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    Hardware and Software Engineered to Work Together 自从Oracle收购了SUN,不仅仅得到了MySQL,Java,Solaris等,还得到了SUN的硬件产品,真正成为了一家软硬通杀的服务提供商。这几年,接连推出了基于SUN的硬件产品打造的数据库一体机Exadata X2,中间件一体机Exalogic等等,更是将软硬件结合的思路发挥到了极致。其中最郁闷的非HP莫属,从原来的合作伙伴到竞争对手,Exadata采用SUN的硬件,Oracle抛弃安腾处理器,甚至CEO都跳槽...
    Fusion-io是基于NAND Flash技术的存储设备,底层存储技术与SSD相同,不同的是,Fusion-io采用PCI-E接口,SSD采用SATA接口。相比较SSD,Fusion-io省略了南桥芯片,RAID控制器等访问路径,所以Fusion-io又把他们的产品称为IO Memory,意思就是可以象内存一样访问,性能比SSD要好很多。我们目前数据库使用SSD,采用的是硬件RAID5的方案,这个方案的优点是:通过RAID卡提供冗余功能,提升了整体的可靠性。缺点是:RAID会损失部分性能...
    MySQL单机多实例方案,是指在一台物理的PC服务器上运行多个MySQL数据库实例,为什么要这样做?这样做的好处是什么? 1.存储技术飞速发展,IO不再是瓶颈普通PC服务器的CPU与IO资源不均衡,因为磁盘的IO能力非常有限,为了满足应用的需要,往往需要配置大量的服务器,这样就造成CPU资源的大量浪费。但是,Flash存储技术的出现改变了这一切,单机的IO能力不再是瓶颈,可以在单机运行多个MySQL实例提升CPU利用率。 2.MySQL对多核CPU利...
    最近一段时间,我们整理了一些关于Percona,Linux,Flashcache,硬件设备的优化经验,分享给大家:硬件 1.开启BBWC RAID卡都有写cache(Battery Backed Write Cache),写cache对IO性能的提升非常明显,因为掉电会丢失数据,所以必须由电池提供支持。电池会定期充放电,一般为90天左右,当发现电量低于某个阀值时,会将写cache策略从writeback置为writethrough,相当于写cache会失效,这时如果系统有大量的IO操作,可能会明显感觉到...
    我们都知道,SSD存在一个磨损的问题,虽然厂商提供的数据都显示企业级的SSD产品是可靠的,SSD内置的损耗均衡的算法,可以保证磨损是均衡的,不会出现反复擦写某个单元导致SSD损坏的情况。但是我们依然很担心,磨损对可靠性的影响究竟有多大?最近,我们对线上系统的SSD进行了分析,得到了一些关于磨损的数据,分享给大家。 S.M.A.R.T.(Self-Monitoring, Analysis, and Reporting Technology)是磁盘的诊断工具,其中也包括SSD的磨损...
    传统的Oracle的高可用方案必须基于共享存储设备,不管是双机主备模式,还是Oracle RAC,数据库必须放在共享的SAN存储上,通过HA或集群软件实现高可用。Oracle DataGuard是很好的容灾软件,但是作为HA解决方案,功能有很多局限性,比如数据丢失,应用透明切换,只能读无法写(11g)等等,目前都没有非常好的解决方案。自从固态存储技术出现后,单机的IO能力大幅度提升,比如采用PCIE接口的fusionio卡,单块卡就可以提供数万IOPS的能...
    我之前曾经写过一篇Library cache内部机制详解,但是遗留了一些关于11g中mutex的改进的问题,最近因为有些11g的数据库频频发生mutex相关的等待事件,所以我又多这个问题做了一些探讨。关于Mutex,可以参考ORACLE mutex实现机制这篇文章,mutex是从10g开始引入的,在library cache中有大量的使用,它的主要作用有两个:一是用来替换library cache pin,二是作为更轻量级的latch使用。
    数据仓库环境,ORACLE RAC,100T数据,每日归档那个量5T(对于不需要产生备份的数据,已经采用了nologging方式,以减少归档数量),如何制定备份和恢复方案?方案一:DataGuard DataGuard是性价比最高的备份和容灾方案,但是当归档超过一定规模之后,DG的恢复就成为了瓶颈,每天产生的归档无法及时恢复完,我们也尝试过很多调优的方法,包括并行恢复,都无法解决,恢复的瓶颈不在存储的吞吐量,而在于standby的恢复方式,因为恢复的...
    SSD作为flashcache与memcache作为数据库外部cache的最大区别在于,SSD掉电后数据是不丢失的,这也引起了另外一个思考,当数据库发生故障重启后,flashcache中的数据是有效还是无效?如果是有效的,那么就必须时刻保证flashcache中数据的一致性,如果是无效的,那么flashcache同样面临一个预热的问题(这与memcache掉电后的问题一样)。目前,据我所知,基本上都认为是无效的,因为要保持flashcache中数据的一致性,非常困难。
    关于SSD 去年,我们曾经使用了一批SSD的PC,用来做数据库的服务器,用来提高数据库服务器的IO能力。但是从目前的使用情况来看,如果将SSD作为主存储,存在一些问题:首先,SSD的稳定性还不够好,我们碰到了一些SSD盘损坏和SSD与机器不兼容的情况发生。第二,SSD的容量盘都比较小,考虑到稳定性的问题,如果做RAID会进一步损失容量,性价比不高。第三,SSD属于NAND类型的flash,写操作不仅会产生“磨损”,而且随着碎片的不断增...
