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log file sycn是ORACLE里最普遍的等待事件之一，一般log file sycn的等待时间都非常短 1-5ms，不会有什么问题，但是一旦出问题，往往都比较难解决。什么时候会产生log file sync等待？
常见有以下几种：
1)commit操作
2)rollback操作
3)DDL操作（DDL操作实施前都会首先进行一次commit）
4)DDL操作导致的数据字典修改所产生的commit
5)某些能递归修改数据字典的操作：比如查询SEQ的next值，可能会导致修改数据字典。一个典型的情况是，SEQ的cache属性设置为nocache，那么会导致每次调用SEQ都要修改数据字典，产生递归的commit。
一个正常的系统里，绝大多数的log file sycn等待都应该是上面描述的1）commit操作 造成的log file sycn等待，某些异常的系统，比如频频rollback、seq的cache设置为nocache的系统，也可能会造成比较多的log file sycn等待。
我们要是能知道log file sync包含哪些环节，再有针对性的优化各个环节，就能事半功倍了。
上面是Tanel Ponder画的log file sync等待事件的延迟图，在某些关键环节上打了点。我对其中打点的环节，稍作翻译如下：
1)用户进程发起commit
2)用户进程通知lgwr写日志
3)lgwr接收到请求开始写
4)lgwr写完成
5)lgwr通知用户进程写完成
6)用户进程获得通知，继续做其他事
1,2阶段的时间，主要是post/wait的时间，典型的这种post/wait一般利用的是操作系统的信号量（IPC)实现，如果系统CPU资源充足，一般不会出现大的延迟。前台进程post lgwr后，就开始等待log file sync。
2,3阶段的时间，主要是lgwr为了获取cpu资源，等待cpu调度的时间，如果系统cpu资源充足，一般不会出现大的延迟。这里我们需要知道，lgwr只是操作系统的一个进程，它需要操作系统的调度获取cpu资源后才可以工作
3,4阶段的时间，主要是真正的物理io时间，lgwr通知os把log buffer的内容写入到磁盘，然后lgwr进入睡眠（等待log file parallel write），这个时间正常情况下的延迟占整个log file sync的大部分时间。还需要指出，lgwr在获取cpu资源后，可能并不能马上通知os写磁盘，只有在确保所有的redo copy latch都已经被释放，才能开始真正的IO操作。
4,5阶段的时间，os调度lgwr 重新获得cpu资源，lgwr post前台进程写完成。lgwr可能会post很多前台进程(group commit的副作用)
5,6阶段的时间，前台进程接受到lgwr的通知，返回cpu运行队列，处理其他事物（log file sync结束）。
/*************************************************什么是group commit************************************************/
不止一次的看到过一些对log file sync调优的建议里写着：打开ORACLE的组提交功能。
group commit默认就是开启的，而且你没有任何手段可以关闭它!
我一直认为group commit这个东东起的名字不是太过恰当，应该起组刷新更恰当，仅仅代表个人意见。
什么是组提交？
上图是log buffer的抽象图，log buffer此时是非常繁忙的。
给大家设定这样一个场景。
c1作为一个commit record已经被copy到了log buffer里，接着前台进程通知lgwr去写日志，根据我前面的描述，在前台进程post lgwr去写，到lgwr真正开始写之前，非常可能存在着时间差，就在这个时间差里，c2,g1,c3也已经把相应的日志拷贝到了log buffer里，其中c1,c2,c3是commit的记录，g1仅仅是普通的事务日志，不是commit日志。在lgwr真正开始写之前，它会去检查当前log buffer的最高点，发现在c3位置处，把这个点作为此次刷新日志的目标，把c1,c2,g1,c3的日志都刷新到磁盘。虽然刷新日志这个操作是由c1出发的，但是c2,g1,c3也是受惠者搭了便车，日志也被刷新到了日志文件里，这个功能叫组提交，对于一些不太熟悉ORACLE的人容易把组提交误解为，把提交的事物打包刷新到日志里，其实LGWR是不管你的事务日志有没提交的，它只按照log buffer分配的最高点来刷新，因此我觉得叫组刷新更好点。
图中c1,c2,g1的日志已经拷贝完成，我用filled表示，c3的日志空间已经分配，但是还没完成拷贝，我用allo表示，这个情况下，其实lgwr需要等待c3日志拷贝完成，才能真正的开始刷新操作。
