BUFFER CACHE作为数据块的缓冲区，不是一块简单的内存区域。在这一块内存区域上，Oracle设计了很多LATCH来保护BUFFER CACHE的结构不受并发性访问的破坏，当LATCH数量不够用或并发访问模式不兼容时，将会引起LATCH的争用，这就是我们经常看到的LATCH FREE等待事件。
从BUFFER CACHE中读取数据块一般需要花费100ns左右，假设每次只读取一个数据块，也就是每秒可以读取10 000 000个数据块。而从磁盘读取数据块一般需要花费10ms左右（包括寻址定位时间和传输时间），也就是说每秒只能读取100个数据块。从这个角度来讲，数据块从内存中读取的效率要比从磁盘中读取高100 000倍，但并不是说数据块从BUFFER CACHE中读取一定比从磁盘中读取好，即BUFFER CACHE的命中率并不是越高越好。BUFFER CACHE作为Oracle 数据块的缓冲区，不同的系统类型和业务模块对其命中率的敏感程度会有所不同。比如OLTP系统并发高、事务小、响应快、SQL执行时读取的数据块数量较少，因此，在此系统上比较高的BUFFER CACHE命中率不仅能加快数据块的读取时间，而且能有效缓解存储的I/O压力。而OLAP系统并发低，事务大，SQL执行时读取的数据块数量较多， 所以在这类系统中，BUFFER CACHE命中率的高低却不是特别重要，而且在此类系统中，将所有的数据块都存储在BUFFER CACHE中也不太现实。
客户端发起读取业务数据的需求，数据库在接受到这个请求之后，首先会在BUFFER CACHE中查看所需的数据块是否存在，如果存在，则从BUFFER CACHE中读取数据块内容返回给业务程序。如果不存在，则由服务器进程从数据文件中将数据块读至BUFFER CACHE中，然后再返回给业务程序。从以上简单的流程中可以引申出以下几个优化点：
当数据块在BUFFER CACHE中不存在时，业务程序只能从数据文件中物理地读取数据块（PHYSICAL READS），因此会消耗比较多的I/O资源。当存储I/O压力比较大时，可以增加BUFFER CACHE，加大数据块驻留在BUFFER CACHE中的概率，从而缓减系统I/O压力。
业务程序读取BUFFER CACHE中的数据块之前需要获得一系列LATCH，所以在某些场景下，数据块不经过BUFFER CACHE直接返回给应用程序效率可能更高一些。
同一时刻，Oracle只允许一个进程修改数据块。如果大量的进程并发读取或修改BUFFER CACHE中相同的数据块，那么势必会引起争用。
在进一步探讨这几个优化点之前，首先需要大致了解一下BUFFER CACHE的内存结构。
BUFFER CACHE的内存结构相当复杂，图8-1为BUFFER CACHE的内存结构图（摘自Richmond Shee, Kirtikumar Deshpande , K Gopalakrishnan的大作《Oracle Wait Interface: A Practical Guide to Performance Diagnostics & Tuning》）。
了解BUFFER CACHE上一些比较重要的知识点：
BUFFER HEADER
HASH CHAIN
HASH BUCKET
HASH LATCH
WORKING SET
BUFFER HEADER指的数据块缓冲块头，BUFFER HEADER的地址位指向真正的数据块缓冲区，如图8-1中的虚线所示。当服务器进程将数据块读取至BUFFER CACHE时，Oracle会根据该数据块的DBA值进行HASH运算，然后根据计算出的HASH值挂载到某一个HASH BUCKET中。同样，Oracle需要在BUFFER CACHE中定位某个数据块是否存在时，也会根据该数据块的HASH值在指定的HASH BUCKET中寻找。不同的数据块经过HASH运算之后可能挂载到同一个HASH BUCKET中（也就是说这些数据块的HASH值相同）。Oracle将同一个HASH BUCKET的不同数据块用一条HASH CHAIN串联起来。由于同一个HASH BUCKET上可能有多个数据块，为了防止HASH CHAIN受到进程并发性访问的破坏，所以Oracle设计了专门的LATCH用于保护HASH CHAIN，该LATCH的名字称之为CACHE BUFFERS CHAINS LATCH。另外，由于BUFFER CACHE是一块公共内存区域，为了防止BUFFER CACHE内存不足，需要按照算法（如TOUCH COUNT算法）定期将数据块通过DBWR进程写至数据文件中，释放内存空间来给其他数据块使用。在BUFFER CACHE中，数据块的替换工作主要由WORKING SET来管理。为了便于快速定位数据库性能原因，Oracle在WORKING SET上设计了很多等待事件，这些等待事件将在接下来的小节中一一展开。
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