常见非空闲等待事件：影响性能-性能优化
Oracle数据库DBA面试题及答案_经典
1.OracleDBA面试题之一解释冷备份和热备份的不同点以及各自的优点解答：热备份针对归档模式的数据库，在数据库仍旧处于工作状态时进行备份。
而冷备份指在数据库关闭后，进行备份，适用于所有模式的数据库。
热备份的优点在于当备份时，数据库仍旧可以被使用并且可以将数据库恢复到任意一个时间点。
冷备份的优点在于它的备份和恢复操作相当简单，并且由于冷备份的数据库可以工作在非归档模式下,数据库性能会比归档模式稍好。
（因为不必将archive log写入硬盘）2. 你必须利用备份恢复数据库，但是你没有控制文件，该如何解决问题呢？解答：重建控制文件，用带backup control file 子句的recover 命令恢复数据库。
3. 如何转换init.ora到spfile?解答：使用create spfile from pfile 命令4. OracleDBA面试题：解释data block , extent 和 segment的区别（这里建议用英文术语）解答：data block是数据库中最小的逻辑存储单元。
当数据库的对象需要更多的物理存储空间时，连续的data block就组成了extent . 一个数据库对象拥有的所有extents 被称为该对象的segment.5. 给出两个检查表结构的方法解答：1、DESCRIBE命令2、DBMS_METADATA.GET_DDL 包6. 怎样查看数据库引擎的报错解答：alert log.7. 比较truncate和delete 命令解答：两者都可以用来删除表中所有的记录。
区别在于：truncate是DDL操作，它移动HWK，不需要 rollback segment .而Delete是DML操作需要rollback segment 且花费较长时间.8. 使用索引的理由解答：快速访问表中的data block9. 给出在STAR SCHEMA中的两种表及它们分别含有的数据解答：Fact tables 和dimension tables. fact table 包含大量的主要的信息而dimension tables 存放对fact table 某些属性描述的信息10. FACT Table上需要建立何种索引？解答：位图索引（bitmap index）11.OracleDBA面试题：给出两种相关约束?解答：主键和外键12. 如何在不影响子表的前提下，重建一个母表解答：子表的外键强制实效，重建母表，激活外键13. 解释归档和非归档模式之间的不同和它们各自的优缺点解答：归档模式是指你可以备份所有的数据库 transactions并恢复到任意一个时间点。
statspack报告的分析
statspack报告的分析调整STATSPACK 的收集门限Statspack 有两种类型的收集选项：级别（level）：控制收集数据的类型门限（threshold）：设置收集的数据的阈值。
1．级别（level）Statspack 共有三种快照级别，默认值是5a.level 0: 一般性能统计。
包括等待事件、系统事件、系统统计、回滚段统计、行缓存、SGA、会话、锁、缓冲池统计等等。
b.level 5: 增加SQL 语句。
除了包括level0 的所有内容，还包括SQL 语句的收集，收集结果记录在stats$sql_summary 中。
c.level 10: 增加子锁存统计。
包括level5 的所有内容。
并且还会将附加的子锁存存入stats$lathc_children 中。
在使用这个级别时需要慎重，建议在Oracle support 的指导下进行。
可以通过statspack 包修改缺省的级别设置SQL>execute statspack.snap(i_snap_level=>0,i_modify_parameter=>’true’);通过这样的设置，以后的收集级别都将是0 级。
如果你只是想本次改变收集级别，可以忽略i_modify_parameter 参数。
SQL>execute statspack.snap(i_snap_level=>10);2．快照门限快照门限只应用于stats$sql_summary 表中获取的SQL 语句。
因为每一个快照都会收集很多数据，每一行都代表获取快照时数据库中的一个SQL 语句，所以stats$sql_summary 很快就会成为Statspack 中最大的表。
门限存储在stats$statspack_parameter 表中。
让我们了结一下各种门限：a. executions_th 这是SQL 语句执行的数量(默认值是100)b. disk_reads_tn 这是SQL 语句执行的磁盘读入数量（默认值是1000）c. parse_calls_th 这是SQL 语句执行的解析调用的数量（默认值是1000）d. buffer_gets_th 这是SQL 语句执行的缓冲区获取的数量（默认值是10000）任何一个门限值超过以上参数就会产生一条记录。
如何进行系统性能优化测试提升系统的响应速度与吞吐量
如何进行系统性能优化测试提升系统的响应速度与吞吐量作为现代软件开发中至关重要的一环，系统性能优化测试对于确保系统的高效运行和提升用户体验至关重要。
本文将介绍一些常用的系统性能优化测试方法，以帮助您提升系统的响应速度与吞吐量。
一、分析性能瓶颈在进行系统性能优化测试之前，我们首先需要分析系统的性能瓶颈，以便有针对性地进行优化。
常见的性能瓶颈包括：CPU利用率、内存使用情况、磁盘IO速度、网络带宽等。
通过使用性能监控工具，我们可以实时监控系统的性能指标，并找出系统存在的瓶颈点。
二、负载测试负载测试是一种用来测试系统在各种负载条件下的性能表现的方法。
通过模拟多个并发用户对系统进行访问，可以模拟真实的生产环境，并观察系统在高负载情况下的性能表现。
在进行负载测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，来模拟大量用户对系统进行访问，并记录系统的响应时间、吞吐量等性能指标。
三、压力测试压力测试是一种用来测试系统在极限负载情况下的性能表现的方法。
通过模拟大量并发用户对系统进行访问，可以测试系统在高压力条件下的稳定性和可靠性。
压力测试常用的指标包括系统的最大并发用户数、承载量、错误率等。
在进行压力测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，来模拟大量用户对系统进行高频访问，并观察系统的性能表现。
四、响应时间测试响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。
通过测量用户发起请求到系统给出响应的时间，我们可以评估系统的响应速度。
在进行响应时间测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，模拟用户对系统进行请求，并记录系统的响应时间。
在测试过程中，我们可以调整不同的负载条件，观察系统的响应时间是否符合预期。