/*************************************************什么是group commit************************************************/
我们剖析了log file sycn的各个阶段后，可以看出，正常情况下，最慢的环节应该在3,4阶段（如上图），典型的io操作，这个环节对应的数据库等待叫做log file parallel write。其他的阶段如调度延迟、IPC时间一般都是极短的。网上、论坛上、包括不少书籍里，很多在log file sync出现问题后，往往都把责任推卸到IO慢的原因上。绝大多数情况下，这样的推断可能都是正确的，但是，事情不总是这样的，就像我们分析的，log file sync的快慢也是很依赖cpu资源是否富足、系统的负载是不是过大。我们再看下一幅图，这副图描述了，在CPU资源不足的情况下，各个阶段占取整个log file sycn的比重。
如你所见，由于CPU资源的不足、系统负载过大，导致操作系统调度出现了较大的延迟，3,4阶段的IO部分的延迟已经不是整个log file sync时间的最大的罪魁祸首！
/*********************************************小插曲*****************************************************************************/
lgwr会post哪些前台进程？
当lgwr刷新完日志后，会post相应的前台进程(wakeup）继续工作，那么lgwr怎么判断应该wakeup哪些前台进程呢？
log file sync等待的p1参数的含义为：P1 = buffer# in log buffer that needs to be flushed
当lgwr刷新完buffer后，会扫描活跃会话列表，查看哪些会话在等待log file sync，而且会话的buffer#小于等于它所刷新的log buffer的最大值，这些会话会被wakeup。
/*********************************************小插曲****************************************************************************/
LOG FILE SYNC调优
作为通用的log file sync的诊断、调优方法，一般可以通过诊断系统的IO延迟为多大，cpu资源是否充足来判断哪里出现了问题。
IO延迟的诊断、调优:可以通过log file parallel write这个后台进程等待事件来辅助判断。如果这个等待时间过大，那么你系统的IO很可能出现了问题。优化IO的手段一般为：RAID的方式不要为RAID5，最好为RAID10，关闭RAID卡的读CACHE，全部用作写CACHE，可以用2-4块盘作为日志的磁盘组，如果使用的是存储，一般存储机头的CACHE也比较大，IO上基本能得到保障。使用ssd作为日志组来提升IO并没有什么好的效果。可以通过 v$event_histogram视图获取log file sycn、log file parallel write等待事件的时间分布图（后面有介绍）来辅助诊断。
cpu资源的诊断、调优:如果log file sync的时间与log file parallel write的时间差异过大，则可能系统的CPU资源出现了不足。solaris下还可以通过操作系统工具prstat来诊断lgwr进程的延迟时间，见下图的LAT列。其他平台不能直接针对进程进行跟踪诊断，可以通过系统LOAD，CPU使用率来辅助诊断，如CPU使用率超过百分之六十可能就会造成一定程度的调度延迟、CPU运行队列超过物理CPU的CORE数就有调度延迟的风险等等。如果系统的CPU资源出现瓶颈是比较棘手的，因为换硬盘尚且还算是执行起来不算费劲的，但是换CPU难度一般会比较大，最终可能的结果就是换主机。不过也有一些手段可以尝试：调高LGWR的优先级，可以通过数据库参数_high_priority_processes进行，或者操作系统命令renice命令进行（前者可能更好点）。调整LGWR优先级的目的是为了让LGWR尽可能的容易获得CPU资源，减少排队调度时间。
调优应用：不过有时候更为有效的手段可能不是拼命的调优数据库、调优硬件，比如：是不是可以合并事物，也就降低了LOG FILE SYNC的次数，变相的提高了系统事务的效率。
数据库调优：通过设置ORACLE的REDO LOG 块大小为4K来提升日志写的性能.11GR2的版本可以指定REDO LOG的块大小。在我的版本11.2.0.3下修改会报错，说修改值与实际扇区大小不匹配。通过修改隐含参数_disk_sector_size_override为true，可以强制改成功。修改的办法是在alter database add log file xxxx blocksize 4096。如果拿PL/SQL压测，采取commit write immediate wait方式提交，优化前后的差距接近4倍，非常惊人。但是拿我们的业务压测，只是提升了1500+的TPS，也非常的不错了。
