性能测试中发现oracle11g数据库每天22点,oralce进程CPU占用率突增

glen_guest 2008-11-18 05:08:45
每天都会报以下信息(alert.log):
CJQ0 started with pid=37, OS id=15515
Fri Nov 07 22:00:00 2008
Setting Resource Manager plan SCHEDULER[0x2C0D]:DEFAULT_MAINTENANCE_PLAN via schedul
er window
Setting Resource Manager plan DEFAULT_MAINTENANCE_PLAN via parameter
Fri Nov 07 22:00:04 2008
Fri Nov 07 22:00:04 2008
Logminer Bld: Lockdown Complete. DB_TXN_SCN is UnwindToSCN (LockdownSCN) is 37201
168
Sat Nov 08 02:00:00 2008
Clearing Resource Manager plan via parameter
Sat Nov 08 03:11:46 2008
Stopping background process CJQ0

已经查看了检查系统参数resource_manager_plan,没有打开。

也没有使用通过调度窗口启动过资源管理,都不知道怎么用它。
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jxlbx 2010-08-21
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可以禁 用
sleepzzzzz 2008-11-20
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Oracle自身体验
yonghengdizhen 2008-11-20
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应该是在执行表分析之类的任务
yonghengdizhen 2008-11-20
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系统维护任务没法规避
glen_guest 2008-11-20
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请问,是否有方法规避它,谢谢。
hnsls33 2008-11-19
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ding
liuyi8903 2008-11-19
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Found that the query it's been executed by this shadow process is:

SELECT EXECUTION_ID, STATUS, STATUS_DETAIL FROM MGMT_JOB_EXEC_SUMMARY
WHERE JOB_ID = :B3 AND
TARGET_LIST_INDEX = :B2 AND EXPE
CTED_START_TIME = :B1

This query is also shown at the dbconsole as the most intensive cpu usage query.
BlueskyWide 2008-11-18
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好象是Oracle自身体验显示的信息。详细参考:

http://tech.it168.com/db/o/2007-07-17/200707171742500.shtml


[Quote=引用楼主 glen_guest 的帖子:]
每天都会报以下信息(alert.log):
CJQ0 started with pid=37, OS id=15515
Fri Nov 07 22:00:00 2008
Setting Resource Manager plan SCHEDULER[0x2C0D]:DEFAULT_MAINTENANCE_PLAN via schedul
er window
Setting Resource Manager plan DEFAULT_MAINTENANCE_PLAN via parameter
Fri Nov 07 22:00:04 2008
Fri Nov 07 22:00:04 2008
Logminer Bld: Lockdown Complete. DB_TXN_SCN is UnwindToSCN (LockdownS…
[/Quote]
microsoft_fly 2008-11-18
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很有可能是表自动分析的功能引起的,以前我也碰到过
hebo2005 2008-11-18
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像我们以前也遇到过后台用脚本在跑的情况(.SH)
我们有几个JOB跑的时候,系统就会变得狂慢
wiler 2008-11-18
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select * from dba_jobs;
hebo2005 2008-11-18
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看看是否有后台有存储过程JOB之类的在跑
内容概要:本文研究基于条件生成对抗网络(C-GAN)的风光联合出力极端场景生成方法,旨在应对风能和光伏发电出力的不确定性与波动性,提升电力系统在极端情况下的可靠性与稳定性。通过构建C-GAN模型,结合风速、光照强度等气象条件作为条件变量,生成符合实际统计特性的极端出力场景,为电力系统规划、调度及风险评估提供高价值的输入数据。文详细阐述了C-GAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程及生成结果的评估方法,并通过Python代码实现验证了模型在捕捉极端场景特征方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事新能源电力系统、智能电网、电力调度、场景生成与风险评估等相关领域的科研人员及工程师,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于新能源电力系统风、光出力不确定性建模与极端场景仿真;②支撑电力系统安全评估、备用容量配置、优化调度等决策过程;③为含高比例可再生能源的电网提供数据驱动的风险预警与应对策略研究工具; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重关注C-GAN的条件输入设计、训练稳定性优化及生成样本的质量评估方法,同时可扩展应用于其他多能源耦合系统的场景生成任务
内容概要:本文围绕基于电流和功率两种模型预测控制(MPC)的三相并网逆变器闭环仿真展开研究,重探讨了有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)在并网逆变器的应用。通过Simulink仿真平台构建系统模型,分别实现了电流预测与功率预测两种控制策略的闭环控制,详细分析了其在动态响应、稳态精度及抗干扰能力等方面的性能表现。研究涵盖控制算法建模、系统仿真验证以及与传统控制方法的对比分析,深入探究了预测模型构建、代价函数设计和最优开关矢量选择等关键技术环节,旨在提升并网逆变器的电能质量、系统稳定性及对复杂电网工况的适应能力。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,从事新能源发电、微电网或电力系统仿真实践的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①掌握模型预测控制在三相并网逆变器的具体实现方法;②比较电流型与功率型MPC控制策略的优劣;③为高比例新能源并网系统的控制器设计提供仿真依据和技术参考。; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink环境动手复现文仿真模型,重关注预测模型构建、代价函数设计及开关矢量选择逻辑,同时可拓展至不同工况(如电网不平衡、负载突变)下的控制性能测试

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