以改写一下，从而让它关联到其他4个子latch上去。有时候为列添加一个别名或者在where条件子句中添加一个条件“1=1”，就能够将该SQL转换到另外一个子library cache latch来管理，从而通过分散子library cache latch来达到降低该latch等待的目的。
如果所有的子library cache latch都均匀分布的话，则需要按照前面所说的方法检查SQL语句是否使用了绑定变量、是否大小写一致、空格是否相同等。如果这些都没问题，则检查shared pool是否设置过大，如果设置也合理的话，那就需要按照前面所说的，增加隐藏参数：_kgl_latch_count的值，从而增加library cache latch的数量。
4.4.1 library cache latch
对于library cache latch来说，我们可以看看v$latch中按照sleeps排名前5位中是否有它。
SQL
>
select
latch#,name,sleeps
from
v$latch
where
sleeps
!=
0
order
by
sleeps
desc
; LATCH# NAME SLEEPS
--
-------- -------------------- ----------
4
session allocation
38389
157
library cache
1221
3
process allocation
974
115
redo allocation
841
156
shared pool
755
我们看到，library cache latch的sleep排名比较靠前。这时，我们在前面已经说过，子library cache latch可能不会在library cache里的整个bucket链条上均匀分布，因此当我们通过查看v$latch发现library cache latch的等待非常高时，先别急着增加latch的个数，或者调整SQL等，而是先去看看v$latch_children中每个子library cache latch的等待是否都比较接近，如果发现这些latch的等待相差很大的话，则说明可能是没有最有效的使用latch。同时注意观察下面的MISSES/GETS列，如果它高于0.01的话，应该调整。
SQL
>
select
latch#,child#,gets,
round
(ratio_to_report(gets)
OVER
(),
2
)
as
gets_radio,
2
misses,
round
(ratio_to_report(misses)
OVER
(),
2
)
as
misses_radio,misses
/
gets
3
from
v$latch_children
where
name
=
'
library cache
'
; LATCH# CHILD# GETS GETS_RADIO MISSES MISSES_RADIO MISSES
/
GETS
--
-------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------ -----------
157
5
7187577
0.3
160964
0.85
0.022394751
157
4
4308236
0.18
19943
0.11
0.004629040
157
3
4138652
0.17
2453
0.01
0.000592705
157
2
2458795
0.1
448
0
0.000182203
157
1
5974764
0.25
4619
0.02
0.000773084
比如，从上面我们可以看到，CHILD#为5的子latch的miss占了整个latch的87%，因此，有可能是该子latch管理了过多的library cache object。我们可以使用下面的SQL语句来看看这个子latch到底管了哪些SQL对象：
select * from v$db_object_cache where child_latch=5 and namespace='CURSOR';
然后，看看该子latch所管理的SQL语句是不是可以改写一下，从而让它关联到其他4个子latch上去。有时候为列添加一个别名或者在where条件子句中添加一个条件“1=1”，就能够将该SQL转换到另外一个子library cache latch来管理，从而通过分散子library cache latch来达到降低该latch等待的目的。
如果所有的子library cache latch都均匀分布的话，则需要按照前面所说的方法检查SQL语句是否使用了绑定变量、是否大小写一致、空格是否相同等。如果这些都没问题，则检查shared pool是否设置过大，如果设置也合理的话，那就需要按照前面所说的，增加隐藏参数：_kgl_latch_count的值，从而增加library cache latch的数量。
4.4.2 library cache lock和library cache pin
在前面的部分我们已经看到了library cache lock和library cache pin的成因，并且也模拟出了这两个等待事件。那么当我们发现在v$session_wait里出现了这两个等待事件中的某一个式时，该怎么办呢？
还是按照上面我们模拟这两个等待事件的例子。这时我们查看v$session_wait，发现出现这两个等待。
从上面的结果可以很清楚的看到，sid为8的session阻止了sid为9的session获得pin，而sid为9的session又阻止了sid为10的session获得lock。
在前面的部分我们已经看到了library cache lock和library cache pin的成因，并且也模拟出了这两个等待事件。那么当我们发现在v$session_wait里出现了这两个等待事件中的某一个式时，该怎么办呢？
还是按照上面我们模拟这两个等待事件的例子。这时我们查看v$session_wait，发现出现这两个等待。
SQL
>
select
sid,event
from
v$session_wait
where
event
like
'
library%
'
; SID EVENT
--
-------- ----------------------------------------------------------------
9
library cache pin
10
library cache lock
这时，我们可以使用如下的SQL语句来获得是哪个session通过哪条SQL语句获得了library cache pin，而哪个session又试图通过哪条SQL语句去申请library cache pin。
SQL
>
SELECT
distinct
2
decode(kglpnreq,
0
,
'
holding_session:
'
||
s.sid,
'
waiting_session:
'
||
s.sid) sid,
3
s.SERIAL#,
4
kglpnmod "Pin
-
Mode",
5
kglpnreq "Req
-
Pin",
6
a.sql_text,
7
kglnaown "Owner",
8
kglnaobj "Object"
9
FROM
x$kglpn p, v$session s, v$sqlarea a, v$session_wait sw, x$kglob x
10
WHERE
p.kglpnuse
=
s.saddr
11