内存调优：在AIX下，如果开启内存预读，对于提升TPS也是非常的明显 dscrctl -n -b -s 1 。见http://space.itpub.net/22034023/viewspace-751590。
/*****************************************************************************可怜的LGWR****************************************************************************/
如果有大量进程在等待LOG FILE SYCN，一旦LGWR写完成，它将POST这些进程苏醒，使它们重新进入CPU运行队列，而LGWR会被当初post它写日志的进程push off出cpu运行队列。这个情形下，由于LGWR已经工作了一段时间了（刚刚写完日志），而前台进程已经等待了一段时间了（等待LOG FILE SYNC)，根据操作系统的默认的调度策略，这种情况下，前台进程将会有更高的优先级获取CPU资源，而LGWR将可能由于CPU资源突发式的紧张而没有获取到CPU资源，导致系统 的事务数有很大的降低：因为LGWR已经不工作了(虽然时间很短）。因此我前面所建议的调高LGWR进程优先级的手段是值得尝试的。
/*****************************************************************************可怜的LGWR****************************************************************************/
获取log file sync、log file parallel write时间分布
如果我们仅仅观察AWR报告，获取log file sync、log file parallel write某一段时间的平均等待时间，有时候是不够的，我们可能想更精细化的知道，10000次等待里，有多少次等待是在1ms以内，有多少次是在2ms以内，等等。查询V$EVENT_HISTOGRAM可以告诉我们这些信息，对于我们诊断性能问题非常有帮助。
SQL> select event, wait_time_milli,wait_count
2 from v$event_histogram
3 where event = 'log file parallel write';
EVENT WAIT_TIME_MILLI WAIT_COUNT
------------------------- --------------- ----------
log file parallel write 1 22677
log file parallel write 2 424
log file parallel write 4 141
log file parallel write 8 340
log file parallel write 16 1401
log file parallel write 32 812
log file parallel write 64 391
log file parallel write 128 21
log file parallel write 256 6
如上，我们可以知道log file parallel write等待时间在1ms以内的有22677次，2ms以内的有424次，等等。
我们可以简单的取两次V$EVENT_HISTOGRAM的快照，来判断间隔时间内，指标的变化次数来辅助我们诊断问题。（AWR思想）
LOG BUFFER 需要调优？
一般情况下，是不需要调优的！
10G以后，LOG BUFFER一般情况下已经比较大，一般为1到多个granules大小，除非你看到了比较多的log buffer space等待事件，否则不需要调整log buffer的大小。
9.2以后， LOG BUFFER根据你系统CPU的多少，已经被拆分成多个LOG BUFFER，很大程度上缓解了redo allocatoin latch的争用，除非看到了明显的redo allocation latch的争用，否则不用调整log buffer的数量。
10G以后，私有redo和imu的出现，进一步降低了redo allocation latch的争用。每一个私有redo都由一个私有的redo allocation latch保护。同上，一般情况不用调整。
redo相关latch需要调优？
redo copy latch：仅仅用来跟踪是否有进程正在往log buffer里拷贝数据。lgwr在真正开始写之前，必须等待相关的进程拷贝完毕，在此期间,lgwr会等待LGWR wait for redo copy等待。可以同时向log buffer里进行拷贝的进程的数量由_log_simultaneous_copies决定。
