Oracle RAC可以说是具有较高保障级别的生产环境中最常用的部署架构，我们能根据场景让应用选择load balance还是failover的模式（可以参考
《通过JDBC让应用能体验到Oracle高可用的"红利"》）。
如果是load balance连接模式，这就牵扯到一个问题——缓存的读取方式。
首先，我们以单实例的Oracle数据库为例，用户执行一条SQL，Oracle Server通过解析、优化器等的处理，确定SQL的执行计划，读取数据的时候，会从磁盘存储的数据文件中（前提是所需数据当前不在缓存中）通过物理IO将所需数据读到Oracle的缓存中（这个缓存就称为Buffer Cache），然后再执行相应的操作。数据加载到Buffer Cache，一方面缓存是可以共享的，不同用户执行的SQL可能用到Buffer Cache中的相同数据，另一方面内存操作的效率远高于物理IO。
如果应用通过load balance的模式使用Oracle RAC，执行一条SQL，由于会涉及到多节点，有可能出现所需数据不在同一个节点的Buffer Cache缓存中，不同节点间Buffer Cache是怎么共享数据的，就成为了关键的问题。
解决问题的钥匙，就是Cache Fusion，即内存融合技术。
在此推荐一篇介绍Oracle RAC Cache Fusion的论文《Cache Fusion: Extending Shared-Disk Clusters with Shared Caches》，言简意赅地介绍了这个Cache Fusion是怎么解决Oracle RAC不同节点之间共享数据的问题。
英文原版的论文可以自行搜索。
《Cache Fusion: Extending Shared-Disk Clusters with Shared Caches》译文如下。
Abstract
Cache Fusion组件（内容融合技术）是Oracle RAC的基础组件，它实现了多个节点间的共享内容。在传统的基于shared-disk应用中，多节点间通过分布式锁和读写共享的盘来交互信息。Cache Fusion扩展了基于shared-disk架构的信息交互方式，允许不同节点间通过interconnect网络共享数据库内部的buffer。数据直接从一个节点的buffer传递到其他节点，避免了读写共享盘。Cache Fusion提高了基于shared-disk数据库的性能，同时又保留了shared-disk架构（存储计算分离）的优势。
1. Introduction
Oracle RAC名字的由来：Oracle RAC是基于shared-disk架构的分布式数据库，每个db节点可以直接访问disk，动态的扩展节点，任何应用可以不用做任何修改可以直接从传统的master/slave模式迁移到RAC模式。此外RAC通过扩展多个节点可以提高数据库服务的整体性能和可用性。只要有一个节点活着，数据库就是可用的。
在传统的shared-disk数据库中，共享盘是做为data交互的唯一手段。例如：node1读取的页面在node2上是脏页，node1必须等待node2刷脏后，node1才能读取到这个页面的最新内容。
最新硬件的发展（超大规模的SAN存储/Infiniband）给分布式数据库架构提供了新的可能性。Cache Fusion的核心思想，就是充分发挥新网络硬件的大带宽低延迟，data的共享通过网络而不是共享存储，共享盘的IO代价比网络要高。不同的Oracle实例直接通过网络读取其他节点上页面的最新内容，避免了昂贵的IO。因此，Orace RAC的架构演变为：shared-disk shared-buffer。
2. Overview of Real Application Clusters
RAC中每个实例都有自己的redo文件和buffer内存。Global Cache Service（GCS）跟踪维护所有节点的local cache资源，组织成一个大的global cache。GCS同步对global cache的访问：同一时间只允许一个节点修改一个cache resource。
GCS是一个去中心化的分布式结构：每个节点维护global cache的一个子集。这样设计有2个优势：1. 单点性能瓶颈：global cache资源的维护均摊到了每个节点上；2. 单点故障：硬件或者软件故障不会影响其他节点，被这个节点维护的资源暂时不可访问（需要recover流程），其他资源仍然能够继续使用（例如上锁成功后可以写入）；
全局资源的分配要考虑到这些资源的访问模式，例如：被某个节点高频次访问的资源，可以分配给这个节点来管理。
