性能优化方法（精选9篇）
性能优化方法 篇1
1 引言
ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司 (甲骨文) 提供的以分布式数据库为核心的数据库软件。作为全球关系型数据库的领导者, 随着国家电网公司信息化建设的不断深入, 数据库服务器的访问量和数据量越来越大, 如何使用有限的计算机系统资源为日益增长的用户服务?如何保证用户的响应速度和服务质量?这些问题都属于ORACLE数据库性能优化的问题。
2 性能优化的概念及其评价指标
ORACLE数据库的优化是通过合理分配计算机的资源 (如内存、CPU、磁盘I/O等) 、调整系统运行参数、调整操作系统内核参数、优化应用来改进的过程[1]。优化策略一般包括ORACLE数据库参数调整、磁盘I/O调整、应用程序SQL语句分析及设计、网络性能调整等几个方面[2]。分析评价ORACLE数据库性能主要有数据库吞吐量、数据库用户响应时间两项指标
3 Oracle的体系结构
Oracle的体系结构决定了该数据库系统是如何使用内存、硬件和网络, 以及哪个进程或程序运行在哪台机器上等, 了解其体系结构可以帮助我们解决复杂的问题, 优化数据库的性能, 设计并开发出更加健壮的产品系统。图1即是绝大多数机器环境下的Oracle体系结构:
3.1内存分为两类:SGA与PGA
SGA:是用于存储数据库信息的内存区, 该信息为数据库进程所共享[3]。它包含Oracle服务器的数据和控制信息, 它在Oracle服务器所驻留的计算机的实际内存中得以分配, 如果实际内存不够再往虚拟内存中写。PGA:包含单个服务器进程或单个后台进程的数据和控制信息, 与几个进程共享的SGA正相反, PGA是只被一个进程使用的区域, PGA在创建进程时分配在终止进程时回收。
3.2 Oracle的系统后台进程
Oracle的后台进程较重要的包括以下几个:SMON、PMON、DBWR、LGWR、ARCH、CKPT[4]。其中DBWR (数据库写入程序) 后台进程负责管理数据块缓存区及字典缓存区的内容。它把修改块从SGA写到数据文件中。
4 Oracle性能优化的主要方法
从Oracle数据库体系结构的介绍中, 我们可以发现, 主要有操作系统、数据库、网络、应用和存储影响数据库性能。操作系统和存储方面的主要问题是CPU时间、内存使用、磁盘I/O等, 网络方面诸如对网络带宽的占用等。我们所说的Oracle性能优化, 都是在假设服务器硬件、操作系统和网络带宽均没有引起严重的性能问题的前提下进行的。
4.1 数据库参数
4.1.1 CPU参数的调整
CPU是系统中最快的组件, 因此如果CPU使用率使CPU保持100%忙碌, 那么也会影响系统范围的性能。如果发现系统使CPU保持100%忙碌, 则需要调查导致这种情况发生的进程。
4.1.2 内存分配的优化技术
Oracle的信息存储在内存和磁盘上, 由于访问内存比访问磁盘快得多, 在大量并发用户数下, 如果Oracle内存尺寸不够会降低程序的处理效率, 延缓数据库的响应时间, 提高数据库性能需要设置合适的内存尺寸[6], Oracle内存包括系统全局区 (SGA) 和程序全局区 (PGA) 。实例分配的内存结构主要由系统全局区SGA和程序全局区PGA构成。Oracle运行时, 用到三部分内存区域:软件区、系统全局区和程序全局区。SGA区和PGA区的大小是否合适, 对系统的性能有很大的影响。
4.1.2. 1 调整SGA的大小
根据数据库运行状况重新调整SGA的大小, 对每个节点修改SGA大小的方法如下:SQL>alter system set sga＿target=200m scope=both sid='RACDB1';
SQL>alter system set sga＿target=200m scope=both sid='RACDB2';
4.1.2. 2 提高共享池性能
共享池主要是用来存放最近使用过的SQL语句, 共享池内存分配算法保证了数据字典数据比库缓冲区数据在内存停留时间更长, 命中率更高, 应优先调整库缓冲区[7]。
1) 通过调整参数SHARED＿POOL＿SIZE的值, 可以根据实际情况对每个节点共享池的大小进行调整;
2) 为了提高共享池命中率, 可以使用代码重用方法;
3) 对于比较大的对象, 把重要的大对象保持在内存中, 可以大大提高共享池性能。
4.1.2. 3 优化数据缓冲区高速缓存性能
为减少系统磁盘I/O开销, 应调整数据缓冲区的尺寸, 使服务器进程尽量在缓冲区中找到所需的数据, 尽量减少等待数据块或空闲缓冲区的时间[8]。一般采用加大Buffer Cache的大小和使用多个缓冲池两种办法。
4.1.2. 4 尽量减少全表扫描
通过索引的正确使用可以避免不必要的全表扫描, 发生的全表扫描越少, Database Buffer Cache命中率将越高, 通常, 当该表的结果集和表中记录总数的比值大于20%时, 就应该要使用全表扫描。
4.1.2. 5 调整重做日志缓冲区大小
此参数用来定义内存中重做日志缓冲区大小, 虽然它相对SGA较小, 但当此值设置太小时, LGWR进程会频繁将LOG BUFFER中的数据写入磁盘, 增加I/O的次数, 影响系统性能。
4.1.2. 6 调整PGA
Oracle对事务的处理要产生一定数目的递归语句。减少不必要的SQL语句的语法分析可以提高事务的处理速度。为避免重复的语法分析, 要为PGA分配合适的用于处理SQL语句的工作空间。
4.1.3 磁盘I/O的调整
磁盘的I/O速度对整个系统性能有重要影响。影响磁盘I/O的性能的主要原因有磁盘竞争、I/O次数过多和数据块空间的分配管理。可从以下几个方面优化I/O:
1) 经常使用的对象产生I/O争用的机会较多, 应将访问量较大的数据文件放在独立磁盘上, 同一个表空间的多个数据文件应尽可能地放在不同的磁盘上;
2) 在内存中修改过的数据不是直接写入数据文件, 而是先写入重做日志文件中, 重做日志文件要足够大, 要与数据文件存放在不同的磁盘上, 减少对磁盘的竞争, 重做日志文件分为几个组, 写满一组时切换至下一组, 最后一组写完后再返回至第一组, 按顺序循环写入;
3) Oracle的文件和操作系统的其他文件应尽可能地放在不同的磁盘上, 这样可以减小I/O争用的概率;
4) 最好使用目前较流行的廉价磁盘冗余阵列 (raid) , 它能自动分离不同类型、访问频率的数据库文件, 减小I/O进程之间的竞争, 优化数据库性能;
5) 创建回滚段及其专用的表空间, 从而减小I/O进程之间的竞争, 防止空间竞争影响事务的完成;
6) 单独创建用户数据表空间, 且要与系统表空间 (system) 分开磁盘存放, 创建临时表空间用于排序操作, 尽可能防止数据库碎片存在于多个表空间中。
4.2 应用系统
开发一个优秀的应用系统对提高Oracle数据库系统效率有着极其关键的作用, 并对Oracle数据库有较好的理解等, 一般在以下方面需要重视。