    Oracle中普通的表称为堆表(heap table),堆表中的数据是无序存放的,往往在使用一段时间后,数据就变得非常无序。如下图所示,索引中相同的key对应的数据存放在不同的block中,这时,如果要通过索引查询某个key的数据,就需要访问很多不同的block,代价非常高。 Oracle中有一个统计信息clustering factor,它就是用来反映索引中键值在表中的有序程度,clustering factor的值如果接近表的blocks的数量,表明数据在表中的是有序的...
    Cache和Buffer是两个不同的概念,简单的说,Cache是加速“读”,而buffer是缓冲“写”,前者解决读的问题,保存从磁盘上读出的数据,后者是解决写的问题,保存即将要写入到磁盘上的数据。在很多情况下,这两个名词并没有严格区分,常常把读写混合类型称为buffer cache,本文后续的论述中,统一称为cache。 Oracle中的log buffer是解决redo写入的问题,而data buffer cache则解决data block的读写问题。对于Oracle来说,如果IO没有...
    我们都知道Latch是Oracle用来在内存中做串行控制的机构,从10g R2开始,Oracle引入了一个新的技术-Mutex。Mutex并不是Oracle的发明,而是系统提供的一个底层调用,Oracle只是利用它实现串行控制的功能,并替换部分Latch。 Mutex中有两个变量:分别是Holider identifer和Reference count,Holider identifer记录持有mutex的SID,而Reference count是一个计数,记录了当前正在以share方式访问mutex的数量,每当session以share方式持...
    Oracle中undo的作用主要有两个:第一是回滚事务,第二是产生一致性读。同时也衍生出了一些新的 功能,比如Flashback query。传统的undo是通过undo segment来管理的,我们看下面的示例: 事务开始,必须首先在data block中分配ITL,ITL中记录了事务ID(XID),XID由三部分内容组成:XIDUSN(回滚段号),XIDSLOT(回滚段槽 号),XIDSQN(序列号),在Undo segment header中有一个事务表,记录该回滚段上的事务信息,每个事务都会占据了一...
    数据库的可用性和扩展性一直是数据库厂商和用户最关注的问题。过去我们采用高端的设备,比如使用小型机和大型存储来保证数据库的可用 性。而扩展性主要采用向上扩展(Scale up)的方式,通过增加CPU,内存,磁盘等方式提高处理能力。这种集中式数据库的架构,使得数据库成为了整个系统的瓶颈,已经越来越不适应海量数据对计 算能力的巨大需求。近些年来,分布式系统成为了一种趋势,我们...
    Library cache是Shared pool的一部分,它几乎是Oracle内存结构中最复杂的一部分,主要存放shared curosr(SQL)和PLSQL对象(function,procedure,trigger)的信息,以及这些对象所依赖的table,index,view等对象的信息。 Library cache需要解决三个问题: 1.快速定位的问题:Library cache中对象众多,Oracle如何管理这些对象,以便服务进程可以迅速找到他们需要的信息。比如某个服务进程需要迅速定位某个SQL是否存在于Library ...
    最近一直在思考一个问题:如何为一个数据库建立性能模型?作为一名DBA来说,我们面临的一个巨大挑战是:如何保证数据库的性能可以满足快速变化的应用的需求,如何在数据量和访问量持续增长的情况下,保证应用的响应时间和数据库的负载处在合理的水平下。我们可能会经常面对以下的问题:某个SQL每秒要执行100次,响应时间是多少?某个应用发布后,对数据库的影响如何?所以,评估应用对数据库所产生的影响,优化应用并预测风险,保...
    分布式系统的hash策略,决定了数据的分布。传统的方式采用mod n的算法,非常简单,但是一旦节点发生变化,所有的数据都需要重组,代价非常大。一致性哈希(Consistent hash)很好的解决了这个问题,当节点发生变化时,只会影响到部分数据,而且永远可以找到一个提供服务的节点。对于数据库Sharding的架构,Consistent hash并不十分适合,我们采用了一种新的hash策略,我将其称之为“Virtual Partition Hash”策略。为了解决节点数...
    最近一直在为招聘而苦恼,一方面很多朋友觉得找份工作非常困难,另一方面我们却苦于找不到合适的人才。就想写一篇文章说说我们到底需要什么样的人,同时也谈谈我对职业规划的一些看法,也许对朋友们有帮助。招聘或者找工作,偶然性是非常大的。因为人的能力是很多方面构成的,不管是通过简历,笔试还是面试,其实都只能反映出很小的一部分。对于求职者来说,找工作就是展现自己能力的过程,必须在整个过程中充分表现出自己的能力...
     根据CAP理论,一致性(C),可用性(A),分区容错性(P),三者不可兼得,必须有所取舍。而传统数据库保 证了强一致性(ACID模型)和高可用性,所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难,这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大 的NoSQL运动,就是通过牺牲强一致性,采用BASE模型,用最终一致性的思想来设计分布式系统,从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是,对于CAP理论也有一些不同的声音,数...
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