cache buffers chains

本文介绍如何通过分析Oracle数据库中缓存链闩锁的统计信息来定位热点块。通过查询V$LATCH_CHILDREN视图并结合X$BH表,可以找到被频繁访问的缓存链及对应的热点块。
cache buffers chains

The cache buffers chains latches are used to protect a buffer list in the buffer cache. These latches are used when searching for, adding, or removing a buffer from the buffer cache. Contention on this latch usually means that there is a block that is greatly contended for (known as a hot block).

To identify the heavily accessed buffer chain, and hence the contended for block, look at latch statistics for the cache buffers chains latches using the view V$LATCH_CHILDREN. If there is a specific cache buffers chains child latch that has many more GETS, MISSES, and SLEEPS when compared with the other child latches, then this is the contended for child latch.

This latch has a memory address, identified by the ADDR column. Use the value in the ADDR column joined with the X$BH table to identify the blocks protected by this latch. For example, given the address (V$LATCH_CHILDREN.ADDR) of a heavily contended latch, this queries the file and block numbers:

SELECT OBJ data_object_id, FILE#, DBABLK,CLASS, STATE, TCH   FROM X$BH  WHERE HLADDR = 'address of latch'   ORDER BY TCH; 

X$BH.TCH is a touch count for the buffer. A high value for X$BH.TCH indicates a hot block.

Many blocks are protected by each latch. One of these buffers will probably be the hot block. Any block with a high TCH value is a potential hot block. Perform this query a number of times, and identify the block that consistently appears in the output. After you have identified the hot block, query DBA_EXTENTS using the file number and block number, to identify the segment.

After you have identified the hot block, you can identify the segment it belongs to with the following query:

SELECT OBJECT_NAME, SUBOBJECT_NAME   FROM DBA_OBJECTS  WHERE DATA_OBJECT_ID = &obj; 

In the query, &obj is the value of the OBJ column in the previous query on X$BH.

