数套 ASM RAC 的恢复案例

本文分享了一次恢复Oracle RAC数据库的经历,针对控制文件损坏导致的ORA-00600错误及后续一系列问题提供了详细的解决方案,包括重建控制文件、解决ORA-01248错误等。

前不久帮助某客户恢复了6套 Oracle RAC,均为 ASM,而且版本均为10.2.0.4。熬夜好几天,差点吐血了。


这里以其中一套库的恢复进行简单说明,跟大家分享。


其中几套基本上都遇到了如下的 ORA-00600 错误:



 

对于该错误,其实很简单,主要是因为控制文件损坏,通过重建控制文件或者利用备份的控制文件进行 restore 即可进行 mount;甚至于我们利用控制文件快照都可以进行数据库 mount;然后接着进行恢复操作。在恢复的过程中还遇到了如下的错误:

 



上述的 ORA-00600 错误其实很简单,主要是数据块 SCN 的问题。这里以其中一套库的恢复进行大致说明,因为在恢复该库的过程中,遇到了一件十分神奇的事情。




由于是 ORACLE RAC,因此重建控制文件之后,是需要添加 redo logfile 的;然而 add logfile 发现报上述错误。根据 Oracle metalink 的一些方法均不能成功,都报上面的错误,确实很怪异。


有些人看上述的错误,可能会认为是设置了 OMF 的参数,其实这里并不是,我将相关参数全部修改之后,错误依旧。


这里实际上添加 logfile 时,只写磁盘组名称就行了,不需要写绝对路径。


接着在进行 recover 后进行 open resetlogs 打开时,报错 ORA-01248,如下:



 

这个错误还是比较少见,实际上网上那些说法,以及 Oracle mos 提供的解决方法我发现都不行。


无奈只能先将其 offline ,然后再进行恢复。再进行 open 之前我查询了当前的 checkpoint scn 如下:




由于 open 失败,这里我想着是不是这2个文件有问题,又用之前的快照控制文件进行 recover 一把,然后再次用重建的控制文件起来数据库进行 recover,发现神奇的事情出现了:




我们可以看到 open 失败了,对于open 失败的情况,我们首先是看 alert log,接着 10046trace.



 

这里我又屏蔽了undo 相关的参数。再次尝试发现错误依旧。再次启动,神奇的事情出现了,SCN 居然倒退了?




很明显,这个133的 scn 回退到了过去2年前了,出现时空穿越了。。。。当然,open 肯定还是报错:




这里先不管为啥连数据文件头的 SCN 都倒退了(之前被 offline 的2个文件 scn 是 OK 的)。 通过10046trace 得到如下内容:

 


 

我们这里可以看到,这里报错的 SQL 读取了 file 1 block 218,以及 file40 block 167538。


对于 file 1 block 218,我 dump 发现没有活动事务;而 file 40 block 167538 则为 undo 块。

 


 

同时 dump 了这个 undo 块,发现确实感觉有些异常,如下所示:



 

由于所有的文件头 SCN 都倒退了,正常 open 都报错,只能推进 SCN,而且 SCN 必须要比这个 undo block 的最大 SCN 还要大一些才行,通过在 pfile 文件中加入参数*._minimum_giga_scn 即可。




顺利打开数据库之后,立即将原有的 undo 表空间进行 drop 并重建。


虽然数据库是打开了,然而其中有2个数据文件之前被我们 offline 了,而且中间进行了 resetlogs 操作,因此现在无法进行正常 online 了。

 



这里用 bbed 将上面2个文件头相关信息修改掉,然后进行 recover,可以顺利 online 文件。

 



最后建议将数据库 expdp 导出并重建。到此告一段落!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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