redo allocation latch：保护进程在redo buffer里分配空间用的，保证各个进程间彼此分配的空间不重叠。
redo writing latch：这个latch其实保护的是一个标志位，进程获取这个latch后，修改标志位，比如把0改为1，代表lgwr正在写，这样后续的提交进程，获得这个latch后读取标志位，就知道当前LGWR是不是正在写了，避免了很多不需要的重复通知。
我们知道了这几个latch的作用，那么我们需要调优他们吗？
一般是不需要的，除非他们相关的等待已经引起了你的注意，而且ORACLE各个版本也一直在优化相关的latch的获取和释放，比如redo allocation latch，这一块已经做的非常高效了。关于redo allocation latch发展史，查看我的另一篇文章：http://www.itpub.net/thread-1803010-1-1.html
新的调优手段
10GR1的时候，ORACLE公司默默的推出了一个参数：commit_logging，这个参数可以有四种组合：
commit write [batch|immediate][wait|nowait]
10GR2版本发布的时候，这个参数被拆成了2个参数，commit_logging，commit_write，个人认为10GR2拆分后的参数，更能准确表达参数的意图。
我们先着重的看下commit_write这个参数，它的参数值可以为wait/nowait，代表：前台进程事务提交的时候，通不通知LGWR去刷新日志。wait为通知，前台进程会等待log file sync。nowait为不通知，仅仅等待其他操作触发lgwr去写日志（如3秒，1M大小，1/3满）。如果你的业务对数据的一致性的要求不高，对ACID的D没有要求，为了提高事物数、提高性能，你可以选择commit_write为nowait方式。而在10G以前，ACID的D是必须满足的，也就是说，前台进程在提交的时候，是必须要等待LOG FILE SYNC，等待LGWR刷新日志到磁盘的。
我们来简单的看下commit_logging参数，参数可以选择的值有batch/immediate，这个参数极其容易引起人的误解，让人误以为batch的含义是，控制着事物以group commit的方式打包提交。immediate方式是代表让事物一个个的提交，一次提交刷新一次log buffer，但是不是这样的！
immediate与batch相比，commit的改变向量（修改回滚段头的事务槽）将作为单独的redo record产生，跟9I的commit记录日志的方式是一样的。batch 模式下commit日志的记录方式是合并进事务的redo record里，这个batch模式依赖使用私有redo和imu，如果他们关闭的情况下，batch的设置也就没了作用。
我们对insert into a values(1111);commit;来进行dump log file，阐述一下batch/immediate方式的区别 :
DUMP LOG FILE：启用私有redo和imu，设置commit_logging为immediate，commit的日志作为单独的redo record产生，一共2条redo record，第二个redo record为commit产生的，见红色部分(OP:5.4,代表为UNDO段头的修改）
REDO RECORD - Thread:1 RBA: 0x00044d.00000002.0010 LEN: 0x0230 VLD: 0x05
SCN: 0x0000.041b921c SUBSCN: 1 06/25/2013 11:27:32
(LWN RBA: 0x00044d.00000002.0010 LEN: 0002 NST: 0001 SCN: 0x0000.041b921c)
CHANGE #1 TYP:0 CLS:51 AFN:3 DBA:0x00c04c80 OBJ:4294967295 SCN:0x0000.041b91d1 SEQ:1 OP:5.2 ENC:0 RBL:0
ktudh redo: slt: 0x0016 sqn: 0x00002bee flg: 0x0012 siz: 136 fbi: 0
uba: 0x00d1a78d.0068.2c pxid: 0x0000.000.00000000
CHANGE #2 TYP:2 CLS:1 AFN:9 DBA:0x024002c5 OBJ:15750 SCN:0x0000.041b916a SEQ:1 OP:11.2 ENC:0 RBL:0
省略
REDO RECORD - Thread:1 RBA: 0x00044d.00000004.0010 LEN: 0x00d0 VLD: 0x05
SCN: 0x0000.041b921e SUBSCN: 1 06/25/2013 11:27:34
(LWN RBA: 0x00044d.00000004.0010 LEN: 0001 NST: 0001 SCN: 0x0000.041b921d)
