RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析zt
服务器性能瓶颈分析与解决方法
服务器性能瓶颈分析与解决方法随着互联网的快速发展，服务器作为信息存储和传输的核心设备，在各行各业中扮演着至关重要的角色。
然而，随着业务量的增加和用户需求的提升，服务器性能瓶颈问题逐渐凸显出来。
本文将就服务器性能瓶颈的原因进行分析，并提出相应的解决方法，以期帮助企业更好地提升服务器性能，提升用户体验。
一、性能瓶颈分析1.硬件性能不足服务器硬件性能不足是导致性能瓶颈的主要原因之一。
随着业务量的增加，原有的硬件配置可能无法满足当前的需求，导致服务器运行速度变慢，响应时间延长，甚至出现卡顿现象。
2.网络带宽瓶颈网络带宽是服务器与用户之间数据传输的瓶颈之一。
当网络带宽不足时，会导致数据传输速度变慢，影响用户访问体验，甚至造成部分用户无法正常访问服务器。
3.软件配置问题服务器上运行的软件配置不当也会导致性能瓶颈。
例如，过多的后台程序运行、软件版本过低等都会影响服务器的性能表现。
4.数据库负载过重数据库是服务器上存储和管理数据的核心组件，当数据库负载过重时，会导致数据库响应速度变慢，影响整个服务器的性能。
二、性能瓶颈解决方法1.升级硬件配置针对硬件性能不足的问题，可以考虑升级服务器的硬件配置，包括增加内存、更换更高性能的CPU、扩展存储容量等。
通过提升硬件配置，可以有效提升服务器的性能表现。
2.优化网络带宽针对网络带宽瓶颈问题，可以通过优化网络设备、增加带宽、使用CDN 加速等方式来提升网络传输速度，缓解网络带宽瓶颈对服务器性能的影响。
3.优化软件配置对于软件配置问题，可以通过优化服务器上运行的软件，关闭不必要的后台程序、更新软件版本等方式来提升服务器性能。
合理配置软件可以有效减少资源占用，提升服务器运行效率。
4.数据库优化针对数据库负载过重的问题，可以通过优化数据库索引、定期清理无用数据、分表分库等方式来减轻数据库负载，提升数据库响应速度，从而提升整个服务器的性能。
5.负载均衡在服务器集群中，可以通过负载均衡技术将用户请求分发到不同的服务器节点上，实现资源的均衡利用，提升整个系统的性能表现。
数据库性能瓶颈诊断与解决方案
数据库性能瓶颈诊断与解决方案在现代信息技术高速发展的时代，数据库已经成为各个企业和组织中不可或缺的重要组成部分。
然而，随着数据量的不断增大和复杂性的提高，数据库的性能问题也日益突出。
本文旨在探讨数据库性能瓶颈的诊断与解决方案，以帮助读者更好地优化数据库系统。
一、背景介绍随着互联网的兴起和电子商务的发展，数据库应用呈现出爆炸式的增长。
大量的数据涌入数据库系统，给数据库的性能带来了巨大的挑战。
经常出现的问题包括查询速度慢、并发处理能力不足、响应时间延长等，这些问题严重影响了系统的稳定性和可用性。
二、数据库性能瓶颈的原因1. 硬件限制：数据库服务器的硬件配置直接影响了数据库的性能。
例如，磁盘的读写速度、内存的大小和速度、CPU的处理能力等都会对数据库的性能产生影响。
2. 数据库设计问题：不合理的数据库设计会导致性能瓶颈。
例如，表之间关联关系不明确、字段类型选择不当、索引使用不合理等都会影响数据库的性能。
3. SQL语句问题：糟糕的SQL语句会导致数据库性能下降。
例如，没有使用合适的索引、使用了全表扫描、嵌套查询过多等都会造成性能瓶颈。
4. 数据库配置问题：数据库系统的参数配置也是影响性能的重要因素。
例如，缓存大小、连接池数量等都需要进行合理的配置。
三、数据库性能瓶颈的诊断方法1. 监控和分析工具：使用监控和分析工具可以帮助管理员实时监控数据库的性能指标，并进行分析。
例如，可以使用Oracle的AWR报告、MySQL的慢查询日志等工具进行性能诊断。
2. 性能测试和压力测试：通过对数据库系统进行性能测试和压力测试，可以模拟真实环境下的负载情况，从而找到性能瓶颈。
例如，可以使用LoadRunner、JMeter等工具进行测试。
3. 数据库日志分析：数据库的日志记录了数据库系统的运行情况，通过对数据库日志的分析，可以找到潜在的性能问题。
例如，可以使用Oracle的日志分析工具进行问题定位。
四、数据库性能瓶颈的解决方案1. 硬件升级：如果数据库服务器的硬件配置较低，可以考虑进行硬件升级。
数据库性能瓶颈的分析和优化
数据库性能瓶颈的分析和优化数据库是一个企业存放数据的重要工具。
但是，在大型数据集合中找到某些数据或者对数据集进行查询时，数据库可能会出现性能瓶颈。
这种情况经常发生，因为数据不断增加，查询请求的频率不断增加，而数据库的性能并未增加。
了解和识别性能瓶颈，以及如何优化数据库，是每个企业管理者和数据库管理员的必修课程。
1. 数据库性能瓶颈的分析瓶颈是指系统运行过程中影响其性能的限制因素。
对于数据库，瓶颈通常是由几种因素造成的：1.1 内存内存是数据库性能的一个重要组成部分。
数据库服务器可以在内存中存储常用数据，以减少磁盘访问。
这是因为磁盘读写速度比内存读写速度慢很多，并且磁盘耗时会增加响应时间。
在内存受限的情况下，数据库可能会增加磁盘读写操作。
这意味着它需要在数据块之间进行频繁的磁盘交换，这会耗费更多的时间。
这通常会影响数据库响应时间和处理吞吐量。
因此，一般应该通过适当提高内存，以避免内存问题导致性能下降。
1.2 磁盘存储如果存储器和处理器的速度足够快，那么读取和写入磁盘的时间就会很快。
然而，这并不总是情况。
一些瓶颈问题可能涉及磁盘存储。
当数据库索引存储在磁盘上时，索引查询可能会影响数据库的响应时间。
磁盘故障，硬盘空间不足或碎片化可能会影响数据库性能。
因此，确保磁盘存储设备性能良好非常重要。
磁盘阵列和RAID（独立冗余磁盘阵列）等技术可以改善磁盘性能，以应对这些瓶颈问题。
1.3 CPU和网络CPU和网络是另外两个影响数据库性能的常见因素。
如CPU负载过高，服务器可能无法处理大量请求。
类似地，网络延迟也会导致响应时间增加，这可能使数据库响应速度变慢。
优化网络连接，使用高性能计算机和网络，以及调整查询方式，以减少对CPU的请求，可以应对这些问题。
2. 优化数据库性能一旦确定了数据库性能瓶颈，就可以采取一些方法来优化数据库性能。
以下是一些最常见的方法：2.1 使用索引使用索引是加速数据库查询最常见和有效的方法。
数据库管理中的性能瓶颈识别与解决技巧
数据库管理中的性能瓶颈识别与解决技巧数据库是现代信息系统中的重要组成部分，它存储和管理着大量的数据。
然而，在实际应用中，我们经常会遇到数据库性能不佳的问题，导致系统响应变慢或者出现错误。
