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2.3 响应时间曲线
2013-09-04 11:48:43     我来说两句
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本文所属图书 > Oracle性能预测

本书共10章。第1章介绍了性能预测的基本概念和范畴,分析了预测提供的信息及其价值;第2章介绍了基本的性能预测概念,深入研究了如何组合及建模性能预测;第3章介绍了提高预测精度的一些有效手段,通过选择合适的...  立即去当当网订购

在所有传达风险的方式中,响应时间曲线是其中最好的方式之一。响应时间曲线允许我们以一个很容易理解的格式传达非常技术性的情况。我们的风险缓解策略,无疑会导致响应时间的变化。理解和解释这一变化将帮助大家了解一项策略为什么有道理,又是如何运作的。不要低估这个简单的响应时间曲线的能力。

响应时间曲线很简单。观察图2-1中的响应时间曲线图。纵轴是响应时间。为简单起见,可将它当作完成查询所需要的时间。请记住,响应时间是服务时间和排队时间的总和。横轴是到达率。随着每单位时间进入系统事务数的递增,曲线随之向右滑动。

 

注意,当到达率小的时候,响应时间等于服务时间,也就是说,没有排队现象。但当每单位时间有更多事务进入系统(即到达率增加)时,最终将发生排队现象。注意,最初只是发生一点点排队。但是,随着到达率的继续增加,在某一时候(在利用率达到75%后),排队时间将陡然上升。当这种情况发生时,响应时间也将陡然上升,性能下降,而用户感到非常沮丧。

在大学期间,我做过一份接听计算机操作室电话的工作。这个电话可以处理多个线路,但因为在同一时间我只可以跟一个人通话,所以有些时候,我不得不让某些人等待通话。当线路不忙时,如果有人打电话来,我会听取他们的要求,处理这个电话,然后挂断电话,再等待下一个来电。这是作业轻松时的情景。但是,如果来电到达率增加得足够大,有人会在我已经和其他线路上的人通话时打进电话。其结果是,有些人不得不等待轮到自己,或用预测的术语来说,他们在排队。我注意到,一旦来电率引起了人们排队,来电到达率的微小增加,就会引起很多人在排队且他们等待的时间很长。这一切看似很平静,但突然间我发现每个人都在排队。

你可能在你的计算机系统上经历过这种现象。系统性能优良,但是真的很繁忙。然后出于各种原因,系统活动只是增加一点点,但突然间性能直线下降。而你坐下来,说:“刚才发生了什么?一切都进行得很好,工作负载并没有增加那么多啊。”

我们的遭遇都可归结为著名的火箭科学术语,曲线的肘部(也被称为曲线的拐点)。在曲线的肘部位置,到达率的一个微小增加,都会导致响应时间的大量增加。这在所有排队系统中都以某种方式发生,我们的工作是了解何时和在什么条件下会出现曲线的肘部。

你通过研究响应时间曲线能够深入了解到的信息,是我难以表达的。知道如何在曲线上、下、左、右移动将大大提升你对IT的了解。这是非常重要的,在第5章,我会在这方面花费大量时间,专门对排队论做更详细的阐述。

在预测时,响应时间是基于模型的。因此,它是不真实的,它只是一个抽象。服务时间从来都不是完美的水平线,在实际系统中,排队时间不会正好像我们计划的那样发生。所有我们前面谈到的那些Oracle的优化和凌乱的工作负载问题,会使事情麻烦一些。但是,事务处理和计算系统的行为的确是以排队方式呈现的。它们必须这样,这是它们的天性。我总在被人问及我怎么知道某个系统是以这样的方式响应的。答案总是相同的。简单地说,这就是事务的行为方式。当我们人类自己成为一个事务,并进入一个排队系统时,如在麦当劳点餐,我们也会这样做。

你的信心不应该仅仅依赖图表,而应该建立在导致响应时间曲线的底层组件上。这些组件是诸如预测模型、服务器的数量以及如何描述工作负载之类的东西。这些因素影响预测精度。响应时间曲线简直是一个以视觉传达预测结果的伟大方式。

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