CHANGE #1 TYP:0 CLS:51 AFN:3 DBA:0x00c04c80 OBJ:4294967295 SCN:0x0000.041b921c SEQ:1 OP:5.4 ENC:0 RBL:0
ktucm redo: slt: 0x0016 sqn: 0x00002bee srt: 0 sta: 9 flg: 0x2 ktucf redo: uba: 0x00d1a78d.0068.2c ext: 104 spc: 2050 fbi: 0
DUMP LOG FILE：启用私有redo和imu，设置commit_logging为batch，commit作为一个改变向量合并进了事物的redo record里，作为一条redo record，change #3为commit产生的。
REDO RECORD - Thread:1 RBA: 0x00044d.00000002.0010 LEN: 0x0230 VLD: 0x05
SCN: 0x0000.041b921c SUBSCN: 1 06/25/2013 11:27:32
(LWN RBA: 0x00044d.00000002.0010 LEN: 0002 NST: 0001 SCN: 0x0000.041b921c)
CHANGE #1 TYP:0 CLS:51 AFN:3 DBA:0x00c04c80 OBJ:4294967295 SCN:0x0000.041b91d1 SEQ:1 OP:5.2 ENC:0 RBL:0
ktudh redo: slt: 0x0016 sqn: 0x00002bee flg: 0x0012 siz: 136 fbi: 0
uba: 0x00d1a78d.0068.2c pxid: 0x0000.000.00000000
CHANGE #2 TYP:2 CLS:1 AFN:9 DBA:0x024002c5 OBJ:15750 SCN:0x0000.041b916a SEQ:1 OP:11.2 ENC:0 RBL:0
CHANGE #3 TYP:0 CLS:51 AFN:3 DBA:0x00c04c80 OBJ:4294967295 SCN:0x0000.041b921c SEQ:1 OP:5.4 ENC:0 RBL:0
ktucm redo: slt: 0x0016 sqn: 0x00002bee srt: 0 sta: 9 flg: 0x2 ktucf redo: uba: 0x00d1a78d.0068.2c ext: 104 spc: 2050 fbi: 0
个人感觉commit_logging参数的作用不大，可能有助于减少ACID的异常时间，对日志量的size在batch模式下有轻微的减少。ACID异常见我的另一个文章：http://www.itpub.net/thread-1803010-1-1.html
PL/SQL commit优化
传统情况下，当用户发出commit后，用户会话会等待log file sync直到lgwr写完成。LGWR写完成后，通知处于前台进程继续处理后面的操作。这个机制保障了事务的持久性，满足了事务ACID的D。但是PL/SQL不是这么工作的：PL/SQL里的commit 操作不会等待lgwr写完成就可以继续处理后面的操作。简单的看个例子：
begin
for r in (select id from t1 where mod(id, 20) = 0) loop
update t1 set small_no = small_no + .1 where id = r.id;
commit;
end loop;
end;
/
查看session 和 sys相关的统计信息如下：
user commits (session statistic) 25
messages sent (session statistic) 6
redo synch writes(session statistic) 1
log file sync (session events) 1
messages received (lgwr statistic) 6
redo writes (lgwr statistic) 6
log file parallel write (lgwr events) 6
Lgwr仅仅写了6次（log file parallel write），用户会话仅仅等待了log file sync一次。那意味着会话发出commit命令后，并没有停下来等待lgwr写完成，就继续处理后面的事务了。用户会话没有遵守事务的持久化原则！！如果实例在PL/SQL处理的过程中crash，那么某些提交的事务是不可恢复的。Oracle对此有一个貌似合理的解释，在PL/SQL没有处理完毕之前，你不知道已经提交了多少次，Oracle不会使他们可恢复，只有在PL/SQL结束的时候，增加redo sync writes次数和前台进程进入log file sync等待。在进行PL/SQL处理期间，不停的查看等待事件，后台看不到任何的log file sync等待。