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Oracle内存结构研究-SGA篇

来源:http://myeducs.cn 联系QQ:点击这里给我发消息 作者: 用户投稿 来源: 网络 发布时间: 14/07/18

网学网为广大网友收集整理了,Oracle内存结构研究-SGA篇,希望对大家有所帮助!

一、概述
在《Oracle内存结构研究-PGA篇》一文中提到,PGA是一个服务器进程的专用的私有内存区,而SGA则是共享内存区。

SGA由多个部分组成:
1,        固定SGA(Fixed SGA)
2,        块缓冲区(Db cache)
3,        重做日志缓冲区(Redo log buffer)
4,        Java池(Java pool)
5,        大池(Large pool)
6,        共享池(Shared pool)
7,        流池(Stream pool)

有如下参数控制共享池相关组件大小:
1,        JAVA_POOL_SIZE:控制Java池大小。
2,        SHARED_POOL_SIZE:9i中控制共享池中占用最大的部分,10g以上控制共享池大小。
3,        LARGE_POOL_SIZE:控制大池大小。
4,        DB_*K_CACHE_SIZE:控制不同块大小的缓冲区大小。
5,        LOG_BUFFER:控制重做日志缓冲区大小。
6,        SGA_TARGET:10g以上控制自动SGA内存管理的总内存大小。
7,        SGA_MAX_SIZE:控制SGA可以达到的最大大小,改变需重启数据库。

下面将详细介绍各个部分的作用和推荐设置。



二、SGA各组件作用
1,        固定SGA:
顾名思义,是一段不变的内存区,指向SGA中其他部分,Oracle通过它找到SGA中的其他区,可以简单理解为用于管理的一段内存区。

2,        块缓冲区:
查询时,Oracle会先把从磁盘读取的数据放入内存,以后再查询相关数据时不用再次读取磁盘。插入和更新时,Oracle会现在该区中缓存数据,之后批量写到硬盘中。通过块缓冲区,Oracle可以通过内存缓存提高磁盘的I/O性能。
块缓冲区中有三个区域:
        默认池(Default pool):所有数据默认都在这里缓存。
        保持池(Keep pool):用来缓存需要多次重用的数据。
        回收池(Recycle pool):用来缓存很少重用的数据。
原来只有一个默认池,所有数据都在这里缓存。这样会产生一个问题:大量很少重用的数据会把需重用的数据“挤出”缓冲区,造成磁盘I/O增加,运行速度下降。后来分出了保持池和回收池根据是否经常重用来分别缓存数据。
        这三部分内存区需要手动确定大小,并且之间没有共享。例如:保持池中已经满了,而回收池中还有大量空闲内存,这时回收池的内存不会分配给保持池。
        9i开始,还可以设置db_nk_cache。9i之前数据库只能使用相同的块大小。9i开始同一个数据库可以使用多种块大小(2KB,4KB,8KB,16KB,32KB),这些块需要在各自的db_nk_cache中缓存。如果为不同的表空间指定了不同的块大小,需要为其设置各自的缓冲区。

3,        重做日志缓冲区(Redo log buffer):
数据写到重做日志文件之前在这里缓存,在以下情况中触发:
        每隔3秒
        缓存达到1MB或1/3满时
        用户提交时
        缓冲区的数据写入磁盘前

4,        Java池(Java pool):
在数据库中运行Java代码时用到这部分内存。例如:编写Java存储过程在服务器内运行。需要注意的是,该内存与常见的Java编写的B/S系统并没关系。用JAVA语言代替PL/SQL语言在数据库中写存储过程才会用到这部分内存。

5,        大池(Large pool):
下面三种情况使用到大池:
        并行执行:存放进程间的消息缓冲区
        RMAN:某些情况下用于磁盘I/O缓冲区
        共享服务器模式:共享服务器模式下UGA在大池中分配(如果设置了大池)

