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热界面材料行业痛点与解决措施热界面材料是一种用于管理和改善热能传输的材料，广泛应用于电子设备、汽车和工业领域。
然而，该行业面临着一些痛点和挑战，包括材料性能、成本和环境可持续性等方面。
本文将探讨热界面材料行业的痛点，并提出相应的解决措施。
首先，热界面材料行业面临的一个主要挑战是材料性能。
热界面材料需要具备良好的导热性能、附着力和耐高温性能等特性，以实现高效的热能传输和稳定的工作环境。
然而，当前市场上的许多热界面材料存在传热效率低、易剥离和易老化等问题。
解决这些问题需要不断改进材料的配方和制备工艺，以提高材料的导热性能和稳定性。
其次，热界面材料行业还面临着成本压力。
目前，许多热界面材料的制备过程复杂，生产成本高。
这使得热界面材料的销售价格较高，限制了其在市场上的广泛应用。
解决这个问题的一个关键措施是优化制备工艺，提高生产效率和降低成本。
例如，采用更高效的制备方法、改进原材料的使用和提高回收利用率等，可以降低生产成本并提高市场竞争力。
另外，热界面材料行业也需要关注环境可持续性。
现有的一些热界面材料在制备和使用过程中可能会排放有害物质，对环境和人体健康造成潜在风险。
因此，开发环境友好型的热界面材料是一个迫切的需求。
可持续的热界面材料可以通过利用可再生资源、减少化学物质的使用和提高材料的回收利用率等方式来降低环境影响。
此外，国际上还应加强热界面材料相关的法规和标准，以确保其制备和使用过程符合环境保护的要求。
此外，热界面材料行业还面临着技术创新和人才培养的挑战。
热界面材料是一个高新技术领域，需要不断推动技术进步和创新。
然而，目前行业中的技术创新相对滞后，缺乏新的研发和应用成果。
为了解决这个问题，需要加强研发投入，培养高素质的研发人才，推动技术创新和产业升级。
热界面材料行业的痛点需要多方共同努力解决。
政府、企业和研究机构应加强合作，加大对热界面材料的研发投入，推动技术创新和应用成果的转化。
同时，行业应加强标准制定和合规性检测，确保热界面材料的质量和安全性。
芯片设计中的功耗与热问题综合解决方案芯片设计中的功耗和热问题一直以来都是工程师们需要面对的挑战。
随着技术的进步和功能的增加，芯片的功耗和热量也相应增加，给电子设备的可靠性和性能带来了一系列的问题。
为了解决这些问题，研究人员和工程师们不断努力，提出了一系列的综合解决方案，本文将对其中的一些方案进行介绍。
1. 制定合理的功耗目标在芯片设计之初，就需要根据实际需求和应用场景制定合理的功耗目标。
这需要工程师们对芯片的功耗进行估算和分析，在满足设备需求的前提下尽可能减少功耗。
例如，在移动设备中，由于电池容量的限制，功耗是一个重要的考量因素。
因此，需要优化电路的设计，降低功耗以延长续航时间。
2. 优化电源管理电源管理是芯片设计中重要的一环。
通过合理的电源管理策略，可以降低功耗和热量的产生。
其中，功耗管理技术包括动态电压调整（Dynamic Voltage Scaling）和动态频率调整（Dynamic Frequency Scaling）等。
在需要高性能时提供足够的供电，而在低负载时降低电压和频率，从而降低功耗。
3. 优化电路结构在芯片设计中，电路结构的优化可以有效地降低功耗和热量的产生。
例如，采用更高效的工作模式和电路设计，减少能量损耗。
此外，采用低功耗特性的元件，如低功耗逻辑门，能够降低总体功耗。
4. 智能功耗管理随着人工智能的兴起，智能功耗管理在芯片设计中得到了广泛应用。
智能功耗管理可以根据不同的应用场景，动态地调整芯片的功耗。
例如，通过智能算法和传感器，可以实时监测设备的功耗和温度，根据设备的使用情况调整功耗。
5. 热管理技术随着芯片功耗的增加，热问题也变得日益突出。
热问题不仅会影响芯片的性能和稳定性，还可能缩短设备的寿命。
因此，研究人员和工程师们提出了一系列的热管理技术。
例如，采用热散射器、热管和风扇等散热装置，可以将热量有效地散发出去，保持芯片在合理的工作温度范围内。
6. 优化布局和走线在芯片设计中，优化布局和走线可以减少电路的功耗和热量产生。