五、代码优化在进行系统性能优化测试时，我们经常会发现系统的性能瓶颈是由代码或算法造成的。
针对性地进行代码优化对于提升系统的性能至关重要。
IO操作对软件性能优化的影响与优化方法(七)
IO操作对软件性能优化的影响与优化方法概述：在软件开发中，IO操作（输入输出操作）不可避免地与性能优化密切相关。
本文将探讨IO操作对软件性能的影响以及一些优化方法。
一、IO操作对软件性能的影响：1. 延迟：IO操作通常比内存读写速度慢几个数量级，可能导致程序等待IO操作完成的时间增加，从而降低软件性能。
2. 并发：多个IO操作同时进行时，可能会引发阻塞或竞争，进而导致性能下降。
3. 空间占用：IO操作消耗磁盘空间，如果频繁进行大量的IO操作，将占用大量的磁盘空间，对系统性能产生负面影响。
二、IO操作的优化方法：1. 异步IO：采用异步IO操作可以减少程序在等待IO操作期间的阻塞时间，提高并发性能。
2. 缓存：合理使用缓存可以减少对磁盘IO的频繁访问。
将常用的数据缓存在内存中，减少磁盘IO的次数，提高性能。
3. 批量IO：将多个IO操作批量处理，减少IO操作的次数和开销。
例如，将多个小文件合并成一个大文件进行批量写入。
4. 压缩技术：对需要进行IO操作的数据进行压缩处理，减少IO的数据量。
在数据存储和传输方面，采用压缩算法可以减少IO操作的时间和磁盘空间占用。
5. 文件格式优化：选择适合自身需求的文件格式，避免使用过于庞大的、不必要的文件格式。
优化文件格式能够减少IO操作的时间和空间占用。
6. 磁盘分区与磁盘读写策略：合理地进行磁盘分区和磁盘读写策略的设置，可以提高IO操作的效率。
根据数据的访问频率和大小等因素，将数据存储在不同的硬盘分区，以便更高效地进行IO操作。
三、案例分析：以一个文件读取和写入的场景为例，考虑如何通过优化IO操作提高软件性能。
1. 采用异步IO：使用异步IO来实现并行的文件读取和写入操作，充分利用CPU资源，减少等待时间。
2. 使用缓存：将读取的数据存储在内存缓存中，在下一次需要相同数据的时候直接从缓存中读取，避免了频繁的磁盘IO操作。
3. 批量IO操作：在写入文件时，将多个小数据块合并成一个较大的数据块，通过批量写入减少IO操作次数。
后端性能优化：如何提高服务器的响应速度和吞吐量
后端性能优化：如何提高服务器的响应速度和吞吐量先进的技术、高效的算法与合理的调优是提高服务器的响应速度和吞吐量的关键。
后端性能优化是一个综合性的工程，需要从硬件、操作系统、网络、数据库、中间件以及业务代码角度共同思考。
本文将从这几个方面详细介绍如何优化后端性能，以提高服务器的响应速度和吞吐量。
一、硬件优化服务器的性能直接受硬件配置的影响。
因此，提高服务器性能的首要任务就是对硬件进行合适的优化。
常见的硬件优化包括：1. CPU优化：选择高性能的CPU，比如采用多核多线程的CPU，能够有效提高服务器的运算能力。
2.内存优化：合理配置内存大小，可以减少由于内存不足导致的频繁磁盘读写，从而提高性能。
3.磁盘和存储优化：选择高速的磁盘和存储设备，比如固态硬盘，能够提高数据读写速度，从而加快服务器的响应速度。
4.网卡优化：选择高性能的网卡，能够提高数据传输速度，从而提高服务器的吞吐量。
5.服务器整体架构优化：选择合适的机箱、风扇、散热系统等设备，能够保证服务器的稳定性，从而提高服务器的稳定性和性能。
二、操作系统优化操作系统是服务器的核心，合理配置操作系统能够提高服务器的响应速度和吞吐量。
常见的操作系统优化包括：1.内核优化：调整系统内核参数，比如调整文件句柄数、网络缓冲区大小等，能够提高系统的性能。
2.磁盘IO优化：配置磁盘IO调度算法，选择合适的IO调度算法，能够提高磁盘读写性能，从而加快数据访问速度。
3.网络优化：调整网络参数，比如调整TCP连接数限制、调整TCP 缓冲区大小等，能够提高网络传输效率，从而提高服务器的吞吐量。
4.内存管理优化：合理配置内存大小，选择合适的内存调度算法，能够减少内存碎片，提高系统的稳定性和性能。
5.安全配置优化：合理配置防火墙、安全软件等，能够保障系统的安全性，从而提高服务器的稳定性和性能。
三、网络优化网络是服务器与客户端之间的桥梁，优化网络能够提高服务器的响应速度和吞吐量。
性能优化提升应用的响应速度和资源利用率
性能优化提升应用的响应速度和资源利用率在信息技术不断发展的今天，人们对于软件应用的要求也越来越高。
一个优秀的应用不仅要具备丰富的功能，还需要有良好的性能，以保证用户的体验和工作效率。
性能优化是确保应用程序在运行时具有高效的响应速度和充分利用系统资源的关键。
一、了解性能指标在进行性能优化之前，我们需要了解一些性能指标，以便更好地评估应用的性能。
以下是一些常见的性能指标：1. 响应时间：指用户发出请求后，应用程序完成相应操作所需的时间。
响应时间越短，用户的等待时间越少，体验越好。
2. 吞吐量：指单位时间内应用程序能够处理的请求数量。
吞吐量越高，应用程序的处理能力越强。
3. CPU利用率：指应用程序在运行过程中对CPU资源的利用程度。
高CPU利用率表示应用程序在运行时占用了大量的CPU资源，可能导致系统性能下降。
4. 内存利用率：指应用程序在运行过程中对内存资源的利用程度。
高内存利用率可能导致系统出现内存泄漏或者频繁的内存交换，从而影响系统性能。
了解这些性能指标可以帮助我们更准确地分析应用程序的性能问题，并有针对性地进行优化。
二、性能优化策略1. 代码优化：对应用程序的代码进行优化是性能优化的基础。
首先，我们可以通过减少不必要的代码，精简算法等来提高应用程序的执行效率。
其次，可以优化代码的结构，提高程序的可读性和维护性，从而减少bug的出现。
2. 并行计算：利用多线程或者分布式计算等方式，将应用程序的计算任务分解成多个子任务并行执行，可以提高应用程序的运行速度，充分利用多核处理器和分布式系统的资源。
3. 数据库优化：数据库是应用程序的重要组成部分，对数据库进行优化可以提高应用的性能。
例如，通过使用索引和合理的数据库表设计，可以加快查询速度；通过合理规划和优化SQL语句，可以降低数据库的负载。
4. 缓存优化：缓存可以缓解应用程序对其他资源的压力，提高响应速度。
合理使用缓存机制，可以将常用的数据或者计算结果存储在缓存中，减少对后端资源的访问。
云服务的性能分析与优化
云服务的性能分析与优化随着信息化时代的到来，云计算技术的发展越来越受到人们的关注。
云计算包含基础设施、平台和软件服务，它为用户提供了更佳的安全性、可靠性和性能的保障。
因此，越来越多的企业开始采用云计算，而云服务的性能分析与优化是保证其顺利运行的关键因素之一。
一、云服务的性能问题云服务的性能问题主要体现在以下几个方面：1.网络延迟：网络延迟是云服务性能问题的主要因素。
大部分云计算服务是基于Internet实现的，而Internet速度的快慢会影响云服务的动态响应和延迟时间。
此外，时区和语言的差异也会影响用户体验。
2.资源分配不均：在云服务中，资源分配不均可能会导致某些用户的需求无法得到满足。