这些问题称为数据库的性能瓶颈，识别和解决这些性能瓶颈是数据库管理员的重要工作之一。
识别数据库性能瓶颈时，首先需要关注以下几个关键指标：响应时间、吞吐量、并发性和资源利用率。
响应时间是衡量数据库性能的最直接指标，表示一个数据库操作从开始到完成所需要的时间。
吞吐量表示系统在一定时间内能处理的请求量，也是反映数据库性能的重要指标。
并发性指的是系统同时处理多个用户请求的能力。
资源利用率表示数据库环境中的硬件资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘和网络等。
对于数据库性能瓶颈的识别，可以采取以下几种技巧：1. 监控数据库性能：通过使用数据库性能监控工具，实时监视数据库的性能指标。
这些工具可以收集和分析数据库的运行数据，并生成相应的监控报表。
通过定期分析这些报表，可以发现潜在的性能瓶颈。
2. 分析并优化查询语句：查询语句是数据库性能瓶颈的重要来源之一。
可以通过分析慢查询日志和执行计划，找出耗时较长的查询语句，并对其进行优化。
常见的优化技巧包括添加索引、重写查询语句、合理使用连接、避免不必要的表扫描等。
3. 优化数据库配置：数据库的配置参数对性能有着重要影响。
合理配置缓冲区、日志系统、连接数等参数，可以提高数据库的性能。
通过定期对数据库参数进行调整和优化，可以降低或消除性能瓶颈。
4. 优化数据模型设计：数据库的数据模型在很大程度上影响着性能。
合理的数据模型设计可以减少数据的冗余和重复，提高查询效率。
同时，还可以通过分区、分表等技术来优化数据存储和访问效率。
5. 合理分配系统资源：数据库运行在服务器上，服务器的资源分配对性能至关重要。
合理配置服务器的内存、CPU、磁盘等资源，可以提高数据库的性能。
此外，还可以考虑在分布式环境下部署数据库，通过横向扩展提高系统的整体性能。
数据库性能调优中的瓶颈分析与解决
数据库性能调优中的瓶颈分析与解决在当今互联网时代，海量数据的快速处理对于企业和组织来说是至关重要的。
数据库在应用开发和数据管理过程中扮演着重要的角色。
然而，随着数据量的增加和用户需求的提升，数据库性能问题逐渐凸显。
针对数据库性能调优，瓶颈分析与解决是关键的环节。
本文将分析数据库性能调优中的瓶颈和解决方法。
I. 数据库性能瓶颈分析:1. 查询优化瓶颈:查询是数据库最常用的操作之一，也是最频繁出现性能问题的地方。
以下是一些可能导致查询性能下降的瓶颈因素：a. 缺乏合适的索引：索引的设计和使用对查询的性能有着重要影响。
缺乏或错误使用索引可能导致查询变慢。
b. 复杂查询语句：涉及到多个表、多个连接或者复杂的过滤条件的查询语句可能会导致性能下降。
c. 错误的查询计划：数据库系统根据查询语句生成查询计划，选择合适的查询执行方式。
错误的查询计划可能导致性能下降。
2. I/O瓶颈:I/O瓶颈通常指的是磁盘读写速度无法满足需求导致的性能下降。
以下是一些可能导致I/O瓶颈的因素：a. 数据库服务器与物理磁盘之间的连接速度较慢；b. 数据库服务器上负载较高导致磁盘IO繁忙；c. 磁盘空间不足。
3. 内存瓶颈:内存瓶颈是指数据库服务器内存不足以容纳数据和索引导致的性能下降。
以下是一些可能导致内存瓶颈的因素：a. 数据量增长迅速导致内存不足；b. 错误配置导致内存分配不合理；c. 非常耗费内存的查询语句。
4. 并发瓶颈:并发瓶颈是指在多个用户同时访问数据库时，数据库无法处理并发请求导致的性能下降。
以下是一些可能导致并发瓶颈的因素：a. 锁定冲突：当多个用户同时修改相同的数据时，可能导致锁定冲突，降低性能。
b. 错误的事务设计：事务应该被合理地设计和隔离，避免不必要的锁定和冲突。
II. 数据库性能瓶颈解决:1. 查询优化解决方案:a. 创建合适的索引：通过分析查询语句和表结构，确定哪些字段需要建立索引，并使用合适的索引策略来提高查询性能。
RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析（zt）
RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析（zt）Oracle RAC性能调整1、CPU和wait time调节尺寸当在调节system时，比较系统的CPU time 和wait time是十分重要的，从而确定在相应时间中多少是用于有效的工作时间，多少是在等待由其他进程占用的资源。
从一般规律来看，wait time占主要部分的系统比CPU time占主要部分的系统更需要调节。
另一方面，CPU的大量使用可能是由不好的SQL写操作造成了。
尽管CPU time与wait time的比率总是随着系统装载的增加而趋于减小的，wait time的急剧增加是存在冲突的表现，必须被有效的处理。
给node增加更多的CPUs或是给cluster增加nodes，在资源竞争中提供的benefit是非常有限的。
相反，当加载系统装载增加时，CPU time的比率没有大幅下降的系统可能规模较好，更可能通过添加CPUs或是RAC Instances获得更多的benefit。
note：如果CPU time比率在前五个事件中，则automatic workload repository（AWR）报告在T op 5 Event段中显示了CPU 时间和wait 时间。
2、RAC特有的调节尽管对于RAC有其特有的调节方法，例如互联的传输，但通过对每个Instance进行像single-Instance 系统那样的调节会带来较大的benefit。
至少它应该tuning的第一步。
显然，如果在single-Instance环境中存在序列化问题，在RAC 中，该问题会更加严重。
RAC-reactive调节工具主要有：特定的等待事件、系统和队列统计、database control 性能页面、statspack和AWR 报告RAC-proactive调节工具：AWR snapshots、ADDM （Automatic Database Diagnostic Monitor）报告如上，RAC的调节工具和single-Instance系统的基本类似。
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化随着互联网的快速发展，服务器已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
然而，在服务器运行过程中，由于各种原因可能会出现性能瓶颈，导致服务器运行速度变慢，甚至服务中断。
