本文档详细介绍DM数据库并发控制优化的方法和技巧，包括并发控制概念、锁机制、事务隔离级别、并发规划、并发监控、并发优化策略、实施方案等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8事务与并发控制》手册，适合DBA人员进行DM数据库并发的管理和优化。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 DM数据库并发控制概念
DM数据库并发控制是指数据库系统管理多个并发事务的机制，确保事务的隔离性、一致性、原子性和持久性，同时提高系统的并发处理能力。
DM数据库并发控制的重要性：
- 提高系统吞吐量：允许多个事务同时执行，提高系统的处理能力
- 保证数据一致性：确保并发事务不会导致数据不一致
- 减少锁竞争：通过合理的并发控制减少锁竞争，提高系统性能
- 避免死锁：通过死锁检测和预防机制避免死锁的发生
1.2 DM数据库锁机制
DM数据库锁机制：
- 共享锁（S锁）：允许事务读取数据，多个事务可以同时持有共享锁
- 排他锁（X锁）：允许事务修改数据，只能有一个事务持有排他锁
- 意向锁：表示事务对某个资源的意向操作，分为意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX）
- 行级锁：锁定表中的行数据，粒度小，并发度高
- 表级锁：锁定整个表，粒度大，并发度低
- 页级锁：锁定表中的页数据，粒度适中
1.3 DM数据库事务隔离级别
DM数据库事务隔离级别：
- 读未提交（READ UNCOMMITTED）：允许事务读取未提交的数据，可能导致脏读
- 读已提交（READ COMMITTED）：只允许事务读取已提交的数据，避免脏读
- 可重复读（REPEATABLE READ）：确保事务多次读取同一数据时结果一致，避免不可重复读
- 串行化（SERIALIZABLE）：最高隔离级别，完全避免并发问题，但并发度最低
风哥提示：并发控制是数据库性能优化的重要组成部分，合理的并发控制可以显著提高系统的并发处理能力。
Part02-生产环境规划与建议
2.1 DM数据库并发规划
生产环境DM数据库并发规划：
# DM数据库并发规划
#
# 规划步骤
1. 分析业务需求：分析业务的并发用户数、事务类型、响应时间要求等
2. 确定并发参数：根据业务需求确定合理的并发参数
3. 设计锁策略：设计合理的锁策略，减少锁竞争
4. 优化事务设计：优化事务的大小和执行时间
5. 监控与调整：根据实际运行情况调整并发参数
#
# 并发参数规划
##
# 关键并发参数
– MAX_SESSIONS：最大会话数
– MAX_SESSION_STATEMENT：每个会话的最大语句数
– SESS_POOL_SIZE：会话池大小 风哥提示：
– WORKER_THREADS：工作线程数
– LOCK_TIMEOUT：锁超时时间
– DEADLOCK_DETECT_INTERVAL：死锁检测间隔
#
# 并发规划示例
##
# 业务需求
– 并发用户数：500
– 事务类型：OLTP
– 响应时间要求：< 100ms ## # 并发参数设置 - MAX_SESSIONS：1000 - MAX_SESSION_STATEMENT：100 - SESS_POOL_SIZE：200 - WORKER_THREADS：16 - LOCK_TIMEOUT：30 - DEADLOCK_DETECT_INTERVAL：1000
#
# 规划步骤
1. 分析业务需求：分析业务的并发用户数、事务类型、响应时间要求等
2. 确定并发参数：根据业务需求确定合理的并发参数
3. 设计锁策略：设计合理的锁策略，减少锁竞争
4. 优化事务设计：优化事务的大小和执行时间
5. 监控与调整：根据实际运行情况调整并发参数
#
# 并发参数规划
##
# 关键并发参数
– MAX_SESSIONS：最大会话数
– MAX_SESSION_STATEMENT：每个会话的最大语句数
– SESS_POOL_SIZE：会话池大小 风哥提示：
– WORKER_THREADS：工作线程数
– LOCK_TIMEOUT：锁超时时间
– DEADLOCK_DETECT_INTERVAL：死锁检测间隔
#
# 并发规划示例
##
# 业务需求
– 并发用户数：500
– 事务类型：OLTP
– 响应时间要求：< 100ms ## # 并发参数设置 - MAX_SESSIONS：1000 - MAX_SESSION_STATEMENT：100 - SESS_POOL_SIZE：200 - WORKER_THREADS：16 - LOCK_TIMEOUT：30 - DEADLOCK_DETECT_INTERVAL：1000
2.2 DM数据库并发监控
DM数据库并发监控：
并发监控指标：
- 会话数：监控当前活跃会话数
- 锁等待：监控锁等待情况
- 死锁：监控死锁发生情况
- 事务执行时间：监控事务的执行时间
- 并发度：监控系统的并发处理能力
2.3 DM数据库并发优化策略
DM数据库并发优化策略：
学习交流加群风哥微信: itpux-com
- 优化事务设计：减小事务范围，缩短事务执行时间
- 使用合适的隔离级别：根据业务需求选择合适的隔离级别
- 优化锁策略：使用行级锁，减少表级锁的使用
- 使用索引：合理使用索引，减少锁的范围
- 避免长事务：避免长时间运行的事务
- 使用批量操作：对于大量数据操作，使用批量操作
- 监控锁等待：及时发现和处理锁等待问题
- 死锁处理：建立死锁检测和处理机制
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 DM数据库并发实施方案
3.1.1 并发参数设置
# 并发参数设置
#
# 关键并发参数
##
# MAX_SESSIONS
– 描述：最大会话数
– 建议值：并发用户数的2-3倍
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
##
# MAX_SESSION_STATEMENT
– 描述：每个会话的最大语句数
– 建议值：100-200
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, 100);
##
# SESS_POOL_SIZE
– 描述：会话池大小
– 建议值：并发用户数的1/2到2/3
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
##
# WORKER_THREADS
– 描述：工作线程数
– 建议值：CPU核心数
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
##
# LOCK_TIMEOUT
– 描述：锁超时时间（秒）