6,        共享池(Shared pool)
共享池是SGA中最重要的内存段之一。共享池太大和太小都会严重影响服务器性能。
SQL和PL/SQL的解释计划、代码,数据字典数据等等都在这里缓存。
SQL和PL/SQL代码在执行前会进行“硬解析”来获得执行计划及权限验证等相关辅助操作。“硬解析”很费时间。对于响应时间很短的查询,“硬解析”可以占到全部时间的2/3。对于响应时间较长的统计等操作,“硬解析”所占用的时间比例会下降很多。执行计划及所需的数据字典数据都缓存在共享池中,让后续相同的查询可以减少很多时间。
不使用“绑定变量”导致:
        系统需要花费大量的资源去解析查询。
        共享池中的代码从不重用,系统花费很大代价管理这部分内存。
关于共享变量的优缺点讨论已经超过了这篇文章的范畴,简单来讲,响应时间短的查询要使用共享变量,响应时间长的统计不使用共享变量。
        需要注意的是,SHARED_POOL_SIZE参数在9i中控制共享池中占用最大的部分,10g以上控制共享池总大小。

7,        流池(Stream pool)
9iR2以上增加了“流”技术,10g以上在SGA中增加了流池。流是用来共享和复制数据的工具。



三、SGA设置
没有通用的设置,所有设置都要根据系统的负载、业务需求和硬件环境来进行调整。这里只是总结出大体的设定,避免因SGA设置不当引起的问题。

1,自动SGA内存管理
        在Oracle 10g中引入了自动SGA内存管理特性,DBA可以设定SGA_TARGET告诉Oracle可用的SGA内存为多大,由Oracle根据系统负载来动态调整各组件大小,相应的数定会保存在控制文件中,使数据库重启后也记得各组件大小。
需要注意一下几点:
        要使用自动SGA内存管理,STATISTICS_LEVEL参数必须设为TYPICAL或ALL,系统自动收集相应的信息用来动态调整SGA设定。
        可以设定某个组件的值,Oracle使用此值为该组件的最小大小

可动态调整的参数:
DB_CACHE_SIZE,SHARED_POOL_SIZE,LARGE_POOL_SIZE,JAVA_POOL_SIZE。
需手动设置的参数:
LOG_BUFFER,STREAMS_POOL,DB_NK_CACHE_SIZE,DB_KEEP_CACHE_SIZE,DB_RECYCLE_CACHE_SIZE。

2,手动SGA内存管理
1)        32bit和64bit限制
在32位的操作系统中,Oracle最大可用内存为1.75g,也就是说SGA+PGA<=1.75g,超过这一限制的内存将不会被Oracle用到。
32位的Oracle可以装到64位的操作系统上,64位的Oracle不可以装到32位的操作系统上。

2)        查看Oracle版本:
SQL> select * from v$version;
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - Prod
PL/SQL Release 10.2.0.1.0 - Production
CORE    10.2.0.1.0      Production
TNS for 32-bit Windows: Version 10.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 10.2.0.1.0 – Production

3)        各组件设置:
JAVA_POOL_SIZE:如果没用到数据库端java的系统,30MB足够。

LOG_BUFFER:默认为MAX(512KB,128KB*CPU个数)。一般系统1MB足够,运行大型事务的系统可以设为2MB,让1/3满写入日志文件时可以继续写入缓冲,再大也没有意义。

SHARED_POOL_SIZE:过大过小都会严重影响系统性能,1GB内存可以设为100MB,2GB内存可设为150MB,4GB内存可设为300MB。共享池命中过低首先要调整的是应用程序而不是扩大共享池。使用绑定变量可以减少共享池需求、提高命中率,减少共享池管理负担和LATCH竞争。

LARGE_POOL_SIZE:使用专用服务模式可设为30MB,除非必要,不然不建议使用共享服务器模式。

DB_CACHE_SIZE:除去上述内存外其他可用内存都分配给该区域。

总结
32位Oracle:
1G内存:SHARED_POOL_SIZE=100MB,DB_CACHE_SIZE=0.5GB;
2G内存:SHARED_POOL_SIZE=150MB,DB_CACHE_SIZE=1.25GB;

64位Oracle
4G内存:SHARED_POOL_SIZE=200MB,DB_CACHE_SIZE=2.5GB;
8G内存:SHARED_POOL_SIZE=400MB,DB_CACHE_SIZE=5GB;
12G内存:SHARED_POOL_SIZE=500MB,DB_CACHE_SIZE=8GB

再次强调,以上只是避免因SGA设置不当引起问题的大体设置,需要根据具体的系统负载和业务逻辑结合Stackpack等工具细调。
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