AND
kglpnhdl
=
sw.p1raw
12
and
kglhdadr
=
sw.p1raw
13
and
event
=
'
library cache pin
'
14
and
(a.hash_value, a.address)
IN
15
(
select
DECODE(sql_hash_value,
0
, prev_hash_value, sql_hash_value),
16
DECODE(sql_hash_value,
0
, prev_sql_addr, sql_address)
17
from
v$session s2
18
where
s2.sid
=
s.sid); SID SERIAL# Pin
-
Mode Req
-
Pin SQL_TEXT Owner Object
--
------------- ------- ------ ------- ------------------------------ ------ ----------
holding_session:
8
22
2
0
BEGIN
lock_test;
END
; COST LOCK_TEST waiting_session:
9
16
0
3
alter
procedure
lock_test compile COST LOCK_TEST
同样，我们可以使用下面的SQL语句来显示哪个session正持有lock或者pin，而哪个session又在等待lock或者pin。
注意，我们不能获得正在等待lock的session所发出的SQL语句，因为该session都还没
有获得library cache对象句柄的控制权，就更谈不上将SQL语句写入heap里了，所以我们无法获得该session所发出的SQL语句。
因此，我们只能显示哪个session正在等待lock。
SQL
>
select
2
w1.sid waiting_session,
3
h1.sid holding_session,
4 w.kgllktype lock_or_pin, 5 w.kgllkhdl address,
6 decode(h.kgllkmod, 0 , ' None ' , 1 , ' Null ' , 2 , ' Share ' , 3 , ' Exclusive ' , ' Unknown ' )
mode_held, 7 decode(w.kgllkreq, 0 , ' None ' , 1 , ' Null ' , 2 , ' Share ' , 3 , ' Exclusive ' , ' Unknown ' )
mode_requested 8 from dba_kgllock w, dba_kgllock h, v$session w1, v$session h1 9
where (((h.kgllkmod != 0 ) and (h.kgllkmod != 1 ) 10 and ((h.kgllkreq = 0 ) or (h.kgllkreq = 1 ))) 11
and (((w.kgllkmod = 0 ) or (w.kgllkmod = 1 )) 12 and ((w.kgllkreq != 0 ) and (w.kgllkreq != 1 )))) 13
and w.kgllktype = h.kgllktype 14 and w.kgllkhdl = h.kgllkhdl 15 and w.kgllkuse = w1.saddr 16
and h.kgllkuse = h1.saddr; WAITING_SESSION HOLDING_SESSION LOCK_OR_PIN ADDRESS MODE_HELD MODE_REQUESTED
-- ------------- --------------- ----------- -------- --------- --------------
9 8 Pin 675C3078 Share Exclusive 10 9 Lock 675C3078 Exclusive Exclusive
4 w.kgllktype lock_or_pin, 5 w.kgllkhdl address,
6 decode(h.kgllkmod, 0 , ' None ' , 1 , ' Null ' , 2 , ' Share ' , 3 , ' Exclusive ' , ' Unknown ' )
mode_held, 7 decode(w.kgllkreq, 0 , ' None ' , 1 , ' Null ' , 2 , ' Share ' , 3 , ' Exclusive ' , ' Unknown ' )
mode_requested 8 from dba_kgllock w, dba_kgllock h, v$session w1, v$session h1 9
where (((h.kgllkmod != 0 ) and (h.kgllkmod != 1 ) 10 and ((h.kgllkreq = 0 ) or (h.kgllkreq = 1 ))) 11
and (((w.kgllkmod = 0 ) or (w.kgllkmod = 1 )) 12 and ((w.kgllkreq != 0 ) and (w.kgllkreq != 1 )))) 13
and w.kgllktype = h.kgllktype 14 and w.kgllkhdl = h.kgllkhdl 15 and w.kgllkuse = w1.saddr 16
and h.kgllkuse = h1.saddr; WAITING_SESSION HOLDING_SESSION LOCK_OR_PIN ADDRESS MODE_HELD MODE_REQUESTED
-- ------------- --------------- ----------- -------- --------- --------------
9 8 Pin 675C3078 Share Exclusive 10 9 Lock 675C3078 Exclusive Exclusive
通常，这两个等待都是由于DDL所引起的，因此我们还可以快速的通过查看dba_ddl_lock视图来看当前哪些session正在对表lock_test进行操作。我们可以看到下面的结果中，sid为9的session正以Exclusive模式获得表lock_test，而sid为10的session则正以Exclusive模式申请对该表的lock。
SQL> select session_id,owner,type,mode_held,mode_requested
2 from dba_ddl_locks where owner='COST' and name='LOCK_TEST';
SESSION_ID OWNER TYPE MODE_HELD MODE_REQUESTED
---------- ------------ -------------------- --------- --------------
8 COST Table/Procedure/Type Null None
9 COST Table/Procedure/Type Exclusive None
10 COST Table/Procedure/Type None Exclusive
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