此外，资源分配不当还可能导致云服务的性能下降或崩溃。
3.系统安全性：云服务的安全性是用户选择的关键因素之一。
随着云服务的发展，安全漏洞的风险也越来越高。
对于那些存储敏感信息的用户来说，安全问题尤其重要。
二、云服务性能分析为解决云服务性能问题，需要对其进行分析。
云服务的性能分析是云计算服务提供商评估其服务的关键过程。
以下是云服务性能分析中需要考虑的几个关键因素：1.资源利用率：资源利用率是衡量云服务运行效率的关键指标。
对于某些资源紧缺的云服务，资源利用率的提升可以显著改善其性能。
2.响应时间：响应时间是云服务性能的重要指标之一。
响应时间短的云服务往往会更受用户青睐。
3.吞吐量：吞吐量是衡量云服务处理数据量的指标。
对于需要处理大量数据的用户来说，选择高吞吐量的云服务是必要的。
4.网络延迟：网络延迟是衡量云服务性能的另一个重要指标。
较低的网络延迟可以显著提高云服务的性能和用户体验。
三、云服务性能优化以下是一些常见的云服务性能优化方法：1.缓存：使用缓存可以减少对服务的请求次数，从而降低网络延迟和响应时间。
当请求的数据在缓存中有效时，直接从缓存中获取数据也可以避免一些资源的浪费。
2.负载均衡：负载均衡技术可以将请求均匀地分布到不同的服务器中，使服务器不会由于资源分配不均或网络上的延迟而崩溃。
如何进行性能优化减少代码的执行时间
如何进行性能优化减少代码的执行时间一、概述性能优化是软件开发中非常重要的一环，它旨在提高程序的执行效率和响应速度。
在本文中，将介绍一些常见的性能优化技巧，以减少代码的执行时间。
二、算法优化1. 选择合适的算法：不同的算法对于同一问题的解决方式可能存在差异，选择合适的算法可以大大减少代码执行的时间。
2. 减少循环次数：在循环中进行频繁的计算可能会导致性能下降，可以通过合理设置循环条件或者减少循环次数来优化程序的性能。
3. 使用空间换时间的策略：可以使用缓存或者索引等数据结构来加速代码的执行，虽然会占用更多的内存空间，但是可以减少代码执行的时间。
三、代码结构优化1. 减少函数调用次数：函数调用会产生一定的开销，过多的函数调用会降低程序的性能，可以通过减少函数的调用次数来提高执行效率。
2. 减少代码重复：重复的代码会导致冗余的计算，可以将重复的代码封装为函数或者将其放在循环外部，以减少计算次数。
3. 优化条件判断：可以通过重新排列条件判断的顺序，将出现频率较高的条件判断放在前面，减少无效的判断，提高代码执行效率。
四、数据结构优化1. 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构可以提高代码的执行效率，比如使用哈希表可以快速查找数据，使用数组可以提高数据的访问速度等。
2. 优化内存分配：频繁的内存分配和释放会导致性能下降，可以预先分配一块足够的内存空间，避免频繁的内存分配操作。
3. 使用缓存：将频繁访问的数据存放在缓存中，可以提高数据的读取速度，减少代码的执行时间。
五、并发优化1. 多线程或者多进程：使用多线程或者多进程可以将任务分解成多个子任务，并行执行，提高程序的执行效率。
2. 锁优化：对于共享资源的访问，使用合适的锁机制可以避免多个线程同时访问，减少资源竞争，提高执行效率。
六、工具优化1. 使用性能分析工具：通过使用性能分析工具可以找出代码的瓶颈所在，优化性能。
2. 编译优化：使用合适的编译选项可以进行代码优化，提高代码的执行效率。
awr 查询cpu使用率过高 语句-概述说明以及解释
awr 查询cpu使用率过高语句-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：引言部分意在简要介绍该篇文章的主题和基本结构。
本文的主题是关于AWR（Automatic Workload Repository）查询中遇到CPU使用率过高的问题。
AWR是Oracle数据库性能监控和诊断工具，可以收集并存储数据库的性能统计数据。
CPU使用率过高是数据库运行中的一个常见问题，也是需要及时解决的一个重要指标。
本文主要内容分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将提供该篇文章的概述，简单介绍文章的结构和目的。
正文部分将从背景介绍开始，具体介绍AWR查询的作用以及遇到的CPU使用率过高的问题。
结论部分将总结问题的原因，并提出解决方案和相关建议。
通过本文的阅读，读者将能够了解到AWR查询在数据库性能监控中的重要作用，同时也能够了解到如何通过AWR查询来解决CPU使用率过高的问题。
接下来，将详细介绍背景介绍部分，为读者提供更多的背景信息。
1.2文章结构文章结构部分内容可能如下所示：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行讨论和分析CPU使用率过高的问题以及如何通过AWR查询来解决问题：1. 引言：介绍本文的背景和目的。
2. 正文：2.1 背景介绍：对CPU使用率过高的问题进行背景和相关概念的介绍。
2.2 AWR查询的作用：说明AWR查询在分析CPU使用率过高问题中的重要作用。
2.3 CPU使用率过高的问题：详细讨论CPU使用率过高的可能原因和影响。
3. 结论：3.1 总结问题的原因：总结并提出可能导致CPU使用率过高的主要原因。
3.2 解决方案：介绍一些解决CPU使用率过高问题的常用方法。
3.3 结论和建议：总结全文，给出对于解决CPU使用率过高问题的建议和未来的研究方向。
通过以上结构的分析，读者可以系统地了解CPU使用率过高问题，并了解如何利用AWR查询来解决这一问题。
本文将逐步剖析可能的原因，并给出解决方案和建议，为读者在实践中提供参考。
软件系统运维技术中常见的性能问题分析
软件系统运维技术中常见的性能问题分析在软件系统运维技术中，性能问题是常见的挑战之一。
无论是企业级应用程序还是个人电脑上的软件，都可能受到性能问题的困扰。
本文将介绍一些常见的软件系统性能问题，并探讨如何进行问题分析和解决。
1. 响应时间过长当用户感到软件响应时间过长时，这往往是一个严重的性能问题。
可能的原因包括：- 硬件资源不足：服务器的处理能力不足、硬盘空间不足等。
解决方法是增加服务器的处理能力，优化数据存储和管理。
- 网络延迟：如果软件与数据库或其他服务器之间存在网络延迟，则响应时间会大大增加。
解决方法是优化网络连接并考虑使用缓存技术来减少网络传输。
- 代码优化不足：软件代码的设计和编写可能存在效率低下的问题，导致响应时间过长。
解决方法是进行代码优化，例如使用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算等。
2. 内存泄漏内存泄漏是指软件使用过程中未能正确释放内存，导致内存占用逐渐增加，最终导致系统崩溃。
内存泄漏可能的原因包括：- 非正常的对象引用：对象在使用完后未被正确释放，导致内存无法回收。
解决方法是仔细检查代码，确保在不再使用对象时释放对它的引用。
- 缓存管理不当：过多或长时间不使用的缓存对象可能导致内存泄漏。