4.2.1 优化SQL语句
SQL语句本身的执行效率直接影响Oracle数据库执行效率, 它消耗Á了数据库系统70%～90%的资源, 对SQL语句进行合理设计可以使其更高效地执行, 以提高系统对资源的利用率[9], 好的SQL语句可以加快执行速度, 减少网络传输, 从而最大限度地发挥数据库的性能。
4.2.2 索引使用的一些原则
在大型应用开发或表较大的情况下, 使用索引可以极大减少数据库读写次数, 从而提高数据库访问速度[10], 但如何正确使用索引以发挥它的优势需遵循以下原则。
(1) 在主键 (primary key) 的索引方面, 不应有超过25%的列成为主键, 而只有很少的普通列, 这会浪费索引空间;
(2) 在索引的使用效率方面, 当选择数据少于全表的20%, 并且表的大小超过Oracle的5个数据块时, 使用索引才会有效, 否则用于索引的I/O加上用于数据的I/O就会大于做一次全表扫描的I/O;
(3) 当指向被删除行的索引所占空间超过总索引空间的20%时, 就应删除并重建索引, 以节省空间, 提高性能。
4.1.4.3网络负载
在完成一定的任务量情况下, 应尽量减少客户端与服务器之间传递的数据量, 合理地分配任务处理。
(1) 采用Oracle自身的完整性约束机制, 而非让应用程序来检查完整性, 可大大减少客户端/服务器间的网络访问。
(2) 使用触发器、过程和包。开发人员利用触发器、过程和包把应用逻辑移到数据库服务器执行以便减少网络I/O, 提高性能。
(3) 使用显式游标。
5 实际应用
在国家电网公司某省公司财务管控系统的优化中, 采用Oracle10g数据库管理系统。系统运行的硬件环境为:IBM P570两台做的Oracle10g RAC, 128G内存, 操作系统为IBM AIX。在正常业务工作时间段8:00-18:00, 系统运行稳定的状态下, 通过该系统的运行状态来观看系统优化的效果。从表1和表2中可能看出, 通过采取相应的优化策略, 整个系统的性能得到了很大的提升。
6 结论
优化Oracle数据库对提高计算机系统可用性和效率, 都有非常重要的意义, 也是一件经常性的行之有效的工作, 这里我们只是从数据库参数、应用系统、网络负载等方面做了一些简略讨论, 性能优化需要数据库管理员、开发人员等具有较深的经验和共同合作, 并采用正确的方法, 才能达到最终目的
参考文献
[1]孙风栋, 闫海珍.Oracle10g数据库系统性能优化与调整[J].计算机技术与发展.2009, 19 (2) :83-86.
[2]赵慧勤, 李秀兰.ORACLE数据库应用系统的优化策略[J].计算机工程与应用.2003, 27:213-215.
[3]蒋凤珍.Oracle数据库性能优化技术[J].计算机工程.2004, 30:94-96.
[4]Gaja Krishna Vaidyanatha.Oracle性能优化技术内幕[M].北京:机械工业出版社, 2002.
[5]Oracle Corp.Oracle Spatial User's Guide and Reference Release9.0.1[Z].1999:2-6
[6]王晓春, 赵霁, 张岩.Windows平台上Oracle数据库的系统性能优化[J].计算机工程.2004, 30 (9) :79-81.
[7]藤永昌.Oracle9I数据库管理员大全[M].北京:清华大学出版社, 2004.
[8]蒋蕊, 王磊, 王毳.Oracle9I DBA手册[M].北京:机械工业出版社, 2002.
[9]王振辉, 吴广茂.SQL查询语句优化研究[J].计算机应用, 2005, 25 (1) :207-208.
[10]谷小秋;李德昌.索引调整优化Oracle9i工作性能的研究[J].计算机工程与应用, 2005, 26:174-176.
性能优化方法 篇2
代码优化
(1) CSS
避免使用CSS表达式
尽可能用类和ID选择，少用后代选择器，子选择，通配符选择器等高级选择器(CSS选择器是从右到左开始匹配)
(2)JavaScript
尽量避免全局查找，建议使用局部变量
将常用变量缓存起来使用
不要使用with语句(会增加作用域链长度)
有效利用正则表达式处理字符串
尽量使用全等===做判断(避免变量隐式转换)
利用setTimeout定时器将耗时长的大任务分割为N个异步任务执行
使用window.requestAnimationFrame()绘制动画，而不是setInterval()
(3)DOM操作
用innerHtml代替DOM操作，减少DOM操作次数
缓存DOM节点查找的结果
采用事件委托监听DOM事件
少用iframe
尽可能批量修改DOM，可以通过下面的步骤减少重绘和重排的次数:
隐藏元素，进行修改，然后再显示它
使用一个文档片断(document.createDocumentFragment())在已存DOM之外创建一个子树，然后将它拷贝到文档中
将原始元素拷贝到一个脱离文档的节点中，修改副本，然后覆盖原始元素
(4)HTML
样式表和脚本文件都采用外部文件链接方式加载
样式表链接定义在内，脚本文件放在末尾
性能优化方法 篇3
1.1基线是什么
基线是系统正常运行时的一些指标的集合,系统正常运行不能仅仅是刚上线运行时轻负载时的指标,应该是近期没有业务模块的增减,没有负载变动情况下系统正常运行状态下的指标集合。因此基线是一组动态变化的数据。对于基线的分析可以形成管理员的经验,而经验也可以加强对基线的理解,正确得出分析结果。
1.2基线分析系统
一个动态基线分析系统如图1所示,核心部分由基线数据采集,数据存储,基线生成,问题发现,问题展示组成。即使不用动态基线的系统平台,手动分析也要包含这几个功能。另外可增加支持基线生成的异常排除规则模块,基线统计生成算法使基线生成更准确。可扩展问题根源分析系统,结合支持分析的指标关联功能知识库,展示问题的根源。运行数据还可支持趋势分析,预警系统。
动态基线使用上述工具采集的数据为原始数据,指标的统计数据不能简单地由一个值代表,初步分为三部分,一个是运行时的平均值或众数,反映日常的运行情况;一个是由正常到异常的边界值,表示系统即将出现故障;一个是代表资源能力的极值。如一个系统的IO响应时间指标,平均值是5ms,边界值超过20ms会出现故障,而极值最快可能是2ms。
基线应该根据在某一环境下正常运行的数据生成,处理在异常情况的指标应该排除。可以根据已有经验指定异常指标值,可以根据现实已发生的故障指定异常时间,也可以根据采集的数据自动判断异常数据。用上述计算得出的正常数据生成基线时,可以选择算法,如排除最大最小区间值,选择平均数还是中位数,众数作为运行数据。
指标关联知识库用于辅助进行root cause的分析。当系统有问题时,往往是多个指标出现问题,表数据读写时间变长,log write超时,大量锁等待出现,事务增多,原因都可以归类到IO问题,把指标归为几大类可以看得更清,更容易找到根本原因。而一个指标有问题,可以是几个原因引起。多个指标可能最终归结为一个原因。
