闩锁、锁定和并发性

      这些用户之间的操作不会互相破坏。比如两个用户同时在相同的物理位置上写数据时，不能发生互相覆盖的情况。这叫串行化，也就是说，即便两个用户同时写，也必须有先后，一个用户写完，另一个用户继续写。串行化会降低系统的并发性，但这对于保护数据结构不被破坏来说则是必需的。

在满足串行化的前提下，如何将并发性提升到最大。

      在Oracle数据库中，通过闩锁（latch）和锁定（lock）来解决这两个问题。闩锁和锁定既有相同点又有不同点。相同点在于它们都是用于实现串行化的资源。而不同点则在于闩锁是一个低级别、轻量级的锁，获得和释放的速度很快，以类似于信号灯的方式实现。而锁定则可能持续的时间很长，通过使用队列，按照先进先出的方式实现。也可以简单地理解为闩锁是微观领域的，而锁定则是宏观领域的。

读完本章以后，我们能够了解到：

闩锁是什么，以及latch是如何保护资源的；

锁定（包括TX锁和TM锁）是如何保护资源的；

如何检测并解决锁定冲突；

DDL锁定的概念；

如何创建我们自己的锁定。

 闩锁（latch）概述 

     Oracle数据库使用闩锁来管理内存的分配和释放。假设，某个用户进程（假设其为A）发出一条update语句，要去更新58号数据块里的某条记录。则该用户进程对应的服务器进程在写内存的时候，找到58号数据块，并往里写内容。A在写58号数据块的过程中，这时，另一个用户进程B发出insert语句，要将某个新的记录插入到58号数据块里。如果没有一定的保护机制，A正要写入的空间可能会被B抢先写入，或者相反，B正要写入的空间也可能会被A抢先写入。不管哪个用户先抢先写入，造成的结果就是，58号数据块里的数据都混乱了，因为这时，A和B之间的数据互相交织在一起了。

    因此，必须使用latch对此进行保护。简单来说，任何进程要写数据块时，都必须先获得latch，在写入过程中，一直持有该latch，写完以后，释放该latch。对于上面的例子来说，当A在写入58号数据块时，先获得latch，然后开始写。而当A正在写入的过程中，B也要写58号数据块。这时B在尝试获得latch时，发现该latch正被其他用户（也就是A）持有，因此B进入等待状态。直到A写完数据块并释放latch以后，B才能获得latch，获得latch以后，才能在58号数据块里写入数据。

    这里只是以写数据块为例来说明为何要使用latch。而事实上，latch不仅仅用于写数据块，比如对于shared pool来说，其内存单位就不是数据块了。latch也不仅仅用于写操作，只要涉及内存地址的读和写，都需要通过获得latch来实现串行化，一次只能有一个服务器进程在读或者写内存地址。

Oracle在实例管理中，不管是buffer cache、shared pool还是log buffer，都引入了各种各样的latch。

    实现latch时，实际是由操作系统的旗语（semaphore：也叫信号量）来完成的。为了便于理解，可以把它们想象为，通过某个变量值的变化而实现的。变量值为0则说明latch当前没有被其他进程获取，否则如果为非0值，则说明它已经被其他进程所获取了。Oracle在设计latch的时候将其定义为轻量级锁，因此它的操作非常快，以微秒（microsecond，也就是百万分之一秒）来计算。

latch分为两种类型：

愿意等待（Willing-To-Wait）

    大部分的latch都属于这种类型。这种类型的latch都是通过Test-And-Set的方式来实现的。也就是说，如果当前进程不能获得latch的时候，会绕着CPU旋转，而不放弃CPU。这也就是所谓的SPIN CPU，实际就是执行一段空循环，类似执行下面一段代码（其中的N由Oracle内部来控制）：

loop

exit when i>= N

i := i+1;

null;

end loop;

