这篇文章主要介绍“怎么理解并掌握RAC”，在日常操作中，相信很多人在怎么理解并掌握RAC问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么理解并掌握RAC”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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理解redo共享了和redo单个sequence里面的scn不连续，就会明白为什么RAC到RAC的恢复或RAC到单机的恢复，一般都是recover到某个thread的某个scn或sequnce就可以了

数据库是否RAC就是看参数cluster_database

RAC区别于单机的一个就是多了一个GRD（global resource directory）内存区以及附属的多个后台进程和部分数据库文件，GRD里记录的是每一个数据块在集群间的分布图，它位于每一个实例的SGA的shared pool中，但是每个实例都是部分GRD，所有实例的GRD汇总在一起就是一个完整的GRD。该区域用来存储同一个数据库在不同节点上的分布，即多个实例在并发操作一个数据块时，将该数据块存储在各自实例的GRD内存区中。

GRD可以想像为一张大分区表，每个实例都是分区表中的分区。


GRD Master：每个被调入内存的对象，包括表，索引，cluster等，都会被分配一个master实例。
GRD Master本身也是一张表：(V$GCSHVMASTER_INFO、V$GCSPFMASTER_INFO、V$HVMASTER_INFO)
objectmaster_instance_id
T11
T22
T31
idx_t12
...

每个实例只会维护该实例所master的那些资源的GRD记录。
比如实例1里记录的GRD的数据就是T1,T3等的GRD的记录。
obj#file#block#instance.....
T110020002
T110014561
T2....

每个实例都有一份完全一样的拷贝的GRD Master表。
这个master表记录的是数据库对象，不是数据库的某行某块

RAC实例访问的形象理解1：比如 master表记录中没有关于数据库对象表1的记录
实例1去访问表1的某行对应的块，发现master表中没有表1，也就是表1从来没有访问过，这样数据库就在master表中记录表1的master为实例1
RAC实例访问的形象理解2：比如 master表记录的数据库对象表1的maser是实例2
实例1去访问表1的某行对应的块，实例1去访问实例2，实例2发现这个块不在GRD中，就告诉实例1这个块不在SGA中，实例2让实例1去走IO访问磁盘
实例1去访问表1的某行对应的块，实例1去访问实例2，实例2发现这个块在GRD中并且就在自己的SGA上，实例2把这个块的副本发送给实例1
实例1去访问表1的某行对应的块，实例1去访问实例2，实例2发现这个块在GRD中并且在实例3上，实例2告诉实例1这个块在实例3上，并且实例2让实例3把这个块的副本发送给实例1


2 way和3 way是指要跳几个节点 
只有两节点的RAC不可能出现gc current 3-way，两节点，某个数据块不在自己这里就在对方那里

本节点去访问resource MASTER节点
2-way: resource MASTER 和 cached 节点在同一个节点。
3 way: 就是多一个节点 ，resource MASTER 和 cached 节点不是同一个节点


RAC提高性能的理解：负载不足导致sql执行很慢时，多个实例可以分摊负载（CPU、内存），负载不是性能瓶颈的情况下，RAC无法提高具体的sql的执行效率，相反实例越多，具体的单个SQL的性能越差。

实例越多性能越差的理解：比如10个节点，实例A要访问100个块，其中10个块在节点1，10个块在节点2.。。10个块在节点10，这样100个块，就要访问1次master，master再告诉块具体在哪个节点，这些节点再把块推送到实例A，这样就需要1次实例到master的访问+10次master到各个节点的访问+10次各个节点推送块到节点A，总计11次的访问+10次的GC块传输

RAC 的本质是一个数据库，运行在多台计算机上的数据库，它通过 Distributed Lock Management(DLM:分布式锁管理器) 来解决并发问题。因为RAC的资源是共享的，为了保证数据的一致性，就需要使用DLM来协调实例间对资源的竞争访问。RAC 的DLM 就叫作 Cache Fusion（内存融合）。

Cache Fusion是通过高速的Private Interconnect，在实例间进行数据块传递，它是RAC 最核心的工作机制，它把所有实例的SGA虚拟成一个大的SGA区，从而使得多个节点SGA对用户透明。每当不同的实例请求相同的数据块时，这个数据块就通过Private Interconnect 在实例间进行传递。以避免首先将块推送到磁盘，然后再重新读入其他实例的缓存中这样一种低效的实现方式。当一个块被读入RAC环境中某个实例的缓存时，该块会被赋予一个锁资源（与行级锁不同），以确保其他实例知道该块正在被使用。之后，如果另一个实例请求该块的一个副本，而该块已经处于前一个实例的缓存内，那么该块会通过Private Interconnect直接被传递到另一个实例的SGA。如果内存中的块已经被改变，但改变尚未提交，那么将会传递一个CR副本。这就意味着只要可能，数据块无需写回磁盘即可在各实例的缓存之间移动，从而避免了同步多实例的缓存所花费的额外I/O。这样对用户而言cache fusion就把多个实例的数据库缓冲区虚拟成一个数据库缓冲区，它实现了SGA对用户透明。很明显，不同的实例缓存的数据可以是不同的，也就是在一个实例要访问特定块之前，而它又从未访问过这个块，那么它要么从其他实例cache fusion过来，或者从磁盘中读入。整个Cache Fusion 有两个服务组成：GCS 和GES。 GCS 负责数据库在实例间的传递，GES 负责锁管理。Cache Fusion要解决的首要问题就是：数据块拷贝在集群节点间的状态分布图，这是通过GRD 实现的。