板块模型的特征与解决策略版块模型是早期用于构建分布式系统的技术，它包括3个主要组件，即版块模型引擎、分布式算法和安全机制。
版块模型引擎是通过状态机转换的形式为每个版块（区块）定义事务处理机制，它提供了一种方便的机制，用于实施分布式的多个节点间的交互和协作。
版块模型可以将多个客户端（节点）和网络上的其他资源集成在一个系统中，从而可以充分利用现有的计算资源来支持服务层面的系统。
由于分布式网络中的消息传递和状态变更均有可能引起冲突，因此版块模型使用分布式算法来处理冲突问题，并提供数据一致性、状态可追溯性等特点。
例如，版块模型提供一种共识机制，可以通过采用以太坊的虚拟机技术来实现，它可以在网络节点之间安全地进行数据传递、状态变更，也可以保证系统中的数据有效性和安全性。
由于分布式网络特性决定了版块模型只能提供有限的安全机制，而数据安全和隐私保护是非常重要的，因此版块模型必须搭配先进的安全机制才能在分布式网络环境中得到保障。
常用的安全机制包括加密机制、权限管理机制、安全策略和安全令牌机制等。
例如，可以利用公网/私网交互，采用私有网络及安全机制，以及底层等多层次的安全保护来保护分布式网络数据的隐私及安全。
此外，可以采用边缘计算技术来构建中心化数据收集系统，以降低中心化服务器集群所需的IM网络带宽，并针对不同的设备和数据提供更灵活的访问政策。
此外，版块模型也可以利用认证机制和审计机制来防止设备、网络和其他计算源的访问，以及对数据状态的改变产生影响。
总之，利用版块模型可以构建具有健壮性、可扩展性及更高安全性的分布式系统，但为了实现这一目标，我们需要结合各种优秀的解决方案来进行技术研究，如引入安全机制、加密技术、权限管理机制等，并逐渐发展出更优质的技术和更完善的安全机制。
高性能计算中的耗能与散热问题解决方案随着科技的不断发展，计算机技术也在不断提升。
高性能计算已成为科学研究和工业生产中不可或缺的一部分。
然而，高性能计算在实现高速运算的同时也带来了耗能和散热问题。
本文将探讨高性能计算中的耗能与散热问题，并提出相应的解决方案。
一、高性能计算中的耗能问题高性能计算机在运行时需要大量的电能供应。
在大规模并行计算集群中，计算节点的数量众多，其耗能问题尤为突出。
传统的计算机大多是单核处理器，而高性能计算机主要依赖于多核处理器以实现更高的计算速度和处理能力。
然而，多核处理器的功耗可观，导致高性能计算机整体的耗能问题更加突出。
为了解决高性能计算中的耗能问题，一种可行的方案是采用低功耗的处理器。
例如，ARM架构的处理器在功耗上有一定的优势，同时由于其高度可定制化的特点，可以根据具体需求定制处理器的规格，从而降低功耗。
另外，高性能计算机还可以采用混合式处理器的架构，即将不同功耗的处理器组合在一起，以更好地平衡性能与功耗的关系。
二、高性能计算中的散热问题高性能计算中的大规模计算集群产生的热量也是一个不可忽视的问题。
大规模运算需要大量的数据传输和计算，而这些操作都会产生大量的热量。
如果散热不及时有效地进行，那么计算机的温度将会升高，导致硬件的故障甚至烧毁。
为了解决高性能计算中的散热问题，有以下几种解决方案。
首先，可以通过改善散热系统来提高热量的排出效果。
例如，采用更大型号的散热器、增加风扇的数量、改进散热风道，以加快热量的排出速度。
另外，可以采用液冷技术，利用导热液体将产生的热量传递至散热器，再由散热器将热量散发出去，以降低计算机的温度。
此外，科学家还在研究新型散热材料，以解决高性能计算中的散热问题。
相比传统的金属散热材料，新型散热材料具有更好的散热性能和导热性能。
例如，石墨烯在导热性能方面具有优势，可以作为散热材料的一种选择。
此外，纳米材料也被广泛应用于散热材料的研究中，其具有较高的比表面积，能够更好地传递热量，并提高散热效果。
芯片设计中的功耗与热问题解决方案在现代电子设备中，芯片扮演着至关重要的角色。
然而，随着技术的不断进步和功能的不断增加，芯片所面临的功耗与热问题也越来越突出。
本文将分析芯片设计中的功耗与热问题，并提出一些解决方案。
一、功耗问题功耗问题是芯片设计中面临的主要挑战之一。
