Oracle log file sync 等待高，真的是磁盘慢吗？

前言

今天处理了一起 Oracle 19c RAC 数据库性能问题。

生产 MES 系统偶发响应缓慢，查看 AWR 后发现，凌晨 02:00–03:00 期间，数据库的 log file sync 等待时间明显升高，最高平均等待达到了 46ms。

log file sync 与事务提交密切相关，当应用执行 COMMIT 时，前台会话需要等待相关 REDO 持久化完成。如果 LGWR 写入延迟增加，事务提交时间也可能随之变长。

排查这类问题，我通常会结合 log file parallel write 一起看。如果两个等待事件同时升高，就需要进一步检查 REDO 写入 I/O。

这里我先提个问题：LGWR 写入变慢，就一定是 REDO 磁盘本身出了问题吗？

接下来看看这次排查，过程中确实发现了一些有意思的东西。

一、AWR 发现 log file sync 异常

数据库环境比较常规：

• Oracle 19c RAC，两个节点。
• 数据文件和 Online REDO 使用 ASM +DATA 磁盘组。
• 底层存储为 Dell EMC ME5。

首先查看 2026 年 10 月 16 日凌晨的 AWR，RAC 实例 2 的等待事件变化非常明显：

02:00 之前，两个等待事件都不到 2ms。

到了 02:00–02:30，log file sync 直接升高到 46ms，log file parallel write 也达到了 40ms。

03:00 后，又基本恢复正常。

这说明异常具有明显的时间窗口，并不是数据库一直存在的性能问题。

这里简单说一下两个等待事件的区别：

1. log file sync 是前台会话提交事务时，等待相关 REDO 持久化完成。
2. log file parallel write 则与 LGWR 向 REDO 日志文件执行写入有关。

如果只有 log file sync 高，还需要考虑提交频率、LGWR 调度等因素，但这次两个等待事件同时升高，而且数值比较接近，就有必要重点检查 REDO 写入 I/O。

另外，对比 RAC 两个实例发现，实例 1 同期的等待时间远低于实例 2。

看来问题主要集中在实例 2。

二、检查 REDO 和 ASM

先看 REDO 配置：

每个 Thread 配置了 4 组 Online REDO，每组 1GB，REDO 文件存放在 ASM +DATA 磁盘组。

结合现有数据，没有发现足够证据表明这次异常是 REDO 日志过小或频繁切换造成的。

接下来检查 ASM 磁盘，+DATA 对应三块磁盘：

data1
data2
data3

底层通过 multipath 访问 Dell EMC ME5 存储。

在实例 2 所在节点执行：

multipath -ll
...
active ready running

检查结果显示，三个 DATA LUN 均有四条路径，路径状态正常，没有发现 failed path。

继续检查故障期间的系统日志：

journalctl -k \
  --since "2026-10-16 01:30:00" \
  --until "2026-10-16 03:30:00" \
  --no-pager | \
grep -Ei 'multipath|scsi|reset|timeout|I/O error'

没有查到对应的异常记录。到这里，至少没有发现内核日志中可见的多路径故障、SCSI reset 或 I/O error。

不过，路径正常并不代表存储性能正常，既然 AWR 显示 REDO 写入延迟突然升高，那就继续看看故障期间操作系统的磁盘 I/O。

三、sar 发现磁盘读取量异常

Linux 如果启用了 sysstat，通常可以通过 sar 查看历史磁盘性能。

这次故障发生在凌晨，好在系统保留了当天的历史数据。

执行：

sar -d -f /var/log/sa/sa16 \
  -s 01:30:00 \
  -e 03:30:00

重点查看 +DATA 对应的 multipath 设备。

从现场输出中整理了几个关键时间点：

这里的 await 是现场多个 DATA multipath 设备的代表性数值，并不是三个 LUN 的加权平均。

02:20–02:40，部分 DATA multipath 设备的 %util 已经接近 100%。

但真正引起我注意的不是 %util，而是磁盘的读取量，故障期间，DATA 磁盘的读取吞吐大幅增加，写入量却没有出现同等规模的增长。

这就有点奇怪了。

前面一直在分析 LGWR 写 REDO 慢，结果操作系统显示，这个时间段最突出的负载竟然是大量读取。

再想一下数据库的存储结构，REDO 和数据文件都位于 +DATA，如果有任务正在大量读取数据文件，就可能与 LGWR 写入共享底层存储资源。

当然，sar 的 await 包含设备 I/O 请求的平均等待时间，不能直接等同于 LGWR 的写入耗时。%util 接近 100% 也不能单独证明存储阵列已经达到性能极限。

