数据缓冲存储区

数据缓冲存储区包括脏列表和LRU列表。脏列表包含已被修改但尚未写入数据文件的缓冲块。LRU列表包含空闲缓冲块、正在存取的缓冲块以及已修改但尚未移入脏列表的缓冲块。ORACLE的体系结构涉及系统全局区。

利用reset_buffer存储过程，禁用输出缓冲区，并重新设置其大小。

数据库的热点块指的是在极短时间内对少量数据块进行频繁访问的现象。要深入理解如何通过数据特征表示热点块，需要了解数据库处理机制的特性。当查询开始时，进程首先查找数据缓冲区中是否有需要的数据块，如果不存在，则从磁盘读取到内存。管理数据缓冲区中LRU链的过程涉及到冷热buffer的决定。随着硬件发展，内存和Cache Buffer容量增大，如何快速定位所需block成为关键问题。数据库引入了hash算法来加速信息定位，例如在shared pool size中通过hash value快速定位SQL的存在。了解基本的数据结构知识可知，hash的功能在于快速查找。

在数据库中，热点块是指在极短时间内频繁访问的少量数据块。要准确识别这些热点块并非易事，需要深入理解数据库在特定数据特征上的处理机制。当查询开始时，进程首先检查数据缓冲区是否存在所需的数据块，如果不存在，则从磁盘读取到内存中。管理数据缓冲区的LRU链（最近最少使用算法）涉及决定数据块是冷端还是热端。随着硬件技术的进步，内存和Cache Buffer的容量不断增加，如何快速定位所需的数据块成为挑战。数据库引入hash算法以快速定位信息，例如Oracle中的shared pool size通过hash value管理对象。理解这些基本数据结构知识对于优化数据缓冲区至关重要。

缓冲区忙等待常见原因是对属于表和索引的数据块的争用，以及对段头的争用。回退段和回退段块的争用也可能发生。 SQL – 定位争用发生的位置 SELECT class, tt, count FROM v$waitstat WHERE count > 0 ORDER BY count DESC; 如果出现在数据块上，可以通过增加pctfree参数来降低每个数据块的行数，或增加initrans参数减少来自竞争事务的争用。如果出现在段头上，可考虑增加表或索引的区段尺寸。

如果你在用 MATLAB，是做一些向量或者矩阵操作时，circularBuffer类会让你觉得挺方便的。它将普通的 MATLAB 向量/矩阵转化为一个循环缓冲区。意思是，当你访问或修改circularBuffer对象时，输入的索引会自动转换成有效的索引，这样就不会发生越界的情况，蛮实用的。更棒的是，MATLAB 的所有向量和矩阵操作都适用于circularBuffer对象，像加法、乘法什么的都可以直接用。如果你做的是需要缓冲区的数据、仿真之类的工作，真的可以省不少事。

数据缓冲存储区分为脏列表和LRU（Least Recently Used）列表。脏列表包括被修改过但尚未写到数据文件的缓冲块。LRU列表包括空闲缓冲块、正在存取的缓冲块以及已被修改但尚未移到脏列表的缓冲块。ORACLE的体系结构中，系统全局区是关键组成部分，负责管理这些缓冲区的状态与效率。

缓冲区溢出漏洞的演示项目bufferOverflowSampleServer挺适合入门安全研究的朋友们。项目的Server.c和main.c是重点，看着不复杂，逻辑也清晰，方便你定位输入点和潜在的溢出点。比如没加长度校验的strcpy()用法，就挺典型的。Server.h里声明的结构和函数名也比较直观，基本一眼就能看出服务的流程，对理解服务端内存操作挺有。再说Server.dev和Makefile.win，其实蛮实用，是你想在 Windows 环境下复现编译流程的时候，少了不少踩坑时间。编译后的Server.o和main.o虽然用不上直接运行，但拿来配合反汇编工具内存管理的细节也不错，是栈帧布

Matlab开发中，使用C S函数实现缓冲区的方法。这种方法能有效提升程序执行效率。

3．日志缓冲区数据库管理员可以通过执行下述语句，查看日志缓冲区的使用情况： select name, value from v$sysstat where name in ('redo entries', 'redo log space requests'); 根据查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率： 申请失败率 = requests / entries 申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区设置过小，需要增加Oracle数据库的日志缓冲区容量。