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:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。

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