还有就是统计资料里显示了会话总共向lgwr发送了6次message sent请求（请求写日志），lgwr也接受到了6次message recived信息，并且写了6次（log file parallel write）。你可能会问，到底多久，会话发送一次写请求？每次前台进程给LGWR发送写请求前，会去持有redo writing latch，然后检查lgwr是不是已经在处理写请求了，如果lgwr已经在写了，前台进程不会向LGWR发送请求，也不会等待log fil sync，直接继续完成后续的操作，如果lgwr没在写，前台进程通知lgwr去写，但是不会等待log file sycn，还是继续完成后续的操作，只有在PL/SQL结束的时候，才会最终等待一次log file sync。因此如果你的磁盘写的速率足够快，那么lgwr就会被post的次数越多，成正比的关系。还有如果你的cpu足够强，那么PL/SQL块loop的时间就足够小，时间小了，那么lgwr被post的次数也就少了，成反比的关系（在磁盘写速率一定的情况下）。
值得注意的是，如果PL/SQL里包含了DBLINK，那么就会使用传统的提交方式，不会产生出这样的“异常”。
最后提醒一句：虽然PL/SQL只有在结束的时候才会等待lgwr写完成，产生log file sync等待，但是不要认为，在PL/SQL运行过程中，实例crash掉，此次PL/SQL处理的所有事务就会丢失，不是这样的，只是丢失部分，pl/sql在运行过程中，会话是一直检查lgwr是不是在工作的，如果没在工作，就发送写请求给lgwr的（message sent），lgwr接收到写请求后，就要写日志，只要是被写进了日志文件的事务就是可恢复的。也就是说，虽然前台没有等待log file sync，但是后台其实一直是在忙着处理你的事务日志的。
发现问题的手段
方式一：从awr里去发现，依据avg wait(ms）去判断系统的log file sync和log file parallel write是否存在问题。
方式二：通过moats工具去诊断当前数据库的top wait有哪些，是否有log file sync、log file parallel write，工具下载地址：http://www.oracle-developer.net/utilities.php。
方式三：通过lewis的snap_events脚本，获得系统级别等待事件的等待次数、平均等待时间。
rem execute snap_events.start_snap
rem execute snap_events.end_snap
方式四：通过tanel poder的snap脚本采样lgwr后台进程的等待事件分布以及lgwr进程相关的统计信息。
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来自白大师（白鳝）对log file sync等待事件优化的总结，供各位puber们学习参考：
一、 log file sync平均等待事件时间超过7ms，如果等待时间过长，说明log write每次写入的时间过长，如果能够优化redo日志文件存储，使之存放在更快的磁盘上，就可以减少这个等待事件的单次等待时间。（RAID 5--> RAID 10）
当无法通过优化redo日志的I/O性能来解决问题，或者优化了redo日志的I/O性能后还是无法达到我们的预期，那么该如何处理呢？
二、 有经验的DBA可能会建议加大日志缓冲区（log buffer）。提到加大日志缓冲区，可能有些朋友就会感到疑惑，redo日志文件写等待时间长怎么会和日志缓存冲区直接关联起来呢？实际上这个问题解释 起来一点也不难，如果数据文件的I/O性能有问题，平均单块读的等待时间偏长，那么通过加大db cache来减少I/O总次数，从而达到优化I/O的效果。加大日志缓存区的原理也是一样的，这样可以使
日志缓存中的存储更多的redo日志数据，从而减少由于redo日志缓存区不足而产生lgwr写操作的数量，使平均每次写入redo日志文件的redo字节数增加，从而减少redo的I/O次数，进而达到优化log file sync等待事件的目的。
三、如果上述两种方法都不行时，还有一种方法：就是减少提交的次数。如果提交过于频繁，那么无论怎么优化都无法彻底解决问题。
通过加大一次提交记录的数量，减少提交批次，可以有效地减少log file sync等待时间。采用此方法就意味着需要对应进行较大的调整，甚至要对应用架构做出修改，这种修改的代价将十分巨大。
四、还有一个方案可以优化log file sync事件，就是把部分经常提交的事务设置为异步提交。
异步提交是10g版本引入的新特性，通过设置commit_write参数，可以控制异步提交。
commit_write参数默认值是“immediate,wait”
可以设置为“immediate,nowait”来实现异步提交。
采用异步提交的系统需要做一些额外的校验和处理，清理不一致的数据，重新插入刚才由于异步提交而丢失的数据。这就需要在应用层面进行一些特殊处理，建校验 机制和错误数据处理机制。我们需要在应用层面进行一些特殊的设置。应该注意的是，那些特别重要的，后续无法重新完全补充的数据不适合使用这种方法
