如何进行RAC日志分析？

分析RAC日志

Oracle RAC（Real Application Clusters）是一种高可用性和高性能的数据库解决方案，它允许在多台服务器上共同运行一个数据库实例，日志管理与监控是RAC集群中至关重要的一部分，通过分析这些日志可以快速发现和解决系统中的问题，提高系统的可靠性和性能，本文将详细介绍如何分析RAC日志，并通过具体案例说明其重要性。

一、RAC集群中的日志

在Oracle 11gR2 RAC集群中，有多种类型的日志，每种日志记录不同的信息：

1、系统日志（Syslog）：记录操作系统层面的事件和错误信息。

2、集群故障日志（Clusterware Log）：记录集群管理软件（如Oracle Clusterware）的事件和错误信息。

3、数据库实例日志（Instance Log）：记录每个数据库实例运行期间的事件和错误信息。

4、数据库警告日志（Alert Log）：记录数据库实例产生的警告和错误信息。

这些日志对于故障排查、性能分析和安全监控具有重要作用。

二、日志管理的重要性

正确管理日志可以帮助我们快速发现和解决问题，提高系统的可靠性和性能，日志记录了系统的活动状况、异常事件和错误信息，通过对这些日志进行实时监控和适当的分析，可以提前预知潜在的问题，并及时采取措施，以避免系统发生故障或数据丢失。

三、日志收集工具TFA

TFA（Trace File Analyzer）是在11.2版本上推出的用来收集Grid Infrastructure/RAC环境下的诊断日志的工具，它具有以下优点：

便捷的日志收集：通过简单的命令即可一键收集所有需要的日志，并过滤掉不需要的日志。

跨节点收集：解决了跨节点收集日志的问题，避免了使用diagcollection.pl脚本时需要分别在各个节点上运行root用户的不便。

轻量级负载：TFA只是一个日志收集工具，对系统不会产生变更，对OS的负载压力是轻量级的。

四、分析RAC日志的具体案例

案例1：节点心跳丢失导致的脑裂问题

在Oracle RAC集群中，节点间的心跳丢失会导致脑裂问题，即部分节点认为其他节点已经失效，从而接管其资源，以下是ocssd进程日志的分析：

[ CSSD]2013-02-02 05:30:04.937 [1197242688] >TRACE: clssnmPollingThread: node rac101 (1) missed(3) checkin(s)
[ CSSD]2013-02-02 05-30:06.939 [1197242688] >TRACE: clssnmPollingThread: node rac101 (1) missed(5) checkin(s)
...
[ CSSD]2013-02-02 05:30:52.985 [1197242688] >TRACE: clssnmPollingThread: node rac101 (1) missed(51) checkin(s)

从以上日志可以看出，节点rac101在多次心跳检测中均未收到响应，最终触发了脑裂保护机制，节点重新加入集群并尝试恢复资源状态。

案例2：内存不足导致的节点重启

用户报告数据库RAC集群节点重启，从日志可以分析出数据库实例2内存不足，有大量SWAP换页，导致主机可能已经HANG住，以下是实例2 ALERT日志的分析：

Fri May 17 16:39:11出现SWAP换页，核心进程LMS1 (ospid: 8389020) has not called a wait for 235 secs
大量连接断开的ORA-609等错误opiodr aborting process unknown ospid (23790208) as a result of ORA-609

从ALERT日志中看，实例2在问题发生前持续进行LOGMNR操作，之后由于内存不足导致大量SWAP换页，最终节点被重启。

通过以上案例可以看出，分析RAC日志对于快速定位和解决问题至关重要，以下是一些建议：

1、定期检查日志：定期检查RAC集群中的各种日志，及时发现潜在问题。

2、使用TFA工具：利用TFA工具简化日志收集过程，确保收集到所有相关日志。

3、设置合适的日志级别：根据实际需求设置合适的日志级别，避免日志信息过多或过少。

4、自动归档和备份：配置自动归档和备份策略，防止日志文件过大或丢失。

六、相关问题与解答

问题1：如何使用TFA工具收集RAC日志？

回答：TFA工具可以通过简单的命令一键收集所有需要的日志，在节点上运行tfactl collect -a命令即可收集所有相关日志，具体使用方法可以参考官方文档或相关技术博客。

问题2：如何设置RAC集群中的日志级别？

回答：在RAC集群中，可以使用Python的logging模块来定义日志级别，将日志级别设置为DEBUG可以输出所有级别的日志信息，具体代码如下：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

根据实际需求选择合适的日志级别，如ERROR、WARN、INFO等。

问题3：如何自动归档和备份RAC日志？

回答：可以通过配置日志文件的位置和大小来实现自动归档和备份，使用Python的logging模块设置日志文件位置和大小，并配置备份策略：

import logging
logging.basicConfig(filename='app.log', filemode='w', format='%(asctime)s %(message)s', level=logging.INFO, maxBytes=10485760, backupCount=5)

这样可以确保日志文件按大小滚动，并保留一定数量的备份文件。

通过以上方法，可以更好地管理和分析RAC日志，提高系统的可靠性和性能。

到此，以上就是小编对于“分析rac日志”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。