oracle commit

http://blog.csdn.net/knowhow/archive/2008/01/13/2042266.aspx

 

那么，为什么COMMIT 的响应时间相当“平”，而不论事务大小呢？在数据库中执行COMMIT 之前，困难的工作都已经做了。我们已经修改了数据库中的数据，所以99.9% 的工作都已经完成。例如，已经发生了以下操作：

q          已经在SGA 中生成了undo 块。

q          已经在SGA 中生成了已修改数据块。

q          已经在SGA 中生成了对于前两项的缓存redo 。

q          取决于前三项的大小，以及这些工作花费的时间，前面的每个数据（或某些数据）可能已经刷新输出到磁盘。

q          已经得到了所需的全部锁。

执行COMMIT 时，余下的工作只是：

q          为事务生成一个SCN 。如果你还不熟悉SCN ，起码要知道，SCN 是Oracle 使用的一种简单的计时机制，用于保证事务的顺序，并支持失败恢复。SCN 还用于保证数据库中的读一致性和检查点。可以把SCN 看作一个钟摆，每次有人COMMIT 时，SCN 都会增1.

q          LGWR 将所有余下的缓存重做日志条目写到磁盘，并把SCN 记录到在线重做日志文件中。这一步就是真正的COMMIT 。如果出现了这一步，即已经提交。事务条目会从V$TRANSACTION 中“删除”，这说明我们已经提交。

q          V$LOCK 中记录这我们的会话持有的锁，这些所都将被释放，而排队等待这些锁的每一个人都会被唤醒，可以继续完成他们的工作。

q          如果事务修改的某些块还在缓冲区缓存中，则会以一种快速的模式访问并“清理” 。块清除（Block cleanout ）是指清除存储在数据库块首部的与锁相关的信息。实质上讲，我们在清除块上的事务信息，这样下一个访问这个块的人就不用再这么做了。我们采用一种无需生成重做日志信息的方式来完成块清除，这样可以省去以后的大量工作（在下面的“块清除”一节中将更全面地讨论这个问题）。

可以看到，处理COMMIT 所要做的工作很少。其中耗时最长的操作要算LGWR 执行的活动（一般是这样），因为这些磁盘写是物理磁盘I/O 。不过，这里LGWR 花费的时间并不会太多，之所以能大幅减少这个操作的时间，原因是LGWR 一直在以连续的方式刷新输出重做日志缓冲区的内容。在你工作期间，LGWR 并非缓存这你做的所有工作；实际上，随着你的工作的进行，LGWR 会在后台增量式地刷新输出重做日志缓冲区的内容。这样做是为了避免COMMIT 等待很长时间来一次性刷新输出所有的redo 。

因此，即使我们有一个长时间运行的事务，但在提交之前，它生成的许多缓存重做日志已经刷新输出到磁盘了（而不是全部等到提交时才刷新输出）。这也有不好的一面，COMMIT 时，我们必须等待，直到尚未写出的所有缓存redo 都已经安全写到磁盘上才行。也就是说，对LGWR 的调用是一个同步（synchronous ）调用。尽管LGWR 本身可以使用异步I/O 并行地写至日志文件，但是我们的事务会一直等待LGWR 完成所有写操作，并收到数据都已在磁盘上的确认才会返回。

前面我提高过，由于某种原因，我们用的是一个Java 程序而不是PL/SQL ，这个原因就是PL/SQL 提供了提交时优化（commit-time optimization ）。我说过，LGWR 是一个同步调用，我们要等待它完成所有写操作。在Oracle  10g  Release 1 及以前版本中，除PL/SQL 以外的所有编程语言都是如此。PL/SQL 引擎不同，要认识到直到PL/SQL 例程完成之前，客户并不知道这个PL/SQL 例程中是否发生了COMMIT ，所以PL/SQL 引擎完成的是异步提交。它不会等待LGWR 完成；相反，PL/SQL 引擎会从COMMIT 调用立即返回。不过，等到PL/SQL 例程完成，我们从数据库返回客户时，PL/SQL 例程则要等待LGWR 完成所有尚未完成的COMMIT 。因此，如果在PL/SQL 中提交了100 次，然后返回客户，会发现由于存在这种优化，你只会等待LGWR 一次，而不是100 次。这是不是说可以在PL/SQL 中频繁地提交呢？这是一个很好或者不错的主意吗？不是，绝对不是，在PL/SQ; 中频繁地提交与在其他语言中这样做同样糟糕。指导原则是，应该在逻辑工作单元完成时才提交，而不要在此之前草率地提交。

注意        如果你在执行分布式事务或者以最大可能性模式执行Data Guard ，PL/SQL 中的这种提交时优化可能会被挂起。因为此时存在两个参与者，PL/SQL 必须等待提交确实完成后才能继续。