log file sync等待事件是十分关键的，我们在数据库的日常维护中应该对此指标建立基线，如果这个指标有异常变化，一定要尽快分析并解决问题。一旦这个指标恶化， 可能导致系统性能急剧下降，甚至会导致短暂的挂起。去年，一个客户的系统，平时log file sync的指标是2-3ms。在一次巡检时老白发现该指标增长到了7ms, 当时巡检报告中建议客户关注这个指标，并尽快检查存储系统和操作系统，查出变慢的原因。客户检查了存储，没发现故障，于是就不了了之了。在下个月巡检的时 候，发现该指标增长到了13ms,再次预警，依然没有发现问题。随后两个月这个指标一直持续恶化，增长到了20多毫秒。由于前面几个月的检查工作没有发现 问题，而目前系统也还是很正常的，所以客户也没有再去认真核查。终于有一天，系统突然挂起，５分钟后才恢复正常。后来检查原因，就是log file sync等待导致。根据我的建议，客户从头到尾检查了一遍，最终发现LVM的一条链路存存闪断现象，修复了链路后，一切都恢复正常了。
通过上面的案例，我们要吸取教训，如果log file sync指标有所恶化，一定要尽快排查问题的根源，如果log file sync的等待时间持续上升，那么系统出现挂起的可能性也在增加。尽快找到问题的原因是势在必行的。
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来自盖大师（eygle）对log file sync等待事件优化的总结，供各位puber们学习参考：
http://www.eygle.com/statspack/statspack14-LogFileSync.htm
当一个用户提交(commits)或者回滚(rollback),session的redo信息需要写出到redo logfile中.
用户进程将通知LGWR执行写出操作,LGWR完成任务以后会通知用户进程.
这个等待事件就是指用户进程等待LGWR的写完成通知.
对于回滚操作，该事件记录从用户发出rollback命令到回滚完成的时间.
如果该等待过多，可能说明LGWR的写出效率低下，或者系统提交过于频繁.
针对该问题，可以关注:
log file parallel write等待事件
user commits,user rollback等统计信息可以用于观察提交或回滚次数
解决方案:
1.提高LGWR性能
尽量使用快速磁盘，不要把redo log file存放在raid 5的磁盘上
2.使用批量提交
3.适当使用NOLOGGING/UNRECOVERABLE等选项
可以通过如下公式计算平均redo写大小：
avg.redo write size = (Redo block written/redo writes)*512 bytes
如果系统产生redo很多，而每次写的较少，一般说明LGWR被过于频繁的激活了.
可能导致过多的redo相关latch的竞争,而且Oracle可能无法有效的使用piggyback的功能.
我们从一个statspack中提取一些数据来研究一下这个问题.
我们看到，这里log file sync和db file parallel write等待同时出现了.
显然log file sync在等待db file parallel write的完成.
这里磁盘IO肯定存在了瓶颈，实际用户的redo和数据文件同时存放在Raid的磁盘上，存在性能问题.
需要调整.
由于过渡频繁的提交，LGWR过度频繁的激活，我们看到这里出现了redo writing的latch竞争.
关于redo writing竞争你可以在steve的站点找到详细的介绍:
http://www.ixora.com.au/notes/lgwr_latching.htm
Oracle Internals Notes
LGWR Latching
When LGWR wakes up, it first takes the redo writing latch to update the SGA variable that shows whether it is active. This prevents other Oracle processes from posting LGWR needlessly. LGWR then takes the redo allocation latch to determine how much redo might be available to write (subject to the release of the redo copy latches). If none, it takes the redo writing latch again to recordthat it is no longer active, before starting another rdbms ipc message wait.
