Oracle 数据库高水位线机制解析

数据库锁机制解析 锁是数据库管理系统中至关重要的机制，用于维护数据一致性，尤其在多用户并发访问时，防止数据出现异常。以下是几种常见锁类型： 更新锁(U锁)：当事务需要读取和修改数据时，会先对数据加更新锁。若事务最终修改了数据，更新锁会升级为写锁；否则，更新锁会被释放。 排它锁(X锁)：也称为写锁，当事务需要修改数据时，会对数据加排它锁。持有排它锁的事务拥有对数据的独占访问权，其他事务无法获取该数据的任何锁。 意向锁(I锁)：是一种表级别的锁，用于提高加锁效率。当事务想要获取某个数据页或行的锁时，会先在表级别申请意向锁，表明其意图。例如，若事务想获取某个数据行的排它锁，则会先在表级别申请意向排它锁。

Oracle数据库核心内部机制解析 作者：Jonathan Lewis 第一章：入门 ...... 1 第二章：重做和撤销 ...... 5 第三章：事务和一致性 ...... 25 第四章：锁和闩 ...... 59 第五章：缓存和副本 ...... 93 第六章：写入和恢复 ...... 121 第七章：解析和优化 ...... 159 第八章：RAC和破坏 ...... 199 附录：转储和调试 ...... 231

详细探讨了Oracle数据库中的索引机制，从其设计原理到实际应用，涵盖了广泛而深入的内容。

逻辑组件——数据区以数据区的形式分配所有类型段的空间。数据区由一定数目的相邻数据块组成，段是数据区的集合。创建表时，Oracle将一定数目的数据块组成的初始数据区分配给表的数据段。 Oracle按下面方式对指定段新增数据区的分配进行控制： Oracle使用以下算法，通过可用空间（在包含该段的表空间中）搜索与新增数据区大小相同或更大的第一个可用的相邻数据块集： Oracle搜索的相邻数据块要与新增数据区上一个块的大小相匹配，这样可减小内部碎片的出现（如果必要，该大小将四舍五入到该表空间最小数据区大小）。 如果没有找到精确匹配值，Oracle将搜索比所需数量大的相邻数据块集。 如果Oracle没有找到大小相同或更大的相邻数据块集，则它将组合相应表空间中所有可用的相邻数据块，形成更大的相邻数据块集。组合完表空间的数据块后，Oracle将重新执行上述两条中描述的搜索。 如果第二次搜索完成后无法分配数据区，则Oracle将尝试通过自动扩展来调整文件的大小。 如果Oracle无法调整文件的大小，则返回一个错误。 一旦Oracle在表空间中找到并分配了必需的可用空间，则它将分配一部分与新增数据区大小相应的可用空间。如果Oracle找到了比数据区要求的可用空间大的可用空间，则Oracle将剩余部分保留为可用空间（5个或5个以上相邻块）。 Oracle更新段标题和数据字典，以显示新的数据区已经被分配，而分配的空间不再可用。

Oracle数据库提供了几种不同的启动和关闭方式，将详细介绍这些启动和关闭方式之间的区别以及它们各自不同的功能。

在Oracle数据库的身份认证中，密码加密采用了改进的DES和3DES算法，确保在数据传输之前完成加密。为了增强安全性，账户锁定功能可设置为在连接登录失败n次后，自动锁定用户账户。此外，用户必须在密码生存周期内修改过期的密码才能登录。同时，系统支持检测历史密码，并能验证密码复杂度以保证密码的安全性。

Latch是Oracle数据库中用于保护内存结构的并发访问机制。作为一种低级别锁，latch确保对共享资源的访问是串行的，从而防止数据损坏。 不同于锁定的长时间持有，latch获取时间通常非常短暂。 这种轻量级的机制通过简单的内存结构实现，其大小通常不超过200字节。 自Oracle 8.0版本开始，latch被封装在latch状态对象中，并可以驻留在固定的系统全局区(SGA)或共享池中。 此外，latch支持共享机制，例如获取缓存缓冲区链latch用于检查缓冲区链。

深入探讨数据库中事务和锁机制的原理和应用，帮助你构建稳定可靠的数据库系统。 事务特性 (ACID)* 原子性 (Atomicity): 事务内的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。* 一致性 (Consistency): 事务执行前后，数据库状态保持一致。* 隔离性 (Isolation): 并发事务之间互相隔离，互不干扰。* 持久性 (Durability): 事务提交后，其结果永久保存在数据库中。 锁机制* 共享锁 (S锁): 用于读取操作，允许多个事务同时读取同一数据。* 排他锁 (X锁): 用于写入操作，确保同一时间只有一个事务可以修改数据。* 死锁: 多个事务互相等待对方释放锁，导致程序卡住。 锁的应用* 乐观锁: 通过版本号或时间戳控制并发。* 悲观锁: 通过数据库锁机制保证数据一致性。

深入理解Oracle数据库中的锁与阻塞是解决故障的关键技能。在探讨锁与阻塞之前，我们先了解并发和并行的概念。并发指多个用户同时修改同一数据，而并行则将任务分解为多个小任务，同时执行并汇总结果。