1、因为oracle运行在Linux系统下，首先，要连接Linux系统。
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2、切换到oracle安装用户下。 我的用户是 oracle。
3、运行oracle的环境变量，在oracle 的根目录下面，运行 soruce .bash_prfile 命令， 以便 输入相关命令。
4、运行命令： cd $ORACLE_HOME 进入oracle的安装目录。
5、在此输入命令： find -name listener.log ，查找监控日志文件。
6、运行命令 cd 到查看到的日志文件目录。
7、运行cat listener.log命令 查看日志文件。
查看归档模式
conn /as sysdba
archive log list
如果数据库为归档模式的话，可以通过logmnr来进行挖掘日志文件查看这些信息的。如果是非归档模式。对不起无法查看了
开启后台进程跟踪，
设置参数(initsid.ora)
.backgroudn_dump_dest=目录名 -- 指定根踪文件存放的路径
.user_dmup_test=目录名 --指定用户信息跟踪文件的存放路径
.用户的跟踪文件(.trc), 用TKPROF 来格式化用户跟踪文件
SQL 语句跟踪即可。
.imed_statistics=true; --设置启用 sql_trace =true;
.user_dump_dest=目录 --指定跟踪文件的存放路径
.max_dump_file_size=5M --指定跟踪文件最大尺寸
.SQL_TRACE=TRUE;
.动态改变 ：alter session set sql_trace=true;
或者打开生成的跟踪文件:
默认在..\oralce\admin\user\udump\*.trc，由于oralce 生成的*.trc 直接打开格式不规格，看得很累，可以用tkprof gk 来格式化 ：c:\tkprof ora00001.trc a.txt
Oracle数据库诊断文件(日志)查看
Diagnostic File（诊断文件）
1：诊断文件的作用
Diagnostic files ：
包含了后台遇见重大事件的信息。
被用于解析问题，
被用于日常管理日志文件。
2：诊断文件日志的分类
分为两类：
1： alterSID.log
-----background trace files （后台进程跟踪文件）
2： trace files ---
-----user trace file （用户trace 文件）
1：对于Background trace files文件的命名：
命名方式： SID_processname_PID.trc 对应解释 SID_进程名_进程号.trc
2: 对于user trace files 的文件命名为:
SID_ora_PID.trc 解释： SID_ora_进程号.trc
3：对于 alertSID.log 说明：
这个文件是为了记录： 1：记录一些操作命令
2：记录主要事件的结果
3：以及日常的操作信息
4：被用于诊断数据库错误
每一个entry 都有一个time stamp（时间戳）和它关联
该文件必须被ORACLE DBA管理
这个文件的位置在： BACKGROUND_DUMP_DEST
通过 show parameter dump 查看这个文件的位置：
这个文件中也包含数据库的启动信息相当于pfile或者spfile的内容。
用管理员登录：
2：下面是实战操作：
首先用sysdba登录后执行：
[sql]
SQL show parameter dump
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
background_core_dump string partial
background_dump_dest string d:\app\topwqp\diag\rdbms\orcl\
orcl\trace
core_dump_dest string d:\app\topwqp\diag\rdbms\orcl\
orcl\cdump
max_dump_file_size string unlimited
shadow_core_dump string none
user_dump_dest string d:\app\topwqp\diag\rdbms\orcl\
orcl\trace
可以看到这些文件的路径信息。
根据显式的信息我找到我的文件位置：
目录结构如下：
下面说一下如何才能记录信息到这些日志文件，需要一些开关，如果不开，记录的只是
一点点信息而已：
两种方式 能够让用户tracing
1：session 级别的：
使用如下命令：
ALTER SESSSION SET SQL_TRACE = TRUE
第二种是执行如下存储过程：
dbms_system.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION
第二个方式是 instance级别的：
设置初始化参数： SQL_TRACE = TRUE
一般采用session级别的。因为设置instance级别的容易造成log文件过大；
可以通过alterSID.log文件中的信息制作pfile 或者spfile文件启动
数据库。
下面采用session级别的修改sql_trace为true即可在user_dump_dest中对应文件中看到相应的信息。
[sql]
SQL conn /as sysdba
已连接。
SQL alter session set sql_trace = true;
会话已更改。
执行过后：查看
orcl_ora_7188.trc文件信息 PS：如果不知道哪个文件就把这个目录下的全部删除，再执行sql就会看到生成的文件：
查看这个文件信息如下：
很详细的执行信息：
比如一个语句为：select * from dual
这个文件中会生成如下信息：
[plain]
*** 2013-06-13 22:58:20.776
=====================
PARSING IN CURSOR #1 len=18 dep=0 uid=0 oct=3 lid=0 tim=9184375464 hv=942515969 ad='232363f8' sqlid='a5ks9fhw2v9s1'
select * from dual
END OF STMT
PARSE #1:c=0,e=32,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=1,tim=9184375458
EXEC #1:c=0,e=50,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=1,tim=9184376205
FETCH #1:c=0,e=109,p=0,cr=3,cu=0,mis=0,r=1,dep=0,og=1,tim=9184376423
STAT #1 id=1 cnt=1 pid=0 pos=1 obj=115 op='TABLE ACCESS FULL DUAL (cr=3 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=2 card=1)'
FETCH #1:c=0,e=2,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=0,tim=9184376893
是对这个sql的执行的详细解读分析