但至少可以确认一件事：

REDO 写入变慢的同时，DATA 磁盘确实出现了明显的读取负载和 I/O 延迟异常。

下一步就要找到，到底是谁在大量读取数据。

四、ASH 定位到 RMAN

继续分析实例 2 在 02:00–03:00 的 ASH 数据，按照程序和等待事件进行统计，结果如下：

PROGRAM                    EVENT                         SAMPLES
-------------------------- ----------------------------- -------
rman@ssycmes02             RMAN backup & recovery I/O       1808
rman@ssycmes02             ON CPU                            186
oracle@ssycmes02 (LG00)    log file parallel write          132
JDBC Thin Client           log file sync                     123
oracle@ssycmes02 (LGWR)    LGWR all worker groups             43
oracle@ssycmes02 (LG01)    log file parallel write           34

看到这个结果，排查方向就比较明确了。

故障时段，RMAN 的 backup & recovery I/O 样本数非常突出。与此同时，LG00、LG01 正在等待 log file parallel write，前台 JDBC 会话则出现 log file sync。

这些等待出现在同一个时间窗口。

也就是说，RMAN 大量执行备份 I/O 的同时，数据库 REDO 写入和事务提交都变慢了。

ASH 样本数不能直接当作磁盘吞吐量，也不能仅凭这些样本认定 RMAN 就是根因，但结合前面的 sar，已经值得重点检查备份任务了。

五、RMAN 备份历史发现两条任务重叠

通过 V$RMAN_BACKUP_JOB_DETAILS 查询故障时间段内的 RMAN 任务：

SET LINESIZE 200
SET PAGESIZE 100

SELECT session_key,
       input_type,
       status,
       TO_CHAR(start_time,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') start_time,
       TO_CHAR(end_time,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') end_time,
       ROUND(input_bytes/POWER(1024,3),2) input_gb,
       ROUND(output_bytes/POWER(1024,3),2) output_gb,
       ROUND(elapsed_seconds/60,2) elapsed_min
FROM v$rman_backup_job_details
WHERE start_time < DATE '2026-10-16' + 3.5/24
  AND end_time > DATE '2026-10-16' + 1.5/24
ORDER BY start_time;

结果中有两条值得注意的数据库备份任务。

第一条任务从前一天晚上 22:01 开始，一直执行到第二天凌晨 02:19；第二条任务则在凌晨 02:00 启动。

两条 RMAN 备份任务重叠了约 19 分钟。

更关键的是，第二条任务从 02:00 开始，一直执行到 03:01，时间上与 AWR 和 sar 发现的异常窗口高度吻合，而且第二条任务读取了约 4.95TB，最终输出却只有 26GB。

不过我们先不要急着下结论，继续确认这两条备份分别是什么情况。

六、确认 Level 0 和 Level 1

查询备份集信息：

SET LINESIZE 200

SELECT j.session_key,
       j.input_type,
       b.incremental_level,
       COUNT(*) AS backup_sets,
       TO_CHAR(MIN(b.start_time),
               'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') start_time,
       TO_CHAR(MAX(b.completion_time),
               'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') end_time
FROM v$rman_backup_job_details j
JOIN v$backup_set_details b
  ON j.session_key = b.session_key
WHERE j.session_key IN (22301,22307)
GROUP BY j.session_key,
         j.input_type,
         b.incremental_level
ORDER BY j.session_key,b.incremental_level;

SESSION_KEY  INCREMENTAL_LEVEL  BACKUP_SETS
-----------  -----------------  -----------
22301        0                            8
22301                                     3
22307        1                           43
22307                                    11

可以确认：

• 22301 执行的是 Level 0 备份。
• 22307 执行的是 Level 1 增量备份。

其中 INCREMENTAL_LEVEL 为空的备份集，不属于 Level 0 或 Level 1 数据文件增量备份集，需要结合备份集内容进一步判断。

那么问题来了，这两条备份任务分别是谁发起的？

简单沟通之后发现，当前数据库使用了两套备份软件：Veeam 和爱数。

继续查备份片：

SET LINESIZE 220
COL HANDLE FORMAT A110

SELECT d.session_key,
       d.incremental_level,
       p.device_type,
       p.handle
FROM v$backup_set_details d
JOIN v$backup_piece_details p
  ON d.set_stamp = p.set_stamp
 AND d.set_count = p.set_count
WHERE d.session_key IN (22301,22307)
  AND p.handle IS NOT NULL
ORDER BY d.session_key,d.incremental_level;

任务 22301 的备份片：

d01b6103-e732-4cc7-9182-d15f24791f07/
RMAN_3401015225_SSYCMESD_20261015_4754vps0_59527_1_1.vab

