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云存储_反向域名解析怎么做_最新活动

云存储_反向域名解析怎么做_最新活动

一个粗略的形式来说明CPUTime是这样的

现在从monProcessActivity我们得到了给定SPID的CPUTime+逻辑IOs。

当我们将服务器转换为ASE157时,在性能方面遇到了许多挑战。我们有广泛的数据采集器,云主机云服务器,并有一分钟一分钟的活动增量。根据这些数据,我们开始分析不同应用程序(程序名)的LIO比率。我们注意到,对于一些应用程序,LIO比率非常低。

在调查中,我们发现如下:

现在这就引出了为什么解析和编译时间很高的问题。

下面是语句缓存不能有效的原因

在上面的示例中,语句缓存引擎不知道数据类型缓存这些语句时的列。因此,电子商务数据分析,基于传递的文本值,低价云服务器,它将在缓存中创建不同的语句集。对于一些具有许多数字列的表,我们看到缓存语句的数量超过10000条。这意味着缓存语句的重用计数非常低。

虽然如果select子句中有一个文本,则"自动文本参数化"处于启用状态,但它不会将这些文本转换为参数

如上所示的派生表中的文本没有参数化。因此,在语句缓存中会有两个不同的语句

在这种情况下,文本也没有参数化

总之,ASE157中查询的解析和编译时间可能比旧版本要高很多。语句缓存的使用对于良好的性能是必不可少的。但是,云估价,需要注意语句缓存无效的情况。

LIO比率是开始研究此类问题的好方法。

我们还使用了LIO比率来解决自旋锁争用的一些问题,返利手游,并将在下一篇文章中对此进行讨论。

感谢Prasad的分享。这意味着我们是比较每个CPU时间的逻辑IO。更想了解这个LIO比率的基准值?对于任何应用程序(如1、10、100),您建议的理想值是什么?更进一步说,我们如何为应用程序基准化LIO比率?

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