    进程之所以不释放CPU而是绕着CPU旋转，是由于latch操作本身是一个很快速的动作，因此可能等一会就能获得latch了。当进程一旦获得CPU，但是获得不了latch时，如果这时候立刻放弃CPU，那么需要进行上下文切换，下次再次尝试获得latch时，又要进行上下文切换，可能反而要消耗更多的时间。因此，进程在不能获得latch的时候，会执行上面这段代码，绕着CPU转一会，然后再次尝试获得latch，如果仍然不能获得，则再次旋转CPU。当反复旋转CPU并尝试获得latch的的次数超过某个上限（该上限由隐藏参数控制）时，这时进程会释放CPU，并进入睡眠（Sleep）状态。进程一旦进入睡眠状态，则会抛出一个对应的等待事件，并记录在视图v$session_wait里，说明当前该进程正在等待的latch的类型等信息。初始状态下，一个进程会睡眠0.01秒。然后醒过来，并再次尝试获得latch。如果旋转CPU的次数达到上限以后，仍然不能获得latch，则再次进入睡眠，这时会睡眠两倍的时间，依此类推，直到达到睡眠的最大值：0.2秒。

    这是在数据库服务器具有多个CPU时的情形，如果只有一个CPU，就不存在旋转CPU的情况，一旦获得不了latch，就进入睡眠。

    总的来说，当进程尝试获取Willing-To-Wait类型的latch时，如果失败，则进程会一直尝试对latch的获取，不断循环，直到获得latch为止，或者是达到所指定的上限值为止。当达到上限值时，进程进入睡眠。

不等待（No-Wait）

    这种类型的latch比较少，对于这种类型的latch来说，都会有很多个可用的latch。当一个进程请求其中的一个latch时，会以no-wait模式开始请求。如果所请求的latch不可用，则进程不会等待，而是立刻请求另外一个latch。只有当所有的latch都不能获得时，才会进入等待。

    从另外一个角度来说，latch分为单个latch（Solitary latch，比如shared pool latch以及redo allocation latch等）和latch组（比如library cache latch、cache buffers lru chain latch以及cache buffers chains latch等）。latch组包括父latch和子latch。单个latch和父latch都是定义在数据库软件代码里的，而且都是静态分配的。对于每种类型的latch，只有一个父latch。而子latch则根据参数或默认值而动态设定，而且子latch的访问独立于父latch。通常来说，父latch只用于汇总显示报表的目的。

    如果latch资源被争用，通常都会表现为CPU资源使用过高。而反过来说，如果我们发现CPU资源很紧张，利用率总是在90%以上，甚至总是在100%，其主要原因有以下几点。

    SQL语句没有使用绑定变量。如果没有使用绑定变量，或者书写SQL时随意性过大，比如大小写混用等。则Oracle对每一条SQL语句都要进行解析，也就是要非常频繁地读写shared pool里的内存块，从而导致与解析SQL相关的latch争用。

    执行SQL语句时，扫描的数据块过多，或者说SQL语句写的比较低效，导致要扫描很多的数据块才能返回所要的记录。因为在查找、扫描数据块的过程中，进程也要获得latch，直到找到数据块为止。

    为何一旦latch资源发生争用，就会导致CPU繁忙呢？可以想象一下，假设某个进程（A）执行一条SQL语句需要访问10000个数据块，那么该进程在扫描数据块的过程中，一直持有latch。而另一个进程B也要执行SQL，但是由于A持有了latch，导致B无法获得，于是旋转一会CPU，再去获得latch，直到进入睡眠才释放CPU。接下来C进程也要执行SQL，同样的，由于A持有了latch，导致C无法获得，于是也旋转一会CPU，再去获得latch，直到进入睡眠才释放CPU。如果类似B和C的进程很多的话，那我们会发现，CPU总是在被旋转，也就是在做空的循环，而无法做其他的事情。因此，体现出CPU的使用率过高。

     要解决latch的争用，关键在于共享SQL语句（比如使用绑定变量、规范SQL的书写等）以及优化SQL语句，使其搜索以及扫描的数据块的个数下降到最低