解决方法是优化缓存策略，及时清理不再使用的缓存对象。
- 第三方库或框架的问题：某些第三方库或框架可能存在内存泄漏的问题。
解决方法是及时更新相关软件组件，并检查是否有已知的内存泄漏问题。
3. 并发访问冲突多个用户同时对同一资源进行访问可能导致并发访问冲突，进而导致系统性能下降甚至崩溃。
并发访问冲突可能的原因包括：- 数据库锁：多个查询或更新操作之间的数据库锁争夺可能导致性能问题。
解决方法是优化数据库设计、使用合适的锁策略，并考虑使用缓存技术减少对数据库的频繁访问。
- 线程竞争：多个线程同时访问共享变量可能导致数据不一致或死锁。
解决方法是使用同步机制，例如锁或信号量，来保证多个线程之间的互斥访问。
详细解读STATSPACK报告
详细解读STATSPACK 报告create tablespace perf_tbs datafile '' size 50m ;@/rdbms/admin/executevariable jobno number;(:jobno,';',trunc(sysdate+1/48,'MI'),'trunc(sysdate+1/48,''MI'')');@/rdbms/admin/说在前面，很容易被忽略的几个点：在读报告的时候，我们首先需要看清楚，留意3个内容，这份报告所对应的数据库版本，cluster方式，以及报告的时间段。
尤其需要注意的就是时间段，脱离了时间段的statspck将是毫无意义的，甚至会得出错误的结果。
YAPP方法：传统的优化数据库的指标是各种命中率的统计，并以命中率作为优化的目标。
随着系统和业务模式的发展，这种优化的方法已经过时，YAPP方法由此诞生。
YAPP方法的最终目标就是缩短response time。
Response Time = Service Time + Wait TimeService Time = CPU Parse + CPU Recursive + CPU Other这里的CPU Other可以理解为是SQL语句的执行时间（包括逻辑读等）。
CPU other = CPU used by this session - parse time cpu - recursive cpu usage所以优化的最终目标定位在Service Time 和 Wait Time上：1）当性能问题在Service Time上时，由上面的公式可以看到，解决问题的方向就是SQL语句的优化上面。
2）如果性能问题在Wait Time上，则解决的方向就需要找到具体的等待事件了。
如果等待时间在整个响应时间中占较大的比例，并且主要是块读取相关的等待时，下一步就是找出哪些SQL造成了过多的物理读，可以查看statspack报告中的SQL ordered by Reads部分。
服务器性能优化的常见问题与解决方法
服务器性能优化的常见问题与解决方法在当今数字化时代，服务器的性能至关重要。
企业、组织和个人都依赖服务器来托管网站、应用程序和数据存储。
然而，随着业务规模的增长和用户要求的提高，服务器的性能可能会变得不足以满足需求。
本文将探讨服务器性能优化的常见问题，并提供解决方法。
1. 硬件问题硬件问题是导致服务器性能下降的常见原因之一。
以下是一些常见的硬件问题及其解决方法：1.1 内存不足：当服务器过载时，内存不足可能会导致性能问题。
解决方法是增加服务器的内存容量，及时清理内存中的垃圾数据。
1.2 CPU瓶颈：服务器的CPU性能不足可能会导致请求响应时间延长。
解决方法包括升级到更强大的CPU或添加多个CPU核心。
1.3 存储问题：服务器的存储系统可能会限制性能。
使用高性能的固态硬盘(SSD)替换传统的机械硬盘(HDD)可以显著提升服务器的读写速度。
2. 网络问题网络问题是影响服务器性能的另一个重要因素。
以下是一些常见的网络问题及其解决方法：2.1 带宽限制：如果服务器使用的带宽不足以处理大量请求，性能就会受到限制。
解决方法包括升级带宽或使用负载均衡技术来分散流量。
2.2 网络延迟：高延迟会导致请求响应时间延长。
使用内容分发网络(CDN)可以将静态内容分发到离用户更近的服务器，从而减少延迟。
2.3 网络安全：恶意攻击和网络威胁可能导致服务器性能下降。
使用防火墙、入侵检测系统和其他网络安全措施可以保护服务器免受攻击。
3. 软件问题软件问题也可能导致服务器性能不佳。
以下是一些常见的软件问题及其解决方法：3.1 操作系统配置不当：操作系统的错误配置可能会影响服务器性能。
优化操作系统的配置参数，例如文件句柄限制和网络缓冲区大小，可以改善性能。
3.2 无效的代码：服务器端应用程序中存在低效、复杂或冗余的代码可能会导致性能问题。
对代码进行审查和优化，删除无用的代码和查询，以提高性能。
3.3 数据库优化不当：服务器上的数据库可能成为性能瓶颈。
操作系统的性能优化技术
操作系统的性能优化技术在计算机系统中，操作系统作为核心软件之一，负责管理和协调硬件资源，为用户和应用程序提供良好的运行环境。
一个高效的操作系统可以提升系统的性能，提供更好的用户体验。
为了实现这一目标，操作系统需要采用一系列性能优化技术。
本文将介绍几种常见的操作系统性能优化技术。
一、内存管理优化内存管理是操作系统的关键功能之一。
它负责为应用程序和内核分配和管理内存资源。
在实际应用中，内存管理往往成为系统性能的瓶颈。
为了提升内存管理的性能，可以使用以下技术：1. 页面置换算法：操作系统使用页面置换算法将内存中的页面进行置换，以实现最佳的内存利用率。
常见的页面置换算法包括最佳置换算法（OPT）、先进先出算法（FIFO）和最近最久未使用算法（LRU）等。
选择适合的页面置换算法可以减少内存访问的开销，提升系统性能。
2. 内存压缩：内存压缩是一种将不常用的数据进行压缩存储的技术。
通过减少内存使用量，可以提高程序的运行效率和系统的响应速度。
二、进程调度优化进程调度是操作系统的核心功能之一。
它负责决定系统中各个进程的执行顺序和时间片分配。
合理的进程调度算法可以提升系统的性能和资源利用率。
以下是几种常见的进程调度优化技术：1. 多级反馈队列调度：多级反馈队列调度算法根据进程的优先级和执行情况，将进程分配到不同优先级的队列中，并按照一定规则进行调度。
这种调度算法可以灵活地根据进程的特点进行调度，提高系统吞吐量和响应速度。
2. 实时调度算法：实时调度算法是一种面向实时系统的调度算法。
它通过给予紧急任务更高的优先级，保证它们能够及时得到执行，提高系统的实时性。
三、I/O优化技术输入输出（I/O）操作对于操作系统的性能影响非常大。
提升I/O操作的性能可以显著提高系统的整体性能。
以下是几种常用的I/O优化技术：1. 预读技术：预读技术是一种在实际需要之前提前将数据加载到内存中的技术。
通过在磁盘读取数据之前，提前将可能会用到的数据加载到内存中，可以减少磁盘访问时间，提高系统的响应速度。
项目使用中常见的性能问题及解决方法
项目使用中常见的性能问题及解决方法在项目开发和使用过程中，性能问题往往是一个不可忽视的因素。
无论是网站、移动应用还是软件系统，都需要保证良好的性能才能提供良好的用户体验。