– 建议值：30-60
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
##
# DEADLOCK_DETECT_INTERVAL
– 描述：死锁检测间隔（毫秒）
– 建议值：1000-5000
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’, 1000); 学习交流加群风哥QQ113257174
#
# 并发参数设置示例
##
# 硬件环境：16核CPU，500并发用户
# 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, 100);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’, 1000);
# 查看并发参数
SQL> select para_name, para_value from v$dm_ini where para_name in (
‘MAX_SESSIONS’, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, ‘SESS_POOL_SIZE’,
‘WORKER_THREADS’, ‘LOCK_TIMEOUT’, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’
);
# 输出
行号 PARA_NAME PARA_VALUE
———- ———————— ———-
1 MAX_SESSIONS 1000
2 MAX_SESSION_STATEMENT 100
3 SESS_POOL_SIZE 200
4 WORKER_THREADS 16
5 LOCK_TIMEOUT 30
6 DEADLOCK_DETECT_INTERVAL 1000
#
# 关键并发参数
##
# MAX_SESSIONS
– 描述：最大会话数
– 建议值：并发用户数的2-3倍
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
##
# MAX_SESSION_STATEMENT
– 描述：每个会话的最大语句数
– 建议值：100-200
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, 100);
##
# SESS_POOL_SIZE
– 描述：会话池大小
– 建议值：并发用户数的1/2到2/3
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
##
# WORKER_THREADS
– 描述：工作线程数
– 建议值：CPU核心数
– 调整命令：sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
##
# LOCK_TIMEOUT
– 描述：锁超时时间（秒）
– 建议值：30-60
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
##
# DEADLOCK_DETECT_INTERVAL
– 描述：死锁检测间隔（毫秒）
– 建议值：1000-5000
– 调整命令：sp_set_para_value(0, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’, 1000); 学习交流加群风哥QQ113257174
#
# 并发参数设置示例
##
# 硬件环境：16核CPU，500并发用户
# 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, 100);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’, 1000);
# 查看并发参数
SQL> select para_name, para_value from v$dm_ini where para_name in (
‘MAX_SESSIONS’, ‘MAX_SESSION_STATEMENT’, ‘SESS_POOL_SIZE’,
‘WORKER_THREADS’, ‘LOCK_TIMEOUT’, ‘DEADLOCK_DETECT_INTERVAL’
);
# 输出
行号 PARA_NAME PARA_VALUE
———- ———————— ———-
1 MAX_SESSIONS 1000
2 MAX_SESSION_STATEMENT 100
3 SESS_POOL_SIZE 200
4 WORKER_THREADS 16
5 LOCK_TIMEOUT 30
6 DEADLOCK_DETECT_INTERVAL 1000
3.1.2 并发监控实施
# 并发监控实施
#
# 监控工具
##
# 系统监控工具
– top：监控CPU和内存使用情况
– vmstat：监控系统状态
– netstat：监控网络连接情况
##
# 数据库监控视图
– v$session：查看会话信息
– v$lock：查看锁信息
– v$deadlock：查看死锁信息
– v$transaction：查看事务信息
#
# 监控脚本
##
# 并发监控脚本
#!/bin/bash 更多视频教程www.fgedu.net.cn
# concurrency_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
echo “===== 会话信息 =====”
sqlplus -s SYSDBA/SYSDBA <
#
# 监控工具
##
# 系统监控工具
– top：监控CPU和内存使用情况
– vmstat：监控系统状态
– netstat：监控网络连接情况
##
# 数据库监控视图
– v$session：查看会话信息
– v$lock：查看锁信息
– v$deadlock：查看死锁信息
– v$transaction：查看事务信息
#
# 监控脚本
##
# 并发监控脚本
#!/bin/bash 更多视频教程www.fgedu.net.cn
# concurrency_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
echo “===== 会话信息 =====”
sqlplus -s SYSDBA/SYSDBA <
3.2 DM数据库并发参数调优
DM数据库并发参数调优：
# 并发参数调优
#
# 调优步骤
# 1. 分析当前并发情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
SQL> select * from v$deadlock;