1.3手工运行基线分析
基线可以应用在数据库系统中,也可以在操作系统或中间件中。可以用脚本采集,也可以用现有的工具采集数据。没有基线分析平台,也可以手工的方式运行。Oracle数据库中已经有了AWR进行数据采集,用dbms_workload_repository.create_baseline把选定的快照保存为基线数据,用AWRDD把当前数据与基线数据进行对比,展示出系统中的问题。对问题的处理可以运行ADDM参考oracle给出的解决方案。可以编写存储过程排除异常状况,选取适合的快照,辅助基线的生成。可以编写指标与模块关联的知识库,对问题进行根源分析。
虽然有了基线指标,在oracle中比较容易发现问题和处理建议。但给出的问题和建议是否正确,只有理解了指标的具体含义才能进行正确的判断。最初对于基线指标的理解可能不多,但是随着对系统认识的加深,经验更加丰富,准确率也会提高。
2基线分析方法的应用
基线分析的方法可以进行故障应急处理。通过当前数据与基线数据的比对快速发现故障,有利于故障的快速定位,进行相应的处理;基线数据可用于运行情况分析,反映系统的运行状态,资源负载状况,对一些恶化的指标重点监测,更进一步进行趋势分析,做到系统的可评估;基线分析可增加故障预警,当运行指标接近边界值时就给出预警,先行进行性能的优化,防患于未然。因此,基线分析对日常运维有很大的帮助。
摘要：oracle提供的统计报告工具方便了故障的处理,操作系统和中间件也各有自己的性能采集办法。但面对长长的统计报告,如何能快速发现问题,面对排名在前的统计指标,到底是正常范围,还是出现了故障。建立基线分析系统可以使这些问题变得一目了然,还可以促使管理员提高运维水平,给故障发现,故障预警,趋势分析提供支持。
全面优化Win 9x系统性能 篇4
2、不使用屏幕保护程序，因为它要占用大量内存;在屏幕空白处右击“属性/屏幕保护程序/电源”，在“关闭监视器”一项选上适当的时间，设好后，在设定时间内无任何操作，显示器会自动转入休眠状态，不但达到了屏幕保护的作用，还可以省电呢。
3、Autoexec.bat和Config.sys中什么也不要写。
4、不要使用Active Desktop，否则系统运行速度会因此减慢(右击屏幕，选“显示器属性/Web标签”，将其中关于“活动桌面”和“频道”的选项全部取消)。
5、将桌面更新设为传统风格比Web风格可节省大约1MB内存。方法：选择“开始/设置/文件夹选项/常规”，设为“传统风格”。
6、选择“开始/程序/附件/系统工具/系统信息/系统信息对话框”，然后，选择“工具/系统配置实用程序/System.ini”，点选“Vcache”，新建“Maximum=xxxx”，再新建“Minimum=xxxx”，xxxx处请依照内存大小换算后填入，公式为：内存数×256(2的8次方)，如32MB内存则填写如下：
[Vcache]
Maximum=8192
Minimum=8192
注意：xxxx≤12288。
7、设定虚拟内存为机器内存的2.5倍，例如：有64MB的内存就设虚拟内存为160MB，且最大值和最小值都一样(此设定可通过“控制面板/系统/性能/虚拟内存”来设置)。
8、打开“控制面板/系统/性能”，单击“文件系统”。
①在“硬盘”选项中，设置“这台计算机主要用于”下拉框，选择“网络服务器”(在局域网中慎用)，强迫Windows把它看成一台网络服务器，加快Windows对硬盘的读写速度。设置“预读式优化”为“完全”。
②将“软盘”标签中“每次启动就搜寻新的软驱”取消。
③点击“CD-ROM”标签，将“追加的高速缓存大小”按钮拉到最大值。再将“优化访问模式”改为“四速或更高速”，来加快系统对CD-ROM的访问速度。
④单击“图形”选项，设置图形“硬件加速”为“全部”。
9、删除Font文件夹中不使用的英文字体(一定要保留Times New Roman和Marlett等字体，否则系统的基本字体会发生紊乱)，可节约GDI资源。
10、为了在使用硬盘时获得较高的性能和效率，设定Win 98使用Ultra DMA功能，即选择“控制面板/系统/设备管理器/磁盘驱动器/Generic IDE Disk Type46/设置”，选择“DMA”项，确定后，重新启动。用Winbench 98测试修改前后，选择DMA后，可使传输速率提高，而CPU利用率大幅下降(该项设置需要硬盘本身支持Ultra DMA 33/66模式，请首先确认您的硬盘是否支持该模式)，
11、对于熟练使用Win 98的用户可以删除Help文件夹，还有Win 98的Welcome教程。
12、启动CleanSweep 4.0或SafeClean 1.0进行注册表清理，去除多余的“脂肪”。
13、在注册表中进行下列优化：
①优化硬盘驱动器
在“HKEY-LOCAL-MACHINESystemCurrentControlSetControlFileSystem”下，在右边的窗口中创建二进制值“NameCache”，NameCache是文件名缓存，32MB系统建议值为800000，64MB系统建议值为0F00000;PathCache是路径缓存，32MB系统建议为008000，64MB系统建议为0F0000。
②优化文件系统
在“HKEY-LOCAL-MACHINESystemCurrentControlSetControlFileSystem”下，在右边的窗口中创建一个DWORD值：“ConfigFileAllocSize”，并设为“1f4”。
③优化软盘驱动器的性能
在“HKEY-LOCAC-MACHINESystemCurrentControlSetServicesClassfdc�000”下，在右边的窗口中创建一个字符串值：“ForceFIFO”，设值为“0”。
④加快上网速度
在“HKEY-LOCAL-MACHINESystemCurrentControlSetServicesVxDMSTCP”下，在右边的窗口中把“DefaultRcvWindow”的值改为“6400”，把“DefaultTTL”改为“128”。
在“HKEY-LOCAL-MACHINESystemCurrentControlSetServicesClassNetTrans”下，在右边窗口中创建字符串值“MaxMTU”、“MaxMSS”，并设“MaxMTU”为“576”，设“MaxMSS”为“536”。
14、为了提高上网效率，还要进行下列优化:
①用记事本打开system.ini文件，在386Enh段中加入COMx(x是您接Modem的那个串口号，如1、2)，buffer=1024，这样可以增加串口的缓冲区。
②右击“我的电脑/属性/设备管理/调制解调器/您的Modem型号/属性”，点击“调制解调器”标签，将“最快速度”设为115200，“奇偶校验”设为无，“数据位”为8，“停止位”为1，接收缓冲区和传输缓冲区设为最大。