本文将介绍项目使用中常见的性能问题，并提供一些解决方法。
一、响应时间过长响应时间过长是项目中常见的性能问题之一。
当用户请求一个页面或操作时，如果响应时间过长，用户就会感到不耐烦，甚至可能放弃使用。
造成响应时间过长的原因有很多，例如服务器负载过高、网络延迟、数据库查询效率低等。
解决方法：1. 优化数据库查询：通过添加索引、优化SQL语句等方式提高数据库查询效率；2. 缓存数据：将常用数据缓存在内存中，减少对数据库的访问次数；3. 增加服务器资源：如果服务器负载过高，可以增加服务器资源，提高响应速度；4. 使用CDN：使用内容分发网络（CDN）可以将静态资源缓存在离用户较近的节点上，加快访问速度。
二、内存泄漏内存泄漏是指程序在运行过程中，申请的内存没有正确释放，导致内存占用越来越高，最终导致系统崩溃或变慢。
内存泄漏问题通常难以发现，但会严重影响系统性能。
解决方法：1. 使用内存管理工具：使用内存管理工具，如Valgrind、JProfiler等，可以检测内存泄漏问题，并定位到具体的代码位置；2. 仔细检查代码：在编写代码时，要注意正确释放申请的内存，避免出现内存泄漏问题；3. 定期进行内存泄漏检测：定期进行内存泄漏检测，及时发现并解决问题。
三、并发性能问题在高并发的场景下，系统的性能往往会受到限制。
当多个用户同时访问系统时，可能会出现资源竞争、死锁等问题，导致系统性能下降。
解决方法：1. 使用线程池：使用线程池可以避免频繁创建和销毁线程的开销，提高系统的并发性能；2. 使用分布式锁：使用分布式锁可以解决资源竞争和死锁问题，确保系统的稳定性和性能；3. 优化数据库事务：合理设计数据库事务，避免长时间占用数据库资源，提高并发性能；4. 使用缓存：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高系统的并发性能。
简述并发操作可能带来的问题及解决方法
简述并发操作可能带来的问题及解决方法标题：深度探讨并发操作的问题及解决方法正文：一、并发操作的定义和作用并发操作是指系统中多个操作同时进行的一种操作方式。
在计算机领域中，多线程编程是并发操作的典型应用之一。
通过并发操作，可以实现高效的资源利用和提升系统性能。
二、并发操作可能带来的问题1. 竞态条件：在并发操作中，多个线程可能同时访问共享资源，导致数据不一致或错误的结果。
2. 死锁：多个线程相互等待对方释放资源，导致程序无法继续执行。
3. 内存泄露：并发操作过程中，可能存在内存分配和释放不当导致的内存泄露问题。
4. 上下文切换：多个线程频繁切换执行，增加系统开销和降低性能。
三、解决并发操作问题的方法1. 同步机制：通过加锁、信号量等机制，保证共享资源的访问顺序，避免竞态条件和死锁问题。
2. 线程安全的数据结构：使用线程安全的队列、哈希表等数据结构，降低并发操作带来的风险。
3. 异步编程：采用异步编程模型，减少线程之间的竞争，提升系统性能。
4. 内存管理：定期进行内存泄露检测和优化，避免因并发操作导致的内存泄露问题。
5. 性能优化：合理设计并发操作的调度策略，减少上下文切换的次数，提升系统整体性能。
四、个人观点和理解并发操作在提升系统性能的也带来了一系列复杂的问题。
合理的并发控制策略和技术手段对于解决并发操作问题至关重要。
开发人员需要深入理解并发操作的特性和原理，才能更好地设计和优化并发系统。
总结回顾：通过本文的深度探讨，我们对并发操作可能带来的问题及解决方法有了全面的认识。
我们也了解到并发操作在实际开发中的重要性和挑战性。
在今后的工作中，我们需要不断学习并发控制的最佳实践，以提升系统性能和稳定性。
以上就是对并发操作问题及解决方法的深度探讨，希望对您有所帮助。
- - -本文总字数: 369字由于并发操作在计算机系统中的重要性日益增加，因此对并发操作问题及解决方法的深度探讨也显得尤为重要。
在实际的软件开发过程中，不可避免地会遇到并发操作带来的各种问题，因此需要深入理解这些问题并采取有效的解决方法。
服务器性能优化的关键指标与方法
服务器性能优化的关键指标与方法服务器性能是指服务器在处理用户请求时的响应速度和稳定性。
在如今数字化时代，随着互联网的不断发展，服务器的性能优化变得尤为重要。
本文将介绍服务器性能优化的关键指标与方法，以帮助读者提升服务器性能，提供更好的用户体验。
一、关键指标1. 响应时间：响应时间是指服务器接收到请求后，完成请求并返回结果所需要的时间。
较低的响应时间能够提供快速的服务，增强用户体验。
2. 吞吐量：吞吐量指服务器在单位时间内能够处理的请求数量。
较高的吞吐量能够处理更多的请求，提高服务器的并发能力。
3. 并发数：并发数是指同时处理的请求数量。
优化并发数可以避免服务器过载，保持稳定的性能。
4. CPU 使用率：CPU 使用率是衡量服务器处理能力的重要指标。
合理控制 CPU 使用率，能够提升服务器性能，提供更好的响应速度。
二、优化方法1. 硬件升级：服务器性能的提升可以从硬件方面入手。
升级服务器的 CPU、内存等硬件组件，能够增加服务器的处理能力，提高响应速度和吞吐量。
2. 数据库优化：数据库是服务器性能的重要瓶颈之一。
通过合理设计和优化数据库的索引、查询语句，能够提升数据库的读写效率，减少响应时间。
3. 缓存技术：利用缓存技术可以提高服务器的数据读取速度。
将热门数据缓存在内存中，避免频繁访问数据库，能够显著减少响应时间。
4. 负载均衡：负载均衡是指通过分发请求到多个服务器上，实现请求的平衡分担。
通过负载均衡可以提高服务器的吞吐量和并发能力。
5. 代码优化：对服务器端代码进行优化也能够提升性能。
例如，合理使用缓存、减少不必要的循环和条件判断等，可以提高代码的执行效率，加快响应速度。
6. 网络优化：服务器性能受到网络传输的影响。
通过优化网络设置、采用压缩技术和多线程技术等，能够提高数据传输速度，减少响应时间。
7. 安全性优化：服务器的安全性也直接关系到性能。
合理设置防火墙、加密传输等安全措施，能够减少非法请求对服务器性能的影响。
dbfilesequentialread事件的优化（一）
dbfilesequentialread事件的优化（⼀）db file sequential read 事件的优化（⼀）db file sequential read等待事件有3个参数：file＃，first block＃，和block数量。
在10g中，这等待事件受到⽤户I/O等待级别的影响。
当处理db file sequential read等待事件的时候，牢记以下关键想法。
l Oracle进程需要⼀个当前不在SGA中的块，等待数据库块从磁盘读⼊到SGA中l 要看的两个重要的数字是单独会话的TIME_WAITED和AVERAGE_WAIT。
l 重要db file sequential read等待时间最可能是⼀个应⽤问题。
db file sequential read等待时间是由于执⾏对索引，回滚（undo）段，和表（当借助rowid来访问），控制⽂件和数据⽂件头的单块读操作SQL语句（⽤户和递归）引起的。