下面贴上今天的部分执行的信息：
[plain]
*** 2013-06-13 22:58:20.776
=====================
PARSING IN CURSOR #1 len=18 dep=0 uid=0 oct=3 lid=0 tim=9184375464 hv=942515969 ad='232363f8' sqlid='a5ks9fhw2v9s1'
select * from dual
END OF STMT
PARSE #1:c=0,e=32,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=1,tim=9184375458
EXEC #1:c=0,e=50,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=1,tim=9184376205
FETCH #1:c=0,e=109,p=0,cr=3,cu=0,mis=0,r=1,dep=0,og=1,tim=9184376423
STAT #1 id=1 cnt=1 pid=0 pos=1 obj=115 op='TABLE ACCESS FULL DUAL (cr=3 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=2 card=1)'
FETCH #1:c=0,e=2,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=0,og=0,tim=9184376893
*** 2013-06-13 23:15:15.474
=====================
PARSING IN CURSOR #1 len=289 dep=0 uid=0 oct=3 lid=0 tim=10199053291 hv=2462394820 ad='232017e0' sqlid='7cfz5wy9caaf4'
SELECT NAME
NAME_COL_PLUS_SHOW_PARAM,DECODE(TYPE,1,'boolean',2,'string',3,'integer',4,'file',5,'number',
6,'big integer', 'unknown') TYPE,DISPLAY_VALUE
VALUE_COL_PLUS_SHOW_PARAM FROM V$PARAMETER WHERE UPPER(NAME) LIKE
UPPER(:NMBIND_SHOW_OBJ) ORDER BY NAME_COL_PLUS_SHOW_PARAM,ROWNUM
END OF STMT
PARSE #1:c=0,e=438,p=0,cr=0,cu=0,mis=1,r=0,dep=0,og=1,tim=10199053285
=====================
PARSING IN CURSOR #2 len=210 dep=1 uid=0 oct=3 lid=0 tim=10199056088 hv=864012087 ad='29162590' sqlid='96g93hntrzjtr'
select /*+ rule */ bucket_cnt, row_cnt, cache_cnt, null_cnt,
timestamp#, sample_size, minimum, maximum, distcnt, lowval, hival,
density, col#, spare1, spare2, avgcln from hist_head$ where obj#=:1 and
intcol#=:2
END OF STMT
PARSE #2:c=0,e=568,p=0,cr=0,cu=0,mis=1,r=0,dep=1,og=3,tim=10199056084
EXEC #2:c=0,e=1024,p=0,cr=0,cu=0,mis=1,r=0,dep=1,og=3,tim=10199057412
FETCH #2:c=0,e=30,p=0,cr=2,cu=0,mis=0,r=0,dep=1,og=3,tim=10199057533
STAT #2 id=1 cnt=0 pid=0 pos=1 obj=411 op='TABLE ACCESS BY INDEX ROWID HIST_HEAD$ (cr=2 pr=0 pw=0 time=0 us)'
STAT #2 id=2 cnt=0 pid=1 pos=1 obj=413 op='INDEX RANGE SCAN I_HH_OBJ#_INTCOL# (cr=2 pr=0 pw=0 time=0 us)'
=====================
PARSING IN CURSOR #2 len=210 dep=1 uid=0 oct=3 lid=0 tim=10199057848 hv=864012087 ad='29162590' sqlid='96g93hntrzjtr'
select /*+ rule */ bucket_cnt, row_cnt, cache_cnt, null_cnt,
timestamp#, sample_size, minimum, maximum, distcnt, lowval, hival,
density, col#, spare1, spare2, avgcln from hist_head$ where obj#=:1 and
intcol#=:2
END OF STMT
EXEC #2:c=0,e=25,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=0,dep=1,og=3,tim=10199057844
FETCH #2:c=0,e=13,p=0,cr=2,cu=0,mis=0,r=0,dep=1,og=3,tim=10199058128
EXEC #1:c=0,e=7034,p=0,cr=4,cu=0,mis=1,r=0,dep=0,og=1,tim=10199060756
FETCH #1:c=15600,e=13882,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=1,dep=0,og=1,tim=10199075783
FETCH #1:c=0,e=21,p=0,cr=0,cu=0,mis=0,r=5,dep=0,og=1,tim=10199076326
STAT #1 id=1 cnt=6 pid=0 pos=1 obj=0 op='SORT ORDER BY (cr=0 pr=0 pw=0 time=0 us cost=2 size=2115 card=1)'
STAT #1 id=2 cnt=6 pid=1 pos=1 obj=0 op='COUNT (cr=0 pr=0 pw=0 time=8 us)'
STAT #1 id=3 cnt=6 pid=2 pos=1 obj=0 op='HASH JOIN (cr=0 pr=0 pw=0 time=6 us cost=1 size=2115 card=1)'
STAT #1 id=4 cnt=35 pid=3 pos=1 obj=0 op='FIXED TABLE FULL X$KSPPI (cr=0 pr=0 pw=0 time=70 us cost=0 size=81 card=1)'
STAT #1 id=5 cnt=1915 pid=3 pos=2 obj=0 op='FIXED TABLE FULL X$KSPPCV (cr=0 pr=0 pw=0 time=19 us cost=0 size=203400 card=100)'