因此，及时发现服务器性能瓶颈并进行优化是保障服务器正常运行的关键。
本文将介绍如何进行服务器性能瓶颈分析，发现瓶颈并进行优化的方法。
一、性能瓶颈的定义和影响性能瓶颈是指在服务器运行过程中，某个组件或环节的性能达到瓶颈状态，限制了整体性能的提升。
性能瓶颈的出现会导致服务器响应速度变慢，服务质量下降，甚至系统崩溃。
常见的性能瓶颈包括CPU 利用率过高、内存占用过多、磁盘I/O繁忙、网络带宽不足等。
二、性能瓶颈的发现方法1. 监控工具通过监控工具可以实时监测服务器各项性能指标，及时发现异常情况。
常用的监控工具包括Zabbix、Nagios、Cacti等，通过这些工具可以查看CPU利用率、内存占用、磁盘I/O情况、网络带宽利用率等指标，从而找出性能瓶颈所在。
2. 性能测试定期进行性能测试可以模拟服务器在高负载情况下的表现，发现潜在的性能瓶颈。
可以使用压力测试工具如JMeter、LoadRunner等进行性能测试，观察服务器在高负载情况下的响应速度和稳定性，找出性能瓶颈并进行优化。
3. 日志分析通过分析服务器的日志文件，可以发现一些潜在的性能问题。
例如，可以通过分析系统日志、应用程序日志等，找出异常情况和错误信息，从而定位性能瓶颈所在。
三、性能瓶颈的优化方法1. 升级硬件当服务器性能瓶颈是由硬件性能不足导致时，可以考虑升级硬件来提升服务器性能。
例如，可以增加CPU核心数、扩展内存容量、更换高速硬盘、升级网络设备等，从而提升服务器的整体性能。
2. 优化软件配置通过优化软件配置可以提升服务器性能，减少性能瓶颈的出现。
例如，可以优化数据库索引、调整应用程序参数、优化网络配置等，从而提升服务器的性能表现。
3. 负载均衡通过负载均衡技术可以将请求分发到多台服务器上，避免单台服务器出现性能瓶颈。
服务器如何进行性能分析以找出瓶颈
服务器如何进行性能分析以找出瓶颈在当今数字化时代，服务器扮演着至关重要的角色，承担着存储、处理和传输数据的重要任务。
然而，随着业务量的增长和用户需求的提升，服务器的性能问题也日益凸显。
为了保证服务器的高效运行，及时发现并解决性能瓶颈就显得尤为重要。
本文将介绍服务器性能分析的方法，帮助管理员找出潜在的瓶颈问题，并提出相应的解决方案。
一、性能分析的重要性服务器性能分析是指通过监控和分析服务器的运行状态，找出系统中存在的性能瓶颈，以便及时优化和改进。
性能分析的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提升系统性能：通过性能分析，可以深入了解服务器的运行情况，找出系统瓶颈，有针对性地进行优化，提升系统整体性能。
2. 预防故障发生：性能分析可以帮助管理员及时发现系统中的潜在问题，预防系统故障的发生，保障系统的稳定性和可靠性。
3. 节约资源成本：通过性能分析，可以合理规划资源的使用，避免资源的浪费，降低系统运行成本。
4. 提升用户体验：优化系统性能可以提升用户的访问速度和体验，增强用户粘性，提升用户满意度。
二、性能分析的方法1. 监控系统资源利用率：监控系统的CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等资源情况，可以帮助管理员了解系统的整体运行状态，及时发现异常。
2. 分析系统日志：系统日志记录了系统的运行情况和错误信息，通过分析系统日志可以找出系统中存在的问题，及时进行处理。
3. 使用性能分析工具：如SAR、top、vmstat等性能分析工具可以帮助管理员实时监控系统的性能指标，找出系统瓶颈。
4. 进行压力测试：通过模拟高负载情况，进行系统的压力测试，找出系统在高负载情况下的性能表现，及时进行优化。
5. 分析应用程序性能：除了系统本身的性能分析，还需要对应用程序进行性能分析，找出应用程序中存在的性能问题，进行优化。
三、找出瓶颈并解决问题1. CPU瓶颈：当系统的CPU利用率持续高企，可能是由于进程过多、进程优先级设置不当等原因导致的。
服务器性能瓶颈深度剖析
05
CATALOGUE
代码实现层面优化建议
算法复杂度降低技巧
选择合适的数据结构
根据具体业务场景，选择哈希表、二叉树、堆等合适的数据结构 ，以降低时间复杂度和空间复杂度。
评估方法
采用基准测试、压力测试、负载测试 等方法，模拟实际业务场景，对服务 器性能进行全面评估。
常见性能问题分类
01
02
03
04
资源瓶颈
如CPU、内存、磁盘I/O等资 源不足或分配不合理，导致服
务器性能下降。
网络瓶颈
网络带宽不足、延迟过高或丢 包严重，影响服务器与客户端
之间的数据传输。
系统配置不当
通过代码审查和测试，及时发现 并修复内存泄漏问题，减少垃圾 回收压力。
异步编程模型应用推广
使用异步I/O操作
对于I/O密集型任务，使用异步I/O操作可以提高系统吞吐量和 响应速度。
利用线程池管理资源
通过线程池管理异步任务，避免频繁创建和销毁线程带来的开销 。
妥善处理异常和错误
在异步编程中，需要特别注意异常和错误的处理，避免程序出现 不可预料的行为。
根据网络带宽和延迟情况，制定合 理的网络优化策略，提高网络传输 效率。
03
CATALOGUE
软件资源配置瓶颈剖析
操作系统参数配置检查
网络参数
01
检查TCP/IP协议栈参数，如TCP窗口大小、连接超时时间等，
优化网络性能。
文件系统参数
02
检查文件系统的挂载选项、I/O调度程序等，确保磁盘读写性能
数据库性能调优中的瓶颈分析与解决方案
数据库性能调优中的瓶颈分析与解决方案数据库是现代企业中不可或缺的重要组成部分，它存储了大量的数据并提供高效地访问。
然而，随着数据量的增长和业务需求的提升，数据库性能问题成为企业面临的挑战。
在性能调优过程中，瓶颈分析和解决方案起到关键作用。
本文将探讨数据库性能调优中的瓶颈分析和解决方案。
瓶颈分析是解决数据库性能问题的第一步。
它的目的是确定导致系统性能下降的原因。
在进行瓶颈分析时，我们需要关注以下几个方面：首先，硬件资源。
检查数据库服务器的处理能力，CPU负载、内存使用率和磁盘I/O等指标。
如果硬件资源受限，可能会限制数据库性能。
其次，数据库设计。
检查数据库的表结构、索引和关系，确保它们的优化程度。
缺乏合适的索引或冗余的表会导致数据库查询效率低下。
再次，查询优化。
分析慢查询日志，找出查询性能较差的SQL语句。
使用索引、重写查询以及调整查询顺序等方法，优化查询性能。
最后，系统配置。
检查数据库系统参数的设置，特别是缓存设置和并发连接数的配置。
适当调整这些参数可以提高数据库性能。
针对瓶颈问题，我们可以采取不同的解决方案来提升数据库性能：首先，优化数据库设计。