# 2. 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
# 3. 重启数据库（如果修改了静态参数）
$ systemctl restart DmServicefgedudb
# 4. 验证调优效果
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1; 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
#
# 调优示例
##
# 场景：并发用户数增加，系统响应变慢
# 分析当前并发情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
# 输出
行号 ACTIVE_SESSIONS
———- —————
1 450
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
1 12345678 1001 100 123 X 6 1 1
# 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
# 验证调优效果
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
# 输出
行号 ACTIVE_SESSIONS
———- —————
1 480
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
#
# 调优步骤
# 1. 分析当前并发情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
SQL> select * from v$deadlock;
# 2. 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
# 3. 重启数据库（如果修改了静态参数）
$ systemctl restart DmServicefgedudb
# 4. 验证调优效果
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1; 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
#
# 调优示例
##
# 场景：并发用户数增加，系统响应变慢
# 分析当前并发情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
# 输出
行号 ACTIVE_SESSIONS
———- —————
1 450
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
1 12345678 1001 100 123 X 6 1 1
# 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
# 验证调优效果
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
# 输出
行号 ACTIVE_SESSIONS
———- —————
1 480
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
from DB视频:www.itpux.com
3.3 DM数据库死锁预防
DM数据库死锁预防：
# 死锁预防
#
# 死锁原因
– 事务之间循环等待资源
– 锁顺序不一致
– 长事务
– 锁粒度过大
#
# 预防措施
##
# 1. 统一锁顺序
# 优化前：锁顺序不一致
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
COMMIT;
# 优化后：统一锁顺序
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
##
# 2. 减小事务范围
# 优化前：长事务
BEGIN TRANSACTION;
— 操作1
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
— 业务逻辑处理（耗时）
— 操作2
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 优化后：短事务
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
COMMIT;
— 业务逻辑处理（耗时）
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
##
# 3. 使用行级锁
# 优化前：表级锁
LOCK TABLE fgedu.t_user IN EXCLUSIVE MODE;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
# 优化后：行级锁
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
##
# 4. 合理使用索引
# 优化前：无索引，全表扫描，锁表
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE name = ‘张三’;
# 优化后：有索引，行级锁
CREATE INDEX idx_t_user_name ON fgedu.t_user(name);
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE name = ‘张三’;
#
# 死锁原因
– 事务之间循环等待资源
– 锁顺序不一致
– 长事务
– 锁粒度过大
#
# 预防措施
##
# 1. 统一锁顺序
# 优化前：锁顺序不一致
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
COMMIT;
# 优化后：统一锁顺序
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
##
# 2. 减小事务范围
# 优化前：长事务
BEGIN TRANSACTION;
— 操作1
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
— 业务逻辑处理（耗时）
— 操作2
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 优化后：短事务
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
COMMIT;
— 业务逻辑处理（耗时）