随着芯片功能的增加和复杂性的提高，功耗问题愈发突显。
高功耗不仅会导致电子设备的续航时间缩短，还会引发热量积聚，进而影响芯片的性能和寿命。
为了解决功耗问题，我们需要从以下几个方面入手：1. 优化算法和架构设计：合理设计和优化算法和架构，能够有效降低功耗。
例如，采用延迟优化技术来减少芯片的开销，或者使用低功耗模式来降低功耗。
2. 电源管理技术：电源管理技术可以通过动态调整功率供应来实现功耗的降低。
例如，使用可调节电压电流转换器（DC-DC converter）来提供可变电源，根据芯片的负载情况动态调整供电电压和频率，从而有效降低功耗。
3. 时钟管理技术：时钟电路是芯片功耗的一个重要组成部分。
采用合理的时钟管理技术，比如动态电压频率调整（DVFS）技术，可以根据芯片的负载情况动态调整时钟频率和电压，从而降低芯片的功耗。
二、热问题除了功耗问题之外，芯片设计还需要应对热问题。
当芯片长时间工作时会产生大量热量，而过高的温度会对芯片的性能和寿命造成负面影响。
因此，合理的热管理方案至关重要。
以下是一些解决芯片热问题的方法：1. 散热设计：合理的散热设计可以有效降低芯片的温度。
例如，通过增加散热片或散热风扇来增强散热效果，或者在芯片设计中引入散热模块，如热管或热塑性胶带。
2. 温度监测：及时监测芯片的温度可以帮助我们更好地了解芯片工作状态，并采取适当的措施以防止过热。
采用温度传感器等监测装置可以对芯片的温度进行实时监控，并及时触发保护机制。
3. 芯片布局与散热：合理的芯片布局可以优化热传导路径，提高散热效率。
例如，通过布置散热板或散热管来提高热量的传导和散发效果，或者采用多层芯片布局来实现更好的散热效果。
光伏热场行业行业痛点与解决措施xx年xx月xx日contents •引言•光伏热场行业痛点分析•解决措施与建议•企业应对策略•结论目录01引言光伏热场行业是太阳能利用领域的重要组成部分，主要涉及太阳能电池板和热场的设计、生产和安装等领域。
光伏热场是太阳能电池板中的关键部分，其性能和质量直接影响到太阳能电池板的工作效率和寿命。
光伏热场行业概述由于光伏热场行业的特殊性，存在一些难以解决的问题，如效率低下、生产成本高、安装困难等。
这些痛点不仅影响了行业的可持续发展，还制约了整个太阳能利用领域的发展。
行业痛点的重要性通过解决光伏热场行业的痛点，可以提高太阳能电池板的工作效率和寿命，降低生产成本，促进太阳能利用领域的可持续发展。
期望在政策、技术、市场等方面得到支持和推动，以实现光伏热场行业的可持续发展。
目标和期望02光伏热场行业痛点分析国内光伏热场行业起步较晚，部分关键技术仍依赖进口，自主研发能力有待提高。
光伏热场关键技术依赖进口光伏技术不断进步，新的光伏热场技术不断涌现，但国内光伏热场企业在技术更新方面相对滞后。
技术更新换代速度快行业技术痛点国内光伏热场企业数量众多，相互之间竞争激烈，部分企业市场份额较小。
价格战影响行业盈利为了争夺市场份额，部分企业采取价格战的方式，导致整个行业盈利水平下降。
行业内竞争激烈市场竞争痛点VS上游原材料供应不稳定光伏热场企业原材料供应商相对分散，供应链管理难度较大，容易受到市场波动的影响。
下游客户需求变化快光伏市场波动较大，下游客户对光伏热场产品的需求变化较快，企业需要不断调整生产计划。
产业链协同痛点政策法规痛点政策补贴下降政府逐步减少对光伏行业的补贴，光伏热场企业面临较大的经营压力。
环保法规趋严政府对环保要求不断提高，光伏热场企业需要加强环保投入，提高环保管理水平。
03解决措施与建议技术创新与升级提升光伏热场材料性能采用新型材料，提高热场材料的热导率、热稳定性及抗高温腐蚀能力，以满足更高温度和更长寿命的需求。
我们可以通过视图v$session_wait来查看系统当前的等待事件，以及与等待事件相对应的资源的相关信息看书笔记db file scattered read DB ,db file sequential read DB,free buffer waits,log buffer space,log file switch,log file sync我们可以通过视图v$session_wait来查看系统当前的等待事件，以及与等待事件相对应的资源的相关信息，从而可确定出产生瓶颈的类型及其对象。