根据业务需求和查询频率合理设计数据库表结构，减少表之间的关系和冗余字段，以提高查询效率。
同时，创建合适的索引可以加快数据的检索速度。
其次，调整查询语句。
复杂查询通常会耗费较长的时间和资源。
可以通过优化查询语句、合理使用连接查询和子查询、避免不必要的查询等方式，减少查询的开销。
再次，添加缓存和缓冲区。
使用缓存和缓冲区可以提高数据的读取和写入效率。
例如，在应用层添加缓存层，对常用的数据进行缓存，可以减少对数据库的访问，提高响应速度。
最后，合理分析和分布数据。
对于大型数据库系统，合理的数据分析和分布可以减轻数据库负载。
可以将数据分为不同的表空间，采用分片技术将数据分布在不同的服务器上，以提高数据库的并行处理能力。
除了以上技术方案外，数据库管理员还应定期对数据库进行性能监控和优化。
数据库管理系统的性能评估与瓶颈分析
数据库管理系统的性能评估与瓶颈分析数据库管理系统（DBMS）是应用程序与数据库之间的中间层，负责管理、存储和操作数据。
对于大型企业和组织来说，一个高效的数据库管理系统是至关重要的，因为它能够提供快速、可靠和安全的数据存储和检索。
然而，随着数据量的增长和业务需求的改变，数据库管理系统的性能可能会出现问题。
性能问题可能包括慢查询，响应时间延迟，系统崩溃等。
为了解决这些问题，进行性能评估和瓶颈分析是至关重要的。
性能评估是通过评估数据库管理系统的各方面指标来测量其性能的过程。
评估数据库管理系统的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发性和容错能力等。
通过收集和分析这些指标的数据，我们可以了解数据库管理系统的当前性能水平，并确定是否存在性能问题。
在进行性能评估之前，我们需要明确评估的目标。
例如，我们可能希望了解数据库管理系统在当前负载下的性能表现，或者希望评估不同硬件或软件配置对性能的影响。
根据不同的目标，我们可以选择相应的性能评估方法和工具。
一种常用的性能评估方法是基准测试。
基准测试是通过模拟真实业务场景来评估数据库管理系统的性能。
在进行基准测试时，我们需要选择具有代表性的测试数据和负载模式。
我们可以使用工具如Apache JMeter或Oracle Database Replay来生成真实负载，以模拟真实场景。
除了基准测试，我们还可以使用性能监控工具来实时监测数据库管理系统的性能。
这些工具可以对数据库的各项指标进行实时监控，如CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等。
通过监控工具，我们可以及时发现性能问题并对其进行调整和优化。
一旦发现了性能问题，我们需要进行瓶颈分析以确定造成性能问题的根源。
瓶颈是指数据库管理系统中的瓶颈点或性能瓶颈区域，它是导致系统性能下降的主要原因。
进行瓶颈分析时，我们首先需要确定可能的瓶颈区域。
可能的瓶颈区域包括CPU、内存、磁盘IO和网络等。
我们可以通过查看系统日志、性能监控数据和查询分析等方式来确定瓶颈位置。
如何进行服务器性能分析和瓶颈排查
如何进行服务器性能分析和瓶颈排查在当今数字化时代，服务器是企业和个人进行数据存储、应用运行的重要基础设施之一。
然而，随着业务规模的扩大和用户需求的增加，服务器的性能问题和瓶颈排查成为摆在我们面前的一项重要课题。
本文将为您介绍如何进行服务器性能分析和瓶颈排查。
一、性能分析的基本原则性能分析指的是通过对服务器各个组件的监测和评估，找出系统性能的瓶颈点并加以改善。
在进行性能分析之前，我们首先需要了解以下基本原则：1.定义性能指标：性能指标是对系统性能进行衡量的依据，比如响应时间、吞吐量、并发数等。
根据实际需求，我们需要明确性能指标的具体定义和重要程度。
2.设定性能目标：性能目标是衡量服务器性能的标准，比如保证系统响应时间小于1秒、吞吐量达到1000个请求/秒等。
性能目标需要与业务需求相结合，力求在性能需求和资源投入之间找到平衡点。
3.收集性能数据：性能数据是进行性能分析的基础，我们需要通过监测工具或自定义脚本收集服务器各个组件的性能数据，比如CPU使用率、内存占用、网络带宽等。
4.分析性能数据：通过对收集到的性能数据进行统计和分析，找出性能的瓶颈点和影响因素。
这包括查看关键指标的趋势、对比不同时间段的数据、分析资源使用情况等。
5.制定优化策略：根据性能分析的结果，我们需要制定相应的优化策略，包括调整系统参数、优化代码逻辑、增加硬件资源等。
优化策略需要综合考虑系统的整体架构和实施成本。
二、性能分析的具体步骤1.确定性能指标和目标在进行性能分析之前，我们需要明确性能指标和目标。
性能指标可以根据业务需求和系统特点进行定义，比如响应时间、吞吐量、并发数、服务器负载等。
同时，我们需要根据实际情况设定性能目标，以便后续的性能分析和优化工作能够有一个明确的方向。
2.收集性能数据在服务器运行期间，我们需要通过监测工具或自定义脚本收集性能数据。
这些数据包括系统的各项指标数据，比如CPU使用率、内存占用、网络带宽、磁盘I/O等。
Oracle RAC性能优化内幕
Oracle RAC性能优化内幕1.数据丢失也好，服务器故障也罢，都会引起Oracle数据库服务的非计划停机。
像存储介质失效、数据损坏、误删除数据、甚至是数据中心发生故障，都有可能导致数据丢失，有哪些预防和恢复的方法来解决数据丢失的问题？个人观点，架构设计非常关键，一个合格的架构师，合理的冗余，可以在一定程度上减少停机的几率。
2.对于数据库的性能调优，有人觉得应该关注应用程序的数据库设计和SQL的查询，如果数据库程序设计得很差，或者有糟糕的SQL查询，即使增加额外的硬件也不能从根本上解决性能问题。
也有人认为，即使是优化很好的数据库，当业务增加的时候也可能会超出系统规划的容量，这时候可扩展性将成为重中之重，您认为呢？优化是个永恒的话题，像Oracle大师罗敏说的一样，在程序设计阶段就要开始优化。
随着业务模块的增加，合理的调整数据库参数。
3.Oracle RAC是Oracle数据库的一个可选件，基于全共享架构。
在Oracle RAC集群中多台服务器像一个系统一个运行，每台服务器都可以访问共享数据库并组成主动-主动的集群。
能否从Oracle RAC架构的角度谈谈它是如何保障系统的高可用性？RAC可以防止单点故障，但是RAC的内部原理搞得很清楚的人不是很多4.Oracle RAC的体系架构中主要有两大组件，Oracle集群件和Oracle RAC数据库，这两者之间如何协同工作的？个人理解在RAC中，集群组件位于操作系统内核和Oracle软件之间，在系统内核之前获取请求信息，然后和其他节点协商，完成上次的请求1.数据丢失也好，服务器故障也罢，都会引起Oracle数据库服务的非计划停机。