③在“拨号网络”文件夹中右击您建立的连接，选择属性，在弹出的对话框中将“使用区号与拨号属性”前的对勾去掉，以免不小心而交长途话费。在“服务器类型”标签下，将拨号网络服务器类型设为“PPP：Internet，Windows NT Server，Windows 98”，将“登录网络”、“NetBEUI”、“IPX/SPX兼容”前面的对勾去掉。
重新启动，您会发现，电脑已经“奔腾”起来了。
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性能优化方法 篇5
信息系统是公司日常运营的重要支撑,随着业务量的快速增长和应用水平不断深化,对信息系统的稳定性、数据的可靠性、业务的连续性及用户体验均提出了更高的要求。然而,信息系统用户量、数据量增长、硬件老化、资源分配不足、设计缺陷和开发漏洞等因素,严重制约着信息系统的高效运行,威胁系统的稳定性,影响用户体验。文章[1]提出了性能调优体系的概念,但调优方法未进行研究;文章[210]提出了针对特定系统的优化方法和全生命周期优化的概念,但对常态性能优化方法均未进行描述。
为了持续提升信息系统性能、全面改善用户体验、增强系统稳定性、实现资源合理配置、提高系统的支撑能力,在总结前期专项性能优化工作经验和成果的基础上,创新优化工作方式,编制信息系统常态性能优化工作方法,指导后续信息系统常态性能优化工作,确保信息系统安全、高效运行。
1 性能优化方法论目标及思路
1.1 模型设计目标
构建适合国家电网公司的信息系统性能优化方法管理体系,借鉴国家电网公司总部和兄弟单位的成功经验,建成适合国网信息系统性能优化工作的方法体系,规范和指导开展信息系统常态性能优化工作,并在实践中不断完善丰富方法体系,全面提升公司信息系统安全运行水平,提升信息系统运维的价值,进一步改善用户体验。
1.2 模型设计思路
信息系统性能常态优化工作总体工作思路为:以指导方案为先行、以稳定运行为前提、以指标基线为依据、以用户体验为导向、以应用监测为协同、以量化分析为支撑,形成常态优化机制,实现知识共享。具体如下。
1)以指导方案为先行:集中运维专家、系统研发专家等各类优势资源开展指导方案的编制,完成性能优化检查规范和性能操作手册编制,对常态性能优化工作进行技术指导。
2)以稳定运行为前提:在保障信息系统稳定运行的前提下,开展性能优化工作,要充分考虑风险,加强方案审查、提前进行预演、强化操作监管、落实应急预案。
3)以指标基线为依据:构建性能优化工作指标体系,根据系统实际情况建立系统性能基线,为信息系统性能优化工作提供基本依据。
4)以用户体验为导向:性能优化工作是为更好地保证终端用户体验。以业务为直接分析对象,精确定位影响业务的性能问题,分析解决问题持续改进。
5)以应用监测为协同:借助SG-I6000性能监测模块推广建设,建立、健全国家电网公司性能监测体系,辅助开展性能优化工作。
6)以量化分析为支撑:从现象级分析转变成定量分析,从专项健康检查转变成常态性能监测,从主观性能判断转换变成客观数据对比,实现真正意义的常态性能优化。
2 方法论研究
常态性能优化工作是一项以提升运行效率、优化用户体验以及提升系统安全运行为目标的持续性工作。为保证常态性能优化工作在未来运行管理工作中可持续进行,需建立常态性能优化管理机制、性能指标体系和评价方法,以性能指标作为性能需求的依据,建立系统性能基线,将系统上线测试、运行监控、隐患排查、用户体验、深化应用等日常运维工作中发现的系统性能问题作为优化需求来源,按照统一的流程规范,依据问题优先级逐个解决,并对优化成效进行评估,形成知识积累和分享,结合管理机制和评价方法来保证常态性能优化工作切实有效,常态性能优化工作架构如图1所示。
2.1 性能指标模型构建
性能指标体系是信息系统性能指标的集合,能够反映信息系统性能的基本特征,信息系统由于其架构复杂性和应用广泛性,种类繁多,性能指标体系的设计不宜采用统一固定模式,需要视具体情况而定。一般而言,可根据业务部门用户体验和运维单位系统运行质量划分为用户体验指标和运行质量指标两大类。
用户体验指标包括:数据流转、数据计算、事务处理、查询展现、页面响应;运行质量指标包括:系统容量、数据库性能、资源性能、网络性能、Web服务器性能。
2.2 基线动态管理
基线是以快照为基础,根据统计学原理对采集的数据在建模后形成的,提供一个正式标准,随后的工作基于此标准,并且只有经过授权后才能变更这个标准。
信息系统性能基线是整个信息系统性能优化工作的标准与准则。根据基线设定的性能指标阈值的合理性直接关系到业务性能监控的准确性以及信息系统调优效果的评价准确性。
信息系统性能基线管理遵循闭环管理原则,按照职责分工和流程要求,实现基线的确立、发布、更新等过程的管理。
2.3 性能优化
性能优化工作从范畴上可分为应用程序优化和软硬件环境(基础结构)优化;从内容上是一个包括性能需求收集、性能问题分析、性能优化实施和优化结果评估的闭环。按照职责分工和流程要求,实现整个优化过程。
1)操作系统优化。操作系统管理计算机系统的全部硬件资源、软件资源及数据资源,控制程序运行,为其他应用软件提供支持等,使计算机系统所有资源最大限度地发挥作用。合理利用操作系统相关资源(CPU、内存、I/O、网络等),使其资源协同工作能力达到最优状态,为上层应用提供最佳的运行环境。
2)数据库优化。数据库是企业信息的核心,保存企业的所有数据,其性能的好坏直接影响企业的业务应用。如果数据库设计不合理,相应的参数未调整到业务应用最优,不仅影响系统实际运行性能,而且增加信息化系统维护成本。为了提高业务系统的性能,降低信息化的维护成本,需要从数据库参数、数据对象、数据结构、数据存储等方面对数据库进行优化。
3)中间件优化。中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性,使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境,减少程序设计的复杂性,将注意力集中在自己的业务上,不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作,从而大大减少了技术上的负担。中间件使应用系统的开发简便、开发周期缩短,也减少了系统的维护、运行和管理的工作量,还减少了计算机总体费用的投入。随着业务量的增长,中间件的使用性能也受到影响,为了进一步提高应用系统的性能,需要对中间件服务器进行优化。
4)应用程序优化。性能优化工作中发现的应用程序优化问题,部分可以通过结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)优化得到解决,而多数情况下必须由开发厂商修改应用代码。其中SQL语句的优化对于提高系统性能十分重要。高开销的SQL占用了大量的系统资源,对这些SQL进行优化,可以有效提高系统的性能。在优化实施过程中,修改代码的工作需要开发厂商完成。
