复杂RAC环境的管理与优化

# 复杂 RAC 环境的管理与优化 ## 1. 小型与大型集群设置对比 大多数 IT 需求通常源自业务需求，为满足这些需求，会有小型或大型集群设置。很难直接判断小型集群设置和大型集群设置哪个更好，因为不同组织的需求差异很大。不过，了解两者的优缺点后，就能做出更合适的选择。 ### 1.1 大型集群设置 大型集群设置是一个复杂的环境，涉及大量资源部署，可能会出现以下情况： |问题|详情| | ---- | ---- | |资源启动延迟|当环境中配置了过多资源（如数百个数据库监听器和应用服务）时，节点被逐出后，自动启动资源可能会有显著延迟。节点重启时，需扫描集群中注册的资源列表，这也会导致启动延迟。| |日志信息收集困难|遇到 Clusterware 相关问题时，从集群所有节点的各种日志中收集所需信息既耗时又困难。| |ASM 活动影响大|任何 ASM 磁盘/磁盘组相关活动都需要集群中所有 ASM 实例进行通信和操作。若某个节点的 ASM 实例出现问题，会影响其他节点的 ASM 实例，可能导致性能下降、实例崩溃等。| |共享存储问题|准备共享存储 LUN 时，必须确保所有集群节点都能访问。若某个节点缺乏所有权、权限或无法访问 LUN，该磁盘就不能添加到任何磁盘组，且很难追踪是哪个节点出现问题。| |集群堆栈操作问题|从多个节点并行启动/停止集群堆栈会锁定整个集群的 GRD，可能导致后续节点上的集群堆栈启动出现问题。| |节点逐出频繁|若大型集群实施没有优化配置，可能会频繁出现节点逐出情况。| |资源上限问题|当环境中部署大量数据库时，可能会达到 ASM 磁盘组和磁盘数量的上限。| ### 1.2 小型集群设置 小型集群节点数量较少，易于管理，复杂度较低。如果可能，采用多个小型集群设置是一个不错的选择，可减少管理复杂度和工作量。 ## 2. 脑裂场景及避免方法 脑裂场景是 RAC DBA 或 DMA 最不愿遇到的情况，它与节点逐出、隔离、STONITH 等术语同义。脑裂场景源于医学上的裂脑综合征，在 RAC 集群中，指的是各个实例功能重叠，但彼此之间缺乏一致性和协调性，即集群节点间通信中断，节点被逐出或踢出集群，导致节点/实例重启。这可能由多种原因引起，如私有集群互连硬件故障、节点因 CPU/内存不足而无响应等。 ### 2.1 避免脑裂场景的最佳实践 为消除或减轻潜在的脑裂场景，可采用以下最佳实践，这些方法也有助于性能调优： - **网络层冗余**：使用冗余交换机/网络接口卡（NIC）进行捆绑或组队，确保组件故障转移经过充分测试，故障转移时间不超过 RAC 脑裂场景的通信阈值。 - **CPU 资源管理**：为应用工作负载分配足够的 CPU，并设置 CPU 消耗上限。可通过 DBRM、实例隔离、集群管理的数据库服务等技术限制 CPU 消耗。 - **内存资源管理**：为各种应用分配足够的内存，并设置内存消耗上限。自动内存管理（AMM）可限制 SGA 和 PGA 区域。在 11g 中，若在 Linux 系统的 HUGEPAGES 上使用自动共享内存管理（ASMM），可能会有挑战；12c 引入了 PGA_AGGREGATE_LIMIT 参数来解决此问题。 - **资源管理技术**：在 Exadata 上运行 RAC 集群时，使用 DBRM 和 IORM。若没有资源消耗限制，单个恶意用户的一个或多个失控查询可能会耗尽所有资源，导致节点无响应，反复出现节点逐出/脑裂场景。 - **实例隔离配置**：为多租户数据库 RAC 节点设置和配置实例隔离（CPU_COUNT 参数），监控与实例隔离相关