Oracle数据库中脑裂与心跳的博弈（Oracle中脑裂和心跳）
Oracle数据库中脑裂与心跳的博弈
在Oracle数据库中，脑裂（Split Brn）是指集群节点间失去联系或连接故障导致出现数据不一致等问题的现象。为了避免脑裂现象的出现，一种通用的方法是通过心跳（Heartbeat）机制来检测节点是否处于正常运行状态。
心跳机制基于两个原则：节点间相互检测、检测时间内互相确认。现在我们来研究一下Oracle数据库中的心跳机制。
Oracle高可用性技术中的心跳机制
Oracle高可用性技术中使用了心跳机制来确保集群节点之间的有效通信。心跳信号可以是系统状态信息或单独发送的测试信息，各节点间检测时间和确认次数可设置。
当Oracle集群由两个或多个节点组成时，每个节点都必须定期发送心跳信号以确保在大型表格、复杂的查询和其他非常耗费时间的运行过程中不会出现脑裂现象。
在Oracle的高可用性环境中，Oracle数据库会以多种方式进行主备节点间的心跳数据交换，以确保任何一台服务器的故障都不会影响到主数据库的运行。
下面是针对Oracle数据库高可用性设置的典型例子，包括心跳机制以及示范代码：
1. 设定Linux服务器实现心跳
首先需要在Linux服务器中安装heartbeat软件。heartbeat是一个以C语言编写的开源项目，为Linux集群提供最好的热备份、高可用性解决方案。
2. 实现TCP/IP心跳丢失检测
借助TCP/IP协议，心跳和确认可以在必要时通过网络传输。在此基础上，可以设置相关参数来控制心跳的时间和确认的次数，防止脑裂现象的发生。
3. Oracle Database Heartbeat示例代码
#!/usr/bin/python
import socket
import random
import subprocess
import time
DB_LISTENER_PORT = 1524
DB_IP_ADDRESS = ‘192.168.1.1’
DB_LISTENER = “LISTENER”
DB_SID = “ORCL”
CHECK_RUNNING = “ps -ef | grep tns | grep %s | grep -v grep”
CHECK_CONFIGURED = “cat /etc/oratab | grep %s”
START_LISTENER = “/sbin/service oracle listener start”
STOP_LISTENER = “/sbin/service oracle listener stop”
def is_instance_running(pdb_sid):
try:
subprocess.check_output(CHECK_RUNNING % pdb_sid, shell=True)
return True
except subprocess.CalledProcessError:
return False
def is_instance_configured(pdb_sid):
try:
subprocess.check_output(CHECK_CONFIGURED % pdb_sid, shell=True)
return True
except subprocess.CalledProcessError:
return False
def stop_listener():
subprocess.call(STOP_LISTENER, shell=True)
def start_listener():
subprocess.call(START_LISTENER, shell=True)
if __name__ == ‘__mn__’:
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.bind((DB_IP_ADDRESS, DB_LISTENER_PORT))
print “Listening”
while True:
data, addr = s.recvfrom(1024)
print “received data:”, data
if data == DB_LISTENER:
if is_instance_running(DB_SID) and is_instance_configured(DB_SID):
start_listener()
else:
stop_listener()
time.sleep(random.randint(1,10))
此代码文件主要功能是处理列表操作逻辑，当数据库实例处于运行状态时，开启服务监听；在停止状态下，关闭监听，以此保持心跳机制的运行。
结语
以上就是Oracle数据库中脑裂与心跳的博弈，通过上述方式可以有效的避免脑裂现象的发生，这对于数据库的可靠性和高可用性有着至关重要的作用。