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
##
# 3. 使用行级锁
# 优化前：表级锁
LOCK TABLE fgedu.t_user IN EXCLUSIVE MODE;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
# 优化后：行级锁
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
##
# 4. 合理使用索引
# 优化前：无索引，全表扫描，锁表
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE name = ‘张三’;
# 优化后：有索引，行级锁
CREATE INDEX idx_t_user_name ON fgedu.t_user(name);
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE name = ‘张三’;
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 DM数据库锁优化
以下是一个锁优化的案例：
#
# 锁优化案例
##
# 场景描述
数据库存在大量锁等待，导致系统响应变慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
1 12345678 1001 100 123 X 6 1 1
2 87654321 1001 200 456 X 6 1 1
# 2. 分析锁的来源
SQL> select * from v$session where session_id in (123, 456);
# 输出
行号 SESSION_ID USERNAME STATUS SQL_TEXT
———- ———– ———- ——– ———————————
1 123 FGEDU ACTIVE update fgedu.t_user set name = ‘test’ where id > 1000000
2 456 FGEDU ACTIVE update fgedu.t_user set name = ‘fgedu2′ where id > 2000000
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
# 4. 优化SQL语句
# 优化前
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id > 1000000;
# 优化后
— 批量更新
BEGIN
FOR i IN 1000001..2000000 LOOP
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = i;
IF MOD(i, 1000) = 0 THEN
COMMIT;
END IF;
END LOOP;
COMMIT;
END;
# 5. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_id on fgedu.t_user(id);
# 6. 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
# 7. 验证优化效果
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
# 锁优化案例
##
# 场景描述
数据库存在大量锁等待，导致系统响应变慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
1 12345678 1001 100 123 X 6 1 1
2 87654321 1001 200 456 X 6 1 1
# 2. 分析锁的来源
SQL> select * from v$session where session_id in (123, 456);
# 输出
行号 SESSION_ID USERNAME STATUS SQL_TEXT
———- ———– ———- ——– ———————————
1 123 FGEDU ACTIVE update fgedu.t_user set name = ‘test’ where id > 1000000
2 456 FGEDU ACTIVE update fgedu.t_user set name = ‘fgedu2′ where id > 2000000
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
# 4. 优化SQL语句
# 优化前
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id > 1000000;
# 优化后
— 批量更新
BEGIN
FOR i IN 1000001..2000000 LOOP
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = i;
IF MOD(i, 1000) = 0 THEN
COMMIT;
END IF;
END LOOP;
COMMIT;
END;
# 5. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_id on fgedu.t_user(id);
# 6. 调整并发参数
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
# 7. 验证优化效果
# 分析锁等待情况
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 输出
行号 LOCK_ADDR TABLE_ID ROW_IDX TRANS_ID LOCK_TYPE LOCK_MODE BLOCK WAIT
———- ———— ———– ———- ———- ———- ———- —– —-
4.2 DM数据库死锁处理
以下是一个死锁处理的案例：
#
# 死锁处理案例
##
# 场景描述
数据库发生死锁，导致事务无法继续执行
##
# 处理步骤
# 1. 检测死锁
SQL> select * from v$deadlock;
# 输出
行号 DEADLOCK_ID TRANS_ID SESSION_ID SQL_TEXT
———- ———— ———- ———– ———————————
1 1 123 456 update fgedu.t_user set name = ‘test’ where id = 1