看到 .vab，基本就可以识别出这是 Veeam 的备份片。

再看任务 22307：

ORDB_SSYCMESD_59532_1_1246759253
ARCH_SSYCMESD_59585_1_1246762814
CTRL_SSYCMESD_59593_1_1246762899

命名方式完全不同。

结合现场两套备份软件的情况，第二条任务很可能来自爱数。为了进一步确认，又去查看了爱数的备份策略。

七、爱数备份策略正好在 02:00 执行

爱数平台配置的备份计划如下：

故障发生在 2026 年 10 月 16 日，星期五，按照爱数策略，当天凌晨 02:00 正好需要执行增量备份。

而 RMAN 中记录的 Level 1 实际启动时间为：

2026-10-16 02:00:48

只相差 48 秒。

结合备份片命名和平台策略，任务 22307 与爱数的增量备份计划高度吻合。

到这里，基本可以还原凌晨的情况：

1. Veeam 从前一天晚上 22:01 开始执行 Level 0，直到凌晨 02:19 才结束。
2. 爱数则按照既定策略，在凌晨 02:00 启动 Level 1。

两套备份同时运行了约 19 分钟。

但有一点需要注意：

Veeam 在 02:19 已经结束，而 DATA 磁盘读取压力在之后仍然持续。

这说明问题不能简单归结为两套备份重叠，爱数 Level 1 自身产生的大规模读取，同样值得重点关注。

八、Level 1 为什么读取了近 5TB？

再看一下任务 22307：

SESSION_KEY : 22307
BACKUP TYPE : Level 1
INPUT_GB    : 4945.23
OUTPUT_GB   : 26.12
ELAPSED     : 60.92 minutes

一次 Level 1 增量备份，最终只输出约 26GB，却读取了接近 5TB。

这就要检查 Oracle 的 Block Change Tracking 了：

SELECT status,
       filename
FROM v$block_change_tracking;

STATUS
---------------
DISABLED

BCT 没有启用。

BCT 的作用：帮助 RMAN 在执行增量备份时定位发生变化的数据块，减少不必要的数据文件扫描。

如果没有 BCT，RMAN 执行 Level 1 时，通常需要扫描大量数据块来识别变化块。因此，虽然最终备份输出只有 26GB，但读取量依然可能接近整个数据库的数据文件规模。

这次的实际统计也符合这一特征，不过需要注意，RMAN 的输入量和输出量并不能直接换算成变化块比例，因为还涉及压缩、备份集结构等因素。

而且 BCT 关闭不代表每次 Level 1 都必然完整读取全库，但对于本次任务，我们已经有明确的 RMAN 统计：它确实读取了约 4.95TB，按约 61 分钟计算，平均读取速率约为 1.36GB/s。

对于与生产 REDO 共享底层存储资源的备份负载，这个读取强度显然值得关注。

九、把整个时间线串起来

现在把 AWR、ASH、OS 和 RMAN 的数据放在一起：

到这里，整个过程已经比较清楚了，从时间关系和监控数据看，RMAN 大规模读取引发的存储 I/O 竞争，是本次异常最可能的原因。

十、最后怎么处理？

这次数据库是 MES 生产系统，全天都有生产业务，并没有明确的业务低峰窗口，所以处理方案不能简单理解成把备份从 02:00 改到 03:00 或 04:00。

毕竟 Level 1 每次仍然需要读取大量数据，改时间只是把压力转移到另一个时段，也暂不考虑启用 BCT。

因此，我们最终决定先从爱数备份策略入手。

主要有两个方向：

第一，避免两套备份任务重叠。

协调 Veeam 和爱数的备份计划，避免 Level 0 尚未结束，另一套 Level 1 就开始执行，同时需要确认两套备份软件各自的 RMAN 备份链、保留策略和恢复依赖关系，不能只为了错开时间而影响备份恢复能力。

第二，控制爱数 Level 1 的 I/O 强度。

检查爱数是否支持调整 RMAN 通道数、备份并发数，以及源端读取限速，对于全天运行的 MES 系统，相比追求最短备份时间，更应该优先保证业务 I/O 的稳定性。

当然，降低并发或限速可能延长备份时间，需要在可接受的备份窗口内逐步验证。

目前已经确定先调整爱数备份策略，具体优化效果还需要等待下一轮备份数据确认。

后续重点对比：

• RMAN Level 1 的读取量和备份耗时。
• DATA 磁盘组的读取吞吐、await。
• AWR 中的 log file parallel write。
• 前台业务的 log file sync。

只有这些指标确实改善，才能说明调整达到了预期效果。

总结

这次排查从 log file sync 等待升高开始，发现 log file parallel write 也存在明显异常，于是进一步检查 REDO、ASM 和底层存储。

多路径和系统日志没有发现明显异常，但 sar 显示故障期间 DATA 磁盘读取量大幅增加。继续结合 ASH 和 RMAN 备份历史，最终发现 Veeam 和爱数两套备份任务存在时间重叠，其中 Level 1 增量备份在 BCT 关闭的情况下读取了接近 5TB 数据。

结合 AWR、ASH 和 OS 监控数据，基本可以判断，本次 log file sync 升高与 RMAN 大量读取造成的存储 I/O 竞争密切相关。

这次排查也给了我一个提醒：遇到 log file sync 高，不能只盯着 REDO 写入，还要关注同一时间是否存在其他大 I/O 任务。

目前已确定优先调整备份策略，具体优化效果还需要通过后续备份验证。