2.4 知识共享
性能优化工作是一项技术含量高的工作,能够积累宝贵的知识经验,用以解决普遍存在而且可能重复发生的性能问题。为了快速解决性能问题,工作中应积极利用知识库来帮助分析,每个问题解决后,应总结知识,更新知识库。并且通过知识库和上报典型经验,在不同运行单位之间应建立性能优化成果和技术的转移、分享机制。
2.5 评价体系
为规范国家电网公司信息系统性能优化工作评价的管理,进一步提高性能优化水平,强化公司信息化架构管理制度有效执行,需建立合适的评价体系。
3 应用实践
在常态性能优化工作应用实践过程中,陕西省电力公司结合自身的运维特点,以指导方案为根据,将信息系统常态性能优化分为指标管理、基线管理、性能优化、知识共享、工作评估5个流程环节,细化性能优化流程,明确性能问题权责及各关键节点输出物,有效保障了性能常态优化工作的有序、高效开展。常态性能优化工作流程如图2所示。
3.1 性能监测
陕西省电力公司已初步建立了以APM和综合网管相结合的常态性能优化体系,实现对用户体验类和运行环境类指标自动化检测和告警。通过工具的自动化检测,扩展了性能指标的检测周期及频率,减少了常态性能优化的工作量,为常态性能优化工作的全面推广及落地提供了实践基础。
3.2 问题分析
信息系统性能问题比较复杂,可能存在于信息系统生命周期的不同阶段,陕西省电力公司经过性能优化专项工作小组的研讨,最终制定并实施“环境、业务、代码”的三层性能问题分析模式,信息系统运行专家负责系统运行环境问题诊断;信息系统业务专家负责性能问题业务层诊断;建设厂商工程师负责性能问题代码层诊断。通过以上3个层级对所发现的性能问题进行全方位的性能分析,协同各方资源对性能问题进行全方位的诊断优化管理。
3.3 优化体系
结合常态性能优化实践经验,建立了“四维五步”优化方法,切实保障了信息系统的优化效果,“四维”指:APM用户体验指标监控、综合网管运行指标监控、DBA团队数据库整体性能分析、TOP SQL自动化收集及告警;“五步”指:监测、分析、测试、优化、评估的五步闭环。以4个维度为重要切入点,通过5个步骤对性能问题进行自动化管理及深入分析。
3.4 优化案例
陕西省电力公司协调运行专责、业务管理员、开发厂商、DBA工程师、性能优化工具工程师组建性能优化专家团队,对企业门户系统进行全面性能诊断分析,最终锁定性能短板,历史数据表task_taskinfohistb(数据量500万条)全表扫描查询,造成企业门户系统历史数据查询业务缓慢,应用服务器内存使用率持续偏高。通过性能优化专家团队的深入挖掘,统筹分析,经业务部门确认,采取历史数据归档优化的方式,通过检修窗口进行性能优化,优化后效果明显。
1)归档历史数据表task_taskinfohistb。优化前:数据量500万条,优化后:数据量5.1万条。
2)降低企业门户系统应用服务器内存使用率。优化前:持续90%以上,优化后:稳定在65%以下。
3)提高企业门户系统任务工单的历史数据查询速度。性能优化前查询时长为552.9 s,优化后查询时长为5.01 s。
4 应用效果
2015年4月,陕西省电力公司按照国家电网总部信息系统常态性能优化工作要求,作为牵头试点单位开展信息系统性能优化方法论研究和实践工作,完成《国家电网公司信息系统常态优化工作指导方案》和《国家电网公司信息系统性能常态优化工作规范(试行)》的编写,工作成果受到总部高度评价。该工作方法体系自4月份投入运行以来,经过实际应用的不断跟踪,体系的建设达到以下效果。
1)持续改进性能优化体系,截至目前共发现性能问题24个,需要优化问题12个,通过一级检修优化性能问题5个,通过二级检修优化性能问题7个,系统性能显著提升,故障率逐步降低,运行日趋平稳。
2)总结出4类性能问题优化方法,为后续性能优化提供知识共享和参考:TOP SQL类问题通过梳理业务逻辑、调整索引、修改程序代码、历史数据归档、优化执行计划等方式进行优化;服务器资源类问题,通过临时解决方案和彻底解决方案相结合进行优化,临时解决方案以检修窗口为载体进行重启服务进行资源释放优化;彻底解决方案以程序优化和数据库优化为基础结合资源扩展彻底消除资源瓶颈。Http错误和慢页面问题通过工具进行问题定位诊断,协同开发厂商进行代码级深入分析进行优化。
3)开展信息系统全生命周期性能管理研究。将性能优化要求贯穿于信息系统建设运行全过程,梳理和完善系统周期各项性能管理工作和技术要求,共形成《信息系统“四维五步”性能优化方法探索研究》、《让企业门户系统历史数据查询业务跑的更快》2篇典型经验,为其他网省公司性能优化提供借鉴。
5 结语
陕西省电力公司通过性能优化方法研究及实践,提高了系统运行可靠性、稳定性和运行效率。通过工具的自动化检测,扩展了性能指标的检测周期及频率,减少了常态性能优化的工作量,为常态性能优化工作的全面推广及落地提供了实践基础。通过选择典型指标,能够减少性能指标监控的范围,集中优势资源进行信息系统性能优化,提高信息系统运行稳定性。随着信息系统应用的深化和用户对性能要求的提升,公司将持续加强和完善信息系统方法论研究和完善,从而为公司业务开展提供更高效的应用支撑。
摘要：随着信息系统业务量、数据量及用户量的增长,性能方面的问题暴露出来。陕西省电力公司以全面提升公司信息系统安全运行水平和性能为目标,充分利用性能优化工具、方法和技术,依托科学的管理制度和工作流程,设计了常态的性能优化方法,实现了对信息系统与用户之间端到端监控,在应用实践中取得了良好效果,保障了陕西省电力公司信息系统高效稳定运行,提高了企业信息化运维水平。
关键词：电网企业,性能优化,方法,信息系统
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性能优化方法 篇6
关键词：控制性能评价,线性回归,遗忘因子,精馏环节
据统计, 在工业控制过程中, 随着时间的推移, 设备老化导致控制器性能下降, 只有三分之一的控制器保持着良好的控制性能[1,2]。在使用过程中, 引入的额外方差贯穿了整个过程, 减少了机器的控制能力, 从而增加了消耗, 并扰乱了最终产品质量[3]。随着DCS系统的发展和应用, 过程数据变得容易采集和储存, 研究人员都在寻找如何有效利用这些数据来挖掘控制过程中的深层信息。
自Harris于1989年提出基于最小方差控制的性能评价方法以来, 该领域的研究一度成为热点[4]。控制性能评价理论主要采用随机性性能指标描述系统性能, 通常以最小方差控制为基准, 利用过程实际运行数据和少量先验知识来估计性能, 无需对控制系统进行扰动实验, 不影响系统正常运行。
1 最小方差控制性能评价算法 (1)
对单入单出 (SISO) 反馈控制系统 (图1) 进行分析。图1中Gp是过程对象传递函数, Gl是扰动传递函数, Gc是控制器的传递函数, et是一组均值为零的白噪声。
a.当系统没有设定点改变时, 对闭环系统中的典型运行数据进行采样, 并减去平均值;