v$session_wait的p1、p2、p3告诉我们等待事件的具体含义，根据事件不同其内容也不相同，下面就一些常见的等待事件如何处理以及如何定位热点对象和阻塞会话作一些介绍。
<1> db file scattered read DB 文件分散读取(太多索引读,全表扫描-----调整代码,将小表放入内存)这种情况通常显示与全表扫描相关的等待。
当全表扫描被限制在内存时，它们很少会进入连续的缓冲区内，而是分散于整个缓冲存储器中。
如果这个数目很大，就表明该表找不到索引，或者只能找到有限的索引。
尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要。
因为全表扫描被置于LRU(Least Recently Used，最近最少适用)列表的冷端（cold end），所以应尽量存储较小的表，以避免一次又一次地重复读取它们。
==================================================该类事件的p1text=file#,p1是file_id，p2是block_id,通过dba_extents即可确定出热点对象(表或索引)select owner,segment_name,segment_typefrom dba_extentswhere file_id = &file_idand &block_id between block_id and block_id + &blocks - 1;==================================================<2> db file sequential read DB 文件顺序读取(表连接顺序不佳-----调整代码,特别是表连接)这一事件通常显示单个块的读取(如索引读取)。
热学问题解析与解决热学是物理学的一个分支，研究物质内部微观粒子运动的热力学规律，以及与能量转移和能量转换相关的现象和过程。
在日常生活和工程实践中，我们常常会遇到一些热学问题，如能源利用效率、热传导和传热等。
本文将针对这些问题进行解析与解决。
一、能源利用效率问题能源是人类社会发展和经济运行的基础，但能源资源有限，因此提高能源利用效率非常重要。
在传统能源转化过程中，如化石燃料的燃烧，会产生大量的热量损失。
为了解决能源利用效率问题，我们可以采取以下措施：1. 热力循环技术：通过利用热力循环技术，将燃烧产生的废热进一步回收利用。
例如，在发电厂中，使用蒸汽轮机将燃烧产生的高温废热转化为动力，提高发电效率。
2. 节能措施：在能源使用过程中，采取节能措施可以有效提高能源利用效率。
例如，加强绝热隔热、优化设备运行参数等。
二、热传导问题热传导是指热量通过物质的传递，在很多情况下，我们需要解决热传导问题，以保证物体的温度分布均匀。
以下是几种常见的热传导问题及解决方法：1. 热传导方程解析：热传导过程可以使用热传导方程进行描述。
通过求解热传导方程，可以得到物体内部的温度分布。
在一维情况下，热传导方程可以简化为Fourier定律，即热流密度与温度梯度成正比。
2. 传热增强技术：在一些需要高效传热的场合，我们可以采用传热增强技术来提高传热速度。
例如，在换热器中增加换热面积或采用增大换热系数的材料，以提高传热效果。
三、传热问题传热是指热量从一个物体传递到另一个物体的过程，在生活和工程实践中经常会遇到传热问题。
以下是几种常见的传热问题及解决方法：1. 对流传热问题：对流传热是指通过流体的传热过程。
在对流传热过程中，流体的流动状态、流速和物体表面特性等因素都会影响传热效果。
为了解决对流传热问题，我们可以采用改变流体流动状态、增大表面积或使用传热增强器等方法。
2. 辐射传热问题：辐射传热是指通过辐射方式传递热量。
辐射传热无需介质，可以在真空中进行。
芯片设计中的功耗与热问题综合解决方案与技术随着现代电子产品的普及和功能要求的提升，芯片的功耗与热问题成为了设计中的一大挑战。
高功耗和高温度不仅会影响芯片的性能与寿命，还会对电子产品的稳定性和可靠性产生严重的影响。
