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1. Oracle高可用和ob高可用，和他们的实现方式？

2.ob的三副本了解吗，ob的三副本怎么保障强一致的？

3.三副本能实现强一致吗？

4.了解ob的数据协调协议吗？说说原理

5.聊聊Oracle，讲一些SQL调优的实际案例？

6.刚才聊到了分区表的分区裁剪，假如不调整谓词条件的情况下，有什么方法也能加速SQL？

7.并行了解吗，说一下并行的机制，怎么使用的？

8.为什么生产环境不推荐使用并行？主要对哪些资源有压力

9.redo是用来做什么的？Oracle select会写redo吗？

10.Oracle写入数据，讲一下数据落盘的过程。

11.RAC集群数据落盘的过程。

12.假如两个节点的RAC，比如一节点写了1，二节点会有什么操作？操作的顺序了解吗

13.介绍一下实习经历

14.OB三个节点如果宕机一个影响使用吗？宕机的过程中会有什么样的表现？

15.只有三个机器，一台宕机了，unit能迁移走吗？

16.现在正在往集群里面写入数据，宕机了一台，在业务端看来会有什么样的表现？

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答案

1.Oracle高可用和ob高可用，和他们的实现方式？

 

数据库	高可用方案	实现原理
Oracle	RAC	多节点共享存储，通过Cache Fusion同步内存数据。故障时秒级切换，应用透明。
OceanBase	分布式Paxos协议	数据分片（Partition）+三副本，基于Paxos协议实现多副本强一致，无共享架构。

2.ob的三副本了解吗，ob的三副本怎么保障强一致的？

每个数据分片（Partition）包含3个副本（Leader/Follower/Follower）。

写入流程：

强一致保证：仅当多数副本（≥2）持久化日志后，才向客户端返回成功。

3.三副本能实现强一致吗？

能，通过Paxos协议约束： 任何写入需多数副本确认（如3副本需≥2个确认）。网络分区时，少数派副本自动拒绝写入，避免脑裂。

4.了解ob的数据协调协议吗？说说原理

Multi-Paxos优化：

• Leader选举： 通过Paxos协议选举唯一Leader处理写入。

• 日志复制：Leader生成Redo日志并广播给Followers。

• Followers持久化日志后返回ACK。

• 收到多数ACK后，Leader提交并应用日志。

• 日志回放： 所有副本按相同顺序应用日志，保障状态机一致性。

5.聊聊Oracle，讲一些SQL调优的实际案例？

SELECT * FROM sales WHERE TO_CHAR(sale_date,'YYYY-MM') = '2023-10'; -- 函数导致裁剪失效

优化：

SELECT * FROM sales WHERE sale_date BETWEEN DATE'2023-10-01' AND DATE'2023-10-31'; -- 直接范围查询

6.刚才聊到了分区表的分区裁剪，假如不调整谓词条件的情况下，有什么方法也能优化SQL？

• 全局索引： 避免分区键限制。

• 本地索引分区： 每个分区独立索引，加速扫描。

• 统计信息更新： DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS确保优化器准确选择分区。

• SQL Profile： 使用SQL Tuning Advisor固定高效执行计划。

7.并行了解吗，说一下并行的机制，怎么使用的？

启用并行：

ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;
SELECT /*+ PARALLEL(emp, 4) */ * FROM emp; -- 强制4个并行进程

资源控制：

PARALLEL_DEGREE_POLICY： 控制并行度策略（AUTO/MANUAL）。
PARALLEL_SERVERS_TARGET： 限制并行服务器数。

8.生产环境不推荐并行的原因

• CPU： 并行进程争抢CPU，导致系统负载飙升。

• I/O： 大量并行扫描引发存储吞吐瓶颈。

主要原因是CPU和IO，内存方面不是主要原因。

• 内存： 每个并行进程消耗PGA内存，可能触发ORA-4030。

• 锁竞争： 并行DML加剧锁冲突（如TX锁）。

9.redo是用来做什么的？Oracle select会写redo吗？

核心功能： 记录所有数据变更（DML/DDL），用于故障恢复。

SELECT语句不会直接生成redo日志，因为它们不修改数据库内容。但在维护读一致性、使用直接路径读取、执行递归SQL以及触发PL/SQL函数或数据库触发器时，可能会间接产生redo日志。

