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3.4.2 对比预测公式
2013-09-04 14:46:46     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

只要新的公式能有所作为,就要尝试使用新的公式。我很快就明白了一件事,那就是在预测时,如果我不能很好地解释我的方法,或在数学方面只是做了较小程度上的解释,人们往往不会信任我提供的结果。如果人们对于某个地方不明白,他们的通常态度就是立即质疑它的有效性。这就是为什么在第2章中的思想实验是那么重要的原因。它可以帮助你和你的合作伙伴对与排队论相关联的关系产生感觉。

对于更复杂的数学计算,除非有明显的优势,我倾向于不使用它们。我问自己,“使用一些更复杂事物的好处是什么?”这是一个有效的问题,因为人们往往想隐藏背后的复杂性,希望没有人会问问题。复杂性增加出错的机会,所以对于增加复杂性,必须有一个充分的理由。

虽然基本预测公式往往被认为会低估排队时间,而启用了Erlang C公式则被认为会提供一个确切的排队时间,但它们对于我们真正意味着什么呢?正如我们在前面例子中所表明的,使用基本预测数学计算得出的排队时间有时和使用Erlang C公式得出的排队时间同样好。它们的差异,也就是说,基本预测公式中的误差是不恒定的,它取决于两者的利用率(U)和每个队列(m)的服务器数量。

仔细看一下图3-3。垂直轴指的是队列中时间的差异,更明确地说,使用基本预测数学计算得出的队列时间少于使用Erlang C数学公式得出的队列时间。请注意斜坡的大幅度下降。这显示了基本预测数学低估(产生了乐观的预测)了排队效应。有趣的是,只有几台服务器(3~12台),即使在较低的利用率下仍有比较显著的差异。但是,如果只用1个、2个或超过12个服务器,排队时间的差异却变小。

 

表3-2是由如此多的Oracle服务器配置组成。而大多数CPU子系统的配置有2个、12个、24个、32个或64个CPU。当CPU利用率超过70%时,性能分析师开始关注,当利用率接近85%的范围时,它需要被非常密切地关注,若高于这个范围,这时性能可能违反服务水平。

 

那么,这一切意味着什么?好吧,如果你正在预测一个有两个CPU的Linux服务器,如表3-2所示,无论使用何种响应时间数学,响应时间差都为零。预测时,当利用率超过70%时,我们通常会密切关注。在响应时间的计算中,所有但除了最小的数据库服务器会表现出显著的差异。

因此,对于较大的数据库服务器,如果可能的话,你应该总是使用Erlang C公式。

还记得第2章中鲍勃的老板弗兰克的例子吗?在第2章中,我们只使用了基本预测公式。如本章前面的3-2所示,图表显示的是响应时间的差异。现在,让我们来看看实际的数字结果,如表3-3所示。

 

正如我们所期待的,随着CPU数量的减少,在响应时间上的不同增加,导致利用率增加。甚至在我们深入曲线肘部前,队列的时间差高达5%以上。这就是为什么使用启用了Erlang C的公式总是一个好主意的原因。

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