方法1：使用LogMiner工具
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优点：可以完全挖掘日志内容，找出所有执行过的SQL语句
缺点：
1.
如果没有启用归档日志，则只能对联机日志进行挖掘
2.
需要掌握LogMiner的用法
访法2：查看HIST视图
优点：简单，只要使用普通的select语句查询
缺点：Oracle保留约1周的历史，所以要查太早的就不可能了
--
找出哪个数据库用户用什么程序在最近三天执行过delete或truncate
table的操作
举例如下：
SELECT
c.username,
a.program,
b.sql_text,
b.command_type,
a.sample_time
FROM
dba_hist_active_sess_history
a
JOIN
dba_hist_sqltext
b
ON
a.sql_id
=
b.sql_id
JOIN
dba_users
c
ON
a.user_id
=
c.user_id
WHERE
a.sample_time
BETWEEN
SYSDATE
-
3
AND
SYSDATE
AND
b.command_type
IN
(7,
85)
ORDER
BY
a.sample_time
DESC;
oracle日志查看
一．oracle日志的路径：
登录：sqlplus
"/as
sysdba"
查看路径：sql
select
*
from
v$logfile;
sql
select
*
from
v$logfile;(#日志文件路径)
二．oracle日志文件包含哪些内容：（日志的数量可能略有不同）
control01.ctl
example01.dbf
redo02.log
sysaux01.dbf
undotbs01.dbf
control02.ctl
redo03.log
system01.dbf
users01.dbf
control03.ctl
redo01.log
shttest.dbf
temp01.dbf
三．oracle日志的查看方法：
sqlselect
*
from
v$sql
(#查看最近所作的操作)
sqlselect
*
fromv
$sqlarea（#查看最近所作的操作）
oracle
数据库的所有更改都记录在日志中，从目前来看，分析oracle日志的唯一方法就是使用oracle公司提供的logminer来进行，因为原始的日志信息我们根本无法看懂，oracle8i后续版本中自带了logminer,而logminer就是让我们看懂日志信息的工具,通过这个工具可以：查明数据库的逻辑更改，侦察并更正用户的误操作，执行事后审计，执行变化分析。
使用job的所有者账号登陆，通过查询user_jobs视图查看；
我一般只关注三个字段；
LAST_DATE：最后次运行时间；
NEXT_DATE：下次运行时间；
TOTAL_TIME：总用时。具体语句如下：select s.LAST_DATE,s.NEXT_DATE,s.TOTAL_TIME from user_jobss。
日志
日志，是一个汉语词汇，汉语拼音是rì zhì。基本字义是指工作日志。日志主要发表在网络，详细介绍一个过程和经历的记录。
1、因为oracle运行在Linux系统下，首先，要连接Linux系统。
2、切换到oracle安装用户下。 我的用户是 oracle。
3、运行oracle的环境变量，在oracle 的根目录下面，运行 soruce .bash_prfile 命令， 以便 输入相关命令。
4、运行命令： cd $ORACLE_HOME 进入oracle的安装目录。
5、在此输入命令： find -name listener.log ，查找监控日志文件。
6、运行命令 cd 到查看到的日志文件目录。
7、运行cat listener.log命令 查看日志文件。
测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？
分析
下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：
metric 数据
告警规则
将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：
看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。
不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。
其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：
capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，
maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数
了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：
thanos_alert_queue_alerts_dropped_total
thanos_alert_queue_alerts_pushed_total
thanos_alert_queue_alerts_popped_total
通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。
解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 MySQL 实例。
注意事项
上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。