像存储介质失效、数据损坏、误删除数据、甚至是数据中心发生故障，都有可能导致数据丢失，有哪些预防和恢复的方法来解决数据丢失的问题？防止数据丢失最简单的方法：数据库备份若是由于误删等原因，可以通过将现有的数据表备份，再通过 flashback语句，将此表还原到某时刻，找回误删数据若是硬件原因，估计你要会些电路焊接等技术。
数据库服务器性能瓶颈分析及调优改造
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数据库服务器性能瓶颈分析及调优改造
苏 玉浩 ① 梁 勇飘 ①
摘
要 医院系统数据库服务器 的响应速度会 随着时过境迁而变慢 ，影 响数据库 性能的因素很多，很多情况是几个方面原
因综合作 用下 、而不是单一 因素造成 的。从安全 、可靠、稳定 的角度 出发，对数据库服务器性 能瓶颈 的排查 、分析方法进
Ｍｅ ｄ ｉ ｃ ｉ ｎ ｅ ． 一２ ０ １ ７ １ ２ （ ２ ） ： ９ １ ｔ Ｏ ９ ２
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｓ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｈ ｏ ｓ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ｗｉ ｌ ｌ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｍｅ ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｒ ｅ ｍａ ｎ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ａ ｆ ｅ ｃ ｔ
Ｄｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ７ ５ ７ １ ． ２ ０ １ ７ ． ２ ． ０ ３ ２
【 中图分类号】Ｒ３ １ ９
【 文献标识码】 Ａ
案例诊断：如何打破RAC性能瓶颈
案例诊断：如何打破RAC性能瓶颈Oracle Real Application Clusters (RAC) 是一个共享缓存的集群数据库架构，它突破了传统的无共享和共享磁盘架构的限制，从而能够提供无与伦比的数据库高可用、可伸缩性和可靠性，而且无需对现有的 Oracle 数据库应用程序进行修改。
我们在享受RAC业务连续性、高可用性、可伸缩性优势的同时，往往会因为其架构复杂造成应用性能瓶颈，本篇将着重介绍数据是如何在RAC架构中实现同步转移，各个进程如何协作实现一致性等，了解其中原理，最后我们将通过何种方式去跟踪分析性能瓶颈根结，找到治本的解决方法。
▏概念一览▏▲缓存一致性● 在一个实例中有多个缓冲区高速缓存（buffer cache），并且ORACLE RAC是采用共享一切的体系结构的。
●缓存一致性是为保持数据库的一致性。
●只有一个实例能在当前独占模式（exclusive current mode）下持有一个块。
并且这个块只有在这个状态下才能被修改。
●可以有两个待处理的事务同时修改相同的块，但这个块只能在一个实例中以独占模式被持有。
▲单块读如果缓冲块不是在本地缓冲区高速缓存中，进程将在这个块头上找到其所属的主节点。
然后这个进程会通过心跳网络发送一个请求给此块的主节点上的lms进程。
当发送这个请求时，其并不知道这个块现在存在于哪个实例上。
直到LMS响应前，用户进程会等待一个”占位符”的等待事件，诸如gc cr read, gc current read等。
在从LMS进程接收到响应后，之后的时间会被累计到相应的其他等待事件中。
如果此块不在任何实例的高速缓存区中，则LMS进程将在这个资源上赋予PR（保护读）模式的锁，并让FG（前台进程）从磁盘上去读取。
FG – Foreground Process （前台进程）LMD – Lock Manager Daemon （锁管理守护进程）GRD – Global Resource Directory （全局资源目录）PR – Protected Read （保护读）【举个例子】◐以下的跟踪文件显示这个会话等待的是一个2-way grant等待事件，其次是一个磁盘读。
数据库查询优化中的常见性能瓶颈与解决方案(二)
数据库查询优化是提高系统性能的重要手段之一。
在开发和管理数据库应用过程中，常常会遇到一些常见的性能瓶颈。
本文将讨论这些性能瓶颈及其解决方案，帮助读者更好地理解和解决数据库查询优化的问题。
一、数据库索引的设计与优化数据库索引是提高查询性能的关键因素之一。
合理的索引设计可以大大减少查询的时间和资源消耗。
然而，不恰当的索引设计可能会导致索引失效、过多的索引以及索引不平衡的问题。
解决方案：1. 合理选择索引字段：根据查询频率和过滤条件的可选性，选择适当的字段作为索引。
2. 避免过多的索引：每个索引都会占用存储空间，并且会降低写操作的性能。
只选择必要的字段创建索引，避免创建过多的索引。
3. 定期优化索引：使用数据库提供的工具分析和优化索引，减少索引碎片和提高索引的查询效率。
二、慢查询与超时问题当数据库查询的数据量很大或查询的语句复杂时，可能出现慢查询和超时的问题。
这会导致用户体验不佳和系统资源浪费。
解决方案：1. 优化查询语句：通过分析查询语句的执行计划，确定是否存在慢查询的原因。
可以考虑使用JOIN语句替代子查询、使用LIMIT限制查询结果等。
2. 创建适当的索引：合适的索引可以大大提高查询性能，从而减少慢查询和超时的问题。
3. 数据分块存储：将大数据表分成多个小表，根据需要分块查询，避免一次查询过多的数据量。
三、内存和硬盘的使用不当数据库系统中的查询操作通常需要使用内存和硬盘进行数据读取和写入。
如果内存和硬盘的使用不当，可能会导致频繁的磁盘读写、内存不足等问题，进而影响查询性能。
解决方案：1. 提高内存利用率：增加内存容量，使用内存数据库或缓存，提高内存的使用效率，减少磁盘的读写次数。
2. 合理配置硬盘性能：选择高性能的磁盘设备，使用RAID技术提高磁盘性能。
3. 数据分区和分片：将数据根据关键字段进行分区或分片存储，减少单个查询涉及的数据量，提高查询性能。
四、并发操作产生的锁等待当多个用户同时对数据库进行写操作时，可能会产生锁等待的情况。
数据库性能瓶颈定位与解决方法探讨