<think>好的,我现在需要解决用户提出的关于Oracle数据库中'cache buffers chains'相关的latch问题。首先,我得回忆一下相关的知识,并结合用户提供的引用内容来分析解决方案。 用户提到了三个引用,其中引用[1]提到通过检查tch列来识别热块,引用[2]指出在升级系统后可能出现的性能下降问题,引用[3]则涉及集群等待事件的分析。这些信息提示我应该围绕如何识别和缓解高争用的cache buffers chains latch来展开。 首先,cache buffers chains latch争用通常是由于多个会话频繁访问同一个数据块引起的,这会导致latch的频繁获取,进而引发竞争。常见的原因包括热块(hot block)、低效的SQL语句、或者不合理的索引设计。根据引用[1],可以通过检查buffer header中的tch值来找到被频繁访问的块,这可能帮助定位热块。 接下来,我需要考虑如何具体实施解决方案。可能的步骤包括: 1. **识别相关latch的信息**:通过查询v$latch或v$latch_children,确定具体的latch地址和相关的统计信息,如gets、misses等,以确认争用的存在和程度。 2. **定位热块**:根据引用[1]中的方法,使用tch值高的buffer来找到热块。可能需要关联x$bh和dba_objects视图,找到具体的对象和块。 3. **分析SQL语句**:找到访问这些热块的SQL语句,检查其执行计划,是否有全表扫描或不合适的索引使用,导致访问过多的块。 4. **优化策略**:包括优化SQL、调整索引、分区表、使用缓存技术等,减少对热块的访问。 另外,引用[2]提到系统升级后可能出现的性能问题,可能涉及到操作系统或Oracle版本的变化对latch机制的影响,这时候需要检查系统参数是否有调整,比如是否启用了大页内存,或者是否有其他资源竞争问题。可能需要调整隐藏参数或优化器设置。 引用[3]中的集群等待事件可能涉及到RAC环境,虽然用户的问题没有明确提到是否是RAC,但如果有的话,需要考虑全局缓存等待的情况,可能需要调整_gc相关的参数或优化应用设计以减少跨节点访问。 在具体操作中,可能需要使用到如AWR报告、ASH报告,或者直接查询动态性能视图来获取信息。例如,查询v$session_wait来查看当前会话的等待事件,或者使用AWR报告中的Latch Activity部分来分析历史争用情况。 还需要考虑其他可能的因素,比如块大小是否合适,是否存在频繁访问的小表,可以考虑将其保留在缓存中,或者使用keep池。此外,检查是否有索引的竞争,比如反向索引或哈希分区索引,以减少块竞争。 总结来说,解决步骤大致分为诊断和优化两部分。诊断阶段需要准确识别出导致争用的具体块和SQL,优化阶段则通过调整SQL、索引、参数等手段减少争用。同时,结合用户提供的引用内容,特别是关于tch值的应用和系统升级后的性能变化,需要特别注意这些方面的影响。</think>### 解决Oracle数据库中'cache buffers chains'相关的Latch争用问题 #### 1. **问题诊断** **步骤1:确认Latch争用来源** 通过以下查询定位具体的`cache buffers chains` latch子节点: ```sql SELECT addr, child#, gets, misses, sleeps FROM v$latch_children WHERE name = 'cache buffers chains' ORDER BY sleeps DESC; ``` 高`sleeps`和`misses`值表明存在争用[^1]。 **步骤2:识别热块(Hot Block)** 根据引用[^1],通过`tch`(touch count)值识别频繁访问的缓冲区: ```sql SELECT bh.addr, bh.tch, bh.file#, bh.dbablk, obj.owner, obj.object_name FROM x$bh bh, dba_objects obj WHERE bh.obj = obj.data_object_id AND hladdr = '<目标latch的ADDR>' -- 替换为步骤1中的ADDR ORDER BY bh.tch DESC; ``` 高`tch`值对应的块可能是热块。 **步骤3:分析相关SQL语句** 找到访问热块的SQL: ```sql SELECT sql_id, sql_text FROM v$sql WHERE sql_id IN ( SELECT DISTINCT t.sql_id FROM v$session t, v$session_wait w WHERE w.event = 'latch: cache buffers chains' AND t.sid = w.sid ); ``` 检查执行计划,确认是否存在全表扫描或不合理索引使用。 --- #### 2. **优化措施** **方法1:优化SQL与索引** - **添加合适的索引**:减少全表扫描,例如为高频访问字段添加反向键索引或哈希分区索引。 - **优化SQL逻辑**:避免重复访问相同块,例如通过批量处理减少单行提交。 **方法2:分散热块访问** - **分区表**:将大表按范围或哈希分区,分散数据块分布。 - **调整PCTFREE/PCTUSED**:减少块内行密度,降低争用概率。 **方法3:参数调整** - **增大缓冲池**:调整`db_cache_size`或使用KEEP池保留热块。 - **调整隐藏参数**: ```sql ALTER SYSTEM SET "_db_block_hash_latches"=1024; -- 增加latch数量(需谨慎测试) ``` **方法4:系统级优化(针对引用[^2]的升级问题)** - **检查OS调度策略**:升级到RHEL6/OEL6后,CPU调度可能变化,尝试绑定进程到特定CPU(CPU affinity)。 - **关闭透明大页(THP)**: ```bash echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled ``` --- #### 3. **验证与监控** - **实时监控**:使用`ASH报告`或`v$active_session_history`跟踪会话等待事件。 - **AWR分析**:对比优化前后的`latch: cache buffers chains`等待时间。 --- ### 示例优化场景 假设热块对应表`ORDERS`的主键索引块: 1. 将主键索引改为反向键索引: ```sql CREATE INDEX orders_pk_reverse ON orders(ORDER_ID REVERSE); ``` 2. 使用绑定变量减少硬解析: ```sql ALTER SYSTEM SET cursor_sharing = 'FORCE'; ``` --- 相关问题
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