具体原因参考文章： select会写redo吗

10.Oracle写入数据，讲一下数据落盘的过程。

1. 用户提交DML。

2. 日志写入Log Buffer。

3. LGWR将Log Buffer刷新到Redo Log文件（优先保证日志落盘）。

4. DBWR将脏块从Buffer Cache写入数据文件（异步进行）。

11.RAC集群数据落盘的过程。

阶段	关键组件	工作流程设计目标设计目标	设计目标
1. 数据块传递	Cache Fusion	1. 节点A修改数据块时，通过私网（Interconnect）将块副本传输给请求节点B2. GCS 跟踪块状态（CR/XD 模式）3. 块在内存间直接传递，避免磁盘 I/O	减少共享存储访问提升并发性能
2. Redo 日志落盘	ASM 存储	1. 每个节点独立写入本地 Redo 日志线程2. 日志写入共享存储（ASM 磁盘组）3. 提交时强制刷盘（Commit = Log Written）	确保事务持久性节点故障时恢复
3. 脏块写入	DBWR 进程	1. GCS 协调脏块刷盘顺序2. 持有最新版本的节点执行写盘3. 写入共享数据文件（ASM）	保证数据一致性减少写冲突
4. 全局一致性	GCS + GES	1. GES 管理全局锁（如 TX 锁）2. GCS 协调块访问权3. 通过块版本号解决冲突	跨节点读一致性 写操作串行化

12.假如两个节点的RAC，比如一节点写了1，二节点会有什么操作？操作的顺序了解吗

 

场景：节点1写入数据块A（值为1）

1. 节点1持有A的Exclusive锁。

2. 节点2请求修改A：

3. 通过GCS向节点1请求块副本。

4. 节点1将A的当前版本+锁信息传递给节点2。

5. 节点2在本地缓存中修改A，生成Redo日志并落盘。

6. 节点2通过GCS广播块变更信息。

13.介绍一下实习经历

省略

14.OB三个节点如果宕机一个影响使用吗？宕机的过程中会有什么样的表现？

 

• 宕机一个节点：

无影响： 剩余2节点满足多数派（2/3），服务正常。

Leader切换： 宕机节点若含Leader副本，5秒内自动选举新Leader。

• 宕机过程表现：

客户端连接该节点的会话断开（需重试）。 其他节点短暂写入延迟（Paxos重新协商）。

1.如果是三个单zone单observer是一份数据。如果某OBServer挂掉了，且超过 server_permanent_offline_time时间限制会永久下线，需要把这个单zone单observer下掉。重新部署上去。

2.如果是三个单zone多observer，且primary_zone 为 RANDOM 时，ob数据是以分布式存储的（以分区形式来的，按分区的粒度自动均衡到不同的OBServer节点，打散数据）

15.只有三个机器，一台宕机了，unit能迁移走吗？

 

• 当某个OBServer节点挂掉时：

多副本机制：ob通常会在不同的OBServer上存储数据的多个副本（通常是3个副本）。这意味着即使一个节点失败，其他节点上仍然有数据的副本。

数据同步：在节点恢复后，ob会自动同步该节点上的数据，确保所有节点上的数据副本保持一致。

在官网论坛上找到的，所以结论应该是没有迁移走。。

16.现在正在往集群里面写入数据，宕机了一台，在业务端看来会有什么样的表现？

 

• 客户端视角：

短时报错（如Connection reset），持续约1-5秒。

自动恢复： OBProxy 自动重试请求到新Leader。

• 数据一致性：

已提交的数据不丢失（多数副本已持久化）。

未提交的事务自动回滚。