要发挥Cache Fusion的作用，要有一个前提条件，那就是互联网络的速度要比访问磁盘的速度要快！否则，没有引入Cache Fusion的意义。

 

GCS/GES

Global Cache Service全局缓存服务(GCS):要和Cache Fusion结合在一起来理解。全局缓存要涉及到数据块。全局缓存服务负责维护该全局缓冲存储区内的缓存一致性，确保一个实例在任何时刻想修改一个数据块时，都可获得一个全局锁资源，从而避免另一个实例同时修改该块的可能性。进行修改的实例将拥有块的当前版本（包括已提交的和未提交的事物）以及块的前象 (post image)。如果另一个实例也请求该块，那么全局缓存服务要负责跟踪拥有该块的实例、拥有块的版本是什么，以及块处于何种模式。GCS对应进程LMSn(processes global cache fusion requests)

Global Enqueue Service全局队列服务(GES)：主要负责维护字典缓存和库缓存内的一致性。字典缓存是实例的SGA内所存储的对数据字典信息的缓存，用于高速访问。由于该字典信息 存储在内存中，因而在某个节点上对字典进行的修改（如DDL)必须立即被传播至所有节点上的字典缓存。GES负责处理上述情况，并消除实例间出现的差异。 处于同样的原因，为了分析影响这些对象的SQL语句，数据库内对象上的库缓存锁会被去掉。这些锁必须在实例间进行维护，而全局队列服务必须确保请求访问相 同对象的多个实例间不会出现死锁。GES对应进程LMON(issues heartbeates and performs recovery)

RAC的一些等待事件

gc buffer busy

即global cache buffer busy，产生的原因和单实例的 buffer busy waits 类似，就是一个时间点节点a的实例向节点b请求block的等待。主要是修改操作引起，而非读引起。

11g开始gc buffer  busy分为gc buffer busy acquire和gc buffer busy release。

产生原因：热块，低效sql（越多的数据块请求到buffer cache 中，那么越可能造成别的会话等待。）数据交叉访问（RAC数据库，同一数据在不同数据库实例上被请求访问）所以RAC建议不同的应用功能在不同的数据库实例上被访问

gc buffer busy acquire是当session#1尝试请求访问远程实例(remote  instance) buffer，但是在session#1之前已经有相同实例上另外一个session#2请求访问了相同的buffer，并且没有完成，那么session#1等待gc buffer busy acquire。

gc buffer busy release是在session#1之前已经有远程实例的session#2请求访问了相同的buffer，并且没有完成，那么session#1等待gc buffer busy release。

gcs log flush sync

GCS日志刷新同步

flush 是Oracle为了保证Instance Recovery实例恢复机制，而要求每一个current block在本地节点local instance被修改后(modify/update) 必须要将该current block相关的redo 写入到logfile 后（要求LGWR必须完成写入后才能返回)，才能由LMS进程传输给其他节点使用。

The cause of this wait event 'gcs log flush sync' is mainly - Redo log IO performance.

RAC使用分布锁管理（DLM）机制对并发进行检测，用一个例子说明DLM作用

（1）       一个2节点的RAC

（2）       节点1想要修改数据1

（3）       节点1向DLM请求，DLM发现数据1还没有被任何节点使用，DLM就授权给节点1；并且DLM登记节点1对数据1的使用

（4）       节点2也想修改数据1

（5）       节点2向DLM请求，DLM发现数据1被节点1使用，DLM就会请求节点1“先给节点2用吧”，节点1接到请求后释放其对数据1的占用，节点2能够操作数据1

（6）       DLM记录这个过程

需要强调的是DLM负责的是节点间的协调，而节点内的协调不是DLM负责，继续上面这个例子

（1）       现在节点2的进程1修改数据1

（2）       节点2的进程2也想修改数据1

（3）       节点2仍然请求DLM，DLM发现节点2现在已经有权限，无须授权

（4）       进程2对DLM的请求被通过，但是进程2是否能够修改数据1，还需要进一步检查

（5）       通过传统的锁模式，比如“行级锁”，进程2发现数据1正被进程1修改，所以进程2只能等待

所以学习RAC就是学习DLM，也就是Cache Fusion（内存融合）了

RAC集群实现并发机制过程：

到此，关于“怎么理解并掌握RAC”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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