为了解决这一问题，工程师们提出了各种综合解决方案与技术，本文将对其进行探讨。
一. 低功耗芯片设计技术1.1 时钟管理技术时钟管理技术是降低功耗的关键，通过合理的时钟控制和管理策略，可以在不降低芯片性能的情况下降低功耗。
其中，动态时钟门控技术（DCG）和时钟门控技术（CG）是常用的两种方法。
通过对时钟信号的控制，可以在不需要时关闭时钟，从而减少芯片的功耗。
1.2 功耗优化设计方法采用优化设计方法可以有效地降低芯片的功耗。
例如，通过寄存器传输级别优化可以减少功耗，通过对布局和连接进行优化可以减小开关电容。
此外，还可以利用优化的编译器、综合工具和布线工具来降低功耗。
1.3 压缩算法技术压缩算法技术可以通过对芯片的数据进行压缩和解压缩，从而减少数据传输和存储时的功耗。
通过采用合适的压缩算法，可以在减小数据存储空间的同时降低芯片功耗。
二. 热问题综合解决方案2.1 散热设计散热设计是解决芯片热问题的重要手段。
合理的散热设计可以提高芯片的散热效率，降低芯片的温度。
常见的散热设计方法包括风冷散热、水冷散热和热管散热等。
2.2 温度感知与控制温度感知与控制技术可以实时监测芯片的温度，并进行相应的温度控制。
通过准确的感知和智能的控制算法，可以及时发现温度异常，避免芯片过热，并采取相应的措施进行降温。
2.3 芯片层次的热管理芯片层次的热管理是通过优化芯片的结构和硬件电路，降低功耗和散热的同时提高芯片的性能。
例如，采用多核设计可以分散芯片的功耗，减少单个核心的热量；采用片上温度传感器可以实时监测芯片的温度，从而进行动态的温度管理。
三. 综合解决方案的应用案例3.1 移动设备中的功耗与热问题解决方案移动设备的功耗和热问题一直是制约其性能和使用时间的关键因素。
热点块的定义数据库的热点块，从简单了讲，就是极短的时间内对少量数据块进行了过于频繁的访问。
定义看起来总是很简单的，但实际在数据库中，我们要去观察或者确定热点块的问题，却不是那么简单了。
要深刻地理解数据库是怎么通过一些数据特征来表示热点块的，我们需要了解一些数据库在这方面处理机制的特性。
数据缓冲区的结构我们都知道，当查询开始的时候，进程首先去数据缓冲区中查找是否存在查询所需要的数据块，如果没有，就去磁盘上把数据块读到内存中来。
在这个过程中，涉及到数据缓冲区中LRU链的管理（8i开始以接触点计数为标准衡量buffer冷热从而决定buffer是在LRU的冷端还是热端），关于这部分内容，从oracle concepts 中就能得到详尽的文档，我不准备去论述这部分内容，这也不是本文的重点。
现在我们的重点是，到底进程是如何地去快速定位到自己所想要的block的，或者如何快速确定想要的block不在内存中而去进行物理读的。
我们仔细想一想，随着硬件的发展，内存越来越大，cache buffer也越来越大，我们如何才能在大量的内存中迅速定位到自己想要的block？总不能去所有buffer中遍历吧！在此数据库引出了hash的概念（oracle 中快速定位信息总是通过hash算法的，比如快速定位sql是否在shared pool size中存在就是通过hash value来定位的，也就是说shared pool size中对象也是通过hash table来管理的），了解一点数据结构的基本知识就知道，hash 的一大重要功能就是快速地查找。
举个最简单的例子，假设我们有一个hash table 就是一个二维数组a[200][100],现在有1000个无序数字，我们要从这1000个数字里面查找某个值是否存在，或者说当我们接收到某个数字的时候必须判断是否已经存在，当然，我们可以遍历这1000个数字，但这样的效率就很低。
但现在我们考虑这样一种方法，那就是把1000个数字除以200，根据其余数，放在a[200][100]里面(假设相同余数的最大数量不超过100)，余数就是数组的下标。
这样，平均来说一个数组a[i]里面可能有5个左右的数字。
