LoadBalance 就是把负载平均的分配到集群中的各个节点，从而提高整体的吞吐能力。 Oracle 10g RAC 提供了两种不同的方法来分散负载：
1. 通过Connection Balancing，按照某种算法把用户分配到不同的节点。也可认为是纯技术的分散负载。
2. 通过Service，在应用层上进行分散，也可认为是面象业务的分散负载。
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一．Connection Balancing
Connection Balancing 这种负载均衡是在用户连接这个层次进行的，也就是在用户请求建立连接时，根据每个节点的负载决定把连接分配给哪个实例，而一旦连接建立之后，会话的所有操作就都在这个实例上完成，而不会再分派给其他节点了。
Connection Balancing 有客户端和服务端两种实现方法。
1.1 客户端均衡（Client-Side LB）
客户端均衡（Client-Side LB）是Oracle 8 使用的方法，配置方法是在客户端的tnsnames.ora 文件中加入：
LOAD_BALANCE=YES 条目。当客户端发起连接时，会从地址列表中随机的选取一个，在使用随即算法把连接 请求分配到各个实例。
一个Clint-Side LB的TNS 配置文件如下：
RAC =
(DESCRIPTION =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac1-vip)(PORT = 1521))
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac2-vip)(PORT = 1521))
(LOAD_BALANCE = YES)
(CONNECT_DATA =
(SERVER = DEDICATED)
(SERVICE_NAME = RAC)
)
)
)
注： rac1-vip 需要添加到hosts 文件中
这种方法缺点很明显，因为在分配连接时没有考虑每个节点的真实负载，最后分配结果不一定是平衡的；并且随即算法需要长时间片，如果在短时间内同时发起多个连接，这些连接有可能都被分配到一个节点上，甚至更坏的情况下，连接可能被分配到故障节点上。因此Oracle 引入了服务端均衡(Sevice-Side LB)方式。
1.2 服务器端均衡（Server-Side LB）
Server-Side LB 是从Oracle 9引入的。 它的实现依赖于Listener收集负载信息。 在数据库运行过程中，PMON后台进程会收集系统的负载信息，然后登记到Listener中。 最少1分钟，最多10分钟PMON就要做一个信息更新，并且如果节点的负载越高，更新频率就越高，以保证Listener能掌握每个节点准确的负载情况。如果Listener关闭了，PMON进程会每隔1秒钟检查Listener是否重启。除了这个自动的，定时的更新任务外，用户也可以使用alter system register 命令来手工进行这个过程。
这个自动更新动作，可以从Listener的日志中看到，比如下面这个Listener日志片段很清楚的记录了这些动作。注意，实例启动时PMON进程进行的第一次登记过程叫作Server-register，而后的更新过程叫作service-update。
[root@rac1 log]# pwd
/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1/network/log
[root@rac1 log]# more *.log
.....
27-FEB-2010 02:15:10 * service_register * rac1 * 0
27-FEB-2010 02:15:11 * service_update * rac1 * 0
27-FEB-2010 02:15:11 * service_update * rac1 * 0
27-FEB-2010 02:15:23 * service_update * +ASM1 * 0
27-FEB-2010 02:15:32 * service_update * +ASM1 * 0
.....
Listener 日志虽然记录了PMON 进程的注册和更新动作，但是注册的内容却没有体现，要想获得这些内容，可以通过跟踪10257 时间来获得，这个事件就是跟踪PMON活动。
Event="10257 trace name context forever,levl 16"
PMON 进程不仅会向本地的Listener注册，还可以向其他节点上的Listener注册。但到底要想何处注册，是由Remote_Listeners 和Local_Listener 两个参数决定。 Local_Listener 不用设置，而Remote_Listener 需要设置，参数值是一个tnsnames项。
[oracle@rac1 ~]$ set ORACLE_SID=RAC1
[oracle@rac1 ~]$ sqlplus /nolog
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 - Production on Fri Mar 5 00:52:19 2010
Copyright (c) 1982, 2005, Oracle. All rights reserved.
SQL> conn / as sysdba
Connected.
