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zy_mensheng:
请问一下 怎么 js没有解析啊 还是钟表图..
调用BIEE提供的web service -
安铁辉:
师兄你很久没更新博客了
Information Dashboard Design读书笔记 -
mojunbin:
很清晰的文章
秒杀相关知识以及技术 -
yanchangjun8102:
楼主你好,我也最近在研究biee的webservice这块,按 ...
调用BIEE提供的web service -
sacredon:
不错,楼主我是看着你的这篇文章写代码调用的BIEE的Web ...
调用BIEE提供的web service
测量以及监控 (measing and monitoring)
在很多环节会产生日志信息,对日志进行分析可以有效的得到关注的数据。
1, web 层日志
a) web server ,比如 apache 日志,是用户请求进来的第一道关卡日志
b) App server ,比如 oracle application server
c) Presentation service plugin,Analytics- 当你从 Analytics 得到 500 错误时需要查看的日志
2, Presentation 日志
a) Sawserver.log ,默认情况下,该日志记录的东西不多。需要修改 logconfig.xml 文件,这样可以收集更详细的日志信息。
b) 该日志对于分析问题很有用,同时也提供解各个环节的花费时长精确细节。比如收到请求到发送逻辑 sql 到 BI server ,以及到接收到返回数据的各个时间点。
3, BI server 日志
a) 查看 NQQuery.log 日志,包含了逻辑 SQL ,物理 SQL ,以及 BI server 的执行计划,数据库的响应时长。
b) 可以看到该日志文件中,将查询过程分为很多个处理节点,比如, aggregation , post-aggr , sort , DbGageway Exchange , Projection( 映射 ) 等。
c) 还有 NQServer.log 包含 BI server 的启动日志,链接数据源,初始化变量的信息
4, 还有一些系统管理功能,提供了详细信息。比如 PerfMon 或者 BI Management Pack for OEM(oracle 企业管理器 ) ,你也可以使用 JMX 协议的工具,比如 jconsole 或者 jManage 去访问数据。
5, 针对数据库,遵循标准的监控方法,取决于你用的是哪种数据库。对于 Oracle 而言,你可以使用 OEM , ASH ,或者 SQL Monitor 等。
6, 对于系统的 IO,CPU 情况,利用一些系统工具进行统计。比如 Oracle OS watcher 或者 PerfMon 等。 EM 的性能功工具很强大。如果做纯粹的测试的话,要获取性能数据的话,你就需要去查看 V$SQL_MONITOR 表。
NQQuery.log 的内容格式大致如下:
Query Status: Successful Completion
Rows 1, bytes 96 retrieved from database query id: <<10172>>
Physical query response time 1 (seconds), id <<10172>>
Rows 621, bytes 9246 retrieved from database query id: <<10188>>
Physical query response time 10 (seconds), id <<10188>>
Physical Query Summary Stats: Number of physical queries 2, Cumulative time 11, DB-connect time 0 (seconds)
Rows returned to Client 50
Logical Query Summary Stats: Elapsed time 14, Response time 12, Compilation time 2 (seconds)
以下是 Oracle SQL Monitor 的工具截图: ( 以 HTML 在页面上清晰的展示数据 )
测量总结:
1, 有很多种方法去度量
2, 尽量的自动化 ( 更容易,更少的错误 )
3, 决定什么指标跟你的测试有关
a) Load testing- 系统指标
b) 单独的报表进行性能测试 - 也许只需要关注相应时长
分析 (Analyse)
分析的步骤如下:
1, 收集数据
a) 存储格式化数据
b) 原始数据
2, 标记你的测试
a) 最好使用无意义的标签
3, 进行分析
a) 可视化
b) 分析结果依赖于测试的目的,比如 load testing ,识别瓶颈
c) 形成趋势,与基线进行对比,利用 excle 或者条件格式,颜色标记,进行凸显。
分析数据的方法:
1, 平均值 (Average/mean)-- 经常被使用,但是忽略了方差 (variance)
2, 百分比 -- 比较直观
3, 标准偏差 -- 体现出方差
4, 样本数 — 统计的有效性
记录测试的数据
对于每一个测试执行需要记录每一级与下面如何相关:
比如 Logic SQL -> SQL IDS , SQL IDS -> exec plan id
也许看起不变,但是我们可以在测试间做些变更:
1, 修改 RPD 可以导致逻辑 SQL 变更,相应的回引起物理 SQL,SQL ID, 执行计划的变更。
2, 新的索引不会改变物理 SQL 或者 SQL ID ,但是有可能导致执行计划的变化
扩展 usage tracking
以下过程是可选的,在分析的结尾,很有可能需要做些修改 ( 分区,系统配置 ) ,重新测量数据。当决定迭代时,需要决定做什么?
1, 更多的测试?
a) 索引列表
b) 配置
c) 等等
2, 测试错了吗?
a) 重新定义
3, 完成了所有的测试
a) Review
分析总结:
1, 与测试目的进行比对
2, 分支
a) 全部实现?
b) 继续测试
3, 结论,证明了什么,又推翻了什么?
4, 是否还需要做更多的测试?
5, 还有时间做更多测试吗?
6, 是否需要重新定义新的测试集?
回顾 (REVIEW)
实现 (Implement)
1, 莫要忘记验证你的实现
2, 使用你的性能测试脚本
3, 基线 & 性能测试
4, 当你在线上遇到性能问题时,可以利用你预定义的测试去确定范围以及问题点
备注:基线的作用:当你修复了慢的报表,那么之前快的报表是否变慢了呢,这就是通过基线来进行识别。
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