Dataguard中日志传输服务

本文深入探讨Oracle DataGuard机制,解析其日志传输服务原理。包括SYNC与ASYNC模式下的工作流程,以及在出现日志间隙时的处理机制。并详细说明了物理standby与逻辑standby的具体应用过程。

之前,原本已经尝试过配置oracle实例的逻辑和物理standby结构,并且做个一些role交换操作,可是由于昨天学习rman的部分命令时没留意,误删掉了primary DB上的所有归档日志,因为原来是在maximum protection模式下,standby DB上还存在archivel gap,结果之前搭建的standby实验环境彻底挂了,primary DB也自动停了。我只好把primary DB在nomount模式下改为maximum performance模式,并将控制standby redo log传输的log_archive_dest_state_n设置为defer,才把primary DB启动起来。现在,除了重建standby,还没找到其他的弥补方法,看来对data guard的理解还是停留在照猫画虎的操作上,根本米有理解它的原理啊。所以重新来过,从基础开始好了。

        首先,data guard的主要原理主要是primary DB将所有操作产生的redo log 传输到standby DB上,在由standby DB对此进行应用的。从而产生一个一致的standby DB。在data guard中,存在两类SYNC和ASYNC,下面分别描述两类的工作方法,从而进一步认识它的原理。

         下图是SYNC模式的流程图。         1、当user 发出 commit命令后,将产生一条 redo record (也称作redo entry)放入SGA中的 redo buffer 中,后台进程LGWR将读取此redo record,将其写入online redo log file。并等待从LNS进程传来的确认信息。         2、LNS(Log Network Server) 进程同样从redo log buffer读取redo record,并将其通过Oracle Net Services传输给standby DB。在standby DB上的RFS后台进程将接收到的redo record写入standby database中。         3、当RFS确定写入所有的redo record到磁盘后,向primary DB的LNS发送确认信息。当LGWR收到LNS转发的确认信息后,才返回commit成功的消息给user。

        接下来来看ASYNC:类似于SYNC,只是primary DB上的LGWR可以不必等待LNS的确认信息,而且LNS可以读取online redo log中的redo record。对于ASYNC,就可以考虑使用压缩方式传输redo record,从而节省带宽,但是这会使CPU的利用升高。此外,如果LNS在读取online redo log中记录时刚好遇到online switch,则可能造成standby的archivelog gap。LNS的不同步记录,在提高性能的同时也可能会产生数据的丢失。

 

        对于redo log的gap的处理,oracle的data guard有自己的自动处理方法。log file gap主要出现在primary DB上不断有事务被提交,同时,LNS可能由于网络或是standby DB的问题,不能及时同步造成的。此时,primary DB会继续运行,循环使用redo logs,并进行归档。Data Guard会在primary DB上使用一个ARCH进程不断的ping standby DB。当与standby DB可以进行通信时,ARCH的ping进程会通过RFS查询standby的控制文件,获得上一次完成log同步的SCN从而确定从哪一个归档log开始进行同步,从而填补gap。当完成这一步,会自动过度到从当前的日志文件中同步。具体的流程图如下:

        对于物理standby来说,它应用接受到的redo record是按下图的方式的:

        redo apply维持一个standby database是通过精确的物理块来进行primary DB的备份的。RFS进程从primary DB接收到redo record,并将其写入standby redo log(后面将被简称为SRL)。redo apply通过介质恢复,将SRL中的redo record读入内存中,介质恢复协调器(MRP0)管理恢复session,iang具有相同SCN的redo进行合并(这多是在RAC环境中),并分析redo映射到不同的 apply 进程。不同的 apply 进程读取映射的数据块,并将其写入相应改变的数据块。redo apply 会自动设置与cpu数目相等的 apply 进程。

        对于使用 sql apply 的逻辑standby,其具体使用 redo 如下图

 

         SQL apply使用的是逻辑 standby 进程进行协调应用相应的redo log中的改变。sql apply进程读取SRL,并将其转化为逻辑的记录改变,并建立SQL事务,并应用这些SQL到standby DB上。显然相对于redo apply,sql apply 更耗费cpu、io和内存等资源。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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