对于这些对象的物理I/O请求是很正常的，因此db file sequential read等待的存在不是⼀定意味库或应⽤出错了。
如果会话在这事件上花了好长事件，它可能也不是⼀个糟糕的事情。
相反，如果会话花了⼤量时间在equeue或latch free上，那么⼀定是有问题。
这⼉单块读变的复杂了。
==========⽬的：从得到各个session中db file sequential read等待事件的总的等待时间，和等待时间所占总的等待时间(各种等待事件的总和时间)的⽐例中分析哪⼀个sid更⾼，更重要。
==========select a.sid,a.event,a.time_waited,a.time_waited / c.sum_time_waited * 100 pct_wait_time,round((sysdate - b.logon_time) * 24) hours_connectedfrom v$session_event a, v$session b,(select sid, sum(time_waited) sum_time_waitedfrom v$session_eventwhere event not in ('Null event','client message','KXFX: Execution Message Dequeue - Slave','PX Deq: Execution Msg','KXFQ: kxfqdeq - normal deqeue','PX Deq: Table Q Normal','Wait for credit - send blocked','PX Deq Credit: send blkd','Wait for credit - need buffer to send','PX Deq Credit: need buffer','Wait for credit - free buffer','PX Deq Credit: free buffer','parallel query dequeue wait','PX Deque wait','Parallel Query Idle Wait - Slaves','PX Idle Wait','pipe get','rdbms ipc message','rdbms ipc reply','pmon timer','smon timer','PL/SQL lock timer','SQL*Net message from client','WMON goes to sleep')having sum(time_waited) > 0 group by sid) cwhere a.sid = b.sidand a.sid = c.sidand a.time_waited > 0and a.event = 'db file sequential read'order by hours_connected desc, pct_wait_time;SID EVENT TIME_WAITED PCT_WAIT_TIME HOURS_CONNECTED---- ----------------------- ----------- ------------- ---------------186 db file sequential read 64446 77.0267848 105284 db file sequential read 1458405 90.992838 105194 db file sequential read 1458708 91.0204316 105322 db file sequential read 1462557 91.1577045 105139 db file sequential read 211325 52.6281055 11256 db file sequential read 247236 58.0469755 11192 db file sequential read 243113 88.0193625 2你能做两件事来最⼩化db file sequential read事件：l 通过降低physical和logical read来优化导致⼤多数wait的SQL语句l 降低平均等待时间此外，当前正运⾏的SQL语句可能或不可能是导致wait的。
设备性能调优方案
设备性能调优方案作为一名系统管理员，设备性能调优是我们必须掌握的技能之一。
本文将介绍一些常用的设备性能调优方案，帮助管理员优化设备性能，提升系统稳定性和应用程序的性能。
1. 内存管理内存是系统性能的一个重要因素，针对内存的优化可以提高系统响应速度和稳定性。
下面是一些内存管理的最佳实践：1.1. 设置虚拟内存虚拟内存是一种让操作系统使用闲置硬盘空间来扩展系统内存的机制。
通过设置虚拟内存，管理员可以为系统提供更多的内存资源，并且减少系统崩溃或应用程序崩溃的风险。
1.2. 合理分配内存在应用程序运行时，每个应用程序都会占用一定的内存空间。
管理员需要根据不同应用程序的需求来分配内存，避免某一个应用程序占用过多内存而导致系统崩溃的情况。
1.3. 内存回收内存回收是一种释放不再使用的内存资源，以提高系统性能的方法。
管理员可以通过设置自动内存回收机制或手动释放内存资源来回收内存。
2. 系统和应用程序管理针对系统和应用程序的优化是另一种很常见的设备性能优化方案。
下面是一些最佳实践：2.1. 禁用不必要的服务和进程在系统启动时，会有很多服务和进程自动运行。
管理员可以通过检查这些服务和进程，并禁用一些不必要的服务和进程来降低系统资源的使用，提高系统性能。
2.2. 升级硬件设备如果设备性能不足以支持应用程序运行，管理员可以考虑升级硬件设备来提高设备的性能，以便更好地运行应用程序。
2.3. 使用性能优化软件管理员可以使用性能优化软件来帮助识别性能问题并提供解决方案。
这些软件可以分析系统和应用程序的运行情况，并提供性能分析、资源管理和调试工具等功能，以优化设备性能。
3. 网络性能优化在网络应用环境中，网络性能是非常重要的因素。
下面是一些网络性能优化的最佳实践：3.1. 流量控制流量控制是网络性能优化的重要措施之一。
管理员可以使用流量控制技术，限制应用程序的网络带宽，以防止网络拥堵和带宽过载。
3.2. 增加带宽如果网络带宽不足以满足应用程序需求，管理员可以增加带宽来提高网络性能。
性能优化：调整IO相关的等待
性能优化：调整IO相关的等待编辑手记:对Oracle数据库进行调整优化，基本上最终都可以归结到I/O调整上，因此，了解如何来优化Oracle数据库的I/O对于一个DBA来说就显得至关重要。
今天挑选此文与大家共勉。
I/O相关竞争等待简介当Oracle数据库出现I/O相关的竞争等待的时候，一般来说都会引起Oracle数据库的性能低下，发现数据库存在I/O相关的竞争等待一般可以通过以下的三种方法来查看Oracle数据库是否存在I/O相关的竞争等待：（1）Statpack报告中在"Top 5 WaitEvents"部分中主要都是I/O相关的等待事件。