GCS知道所有页面的分布视图，因此可以把一个读或者写请求转发到一个最合适的节点来处理。例如：一个节点要修改一个block，GCS可以把这个请求直接转发给该页面当前的holder，这个holder再把修改之后的页面最新内容传给发起者，同时GCS标记该block的holder为这次请求的发起者。
3. Cache Fusion
Cache Fusion协议：通过网络来共享节点间的buffer cache。有两种共享模式：1. Read-Sharing：查询操作时读取其他节点上的buffer；2. Write-Sharing：更新操作访问其他节点的buffer；
3.1 Cache Fusion Read-Sharing
read-sharing机制是通过Oracle的Consistent Read机制来实现的。Oracle CR是基于多版本的的并发控制协议，使得事务不上任何锁能够读取到一致的数据集。Oracle中的每个事务都对应一个快照时间，也就是SCN，CR机制保证事务能够读取SCN时间点的一致的数据集。CR的原理：当事务A修改block时，在回滚段存储undo日志。同时事务B读取这个block时，使用这个block的current和undo构造出这个block在事务B的SCN对应版本时的一个clone。clone副本仅仅在内存中不会持久化到盘上。事务B不需要等待事务A提交或者abort就能读取到它所需要的block的一个版本。
在RAC中，节点A读取的block在节点B的buffer cache中时，B读取undo创建一个一致性的CR clone版本，并发送给节点A。这个block的holder仍然是节点B，所以对B没有任何影响。仅当读取的block不在任何的RAC集群节点中才发起磁盘的IO。Read-Sharing协议保证一旦一个block被某个节点读取过，后续的读取再不需要从磁盘上读。
3.2 Cache Fusion Write-Sharing
Write-sharing需要GCS的介入。当节点A计划更新一个block时，GCS服务会执行cache-coherency的过程。GCS发现这个block在节点B的buffer cache中：1. 通知B需要释放这个block的ownership权利；2. 节点B在自己的buffer cache中保存这个block的一个副本，以备后续的读使用，同时释放ownership，并发送这个block给节点A；注意：节点B给节点A发送的block拷贝可以是dirty的，节点B上存储了redo日志，并没有来得及刷脏。允许共享脏页能够大大减少磁盘的读写操作。
仅当block不在任何节点的buffer cache中才发起磁盘读操作。
RAC的write-sharing协议还有一个重要的优势：一个block被写的过程中，拥有 current copy 的节点仍然能够继续读取这个block。因为对于当前这个事务来说，这个block的数据版本足够新了。例如上面例子中：节点B可以继续读取block，因为它有block的一个镜像，即使它已经把ownership交出去了，并且把block发送给了新的ownership。这个行为和传统的shared-disk是相反的：对一个block的写操作会invalid掉所有节点buffer cache的该block的拷贝（防止没有读取最新的版本），同时上锁阻止其他节点的读取，直到写操作完成。
RAC cache fusion的write-sharing和read-sharing机制，能够保证IO数量和单节点实例在相同workload相同总内存时IO相当（很好证明：一旦内存被某个节点读取过了，就不再发起IO操作。有一点不同是：一个block可能在多个节点上同时存储，只是为了加速本地读取的性能）；
ownership作用：1. 谁写谁就是ownership；2. 只有ownership才会对该block刷脏（刷脏的唯一性，不会出现多个节点对一个block的刷脏）；3. 在write-sharing时，先上排他锁，从其他节点上接管该block的ownership；
3.3 Efficient inter-node messaging
Cache Fusion协议减少了IO，依赖节点间高性能的数据传输。三方面优化性能：
（1）节点间低延迟的通信：cache fusion本质上一个大的状态机，使用定长固定格式的消息格式，这样可以高效的生成和解释。同时使用高速硬件来加速网络；
（2）管理buffer的节点数是常量，一个buffer关联3个node，不会随着RAC集群的扩大而变多：