b.对数据执行时间序列进行分析, 利用子空间辨识法和误差预测模型法确定一个时间序列模型, 找到一个稳定的闭环系统模型, 为了获得一个合适的模型, 建模过程中的迭代是必要的;
c.根据先验过程知识, 获得时间延迟d;
d.将之前的时间序列模型展开成脉冲响应模型的形式, 获取噪声或者残差的方差并求解;
e.从输出数据中, 获取实际的输出方差σy2;
f.性能评价指标可以被估计作为。
步骤d中所展开的脉冲响应模型为:
求解得:
2 基于优化线性回归算法的控制性能评价
Michael Grimble等提出将线性回归用于计算控制性能评价指标, 此方法以残差的均方误差作为最小方差基准的估计值, 避免了求解丢番图方程的复杂计算。对于稳定的控制回路, 以有限长度的自回归模型代入SISO反馈控制系统过程的输出形式, 得:
将式 (1) 改写为向量形式:
然后用最小二乘法拟合成模型:
利用最小二乘法, 可以得到模型参数的估计值:
根据以上拟合到的模型, 可得残差的均方误差为:
以均方误差作为最小方差的基准估计值。得到最小方差基准之后, 还需要得到实际系统的输出方差, 可从输出数据中直接计算得知, 也可以通过估计推算而来。实际系统的输出方差为:
根据性能评价的思想, 控制性能评价指标为:
这种算法属于数据驱动算法, 与基于模型算法的区别是:无需知道系统的具体模型即可求解控制性能评价指标。通过上述算法, 求解控制系统的性能评价指标只需要知道系统的输出数据和时间延迟。算法在拟合过程中使用的最小二乘法存在一些不足, 为优化算法, 引入遗忘因子λ, 有遗忘因子的最小二乘法算法的特点主要有:
a.收敛速度快, 合适的遗忘因子能够使系统更快达到预期目标;
b.跟踪能力强, 在随机输入函数中, 波动相对较小;
c.遗忘因子可以消除数据饱和现象, 以加强当前数据的影响, 并减小历史数据的影响。
遗忘因子λ小于1, λ越小, 能量信号就越接近最新的误差平方, 跟踪效果越好。但是, 递推最小二乘算法中的误差是由期望信号决定的, 若λ很小, 误差信号对期望信号的依赖性就会很大, 输出信号就很接近期望信号, 导致如果期望信号是错误的, 那么输出信号也就错误, 从而起不到滤波器的效果, 所以设定0.950≤λ≤0.995。
为了加强系统的跟踪能力, 并使系统收敛的估计误差减小, 可以考虑对λ进行修改。根据误差变化构建一个相应变化的遗忘因子矩阵。误差较小时, 遗忘因子接近于1;误差越大时, 遗忘因子越小, 但不得小于最小值。建立一个修正函数来确定当前的遗忘曲线:
通过修正函数确定遗忘因子后, 各时间点的输出量乘以遗忘因子所得数据可用于求取均方误差。
3 实验研究
为用于实验研究, 使用simulink建立数学仿真模型 (图2) 。运行模型, 利用模型产生2 000个过程数据, 对于数据分别采用传统最小方差控制性能评价算法、基于线性回归算法和优化后的线性回归算法对模型数据进行分析, 每次计算的数据长度为200, 将结果进行对比 (图3) 。由图3可以看出:基于线性回归算法所得性能评价指标接近于传统算法所得指标, 但略高, 可以较好地反应控制系统运行情况;优化算法所的性能指标较基于线性回归算法更贴近于传统算法所的指标。由此可见, 优化后使用的残差均方误差更接近于估计的最小方差, 取得了更好的评价效果。
4 软件应用
在流程工业中, 常用到甲醇精制工艺, 甲醇精馏是利用粗甲醇中组分挥发度的不同, 将水加入待分离混合液中, 利用多次部分冷凝和多次部分汽化的方法以达到完全分离其中各组分获得精甲醇的目的。
使用Matlab进行算法研究并开发相应软件。Matlab gui既可以开发出友好的程序界面, 又依托于Matlab自身强大的运算能力, 具有其他编程环境无法比拟的优势, 因此选其作为开发环境设计相应的工具软件。使用Matlab gui开发基于上述算法的应用程序演示软件, 软件主要任务是通过收集信息, 对控制系统控制性能使用最小方差性能评价方法给出一个定量的评价, 使用一个0~1之间的数字评定控制性能, 说明控制器性能的提升空间, 并对控制系统存在问题的回路做出早期的识别。软件选择上述精馏塔产生的过程数据, 并设定时间延迟d=2, 每次计算的数据长度为100时, 显示界面如图4所示。
在图4中, 点击帮助按钮可以查看与此类似的详细说明;在菜单栏中使用导入文件可以加载相应的过程输出和闭环输出数据, 也可以使用demo运行相关的数学模型, 然后在界面中选择工作空间中包含的数据, 将数据进行去均值化处理后显示在图中;使用菜单栏中方法选择可选择传统方法、基于线性回归算法和使用遗传因子优化算法;在选择好相关的输出数据、时间延迟及计算长度等信息后, 可以在菜单栏中选择运行或直接点击计算按钮, 将在图中显示各时间段的性能评价指标数据;在菜单栏中选择导出, 可以将相关的输出数据和评价指标数据以excel或txt的形式保存在工作空间中, 便于以其他形式观看。
5 结束语
控制性能评价理论能够有效利用工业过程数据实时检测控制器运行情况, 对控制系统早期存在的问题进行识别。在基于线性回归方法的基础上, 添加遗忘因子对算法进行优化, 通过实验示例, 并开发的相应实现软件, 验证了优化后的控制性能评价方法的有效性。
参考文献
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性能优化方法 篇7
六西格玛设计 (Design For Six Sigma) 是一种信息驱动的六西格玛系统方法, 其兴起于20世纪90年代, 是一种以六西格玛水平为目标的产品设计方法[1,2]。其通常应用于产品研发的初期, 通过收集客户声音明确设计目标, 采用创新方法获得设计概念, 利用试验设计确定关键参数, 运用统计学原理得到最优结果。
DFSS方法在精准定位客户需求的前提下, 能够有效缩短产品研发周期、降低产品开发成本, 提升产品开发质量。近年来, DFSS的应用领域不断扩展, 特别在汽车行业的发展, 已经不单单应用于全新产品的设计, 其在现有产品的改型及改进方面也具有广泛的应用。
总而言之, 六西格玛设计在运用多种创新方法和质量工具的基础上, 聚焦于客户需求, 重点解决工程中的各种矛盾冲突, 在提出高质量且稳健的设计方案的基础上实现产品设计的创新, 有效的降低开发成本和周期, 具有较高的实用价值。
1 DFSS设计过程
目前, 研究者提出了多种DFSS流程, 上汽目前应用的是IDOV流程, 即识别、设计、优化和验证。
1.1 识别 (Identify)
识别阶段的重点是确认客户需求和设计目标。在该阶段首先需要明确内部客户和外部客户, 并对客户声音 (VOC) 进行收集和分类, 利用AHP (分层过程分析法) 对客户需求的重要度进行排序, 同时建立QFDI (质量功能展开工具) 将客户的需求转换为工程设计语言, 并确定客户的期望从而明确改进方向。在此基础上需要对产品的现有能力及项目过程中可能存在的风险进行分析和评估。
1.2 设计 (Design)
