防范Oracle主备库延迟一种实践性策略（oracle 主备库延迟）
防范Oracle主备库延迟：一种实践性策略
在Oracle数据库中，主备库同步是一项至关重要的功能。主库与备库的数据同步是通过redo log实现的。在同步过程中，可能出现主备库数据不一致的情况，例如主库上产生的数据还没有同步到备库，就突然宕机了。如果此时需要进行手动切换，这就会导致数据丢失或写入失败，极大地影响了业务的正常运行。
为了解决这个问题，我们可以采用一些实践性策略来防范主备库延迟。
1. 增加redo log的大小
在主库和备库之间的数据同步中，redo log是扮演着十分重要的角色。因此，我们可以通过增加redo log的大小来提高主备库同步的速度。如果当前redo log的大小较小，可以考虑适当增加redo log的大小。
2. 优化redo log写入速度
在一些场景下，主库产生的redo日志数据过多，超过了备库承载的能力。此时，可以考虑优化redo log的写入速度来提高数据同步的速度。可以采用多线程的方式写redo log，这样可以提高写入速度。
3. 优化网络传输速度
网络传输速度也是影响主备库同步速度的一个重要因素。如果网络传输速度较慢，可以尝试网络优化的方法，如修改网络带宽、优化TCP/IP协议等。
4. 增加备库的性能
增加备库的性能也可以提高主备库同步的速度。可以通过增加备库的计算资源、调整内存缓存以及修改硬盘配置等方式来提高备库的性能。
5. 调整主库的数据产生速度
如果主库产生的数据量过大，可以通过调整数据产生速度来降低主备库的延迟。可以改变查询方式以及优化查询语句，减少查询次数或者限制查询结果数量。
以上策略仅是针对防范Oracle主备库延迟的一种实践性方法，具体实施还需要根据实际情况进行调整，综合考虑各个因素才能实现更好的主备库同步效果。
参考代码：
优化redo log写入速度
–在主库中增加日志小组数，这样可以增加日志并行写入的数量
ALTER DATABASE ADD LOGFILE GROUP 4 (‘/oracle/d01/oracle/oradata/ORCL/redolog04.log’) size 50m;
–限制备库的日志应用速度
ALTER DATABASE RECOVER MANAGED STANDBY DATABASE DISCONNECT NODELAY;
–采用多线程模式进行redo log的写入（需要Oracle 11g R2以上版本支持）
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_MAX_PROCESSES=4 SCOPE=SPFILE;
ALTER SYSTEM SET PARALLEL_REDO_TRANSMISSION=true SCOPE=SPFILE;
ALTER SYSTEM SET PARALLEL_DEGREE_POLICY=AUTO SCOPE=SPFILE;
网络传输速度优化
–将网络带宽限制在2M以下
tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 2mbps latency 50ms burst 1600;
–优化TCP/IP协议的性能
echo 4096 87380 16777216 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem
echo 4096 87380 16777216 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem
echo 262144 > /proc/sys/net/core/rmem_max
echo 262144 > /proc/sys/net/core/wmem_max
echo 65536 > /proc/sys/net/core/somaxconn
增加备库的性能
–增加备库的计算资源
ALTER SYSTEM SET CPU_COUNT=8 SCOPE=SPFILE;
ALTER SYSTEM SET SGA_MAX_SIZE=12G SCOPE=SPFILE;
–调整内存缓存
ALTER SYSTEM SET DB_BLOCK_BUFFERS=150000 SCOPE=SPFILE;
–修改硬盘配置
vi /etc/fstab
/dev/sda1 /oracle ext4 data=writeback,barrier=0 0 2
调整主库的数据产生速度
— 通过查询优化器自动优化查询语句
ALTER SESSION ENABLE OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING=4;
ALTER SESSION SET OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE=’11.2.0.4′;
— 通过限制查询结果数量来降低主库的压力
SELECT * FROM orders WHERE rownum
— 通过程序处理数据产生速度
i = 0
while i
sql = “INSERT INTO orders(order_id, customer_id, order_date, order_total) VALUES(%s, %s, %s, %s)”
cursor.execute(sql, (i, i, now(), random.randint(100, 10000)))
conn.commit()
i += 1