reqiest请求方；
dire目录管理；
holder，当前持有者；
（3）最小化节点间事件同步频率，动态目录迁移机制：高频词访问的页面所属的目录信息移交到local来管理，这样可以减少一次网络访问，甚至没有网络访问开销。
4. RAC support for DSS（OLAP） workloads
RAC的Cache Fusion sharing协议可以为OLTP很好的提供buffer共享。RAC的多节点并行执行也能加速OLAP大范围扫描数据的场景。RAC的优化器是cost based的，同时能感知集群的状态：1. 磁盘block和节点的亲和性（哪些节点上缓存了哪些block）；2. 表在存储上的最优并行度；3. 节点数，cpu数等；4. local execution vs parallel slaves execution的选择；5. function shipping机制 vs data sharing机制（实现类似MPP的并行查询，节点间同步function，而不是Cache Fusion机制的同步data，这样能大量的减少数据交互）；
在Oracle RAC中：OLTP单个查询需要共享的数据量少，通过Cache Fusion Data sharing协议共享不同写节点上最新的buffer。本质上还是一个单机DB的逻辑，只不过原先从shared-disk上读取的数据现在从邻居的buffer中读取，过程中需要处理一致性读；OLAP需要扫描大量的数据，通过function shipping机制，计算跟着数据走，减少数据传输。本质上是一个类似MPP的分布式计算架构，RAC是2-DFO局部流水的，不能完全的pipeline，中间结果落盘；
5. Recovery in a RAC environment
RAC集群中只要有一个节点或者，服务就不中断。recovery的时间和失败节点数成正比。RAC能够加速recovery的关键点：1. 只replay失败节点的redolog；2. 在replay过程无需从共享存储上读取block了再应用了，通过data sharing协议从其他活着节点的buffer中读取；
只要扫描一遍redo并记录待恢复的页面集合，其他所有活着节点中的buffer cache组织成的Global Cache Resource就可以继续服务新的查询，RAC集群就可以立即进入可服务状态（遇到要读取待恢复的页面会等待），然后再真正开始redo的恢复。
多个节点并行的恢复，可以并发的读取共享盘，同时恢复过程中，或者的节点以及恢复中的节点中的buffer不断的被读取上来，后续对某个block的恢复也许就可以走Data Sharing协议，不断的减少存储IO，并行恢复会越来越快。
6. Conclusions
Oracle Cache Fusion是构建在shared-disk上的shared-cache机制。使得应用程序无需感知DB的分布式逻辑。核心思想是通过data sharing协议充分发挥网络IO，减少共享盘IO。read-sharing协议：基于Consistent-Read机制（current page undo）实现的多版本read-sharing协议允许直接从其他节点读取buffer，而无需节点间维护始终维护缓存一致性；write-sharing协议：允许直接从其他节点上拉取buffer到本地，然后再更新，其他这个页面当前是脏页。
高效的节点间通信允许RAC支持更大规模的集群。RAC的Parallel Execution能够时应用层对集群拓扑无感知就可以加速OLAP类的查询。RAC在recovery时可以从其他节点上读取buffer，进而加速recovery的过程。
译文参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353771897
论文在很有限的篇幅中，将Oracle RAC的核心之一Cache Fusion讲解地很直白，还是值得反复研读和体会的。Oracle数据库的很多功能都是看起来很简单，实则蕴含了很深的设计造诣，大到Cache Fusion、各种进程、各种缓冲区技术，小到$ORACLE_HOME中的各种脚本逻辑，都是有很多值得借鉴和学习的。
现在我们的国产数据库迎来了前所未有的发展机会，Oracle作为一个强大的对手，如果只是闭门造车是无法超越的，而应该怀揣着"站在巨人肩膀"的态度，取经学习，逐渐强大我们自己的产品体系，经营好我们自己的技术生态环境，才能拉近和这些传统数据库厂商的差距。
