oracle 用户频繁被锁

本文解决了一个Oracle用户频繁被锁定的问题,通过分析确定是由于应用程序配置问题导致密码输入错误次数过多,最终通过修改应用配置解决了该问题。

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    今天一个网友发求助信息,说某社会治安综合治理系统的连接的某个oracle用户频繁被锁,使用 alter user XX account unlock 解锁后一会还是又被锁定,使用PLSQL登录时提示ORA-28000
    让他执行了一下这条SQL select * from dba_profiles where resource_name like 'FAILED_LOGIN_ATTEMPTS%';
    他说limit是10,初定判断是因频繁输错密码登陆超过次10次,导致用户被锁了,可以用alter profile default limit FAILED_LOGIN_ATTEMPTS unlimited;来修改限制,但这不是解决问题的根本。
    查看alert警告日志,发现有大量的ORA-3136,这个报错大部分是可以忽略的,导致这个错误的原因是 一般是由于客户端由于没有使用正确的密码,连接超时所致,从这个报错可以看出问题出现在应用层面,他说有应用程序链接这个用户,我建议他仔细查看应用的中配置的数据库密码是否有写错,他又检查一遍说没有配错,真是奇怪了,但是这个问题肯定是出在应用层面,最后在应用程序里找到个配置文件,里面配置了一些参数,如果修改了数据库配置,要加-clean参数,不然就算重启应用后还是读的原来的链接。不加-clean直接重启应用导致配置无法生效。 看来大部分问题还是出现在应天层面,排错首先要从应用层面来分析
   

### Oracle 数据库频繁表的原因及解决方案 #### 原因分析 Oracle 数据库中的是一种保护数据一致性和完整性的机制。然而,当使用不当或者系统负载过高时,可能会导致频繁表现象。以下是可能导致频繁表的主要原因: 1. **高并发事务** 当多个用户或进程在同一时间内对同一张表执行写入操作(如 `INSERT`、`UPDATE` 或 `DELETE`),这些操作之间会产生竞争,从而引发等待甚至死的情况[^4]。 2. **未提交的事务** 如果某个事务长时间运行而未提交或回滚,则该事务持有的不会释放,其他事务会被迫等待,进而造成表问题。 3. **缺乏索引优化** 查询语句如果缺少必要的索引支持,可能会触发全表扫描(Full Table Scan)。这种情况下,整个表可能被加,影响其他用户的正常访问[^4]。 4. **大容量的数据修改操作** 执行大规模的数据删除 (`DELETE`) 或更新 (`UPDATE`) 操作时,如果没有分批处理,会导致长时间持有行级或表级,增加冲突的概率[^5]。 --- #### 解决方案 针对以上提到的各种原因,可以从以下几个方面入手解决频繁表的问题: 1. **优化 SQL 语句** - 对于经常被执行的查询和 DML (Data Manipulation Language) 操作,应确保其具有高效的索引支持。可以通过 `EXPLAIN PLAN` 工具查看当前 SQL 的执行计划,并根据需要添加适当的新索引。 2. **控制事务长度** - 尽量缩短事务的持续时间,避免单次事务中包含过多的操作步骤。对于批量插入或更新的任务,建议采用分批次的方式完成,以减少一次性定大量资源的风险[^4]。 3. **调整隔离级别** - 根据具体应用场景选择适合的事务隔离级别。例如,默认的读已提交模式通常能够满足大多数业务需求,同时也能有效降低争用的程度[^4]。 4. **监控与诊断** - 定期通过动态性能视图(Dynamic Performance Views)如 `V$LOCKED_OBJECT`, `V$SESSION_WAIT` 和 `DBA_LOCKS` 来跟踪哪些对象正受到的影响及其对应的会话信息。一旦发现问题苗头即可迅速采取行动予以缓解[^4]。 5. **清理长期挂起的会话** - 若某些会话因为网络中断等原因处于闲置状态却仍然保持着一些重要的资源,则应该考虑强制结束它们。这可通过如下命令实现: ```sql ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#'; ``` 6. **重构应用程序逻辑** - 在开发阶段就要充分考虑到如何最小化并发冲突的机会。比如尽量让不同的模块作用于互不重叠的数据集;又或者是引入队列机制来平滑高峰期的压力等等。 7. **特殊场景下的替代方案** - 如遇到类似引用[5]描述的情形——即跨用户间无法直接实施 TRUNCATE 而改用 DELETE 导致效率低下且易生碎片的话,可尝试构建专用存储过程由目标表所属者授权给实际使用者调用来达成目的。 --- ### 总结 综上所述,要彻底根除 Oracle 数据库里的频发表状况并非一蹴而就之事,而是需结合实际情况综合运用多种手段方能奏效。既要注意日常运维管理上的细节把控,也要重视前端代码质量提升所带来的长远效益。
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