设计阶段的重点是概念设计和方案选择。该阶段在对设计产品进行功能展开的同时建立QFDII, 获得产品优化方向并产生产品开发概念, 同时利用5Why、最终理想解、TRIZ理论、分离原则等多种质量工具来进行概念设计, 最终利用普氏矩阵获得产品的设计方案。
1.3 优化 (Optimize)
优化阶段的重点是实验设计和参数确定。该阶段利用实验设计 (DOE) 对设计阶段产生的概念方案进行分析, 对产品和过程设计参数进行优化, 其目标是在质量、成本和交付时间允许的基础上达到企业利益的最大化。
1.4 验证 (Validate)
验证阶段的重点是产品验证和文件传递。该阶段的任务是对产品设计是否满足顾客要求、是否达到期望质量水平的确认过程。同时该阶段会对产品的可靠性进行关注, 并形成上下游可以传递并实施的可行方案。
2 DFSS在制动灯开关性能优化的应用
为了进一步研究DFSS在产品性能优化方面的应用, 本文以某车型集成于主缸的制动灯开关 (BLS) 性能优化应用为例来阐述。
2.1 项目背景
制动信号作为整车控制的关键信号, 要求其采集和输出具有很高的稳定性和可靠性。目前各主机厂的制动信号多采用集成于制动踏板上的机械接触式制动灯开关。由于机械开关存在接触异响和耐久烧蚀等问题, 上汽于2012年自主开发了集成于制动主缸上的制动灯开关——BLS传感器。
自从BLS传感器搭载整车试验后, 发现BLS输出电压与输入电压相比压降过大。上述问题容易造成车辆在电瓶严重亏电时无法可靠地提供制动信号, 使得相关控制器无法获知车辆制动踏板状态, 出现制动灯无法点亮等问题。
本文需针对上述问题, 找出目前BLS设计的不足之处, 并联合相关系统工程师共同提升BLS输出电压性能。本项目的最终目标是在整车低电压供电的情况下, BLS输出电压满足相关控制器判断阀值要求。
2.2 识别阶段
为了更加准确的定义客户需求, 本文首先对内部和外部客户进行识别, 通过客户访谈及问卷调查的形式收集内外部客户声音, 同时对竞争车型的相关数据进行分析和对标, 获得了BLS的改进方向和目标。
利用质量功能展开工具 (QFD) 将客户的声音转换为工程师可以理解和操作的工程指标, 并识别工程指标与客户需求之间的关系, 计算工程指标的权重, 找出关键指标特性 (CTQ) , 确定设计改进的重点。
通过QFD分析, 确定了本项目的关键指标特性为输出电压值大、工作电压范围广、负载影响小等特性, 如图1所示。在获得关键指标的同时, 也应关注相关设计冲突点, 确认工程指标间是否存在设计冲突。
在识别阶段还需要建立产品性能设计积分卡对现有产品能力水平进行分析, 得到产品性能Z值, 即西格玛水平。通过表1可以看出现有BLS传感器在低电压下的Z值为NA, 计算结果无效, 说明该产品在低电压下无法满足使用要求, 其性能需要优化。
2.3 设计阶段
在设计阶段中, 需要建立QFDII以进一步将设计需求转换成零件特性需求, 而作为设计阶段的VOC——产品功能展开为QFDII提供相关输入, 如图2所示。
通过QFDII的分析 (如图3所示) , 获得了影响BLS输出电压性能的重要零件特性:信号放大元件类型、下拉负载电阻阻值及滤波电阻阻值。而下拉负载电阻属于内部客户的零件特性。
在此基础上, 项目团队通过头脑风暴及多种质量工具对关键零件特性的设计概念进行发散性的思考, 初选了六种概念方案。为了对比各概念方案的优劣, 利用普氏矩阵进行筛选, 最终获得三种改进方案, 如表2所示。
2.4 优化阶段
通过设计阶段, 本文获得了影响BLS电压输出性能的关键零件特性并通过普氏矩阵获得了关键零件特性的概念设计方案。
在优化阶段, 需要对概念设计方案进行细化, 即零件特性的参数选择。优化阶段的核心是实验设计 (DOE) , 其是利用数学的方法寻找最佳解, 并利用统计的方法进行预测。优秀的实验设计可以快速有效的获得关键参数, 同时在设计的过程中考虑各变量之间的相互关系。
实验设计的主要步骤如下:
实验问题的认知和描述;
质量特性Y的选择;
影响因子X的选择与水平设置;
实验设计方法的选择;
实验实施及数据收集;
数据整理及统计分析;
结论与建议。
根据实验设计的要求和步骤, 本文首先对质量特性Y和影响因子X进行选取, 如表3和表4所示。
鉴于BLS的影响因子中存在属性变量和连续变量, 本文采用田口方法 (Taguchi Method) 进行实验设计, 利用Minitab建立实验矩阵并确定实验次数为9, 如图4所示。
根据田口方法设计的实验矩阵进行实验并获得了实验数据, 如表5所示, 并对实验结果进行田口分析。
在进行田口分析时, 首先最大化信噪比 (S/N) , 其次调整均值水平。由图5 (a) 可知, 在电压降性能方面, 放大器类型和等效电阻阻值在统计学上是显著的;而滤波电阻对性能影响较小。由图5 (b) 可知, 在成本方面, 仅有放大器的类型对成本是有影响的, 滤波电阻和等效电阻对成本无影响。
基于上述分析, 对零件关键特性和参数的组合进行田口预测。本项目中的预测分为两个阶段:
考虑现有项目中, 作为外部客户的控制器相关硬件已经锁定, 故等效下拉电阻维持现有状态, 预测结果如表6所示。
通过表1可以看出, 若等效下拉电阻阻值无法更改, 则采用优化方案2, 即放大器元件需选用高成本MOS管, BLS压降的预测西格玛水平由-2.6提升至0.79, 改善效果较为明显。
考虑到采用MOS管成本较高, 对压降影响显著的等效下拉电阻参数进行优化预测, 预测结果如表7所示。
由表7可知, 若可以改变相关控制器内部的下拉电阻, 则可以采用优化方案4, 即放大器元件选用低成本PNP三极管, BLS压降的预测西格玛水平大于6。
2.5 验证阶段
基于上文所述的田口预测, 本文制定了两套优化方案进行验证, 如表8所示。
对A、B方案进行台架验证, 并对实验结果进行过程能力分析, 如图6所示。
通过台架试验验证, 说明预测的结果与实际结果的趋势吻合, 两种方案均明显的改善了原有水平的能力。
考虑实际情况, 现有项目下无法更改控制器内部的硬件, 决定采用方案B;而对于新开发项目, 考虑到成本因素, 需要对采集BLS硬线信号的控制器下拉电阻阻值进行规定, 在满足相应等效下拉电阻的情况采用方案A。
3 结语
六西格玛设计 (DFSS) 的应用致力于产品前期开发的质量设计, 而不是产品后期应用的质量改进。通过该项目的实施, 作者深刻体会到了产品质量是设计出来的, 理解了设计需求来源于客户, 在产品开发中要重点关注客户的声音, 集中资源对客户关注的问题进行优化;同时利用DFSS方法设计, 企业可以在缩短产品研发周期的基础上, 获得更加可靠和稳健的产品。
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性能优化方法 篇8
随着移动通信网络的发展, 用户数量的急剧增加, 运营商们因此面临着巨大的压力, 怎样来控制网络质量, 为用户提供持续的高质的服务?