数据库性能瓶颈定位与解决方法探讨数据库在现代应用系统中扮演着至关重要的角色，但随着数据量的增长和访问压力的增加，数据库性能问题也变得日益突出。
本文将探讨数据库性能瓶颈的定位和解决方法，为开发人员提供一些实用建议。
首先，我们需要了解数据库性能问题可能涉及的几个方面。
常见的数据库性能问题可归纳为以下几类：硬件资源不足、磁盘I/O瓶颈、索引失效、查询语句优化不足、锁竞争等。
针对不同类型的问题，我们可以采取不同的解决措施。
硬件资源不足可能是数据库性能问题的一个主要原因。
在解决这类问题时，我们可以考虑增加硬件资源。
例如，优化服务器配置、增加内存容量、使用更快的硬盘或RAID、提升网络带宽等。
通过增加硬件资源，我们可以有效地提高数据库处理能力和响应速度，从而解决性能瓶颈问题。
磁盘I/O瓶颈也是一个常见的数据库性能问题。
在定位问题时，我们可以通过监控磁盘I/O使用率和响应时间来判断瓶颈所在。
如果磁盘I/O使用率高且响应时间长，可能是磁盘I/O瓶颈导致的性能问题。
解决这类问题的方法包括：合理配置磁盘和文件系统、优化磁盘I/O模式、使用缓存技术减少磁盘访问次数等。
通过这些方法，我们可以有效地缓解磁盘I/O瓶颈，提高数据库性能。
索引失效是数据库性能问题中的另一个常见原因。
当数据库中的数据量大和查询频繁时，没有正确的索引往往会导致查询效率低下。
在解决索引失效问题时，我们可以通过数据库性能分析工具来分析慢查询和缺失索引的情况，并进行相应的优化。
例如，可以通过添加适当的索引来加快查询速度，或者优化查询语句，减少访问数据的范围和次数。
通过这些方法，我们可以提高数据库的查询性能，从而解决索引失效导致的瓶颈问题。
查询语句优化不足也是数据库性能问题中的一个常见问题。
在开发数据库应用程序时，我们应该尽量优化查询语句，减少不必要的查询和计算。
例如，可以避免使用负责的通配符查询、避免使用子查询、合理使用连接查询、避免使用数据库函数等。
服务器性能瓶颈分析方法
服务器性能瓶颈分析方法1. 内存分析方法内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。
内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。
内存分析的主要方法和步骤：（1）首先查看Memory\Available Mbytes指标如果该指标的数据比较小，系统可能出现了内存方面的问题，需要继续下面步骤进一步分析。
注：在UNIX/LINUX中，对应指标是FREE(KB)（2）注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值操作系统会利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。
这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。
如果Pages/sec的计数持续高于几百，可能有内存问题。
但Pages/sec值不一定就表明有内存问题，可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向内存读取的次数越多。
此事需要查看Pages Read/sec的计数值，该计数器的阀值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。
注：在UNIX/LINUX系统中，对于指标是(page)si和(page)so.（3）根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。
如果Pages Read/sec很低，同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶颈。
但是，如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低，则是内存不足。
注：在 UNIX/LINUX系统中，对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.2.处理器分析法（1）首先看System\%Total Processor Time 性能计数器的计数值该计数器的值体现服务器整体处理器利用率，对多处理器的系统而言，该计数器提醒所有CPU的平均利用率。
oracle高可靠性的讨论和看法：RACDataGuardStreamStandbyRep[zt]
![oracle高可靠性的讨论和看法：RACDataGuardStreamStandbyRep[zt]](https://img.taocdn.com/s3/m/4b390c1417fc700abb68a98271fe910ef12dae4b.png)
oracle高可靠性的讨论和看法：RACDataGuardStreamStandbyRep[zt]13/05/2005 20:24 FP这篇总结写的很不错，阅读后可以对oracle的高可靠性有进一步的了解，并且其中有大量的实例可以学习。
[转贴][@more@]有关RAC的工作日志：[XSB注：win2003上安装RAC务必执行：DiskpartAutomount enable ]12月16日到12月23日做RAC的试验。
12月24日把服务器交给QYC做DataGuard.QYC做完DataGuard试验之后，1月4日我重新开始做RAC的试验。
当初说是要做XX集团的双机热备,因为我应用oracle的时间非常短，对oracle并不熟悉，所以我这段时间就搜集了一些相关的信息和资料，以供大家参考。
XX集团的应用我分析了一下，应该是不要求24*7连续工作的，只要能够及时恢复访问即可，而且数据量不是太大。
而且我原来让XX方面做了NAT, 我们在这里就可以进行远端的控制，控制到XX集团内部的Intranet的个别服务器。
我在网上所能搜到的信息是高可用性解决方案分为4种，一种是oracle提供的被用方法,Standby (=9i DataGuard)一种是AR (高级复制Advanced Replication，在以前版本叫快照snapshot)一种是oracle 并行服务器8i的OPS (9i RAC,Real Application Cluster)一种是第三方HA解决方案（如Rose HA，故障切换时间是几分钟)oracle公司的牛人著的里也是把这4种方法做为高可用方案的组成。
这几种方案从原理上来讲都很容易理解，但是实际上有相当多的细节和问题。