2 1 456 789 update fgedu.t_order set amount = 100 where user_id = 1
3 1 789 123 update fgedu.t_user set name = ‘fgedu2’ where id = 1
# 2. 分析死锁原因
# 事务1：
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 事务2：
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
COMMIT;
# 3. 处理死锁
# 方法1：手动终止死锁事务
SQL> kill session 456;
SQL> kill session 789;
# 方法2：等待死锁检测机制自动处理
— 死锁检测机制会自动终止一个事务
# 4. 预防死锁
# 统一锁顺序
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 5. 验证处理效果
# 检测死锁
SQL> select * from v$deadlock;
# 输出
行号 DEADLOCK_ID TRANS_ID SESSION_ID SQL_TEXT
———- ———— ———- ———– ———————————
# 死锁处理案例
##
# 场景描述
数据库发生死锁，导致事务无法继续执行
##
# 处理步骤
# 1. 检测死锁
SQL> select * from v$deadlock;
# 输出
行号 DEADLOCK_ID TRANS_ID SESSION_ID SQL_TEXT
———- ———— ———- ———– ———————————
1 1 123 456 update fgedu.t_user set name = ‘test’ where id = 1
2 1 456 789 update fgedu.t_order set amount = 100 where user_id = 1
3 1 789 123 update fgedu.t_user set name = ‘fgedu2’ where id = 1
# 2. 分析死锁原因
# 事务1：
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 事务2：
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
COMMIT;
# 3. 处理死锁
# 方法1：手动终止死锁事务
SQL> kill session 456;
SQL> kill session 789;
# 方法2：等待死锁检测机制自动处理
— 死锁检测机制会自动终止一个事务
# 4. 预防死锁
# 统一锁顺序
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘fgedu2’ WHERE id = 1;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 200 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 5. 验证处理效果
# 检测死锁
SQL> select * from v$deadlock;
# 输出
行号 DEADLOCK_ID TRANS_ID SESSION_ID SQL_TEXT
———- ———— ———- ———– ———————————
4.3 DM数据库并发性能优化
以下是一个并发性能优化的案例：
#
# 并发性能优化案例
##
# 场景描述
数据库并发性能较差，响应时间长
##
# 优化步骤
# 1. 分析当前并发性能
# 运行并发测试
$ ./concurrency_test.sh
# 输出
TPS: 500
QPS: 2500
响应时间: 200ms
# 2. 分析会话和锁情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 3. 优化并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
# 4. 优化SQL语句
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_user WHERE id > 1000000;
# 优化后
SELECT id, name FROM fgedu.t_user WHERE id > 1000000;
# 5. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_id on fgedu.t_user(id);
# 6. 优化事务设计
# 优化前：长事务
BEGIN TRANSACTION;
— 操作1
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
— 业务逻辑处理（耗时）
— 操作2
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 优化后：短事务
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
COMMIT;
— 业务逻辑处理（耗时）
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 7. 验证优化效果
# 运行并发测试
$ ./concurrency_test.sh
# 输出
TPS: 1000
QPS: 5000
响应时间: 100ms
# 分析会话和锁情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 并发性能优化案例
##
# 场景描述
数据库并发性能较差，响应时间长
##
# 优化步骤
# 1. 分析当前并发性能
# 运行并发测试
$ ./concurrency_test.sh
# 输出
TPS: 500
QPS: 2500
响应时间: 200ms
# 2. 分析会话和锁情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
# 3. 优化并发参数
SQL> sp_set_para_value(1, ‘MAX_SESSIONS’, 1000);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘SESS_POOL_SIZE’, 200);
SQL> sp_set_para_value(1, ‘WORKER_THREADS’, 16);
SQL> sp_set_para_value(0, ‘LOCK_TIMEOUT’, 30);