当我们要去判别一个数字是否存在的时候，对这个数字除以200(这就是一个最简单的hash算法)，根据余数i作为下标去数组a[i]中查找，大约进行5次查找就能判别是否已经存在，这样通过开辟内存空间a[200][100]来换取了时间(当然hash 算法的选取和hash table 的大小是一个很关键的问题)。
明白了基本的hash原理之后，我们再来看oracle的block的管理。
数据库为这些block也开辟了hash table，假设是a,则在一维上的数量是由参数_db_block_hash_buckets 来决定的，也就是存在hash table a[_db_block_hash_buckets ],从oracle8i开始，_db_block_hash_buckets =db_block_buffers*2。
而一个block被放到哪个buckets里面，则是由block的文件编号、块号(x$bh.dbarfl、x$bh.dbablk对应了block 的文件属于表空间中的相关编号和block在文件中的编号，x$bh是所有cache buffer的header信息，通过表格的形式可以查询)做hash 算法决定放到哪个bucket的，而bucket里面就存放了这些buffers的地址。
这样当我们要访问数据的时候，可以获得segment的extent(可以通过dba_extents查到看，详细的信息来源这里不做探讨)，自然知道要访问的文件编号和block编号，根据文件和block编号可以通过hash 算法计算出hash bucket,然后就可以去hash bucket里面去找block对应的buffer。
除此之外，为了维护对这些block的访问和更改，oracle还提供了一种latch来保护这些block。
因为要避免不同的进程随意地径直并发修改和访问这些block，这样很可能会破坏block的结构的。
latch是数据库内部提供的一种维护内部结构的一种低级锁，latch的生存周期极短(微秒以下级别)，进程加latch后快速的进行某个访问或者修改动作然后释放latch(关于latch不再过多的阐述，那可能又是需要另一篇文章才能阐述清楚)。
这种latch数量是通过参数_db_block_hash_latches 来定义的，一个latch对应的保护了多个buckets。
从8i开始，这个参数的default规则为:当cache buffers 少于2052 buffers_db_block_hash_latches = power(2,trunc(log(2, db_block_buffers - 4) - 1))当cache buffers多于131075 buffers_db_block_hash_latches = power(2,trunc(log(2, db_block_buffers - 4) - 6))当cache buffers位于2052与131075 buffers之间_db_block_hash_latches = 1024通过这个规则我们可以看出，一个latch大约可以维护128个左右的buffers。
由于latch使得对block的操作的串行化(9i中有改进，读与读可以并行，但读与写、写与写依然要串行)，很显然我们可以想到一个道理，如果大量进程对相同的block进程进行操作，必然在这些latch上造成竞争，也就是说必然形成latch 的等待。
这在宏观上就表现为系统级的等待。
明白了这些原理，为我们下面的在数据库中的诊断奠定了基础。
如何确定热点对象如果我们经常关注statspack报告，会发现有时候出现cache buffer chains的等待。
这个cache buffer chains就是_db_block_hash_latches所定义的latch的总称，通过查询v$latch也可得到：select">sys@OCN>select latch#,name,gets,misses,sleeps from v$latch where name like 'cache buffer%';LATCH# NAME GETS MISSES SLEEPS---------- ------------------------------ ---------- ---------- ----------93 