另外还有一种是大家都不太熟悉的是oracle 的 failsafe。
failsafe 采用的是SHARE NOTHING结构，即采用若干台服务器组成集群，共同连接到一个共享磁盘系统，在同一时刻，只有一台服务器能够访问共享磁盘，能够对外提供服务.这与第3方HA方案的概念基本一样。
数据库查询优化中的常见性能瓶颈与解决方案(三)
数据库查询优化是数据库管理中非常重要的一部分。
在实际的应用过程中，我们经常会遇到一些数据库查询的性能瓶颈问题。
本文将探讨数据库查询优化中的常见性能瓶颈，并提供一些解决方案。
一、索引使用问题索引是数据库查询优化的关键之一，它能够提高查询速度。
然而，在使用索引时，我们也容易遇到一些问题。
例如，当查询的列没有索引时，引擎需要扫描整个表，这将导致查询速度变慢。
解决办法是为查询的列添加索引。
此外，过多或不必要的索引也会影响查询性能。
因为索引的维护是需要成本的，太多的索引会导致数据库性能下降。
解决办法是评估索引的使用情况，只保留必要的索引并定期优化。
二、查询语句问题查询语句的编写也会影响查询性能。
一些常见的问题包括使用了不必要的关联、使用了全表扫描、使用了模糊查询等。
这些问题可能导致查询的性能下降。
解决办法是优化查询语句，尽量减少关联操作，避免全表扫描，合理使用索引，尽量避免使用模糊查询。
三、数据类型问题在数据库中，选择合适的数据类型对查询性能非常重要。
使用过大或不合适的数据类型会增加存储空间的消耗，从而影响查询速度。
解决办法是选择合适的数据类型，确保数据类型的精确性同时又节省了存储空间。
四、数据库结构问题数据库的结构设计也会对查询性能产生影响。
例如，当表与表之间没有合适的关联关系时，查询速度会受到影响。
解决办法是合理设计数据库的结构，确保表与表之间存在适当的关联关系。
五、统计信息问题数据库中的统计信息可以帮助执行查询计划的优化。
如果统计信息不准确或过期，查询的执行计划可能会选择错误的执行路径，从而导致查询性能下降。
解决办法是定期收集数据库的统计信息，确保其准确性和及时性。
六、系统资源问题数据库查询的性能还会受到系统资源的限制。
例如，当系统的内存不足时，数据库的查询性能会受到影响。
解决办法是合理配置系统资源，确保系统有足够的内存和处理能力来支持数据库查询的执行。
总结起来，数据库查询优化中常见的性能瓶颈包括索引使用问题、查询语句问题、数据类型问题、数据库结构问题、统计信息问题和系统资源问题。
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RAC数据库集群服务器系统性能瓶颈分析(zt)Oracle RAC性能调整1、CPU和wait time调节尺寸当在调节system时，比较系统的CPU time 和wait time是十分重要的，从而确定在相应时间中多少是用于有效的工作时间，多少是在等待由其他进程占用的资源。
从一般规律来看，wait time占主要部分的系统比CPU time占主要部分的系统更需要调节。
另一方面，CPU的大量使用可能是由不好的SQL写操作造成了。
尽管CPU time与wait time 的比率总是随着系统装载的增加而趋于减小的，wait time的急剧增加是存在冲突的表现，必须被有效的处理。
给node增加更多的CPUs或是给cluster增加nodes，在资源竞争中提供的benefit是非常有限的。
相反，当加载系统装载增加时，CPU time的比率没有大幅下降的系统可能规模较好，更可能通过添加CPUs或是RAC Instances获得更多的benefit。
note：如果CPU time比率在前五个事件中，则automatic workload repository（AWR）报告在Top 5 Event 段中显示了CPU时间和wait 时间。
2、RAC特有的调节尽管对于RAC有其特有的调节方法，例如互联的传输，但通过对每个Instance进行像single-Instance 系统那样的调节会带来较大的benefit。
至少它应该tuning的第一步。
显然，如果在single-Instance环境中存在序列化问题，在RAC中，该问题会更加严重。
RAC-reactive调节工具主要有：特定的等待事件、系统和队列统计、database control 性能页面、statspack和AWR 报告RAC-proactive调节工具：AWR snapshots、ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）报告如上，RAC的调节工具和single-Instance 系统的基本类似。
但部分特殊等待事件和统计信息的结合是RAC比较关键的调节情况。
3、分析在RAC中cache fusion（缓冲融合）的影响在全局缓冲中访问blocks的影响和维护cache的相融合（coherency）是通过下面来表现的：* 对当前和cr blocks的全局缓冲服务统计：例如，gc当前的blocks received、gc cr blocks received等。
* 全局缓冲服务等待事件（对gc 当前block 3-way、gc cr grant 2-way等）cache fusion传输的响应时间是由物理交换链接组件、IPC协议和GCS协议使用的messaging时间和processing 时间决定的。
除了相关的log写操作，它是不受磁盘I/O因素的影响的。
cache fusion 协议不需要对data files进行I/O，从而确保缓冲的coherency。
并且RAC并不会引起比非clustered Instance更多的I/O操作。
4、RAC操作特有的潜在因素在RAC AWR报告中，在RAC统计一章包含了一个表，用于记录一些全局cache services和全局队列services操作的平均时间。
该表被称作是Global cache and Enqueue services: workload characteristics。
这些潜在因素应该得到定期的监控，并且应该对部分值的重大增加进行调查。
基于经验观察，此表显示了一些代表值。
引起这些潜在因素变更的因素主要有：* IPC协议的使用。
用户模式的IPC协议更快* 当系统在CPU高效使用的情况下，时序安排的延迟* 对当前blocks 服务的log flush 其他在AWR报告中，RAC潜在因素多数是从V$GES_STATISTICS中获得的，并可能对调试非常有效。
但无需进行频繁的监控。
