Oracle RAC 26ai：重塑数据库集群的 AI 时代

—— 聆听 Oracle RAC 26ai 分享，洞察下一代数据库演进

近期研读 Oracle RAC 26ai 技术分享，我产生了诸多思考。

当下讨论数据库架构，往往离不开 Kubernetes 和云原生概念，高可用与自动调度似乎成了默认标准。

Oracle 为何依旧执着于深耕 RAC 技术？

许多年轻开发者视 RAC 为老旧技术，认为其更新仅是修修补补，与 AI 距离甚远。

然而深入听完演讲后，我发现 Oracle 并非在延续旧模式，而是在重新定义 RAC。

如今的 RAC 已与十年前大相径庭。

以往评估集群优劣，核心指标通常只有两个。

其一，抗压能力。

其二，连续运行能力。

“扛”即吞吐量上限，“不停”即节点故障时的业务连续性。

过去二十余年，Oracle RAC 不断优化这两方面。

Cache Fusion 运行更高效。

节点故障切换更迅速。

锁竞争大幅减少。

然而，今日数据库所承载的负载已发生剧变。

昔日数据库存储的是订单、库存与用户数据。

如今则充斥着向量、Embedding、文档、图片乃至大模型知识库。

过去单次 SQL 查询仅涉及几十条记录。

如今 AI Agent 一次可能发起数十甚至上百次向量检索。

数据库所承受的压力已不可同日而语。

演讲 PPT 显示，系统停机每年造成数千亿美元损失，每分钟损失逾万美元。

昔日半夜维护尚可忍受，如今企业多实行 7×24 运行，无固定维护窗口。

AI 应用亦然。

Agent 不会因数据库升级而停滞。

因此 Oracle 近年来优化 RAC 的思路已悄然改变。

它不再仅关注节点故障处理，而是思考如何保持在线并持续加速。

这一点在后续功能中体现得淋漓尽致。

最令我印象深刻的是 AI Vector Search 测试。

许多人认为瓶颈在于算法，实则不然。

当数据量达百万千万级时，数据库自身往往成为瓶颈。

若向量索引受限于一台机器，CPU 再多也有上限。

Oracle 的解决方案简单直接。

它并未研发新算法。

而是发挥 RAC 擅长的扩展能力。

多节点协同工作。

Worker 数量从 4 增至 32。

整体吞吐量近乎线性增长。

至此我恍然大悟，Oracle 正在解决众多 AI 公司面临的难题。

若知识库持续扩大，Oracle 的方案并非升级单机，而是增加节点，即真正的 Scale Out。

另一个有趣的功能是 Smart Connection Rebalancing。

看似官方，实则解决了常见痛点。

常遇 RAC 四节点均忙碌却无提速之效。

排查 AWR 报告发现大量 Cache Fusion 等待。

gc current block busy 等待事件。

原因在于热点表争抢。

传统连接池基于 Session 或 CPU 调度。

Oracle 改变策略。

观察连接访问模式。

若连接频繁更新同批数据，则定向至同一实例。

减少节点间数据传输。

看似微调，实则大幅减少网络通信。

官方测试显示 Cluster Wait 降幅达 95%。

此优化极具 Oracle 风格。

不依赖硬件堆叠，而是通过理解行为消除无效数据移动。

还有一个变化值得注意。

Oracle 赋予数据库更多自主决策权。

过往 DBA 需监控等待、调整参数。

26ai 新增 Database Reliability Framework。

初以为仅是监控工具。

实则是 RAC 的“自动驾驶系统”。

持续监控 GCS、GES 等内部状态。

检测到资源竞争时自动调整结构。

昔日全凭 DBA 手工操作。

如今数据库实现自动化。

Oracle 的方向清晰明确。

非让 DBA 掌握更多参数，而是减少参数修改。

性能提升在意料之中。

维护能力的革新更为惊人。

资深 DBA 深知，补丁更新最令人紧张。

修 Bug 往往需停机。

业务部门提前预警。

DBA 夜守机房。

领导寝食难安。

26ai 的 Two-Stage Rolling Update 将此过程解耦。

先分发补丁至各节点。

启用时动作极少。

许多 Patch 现可在线滚动升级。

虽是升级方式之变，却意味着维护窗口将消失。

纵观全篇，Oracle 重新回答了“数据库为何物”。

二十年前：保障数据不丢失。

十年前：保障业务不中断。

今日：成为 AI 应用永不掉线的底座。

新特性虽分散，但目标一致。

所有功能皆朝一目标迈进：使数据库渐成自适应、近乎隐形的基础设施。