# 4. 优化SQL语句
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_user WHERE id > 1000000;
# 优化后
SELECT id, name FROM fgedu.t_user WHERE id > 1000000;
# 5. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_id on fgedu.t_user(id);
# 6. 优化事务设计
# 优化前：长事务
BEGIN TRANSACTION;
— 操作1
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
— 业务逻辑处理（耗时）
— 操作2
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 优化后：短事务
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_user SET name = ‘test’ WHERE id = 1;
COMMIT;
— 业务逻辑处理（耗时）
BEGIN TRANSACTION;
UPDATE fgedu.t_order SET amount = 100 WHERE user_id = 1;
COMMIT;
# 7. 验证优化效果
# 运行并发测试
$ ./concurrency_test.sh
# 输出
TPS: 1000
QPS: 5000
响应时间: 100ms
# 分析会话和锁情况
SQL> select count(*) as active_sessions from v$session where status = ‘ACTIVE’;
SQL> select * from v$lock where wait = 1;
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 DM数据库并发控制最佳实践
基于多年DM数据库运维经验，总结以下并发控制最佳实践：
- 优化事务设计：减小事务范围，缩短事务执行时间
- 使用合适的隔离级别：根据业务需求选择合适的隔离级别
- 优化锁策略：使用行级锁，减少表级锁的使用
- 使用索引：合理使用索引，减少锁的范围
- 避免长事务：避免长时间运行的事务
- 使用批量操作：对于大量数据操作，使用批量操作
- 监控锁等待：及时发现和处理锁等待问题
- 死锁处理：建立死锁检测和处理机制
- 调整并发参数：根据业务需求调整并发参数
- 统一锁顺序：统一事务的锁顺序，避免死锁
生产环境建议：并发控制是数据库性能优化的重要组成部分，需要持续监控和优化，确保系统的并发处理能力。
5.2 DM数据库常见并发问题
DM数据库常见并发问题及解决方案：
#
# 问题1：锁等待
#
# 原因分析
– 锁粒度过大
– 事务执行时间过长
– 锁顺序不一致
– 索引使用不当
#
# 解决方案
– 使用行级锁，减少表级锁的使用
– 减小事务范围，缩短事务执行时间
– 统一事务的锁顺序
– 合理使用索引，减少锁的范围
– 调整锁超时时间
#
# 问题2：死锁
#
# 原因分析
– 事务之间循环等待资源
– 锁顺序不一致
– 长事务
– 锁粒度过大
#
# 解决方案
– 统一事务的锁顺序
– 减小事务范围，缩短事务执行时间
– 使用行级锁，减少表级锁的使用
– 合理使用索引，减少锁的范围
– 启用死锁检测机制
#
# 问题3：并发性能差
#
# 原因分析
– 并发参数设置不合理
– 锁竞争严重
– 事务设计不合理
– SQL语句性能差
#
# 解决方案
– 调整并发参数，如MAX_SESSIONS、SESS_POOL_SIZE等
– 优化锁策略，减少锁竞争
– 优化事务设计，减小事务范围
– 优化SQL语句，提高执行效率
– 使用索引，减少锁的范围
#
# 问题4：会话数过多
#
# 原因分析
– 并发用户数增加
– 会话池大小设置不合理
– 会话泄漏
#
# 解决方案
– 调整MAX_SESSIONS参数
– 调整SESS_POOL_SIZE参数
– 监控会话使用情况，及时释放空闲会话
– 优化应用程序，减少会话创建
# 问题1：锁等待
#
# 原因分析
– 锁粒度过大
– 事务执行时间过长
– 锁顺序不一致
– 索引使用不当
#
# 解决方案
– 使用行级锁，减少表级锁的使用
– 减小事务范围，缩短事务执行时间
– 统一事务的锁顺序
– 合理使用索引，减少锁的范围
– 调整锁超时时间
#
# 问题2：死锁
#
# 原因分析
– 事务之间循环等待资源
– 锁顺序不一致
– 长事务
– 锁粒度过大
#
# 解决方案
– 统一事务的锁顺序
– 减小事务范围，缩短事务执行时间
– 使用行级锁，减少表级锁的使用
– 合理使用索引，减少锁的范围
– 启用死锁检测机制
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# 问题3：并发性能差
#
# 原因分析
– 并发参数设置不合理
– 锁竞争严重
– 事务设计不合理
– SQL语句性能差
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# 解决方案
– 调整并发参数，如MAX_SESSIONS、SESS_POOL_SIZE等
– 优化锁策略，减少锁竞争
– 优化事务设计，减小事务范围
– 优化SQL语句，提高执行效率
– 使用索引，减少锁的范围
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# 问题4：会话数过多
#
# 原因分析
– 并发用户数增加
– 会话池大小设置不合理
– 会话泄漏
#
# 解决方案
– 调整MAX_SESSIONS参数
– 调整SESS_POOL_SIZE参数
– 监控会话使用情况，及时释放空闲会话
– 优化应用程序，减少会话创建
5.3 DM数据库并发优化建议
DM数据库并发优化建议：
- 优化事务设计：减小事务范围，缩短事务执行时间
- 使用合适的隔离级别：根据业务需求选择合适的隔离级别
- 优化锁策略：使用行级锁，减少表级锁的使用
- 使用索引：合理使用索引，减少锁的范围
- 避免长事务：避免长时间运行的事务
- 使用批量操作：对于大量数据操作，使用批量操作
- 监控锁等待：及时发现和处理锁等待问题
- 死锁处理：建立死锁检测和处理机制
- 调整并发参数：根据业务需求调整并发参数
- 统一锁顺序：统一事务的锁顺序，避免死锁
风哥提示：并发控制是数据库性能优化的重要组成部分，DBA人员必须掌握并发控制的方法和技巧，根据实际的业务需求和系统环境进行合理配置和优化，提高系统的并发处理能力。
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