SQL> show parameter listener
NAME TYPE VALUE
local_listener string
remote_listener string LISTENERS_RAC
SQL>
本机的tnsnames.ora 中对应的LISTENERS_RAC 内容如下：
LISTENERS_RAC =
(ADDRESS_LIST =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac1-vip)(PORT = 1521))
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac2-vip)(PORT = 1521))
)
有了PMON的自动注册机制后，集群的每个节点的Listener都掌握所有节点的负载情况，当收到客户端连接请求时，就会把连接转给负载最小的节点，这个节点有可能是自己也有可能是其他节点，也就是Listener 会转发用户的请求。
Listener的节点选择方法根据用户所请求的连接方式会有所不同：
1). 如果用户请求的是Delicate 专有连接，Listener首先选择负载最小的节点，如果多个节点负载相同，则从节点选择负载最小的实例。
2). 如果用户请求的是Shre Server共享功能连接，除了做节点负载比较和实例负载比较之外，还要在锁选择实例上，选择负载最小的Dispatcher进行转发。
Server-Side LB 和Client-Side LB 不是互斥的，它们可以一起工作，这是用户的连接请求会先从地址列表中随机选取一个地址，然后向改地址的Listener 发出请求；Listener 接到请求后，根据各节点负载情况挑选出最合适的节点转发连接请求。
1.3 两种LB 的配置方法
对于Client-Side LB，需要在客户的tnsnames条目中加入LOAD_BALANCE=YES，对于Server-side LB，需要配置REMOTE_LISTENER这个参数。、
注意事项：在配置LB时，需要从各个节点实例的listener.ora文件中删除缺省产生的
SID_LIST_LISTENER_NodeName条目，这样才能保证Listener获得的信息是动态注册的，而不是从文件中读取的静态信息。
我们要删除：
SID_LIST_LISTENER_RAC1 =
(SID_LIST =
(SID_DESC =
(SID_NAME = PLSExtProc)
(ORACLE_HOME = /u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1)
(PROGRAM = extproc)
)
)
仅保留：
LISTENER_RAC1 =
(DESCRIPTION_LIST =
(DESCRIPTION =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = rac1-vip)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 10.85.10.119)(PORT = 1521)(IP = FIRST))
)
)
二. 利用Service分散负载
先来分析下Connection Balancing 方法的不足之处。 Oracle 的集群是"共享一切"的架构，所有的节点都共享一份磁盘数据。实例间通过Cache Fusion机制进行数据同步，所以RAC的性能在很大程度上受限于Cache Fusion的性能。 因此，要提高RAC的性能，可以从两方面入手：
1. 提高Cache Fusion的能力，这个可以使用更好的互联设备，比如G级的private network，或者使用Infiniband等DRA技术。
2. 可以尽量减少Cache Fusion的流量，减少实例间的互相依赖。而Service就是后一种思路基础删发展出来的。
在来看一下与Service非常类似的Partition技术。如果一个表中的数量巨大，Oracle会建议采用Partition Table，把数据按照一定的规律（比如时间）分散到多个物理段上，这样访问数据时就限制在某些局部的Segment上。
把"分散数据"的思想进一步提升，在RAC环境上，如果能够把数据按照应用进行分离。比如： 一个ERP 应用包括生产，销售，供应链管理多个模块。假设这个数据库采用了2个节点的RAC，在没有进行“分散数据”之前，两个用户都使用销售模块，那么这两个用户就可能被分配到两个节点上，在操作过程中，销售数据就要在Cache Fusion的作用下，不断在两个字节间传递。如果又来了另外两个生产模块的用户，在两个用户被分配到两个节点上，在操作过程中，生产部分又要在Cache Fusion的协助下在两个实例间同步。
可见，如果仅有Connection Balancing一种机制，表面上看起来用户是被分散到了不同的Instance上，似乎负载被分散了。 但是这种分散是没有结合每个用户的业务需求下进行的，是一种纯技术手段。这种分散反而可能加重了系统间的负担。
如果换一种思路，假如把销售模块的用户都分配到节点1上，生产模块的用户都分配到节点2上，在假设这两个模块之间的数据交叉不。 这时销售模块的数据都集中在节点1上，生产模块的数据都集中在节点2上， Cache Fusion的工作量就会急剧较少，就能从根本上解决了性能问题。
9irac好像有
(LOAD_BALANCE=ON)
(FAILOVER=ON）
10gr2有(LOAD_BALANCE = yes)