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2.8.3 平衡现有的工作负载
2013-09-04 13:42:43     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

我从来没有遇到过工作负载完美平衡的客户。应用系统总是有高峰和低谷。低谷代表了机会。虽然这可能不会被视为预测,但它肯定属于容量管理和SLM,所以它是值得一提的。

传统上,专注于批处理任务为平衡工作负载提供了最有可能的机会。这是由于实际情况是,我们通常能够对批处理进行某种程度的控制。而对于在线处理业务系统,用户需要工作时,他们就得工作(亦即必须尽量配合用户的工作时间,不像批处理可以滞后解决)。多数大型Oracle系统可以处理大量的批处理工作。在高峰处理时间仔细地规划并设定优先级,通常会减少大量的工作负载。

首先,决定在高峰时间运行哪个批处理任务。这可能发生在季度末处理期间。你需要与应用系统管理人员和各部门负责人一起工作,并尝试在这些高峰时段分散或减少活动。也许同一台机器上还有一个即席报表系统,它是否能够只是在季度末处理的高峰期间被禁用?在我们的例子中,如果你可以在季度末的处理期间减少批处理工作负载的30%,你就已经有效地抵消了预期的工作负载增加了!

例2-5  为鲍勃的经理弗兰克执行预测

这个例子将涉及所有我们已经学过的内容,但增加了一个令人头疼的(尽管是现实的)难题。(我认为在练习和案例研究中添加有趣的虚构情节是很重要的,因为现实生活从来就不会心慈手软。)

鲍勃的经理弗兰克(他实际上是鲍勃的妻子的表弟的兄弟的朋友)需要减少公司的Oracle数据库许可证数量,以降低成本。由于数据库许可证是基于CPU的数量购买的,因而弗兰克问鲍勃,以确定是否有可能在不影响服务水平的情况下从数据库服务器移除一些CPU。

鲍勃经过多次观察发现,那台26 CPU HP服务器在峰值处理时间(月底结账)通常以28%左右的繁忙程度(利用率)在运行。

下面运用我们的基本预测公式来说明鲍勃是如何解决这个问题的。

 

Bob有一个问题。虽然他知道CPU的数量(M)和CPU利用率(U),但他不知道服务时间(St)。用于推导服务时间的计算公式是:

 

而现在,他还有另外一个问题!虽然他知道利用率(U)和服务器的数量(M),他不知道到达率(λ)。所以他将到达率(λ)设置为1以求得服务时间(St)。这完全没有问题,因为他不需要得到服务时间和响应时间的实际数字。他试图传达的是,服务水平是否将被影响。这可以通过了解何时响应时间陡然上升来解决。如果鲍勃需要站起来,直接说:“平均服务时间是……”,那么这种方法是行不通的。但因为他是简单地用数字显示响应时间的变化,这是可以的。你还会注意到,鲍勃不使用任何类似事务的单位或毫秒的时间单位。这是因为它们并没有任何区别。再次,因为,他要确定的是响应时间的变化,而不是实际的响应时间数值。所以可以将到达率设置如下:

 

现在,他知道了服务时间(St)、CPU利用率(U)和CPU的数量(M),就可以推导出响应时间(Rt)。

 

推导出的响应时间7.28将作为基线。如表2-4所示,慢慢地减少CPU的数量,计算出改动后的CPU利用率,并计算出对应的响应时间。

 

响应时间的图形如图2-4所示,但是,横轴是CPU的数量,而不是到达率。正如你可以看到的,可以移除多少CPU变得很明显。一旦减少到只有大约13个CPU,响应时间的变化就会开始显著增加。

 

观察表2-4中数值的预测,你可以看到,直到CPU的数量下降到约13个前,响应时间并没有显著变化。那么,鲍勃可以告诉他的老板,他可以移除13个CPU(26个初始的CPU?13个CPU)了吗?绝对不可以!几乎没有人会提出一个挂到曲线的肘部的解决方案,因为这样将导致无法预留额外的余量来应付工作负载的增长、工作负载的高峰、预测精度的限制、用户对服务水平的吹毛求疵以及混沌因子(其他不可预计的因素)。2鲍勃没有足够的信息可以负责任地回答弗兰克的问题。然而,他可以使用确实知道的信息,他可以说,“假设工作负载不增加并且没有显著的工作负载尖峰,则可以从数据库服务器中移除11个CPU(初始的 26个CPU11个CPU =剩余15个CPU),而不会破坏服务水平。”

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