（2）数据库的等待事件的SQL语句跟踪中主要都是I/O相关的等待事件的限制。
（3）操作系统工具显示存储数据库文件的存储磁盘有非常高的利用率。
数据库如果发现存在I/O竞争，那我们就必须要通过各种方法来调整优化Oracle数据库。
在调优数据库的过程中，其中一个重要的步骤就是对响应时间的分析，看看数据库消耗的时间究竟是消耗在具体什么上面了。
对于Oracle数据库来说，响应时间的分析可以用下面公式来计算：Response Time = Service Time + WaitTimeService Time是指'CPU used by this session'的统计时间。
Wait Time是指所有消耗在等待事件上的总的时间。
因为等待事件有很多，因此我们还需要去判定哪些是真的很重要的等待事件，很多调优工具比如说statpack都是列出最重要的等待事件，statpack工具的报告中的重要的等待事件都是包含在一个叫Top 5 Wait Events的部分中。
在某些情况下， Service Time会比WaitTime显得更加重要(例如CPU使用率),此时等待事件产生的影响就显得不是那么重要了，重点调整的目标应该放在Service Time上。
c6748 nop指令
c6748 nop指令「[c6748 nop指令] 是什么？」首先，我们需要了解什么是[c6748 nop指令]。
在计算机编程领域，nop 指令是一种特殊的指令，用于在程序中产生一个无操作的指令。
nop的全称是No Operation，也被称为空操作或空指令。
nop指令在代码中的作用是为了填充空白区域或者延迟程序执行。
而c6748指的是德州仪器（TI）公司生产的一款数字信号处理器（DSP）。
「为什么使用nop指令？」在某些情况下，编程人员可能需要在程序中插入一些无操作的指令，以便实现某些目的。
以下是使用nop指令的几个常见情况：1. 填充空白区域：在程序中有时会出现一些空白区域，没有任何有效的代码。
这可能是由于代码优化、条件语句的变化或其他原因导致的。
为了保持程序的结构完整性，维护和修改代码时可能会在这些空白区域插入nop 指令。
2. 延迟程序执行：在某些情况下，需要延迟程序的执行，以便等待其他事件的发生。
nop指令可以用来实现这种延迟。
由于nop指令不做任何操作，执行时间非常短，可以用来精确控制程序的执行时间。
「如何使用c6748 nop指令？」在c6748 DSP平台上，使用nop指令非常简单。
下面是一些常见的nop 指令用法和示例：1. 填充空白区域：void myFunction(){一些代码...这是一个空白区域，可以插入nop指令以填充nop();空白区域之后的代码...}2. 延迟程序执行：void delay(int milliseconds){将延迟时间转换为循环次数int loopCount = milliseconds * 1000000 /LOOP_DELAY_TIME;循环指定次数执行nop指令for(int i = 0; i < loopCount; i++){nop();}}在上述示例中，nop()表示使用nop指令。
在c6748 DSP上，这个指令被硬件解释为一个无操作的指令。
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一些常见的非空闲等待事件有:.. db file scattered read.. db file sequential read.. buffer busy waits.. free buffer waits.. enqueue.. latch free.. log file parallel write.. log file sync下面结合AWR和statspack中的一些等待事件进行讲述。
--收集整理--Top 5 Wait Events~~~~~~~~~~~~~~~~~ Wait % TotalEvent Waits Time (cs) Wt Time-------------------------------------------- ------------ ------------ -------db file scattered read 26,877 12,850 52.94db file parallel write 472 3,674 15.13log file parallel write 975 1,560 6.43direct path write 1,571 1,543 6.36control file parallel write 652 1,290 5.31-------------------------------------------------------------1）.. db file scattered read: DB文件分散读取。
--一次读取多个块--可能full scan这个等待事件很常见，经常在top5中出现，这表示，一次从磁盘读数据进来的时候读了多于一个block 的数据，而这些数据又被分散的放在不连续的内存块中，因为一次读进来的是多于一个block的。
通常来说我们可以认为是全表扫描类型的读，因为根据索引读表数据的话一次只读一个block，如果这个数字过大，就表明该表找不到索引，或者只能找到有限的索引，可能是全表扫描过多，需要检查sql是否合理的利用了索引，或者是否需要建立合理的索引。
当全表扫描被限制在内存时，它们很少会进入连续的缓冲区内，而是分散于整个缓冲存储器中。
尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要,是否可以通过建立合适的索引来减少对于大表全表扫描所产生的大规模数据读取。
对于经常使用的小表，应该尽量把他们pin 在内存中，避免不必要的老化清除及重复读取。
2）.. db file sequential read: DB文件连续读取。
--一次读取一块，单块，可能表的连接顺序不好，索引使用不好。
--sql优化通常显示单个块的读取(通常指索引读取)，表示的是读进磁盘的block被放在连续的内存块中。
事实上大部分基本代表着单个block的读入，可以说象征着 IO 或者说通过索引读入的比较多。
因为一次IO若读进多个的block，放入连续的内存块的几率是很小的，分布在不同block的大量记录被读入就会遇到此事件。
因为根据索引读数据的话，假设100条记录，根据索引，不算索引本身的读，而根据索引每个值去读一下表数据，理论上最多可能产生100 buffer gets，而如果是full table scan，则100条数据完全可能在一个block 里面，则几乎一次就读过这个block了，就会产生这么大的差异。
这种等待的数目很多时，可能显示表的连接顺序不佳，或者不加选择地进行索引。
对于高级事务处理（high-transaction）、调整良好（welltuned）的系统，这一数值很大是很正常的，但在某些情况下，它可能暗示着系统中存在问题。