cache buffers lru chain 54360446 21025 23898 cache buffers chains 6760354603 1680007 2708599 cache buffer handles 554532 6 0在这个查询结果里我们可以看到记录了数据库启动以来的所有cahce buffer chains的latch的状况，gets 表示总共有这么多次请求，misses表示请求失败的次数(加锁不成功)，而sleeps 表示请求失败休眠的次数，通过sleeps我们可以大体知道数据库中latch的竞争是否严重，这也间接的表征了热点块的问题是否严重。
由于v$latch是一个聚合信息，我们并不能获得哪些块可能存在频繁访问。
那我们要来看另一个view 信息，那就是v$latch_children,v$latch_children.addr记录的就是这个latch的地址。
select">sys@OCN>select addr,LATCH#,CHILD#,gets,misses,sleeps from v$latch_children2 where name = 'cache buffers chains' and rownum < 21;ADDR LATCH# CHILD# GETS MISSES SLEEPS-------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------91B23B74 98 1024 10365583 3957 3391B23374 98 1023 5458174 964 2591B22B74 98 1022 4855668 868 1591B22374 98 1021 5767706 923 2291B21B74 98 1020 5607116 934 3191B21374 98 1019 9389325 1111 2591B20B74 98 1018 5060207 994 3191B20374 98 1017 18204581 1145 1891B1FB74 98 1016 7157081 920 2391B1F374 98 1015 4660774 922 2291B1EB74 98 1014 6954644 976 3291B1E374 98 1013 4881891 970 1991B1DB74 98 1012 5371135 971 2891B1D374 98 1011 5154497 990 2691B1CB74 98 1010 5013796 936 1891B1C374 98 1009 5667446 939 2591B1BB74 98 1008 4673421 883 1491B1B374 98 1007 4589646 986 1791B1AB74 98 1006 10380781 1020 2091B1A374 98 1005 5142009 1110 1920 rows selected.到此我们可以根据v$latch_child.addr关联到对应的x$bh.hladdr(这是buffer header中记录的当前buffer 所处的latch地址)，通过x$bh可以获得块的文件编号和block编号。
select">sys@OCN>select dbarfil,dbablkfrom x$bhwhere hladdr in(select addrfrom (select addrfrom v$latch_childrenorder by sleeps desc)where rownum < 11);DBARFIL DBABLK---------- ----------4 649840 1491515 6556428 3490940 179871 245548 2140439 2966928 4617328 48221……………………由此我们就打通了cache buffers chains和具体block之间的关系，那再继续下来，知道了block，我们需要知道究竟是哪些segment。
