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磁盘性能指标 标服务时间：从磁盘获取单个条目消耗的时间，等于寻道时间+旋转时间+传输延时 吞吐量：给定时间内磁盘能由完成的IO数量，通常用IOPS表示。随机读的时候，IOPS由寻道时间和旋转时间共同决定；当IO是连续的时候，主要由旋转时间决定。 过去20年中，磁盘容量增长了20倍，但是服务时间基本没有变化，因此每兆数据的平均IO比以前少。 磁盘数据分布：尽可能保持磁盘半满状态，数据保存在外圈的1/3磁道，可以显著减少寻道时间。 监控Oracle的IO IO等待次数：使用V$YSTEM_EVENT，限制WAIT_CLASS IN (‘User IO”, ‘System IO’) Oracle 11g中，使用V$IOSTAT_FILE可以查看各类文件（Data Fiel，Control File等）的IO等待，V$IOSTAT_FUNCTION可以查看各种进程（LGWR,DBWR等）的IO等待 文件IO：11g中使用V$IOSTAT_FILE，10g使用V$FILESTAT UNION V$TEMPSTAT，更具体的数据查看V$FILEMETRIC和V$FILE_HISTGRAM IO基准测试：11g中提供了DBMS_RESOURCE_MANAGER.CALIBRATE_IO测试工具 优化数据文件IO：保持磁盘半满，磁盘负载控制在50%-70% RAID阵列：RAID5会大大降低写IO，一次写操作包括了读取目标块，奇偶校验块，写目标块共4次IO 文件IO排布策略：通常情况下重做和归档分配到独立的磁盘，避免影响数据文件的IO。 重做和归档优化：重做文件的奇数编号放在一个磁盘设备，偶数编号放到另外一个磁盘；LGWR执行的写操作不需要条带化，一般情况下LGWR的写入数据量小，只能写到一块磁盘，条带化的优势无法体现。 重做日志大小：5分钟以下的日志切换，建议增加日志文件大小。

Oracle性能调优的历史 1、追求高命中率，如Buffer Cache Hit Ratio，Latch Ratio等。 但这些命中率反应的是Oracle内部的效率，与使用数据库的应用的性能关系不大。 2、从Oracle 7.1开始，产生了基于等待事件接口的调优方法，其代表性人物是Anjo Kolk，方法论的文章是: YAPP – Yet Another Performance Profililing（本地我也放该文档）。 基于等待事件的调优方法，可以帮助我们快速发现问题，但需要挖掘出现问题的根因，否则将出现盲目扩展硬件、局限于解决当前问题的困境。 系统化的Oracle性能优化方法 数据库分层调优的概念是Steve Adams提出的，相关资料为：Tuning by Layers，本地我也放了该文档。 第一阶段：最小化应用系统负载，主要目标是从根源上减少数据库的工作量 主要方法是分为： 应用系统代码优化：改变应用程序的代码，如Java、C#、PHP、Ruby等，也包括了SQL语句的优化 修改数据库的物理实现，包括索引调整、反规范化、分区等。 第二阶段：降低争用和瓶颈 内存数据争用：Latch或Mutex调优 磁盘数据库争用：Lock争用，最可能的原因是应用设计方面，可能是大量进程更新同一条记录，或者是应用使用了悲观锁，导致锁的持有时间过长。 第三阶段：降低物理IO 调整Oracle的SGA/PGA设置，使得应用访问的数据尽可能不产生物理IO 第四阶段：优化磁盘IO 确保IO子系统有足够的带宽处理物理IO：一般的磁盘都能处理100次随机IO请求，但只有磁盘的使用率低于70%才能保证响应时间。因此对于大多数的数据库，满足IO请求意味着增加磁盘个数，而不是扩展存储空间。 通过RAID技术，确保数据在所有磁盘上均匀分布。对于大部分三少，RAID5是最差的方式，在写IO方面有严重的缺陷。 IO子系统压力过载的明显特征是IO请求的响应时间过长，一般情况下磁盘的响应时间不超过10ms。