你应当将这一等待统计量与Statspack 报告中的已知问题（如效率较低的SQL）联系起来。
检查索引扫描，以保证每个扫描都是必要的，并检查多表连接的连接顺序。
DB_CACHE_SIZE 也是这些等待出现频率的决定因素。
有问题的散列区域（Hash-area）连接应当出现在PGA 内存中，但它们也会消耗大量内存，从而在顺序读取时导致大量等待。
它们也可能以直接路径读／写等待的形式出现。
表明有许多索引读取：调优代码（特别是连接）3）.. Free Buffer Wait: 释放缓冲区。
这种等待表明系统正在等待内存中的缓冲，因为内存中已经没有可用的缓冲空间了。
如果所有SQL 都得到了调优，这种等待可能表示你需要增大DB_BUFFER_CACHE。
释放缓冲区等待也可能表示不加选择的SQL 导致数据溢出了带有索引块的缓冲存储器，没有为等待系统处理的特定语句留有缓冲区。
这种情况通常表示正在执行相当多数量的DML（插入／更新／删除），并且可能说明DBWR 写的速度不够快，缓冲存储器可能充满了相同缓冲器的多个版本，从而导致效率非常低。
为了解决这个问题，可能需要考虑增加检查点、利用更多的DBWR 进程，或者增加物理磁盘的数量。
4）.. Buffer Busy Wait: 缓冲区忙。
该等待事件表示正在等待一个以unshareable方式使用的缓冲区，或者表示当前正在被读入buffer cache。
也就是当进程想获取或者操作某个block的时候却发现被别的进程在使用而出现等待。
一般来说Buffer Busy Wait不应大于1%。
检查缓冲等待统计部分（或V$WAITSTAT），看一下等待是否位于段头。
如果是，可以考虑增加自由列表（freelist，对于Oracle8i DMT）或者增加freelist groups.其修改语法为：SQL> alter table sp_item storage (freelists 2);对于Oracle8i而言，增加freelist参数，在很多时候可以明显缓解等待，如果使用LMT，也就是 Local Manangement Tablespace，区段的管理就相对简单。
还可以考虑修改数据块的pctusedpctfree值，比如增大pctfree可以扩大数据的分布，在某种程度上就可以减少热点块的竞争。
如果这一等待位于undo header，可以通过增加回滚段（rollback segment）来解决缓冲区的问题。
如果等待位于undo block上，我们可能需要检查相关应用，适当减少大规模的一致性读取，或者降低一致性读取(consistent read)的表中的数据密度或者增大DB_CACHE_SIZE。
如果等待处于data block，可以考虑将频繁并发访问的表或数据移到另一数据块或者进行更大范围的分布（可以增加pctfree 值，扩大数据分布，减少竞争），以避开这个"热点"数据块，或者可以考虑增加表中的自由列表或使用本地化管理的表空间（Locally Managed Tablespaces）。
如果等待处于索引块，应该考虑重建索引、分割索引或使用反向键索引。
反向键索引在很多情况下，可以极大地缓解竞争，其原理有点类似于hash分区的功效。
反向键索引（reverse key index）常建在一些值是连续增长的列上，例如列中的值是由sequence产生的。
为了防止与数据块相关的缓冲忙等待，也可以使用较小的块：在这种情况下，单个块中的记录就较少，所以这个块就不是那么"繁忙"；或者可以设置更大的pctfree,使数据扩大物理分布，减少记录间的热点竞争。
在执行DML (insert/update/ delete)时，Oracle 向数据块中写入信息，对于多事务并发访问的数据表，关于ITL的竞争和等待可能出现，为了减少这个等待，可以增加initrans，使用多个ITL槽。
从本质上讲，这个等待事件的产生仅说明了一个会话在等待一个Buffer（数据块），但是导致这个现象的原因却有很多种。
常见的两种是：当一个会话视图修改一个数据块，但这个数据块正在被另一个会话修改时。
当一个会话需要读取一个数据块，但这个数据块正在被另一个会话读取到内存中时。
Oracle 操作的最小单位是块（Block），即使你要修改一条记录，也需要对这条记录所在的这个数据块做操作。
当你对这个数据块做修改时，其他的会话将被阻止对这个数据块上的数据做修改（即使其他用户修改的不是当前用户修改的数据），但是可以以一致性的方式读取这个数据块（from undo）。
当前的用户修改完这个数据块后，将会立即释放掉加在这个数据块上的排他锁，这样另一个会话就可以继续修改它。
修改操作是一个非常短暂的时间，这种加锁的机制我们叫Latch。
当一个会话修改一个数据块时，是按照以下步骤来完成的：以排他的方式获得这个数据块（Latch）修改这个数据块。
释放Latch。
Buffer busy waits等待事件常见于数据库中存在的热快的时候，当多个用户频繁地读取或者修改同样的数据块时，这个等待事件就会产生。
如果等待的时间很长，我们在AWR或者statspack 报告中就可以看到。
这个等待事件有三个参数。
查看有几个参数我们可以用以下SQL:SQL> select name, parameter1, parameter2, parameter3 from v$event_name where name=''buffer busy waits'';NAME PARAMETER1 PARAMETER2 PARAMETER3-------------------- ---------- ---------- ----------buffer busy waits file# block# class#在下面的示例中，查询的方法和这个一样，所以其他事件对参数的查询将不做过多的说明。
File#: 等待访问数据块所在的文件id号。
Blocks：等待访问的数据块号。
ID：在10g之前，这个值表示一个等待时间的原因，10g之后则表示等待事件的类别。
5）.. latch free: latch释放latch 是一种低级排队机制，用于保护SGA 中共享内存结构。
latch就像是一种快速地被获取和释放的内存锁。
latch用于防止共享内存结构被多个用户同时访问。
如果latch不可用，就会记录latch释放失败(latch free miss)。
有两种与闩有关的类型：立刻和可以等待。
假如一个进程试图在立刻模式下获得闩，而该闩已经被另外一个进程所持有，如果该闩不能立刻可用的话，那么该进程就不会为获得该闩而等待。
它将继续执行另一个操作。
大多数latch 问题都与以下操作相关：没有很好的是用绑定变量（library cache latch）、重作生成问题（redo allocation latch）、缓冲存储器竞争问题（cache buffers LRU chain），以及buffer cache中的存在"热点"块（cache buffers chain）。