note：处理缓存中一致读（consistent read CR）block的时间与（build time+flush time+send time）一致；处理缓存中当前block请求的时间与（pin time+ flush time+ send time）一致。
5、RAC的等待事件分析哪些sessions在等待是一个确定时间开销在哪里的重要方法。
在RAC中，等待时间主要归因于影响获得实际请求结果的事件上。
例如，当在某Instance上的一个session在Global cache查询某个block，并不知道是否将收到cache在其他Instance中的data或是是否将获得从disk上读取的消息。
对于Global cache的等待事件反映了准确信息并等待全局缓冲block或是messages。
它们主要是按照下述进行分类的：* 在较广的分类的概括，被称作是cluster wait class * 用占位符代表的临时事件，主要出现在block的等待* 当获得请求结果的精确事件RAC的等待事件对性能分析是非常重要的。
它们被应用于ADDM中，从而获得cache fusion方面的精确诊断。
1）等待事件视图对于一个事件的总的等待信息——V$SYSTEM_EVENT 一个session的等待事件分类——V$SESSION_WAIT_CLASS 一个session等待的事件——V$SESSION_EVENT 这三个视图汇集了等待时间、timeouts和特定事件等待次数。
最近活动的sessions的活动行为——V$ACTIVE_SESSION_HISTORY 每个活动的session最近10个等待事件——V$SESSION_WAIT_HISTORY 活动的sessions正在等待的事件——V$SESSION_WAIT受到互联因素影响的一致的SQL语句——V$SQLAREA这四个视图用于实时监控等待的sessions，包括最近的等待时间历史信息。
通过其name和假设的参数，来区分单个事件自己。
对于多数Global cache等待事件，参数包括文件号、块号、块的类型和访问模式的配置（如held和request 模式）。
在这些视图中显示并统计的等待时间在调试相应时间时是非常有用的。
注意，等待时间是累积计算的，有最大的该值的不一定就是问题所在。
但可用的CPU被占尽或是一个Application的相应时间过长，top 等待事件提供了有效的性能诊断信息。
note：在V$SQLAREA中使用CLUSTER_WAIT_TIME字段辨别SQL语句受到互联因素的影响程度，或是在AWR snapshot上执行一个ADDM报告。
2）Global cache wait event概览Oracle Database 10g中主要的Global cache等待事件的简要描述如下：* gc current/cr request：当一个进程访问需要一个或者多个块时，oracle会首先检查自己的CACHE是否存在该块，如果发现没有，就会先通过global cache赋予这些块共享访问的权限，然后再访问。
假如，通过global cache 发现这些块已经在另一个实例的CACHE里面，那么这些块就会通过CACHE FUSION,在节点之间直接传递，同时出现global cache cr request等待事件。
current 和cr的不同，如果是读的话，那就是cr request，如果是更改的话，那就是current request。
* gc [current/cr] [2/3]-way：具体解释见后面实例* gc [current/cr] block busy：一个current 或是cr block被请求并收到，但LMS并没有立即发送，因为某些特定的推迟发送的情况被发现。
* gc [current/cr] grant 2-way：当请求一个block时，receive了一个message，该message应该是赋予了requester instance可以访问这个block。
如果这个block没有在local cache中，则随后的动作就是去磁盘上读该block。
（插一点别的，oracle的对数据的访问的控制，是在row级别和object级别，但是实际操作的对象却是block，传递的对象也是block，对于一个block，来说，会有一个master instance，也就是这个block的管理者，然后还有零到多个参与者，比如有的instance为了读一致性，可能会在自己的local cache中存着该block的过去某个时间的image，有的instace为了修改该block，可能会在自己的local cache 中存着该block的past image）* gc current grant busy：当请求一个current block时，收到grant message。
该busy 表示请求被阻塞，主要是其他请求在前面或是该请求不能马上被处理。
* gc [current/cr] [block/grant] congested ：无论是对于current还是cr类型block的请求，block或者grant都获得了，但是在过程中有拥堵。
也就是在内部的队列中等待超过1msec（纳秒）。
* gc [current/cr] [failure/retry]：一个block被请求，却收到失败的状态或是有其他意外事件的发生。
* gc buffer busy：对此，我的理解就是gc的内存不足，有大量的block请求，需要等待将刚刚被pin入内存并使用的block unpin后再使用。
（好像没理解对，看后面实例吧）3）2-way block request实例上图显示了当一个master Instance请求一个block，该block 不在本地cache中时，具体的操作。
这里假设master Instance 为SGA1，SGA2中包含了请求的block。
具体如下：①SGA1向SGA2直接发送一个请求，此时，SGA1发生gc current block request等待事件②当SGA2接到请求，它的本地LGWR进程需要flush 部分恢复信息到其本地redo log文件中。
例如，如果缓冲的block被频繁的修改，该修改尚未被写入log中，LMS就需要在传输block前令LGWR对log进行flush。
这可能会增加一个延迟，可能在请求的node 上显示一个busy wait。
③随后，SGA2发送请求的block 给SGA1。
当该block到达SGA1，等待事件完成，这被反映为gs current block 2-way。