关于alter_SID.log中的内容如下： 今天的：
注意这个文件中包含Oracle启动的参数信息：可以利用这些信息配置spfile或者pfile文件尝试用这个配置的文件启动数据库也可以的
[plain]
Thu Jun 13 22:13:43 2013
Starting ORACLE instance (normal)
LICENSE_MAX_SESSION = 0
LICENSE_SESSIONS_WARNING = 0
Picked latch-free SCN scheme 2
Using LOG_ARCHIVE_DEST_1 parameter default value as D:\app\topwqp\product\11.1.0\db_1\RDBMS
Using LOG_ARCHIVE_DEST_10 parameter default value as USE_DB_RECOVERY_FILE_DEST
Autotune of undo retention is turned on.
IMODE=BR
ILAT =18
LICENSE_MAX_USERS = 0
SYS auditing is disabled
Starting up ORACLE RDBMS Version: 11.1.0.6.0.
Using parameter settings in server-side spfile D:\APP\TOPWQP\PRODUCT\11.1.0\DB_1\DATABASE\SPFILEORCL.ORA
System parameters with non-default values:
processes = 150
memory_target = 412M
control_files = "D:\APP\TOPWQP\ORADATA\ORCL\CONTROL01.CTL"
control_files = "D:\APP\TOPWQP\ORADATA\ORCL\CONTROL02.CTL"
control_files = "D:\APP\TOPWQP\ORADATA\ORCL\CONTROL03.CTL"
db_block_size = 8192
compatible = "11.1.0.0.0"
db_recovery_file_dest = "D:\app\topwqp\flash_recovery_area"
db_recovery_file_dest_size= 2G
fast_start_mttr_target = 0
undo_tablespace = "UNDOTBS1"
remote_login_passwordfile= "EXCLUSIVE"
db_domain = ""
dispatchers = "(PROTOCOL=TCP) (SERVICE=orclXDB)"
audit_file_dest = "D:\APP\TOPWQP\ADMIN\ORCL\ADUMP"
audit_trail = "DB"
db_name = "orcl"
open_cursors = 300
diagnostic_dest = "D:\APP\TOPWQP"
Thu Jun 13 22:13:46 2013
PMON started with pid=2, OS id=1888
Thu Jun 13 22:13:46 2013
VKTM started with pid=3, OS id=4296 at elevated priority
Thu Jun 13 22:13:46 2013
DIAG started with pid=4, OS id=6804
VKTM running at (20)ms precision
Thu Jun 13 22:13:46 2013
oracle日志查看
一．oracle日志的路径：
登录：sqlplus
"/as
sysdba"
查看路径：sql
select
*
from
v$logfile;
sql
select
*
from
v$logfile;(#日志文件路径)
二．oracle日志文件包含哪些内容：（日志的数量可能略有不同）
control01.ctl
example01.dbf
redo02.log
sysaux01.dbf
undotbs01.dbf
control02.ctl
redo03.log
system01.dbf
users01.dbf
control03.ctl
redo01.log
shttest.dbf
temp01.dbf
三．oracle日志的查看方法：
sqlselect
*
from
v$sql
(#查看最近所作的操作)
sqlselect
*
fromv
$sqlarea（#查看最近所作的操作）
oracle
数据库的所有更改都记录在日志中，从目前来看，分析oracle日志的唯一方法就是使用oracle公司提供的logminer来进行，因为原始的日志信息我们根本无法看懂，oracle8i后续版本中自带了logminer,而logminer就是让我们看懂日志信息的工具,通过这个工具可以：查明数据库的逻辑更改，侦察并更正用户的误操作，执行事后审计，执行变化分析。
测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？
分析
下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：
metric 数据
告警规则
将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：
看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。
不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：
请点击输入图片描述
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首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。
其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：
capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，
maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数
了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：
thanos_alert_queue_alerts_dropped_total
thanos_alert_queue_alerts_pushed_total
thanos_alert_queue_alerts_popped_total
通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。
解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 MySQL 实例。
注意事项
上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。
重庆分公司
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