If there is redo to write, LGWR then inspects the latch recovery areas for the redo copy latches (without taking the latches) to determine whether there are any incomplete copies into the log buffer. For incomplete copies above the sync RBA, LGWR just defers the writing of that block and subsequent log buffer blocks. For incomplete copies below the sync RBA, LGWR sleeps on a LGWR wait for redo copy wait event, and is posted when the required copy latches have been released. The time taken by LGWR to take the redo writing and redo allocation latches and to wait for the redo copy latches is accumulated in the redo writer latching time statistic.
(Prior to release 8i, foreground processes held the redo copy latches more briefly because they did not retain them for the application of the change vectors. Therefore, LGWR would instead attempt to assure itself that there were no ongoing copies into the log buffer by taking all the redo copy latches.)
After each redo write has completed, LGWR takes the redo allocation latch again in order to update the SGA variable containing the base disk block for the log buffer. This effectively frees the log buffer blocks that have just been written, so that they may be reused.
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来自吕大师（vage）对log file sync等待事件优化的总结，供各位puber们学习参考：
1、Log File Sync是从提交开始到提交结束的时间。Log File Parallel Write是LGWR开始写Redo File到Redo File结束的时间。明确了这一点，可以知道，Log file sync 包含了log file parallel write。所以，log file sync等待时间一出，必先看log file parallel write。如果log file sync平均等待时间（也可称为提交响应时间）为20ms，log file parallel write为19ms，那么问题就很明显了，Redo file I/O缓慢，拖慢了提交的过程。
2、 Log File Sync的时间不止log file parallel write。服务器进程开始提交，到通知LGWR写Redo，LGWR写完Redo通知进程提交完毕，来回通知也是要消耗CPU的。除去来回通知 外，Commit还有增加SCN等等操作，如果log file sync和log file parallel write差距很大，证明I/O没有问题，但有可能是CPU资源紧张，导致进程和LGWR来回通知或其他的需要CPU的操作，得不到足够的CPU，因而产 生延迟。
这 种情况下要看一下CPU的占用率、Load，如果Load很高、CPU使用率也很高，哪就是由于CPU导致Log file sync响应时间加长。这种情况下，数据库通常会有一些并发症，比如Latch/Mutex的竞争会比平常严重些，因为CPU紧张吗，Latch /Mutex竞争一些会加巨的。
3、 log file sync和log file parallel write相差很大，但CPU使用率也不高，这种情况比较少见，这就属于疑难杂症范畴了。I/O也很快，CPU也充足，log fie parallel write响应时间很短，但log file sync响应时间确很大。这是最难定位的情况，可以全面对比下Redo相关资料(v$sysstat中的资料）、Redo相关Latch的变化情况。
比 如，redo synch time的平均响应时间，不是每次redo synch time都有提交，但每次提交必有redo synch time。如果redo synch time向应快，而log file sync慢，则说明Lgwr和进程的互相通知阶段出了问题。还有redo entries，这个Redo条目数，真正含意是进程向Log Buffer中写Redo的次数。redo log space wait time、redo log space requests资料和Log Buffer Space等待事件也要关注下。Log Buffer的大小通常不会影响Log File Sync，但通过Log Buffer的变化，可以了解Redo量的变化。
关于Log Buffer对Log File Sync的影响，
在新IMU机制下，Redo数据先在共享池中，提交时传到Log Buffer中，如果这时有等待，等待时间是Log Buffer Space。从Log Buffer到磁盘，等待事件才是log file sync。
老机制下也一样，Log Buffer之前的等待是log buffer space，log buffer之后的等待才是log file sync。
4、控制文件I/O有可能影响log file sync。
此问题还没来得及深入研究，只是以前在阿里的数据库中观察到这一现象。
5、Log File Sycn和Buffer Busy Waits。
没 有直接关系。是其他原因，比如Redo相关的Latch，导致了Log File Sync和Buffer Busy Waits同时出现。此时Log File Sync和Buffer Busy Waits都不是原凶，真正的原凶是Log Buffer访问性能下降。
6、以同步模式向远端DataGuard传送Redo，也会导致Log File Sync。
Redo是Oracle重要的优化对象，DBWR的工作原理我已经破译的差不多了，下一目标就是LGWR，可惜还没来得及搞，以后有时间再为大家详细总结。
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