通信行业有一系列的指标体系, 其中网络质量是通过网络性能指标体系来衡量的, 该体系可以定义为一组能够描述和衡量移动通信网络性能主要特征的指标集合体系, 它能够直接反应移动网络的质量优劣, 主要包括寻呼成功率、无线系统接通率、掉话率、切换成功率、话务量、VLR用户数、CP负荷等。通过对这一系列的网络性能指标24小时不间断的监控, 运营商们可以掌握网络运行质量。
2 现状分析
网络性能指标监控是网络质量控制中的重要课题。在现阶段运营商们对网络质量的监控多采用基于静态门限的指标监控方法, 即根据以往的维护经验活采取简单线性数模的方法对下一年度的各项指标阀值进行预测。
由于移动通信网络的特性, 网络性能指标有明显的区域性。同样的指标, 由于地形复杂的程度、无线网络覆盖的情况以及节假日等突发大话务量效应, 会导致不同的区域、不同的时间段指标模型不一样。同样的阀值, 在某个区域适用, 而到了另一个区域就不适应。如PAGING成功率静态监控指标的下限是94%, 某交换机所辖区域的无线覆盖特别优良, 平均的PAGING成功率可达96%左右, 某一天突然下降到94.23%, 网络指标监控的结果是正常, 但实际情况是这个小区基站已经发生了异常。这样的静态的网络性能指标的监控模式不利于及时发现网络上的隐患, 故障的发现和处理时间也较长, 对运营商提升网络质量不利。
为了打造精品网络, 提升客户满意度, 以客户为导向的网络指标监控问题逐步的浮出水面, 网络性能指标监控的精细化程度急需进一步提高。因此, 运用更为科学的工具和手段, 解决网络性能指标动态监控的问题, 已成为了当务之急。
3 优化建议
传统的基于静态门限的网络性能指标监控模式已经跟不上网络发展趋势及客户的需求, 急需开发更为科学的工具和手段, 进行更加精细化的维护。通过对一系列数学模型的学习和分析比较, ARIMA模型的适用性与移动通信网络性能指标具有很高的契合度, 可用于动态的网络性能指标监控。
ARIMA模式是一个基于时间序列的模型。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列, 应用数理统计方法加以处理, 以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一, 它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据, 就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响, 为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。该方法简单易行, 便于掌握, 但准确性差, 一般只适用于短期预测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。ARIM模型具有普遍的适用性。
移动通信的网络性能指标具有下面的一些特性:一是指标数据通常具有较强的周期性和趋势性;二是由于网络调整极为频繁, 导致绝大多数指标在不同时间段内方差变动剧烈, 具有较强的波动性;三是同样由于网络调整频繁, 绝大多数指标长期预测意义不大, 预测值对于近期更具有借鉴价值;四是由于存在节假日通信保障的预测需求, 必须要求所选取的预测方法对数据源一视同仁。
由于ARIMA模型能够很好的满足网络性能指标的特性需求, 因此可以采用ARIMA模型来实现移动通信网的网络性能指标的动态监控。
4 结论
ARIMA模型可以适用于移动通信网的动态的网络指标监控, 可以在此基础上进行相应的软件编程, 实现网络性能指标的动态化、图形化的监控, 促进了网络维护的精细化, 提升监控的效率, 辅助网络隐患的快速发现, 减少了网络故障的影响, 产生了相应的经济效应, 提高客户满意度, 提升品牌价值。
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性能优化方法 篇9
数字图书馆是基于计算机网络、特别是Internet的多媒体信息管理系统。它提供强大的信息发现、检索及管理工具, 维护分布式、大规模且有组织的数据库和知识库, 保护信息资源的安全和知识产权, 支持本地和远程用户对数据库和知识库进行一致性的访问。它使传统的图书馆功能得以延伸, 广泛适用于广播电视、博物馆、档案馆以及电子商务、网上教育、远程医疗等领域。由于在数字图书馆系统中流通着的大多是数字化的索引、文摘、全文、图像或音频视频等多媒体信息, 对Web服务器性能有着较高的要求。
1某图书馆数字化系统
某图书馆为了尽快地步入世界先进图书馆的行列, 已经启动了一部分的数字图书馆工程。本人作为系统配置负责人, 参与了数字图书馆系统的总体设计, 并负责基于Web服务的一些性能调优。
该数字图书馆系统主要包括对外信息Web发布系统, 交互式书目检索系统、后台资料信息管理系统、多媒体资料采集制作以及VOD点播系统、PDA系统等。从网络环境上讲, 划分为多个网段: (1) Internet接入部分, 采用100M专线; (2) 公共网段 (非军事区) , 主要包括前台数据库服务器、Web服务器、E-Mail/FTP/DNS服务器、检索服务器及SAN网络区域存储设备; (3) 内部局域网, 包括内网Web服务器、后台数据库服务器、OA服务器等; (4) VOD点播专用网, 包括音视频点播服务器等; (5) PDA无线专网等;由于制定了严格的网络级和应用级访问权限, 通过具有三层交换能力的高性能交换机和安全授权认证系统等, 有效地控制了访问权限, 确保了数据的安全性和完整性。考虑到人员素质及今后的维护管理运营等方面, 操作系统采用Windows X平台, 服务器选用PC服务器系列。主干网为千兆快速交换式以太网, 局域网百兆到桌面。
在该网络环境下应用主要分为三类: (1) 对外Web发布系统、交互式书目检索系统; (2) 后台资料信息管理系统和图像/全文混合检索系统; (3) VOD点播系统、PDA查询服务系统。由于绝大部分应用采用Browser/Server方式结构, 最终用户在本地只须安装IE Web浏览器, 在后台数据库服务器的支持下通过网页方式请求和访问各类应用服务。然而, 由于在图书馆信息系统中流通的多为索引、摘要、全文或音频视频等多媒体信息, 对Web服务性能与网络带宽等都有更高的要求。
2Web服务器性能优化的硬件方法
通过不断地试验和实践, 我们通过以下几个硬件方法可以相对有效地提升Web服务器性能:
(1) 采用缓存服务器可以缓解访问瓶颈, 提高网络带宽、增强安全性。
缓存服务器也称为cache服务器, 可以存储cache静态的内容如网页、多媒体点播资源和会议实况 (已压缩的、有一定格式要求的) 等。此外, 国外品牌的缓存服务器, 已经可以存储cache数据库、ASP、JSP等动态内容。cache服务器通常放到防火墙之外, 外网Web服务器之前, 因此Internet用户点击网页不再直接访问网站Web服务器, 而是访问cache服务器。由于cache服务器具有多个CPU和高速大容量I/O通道, 独立的OS, 能大大缓解Internet访问瓶颈, 而且也具有一定的抗黑客攻击的能力。
因此, 在本项目中某图书馆选用美国CacheFlow缓存服务器, 把大数据量的静态图片、点播资源、资料性资源等都事先置放在cache服务器中, 即使现今有限Internet的接入带宽, 以上应用的播放速度和效果仍能让用户满意。cache服务器部署如图2所示。
(2) 采用均衡负载设备或Web双机镜像, 通过负载均衡方法达到Web访问性能最优。
Web双机镜像是较早以前流行的方式, 虽能使系统可靠性提升, 但由于双机总是在互相询问对方状态, 将会影响一定的访问性能。均衡负载设备是独立于Web服务器的硬件, 它和Web服务器及网站中其他服务器接在同一交换机上, 通过负载调度程序为各个服务器分配工作量, 从而, 能达到充分利用资源, 提高访问性能的目的。只是由于某图书馆目前对外发布资源相对较少, 只采用了两台Web服务器, 因此目前的均衡负载设备作用还不明显。
(3) Web服务器自身CPU个数及速度、网卡数量、Web服务器与防火墙的位置关系等, 都会影响到Web服务器的性能。
从Web服务器硬件本身来讲, CPU个数的增加、网卡个数的增加、I/O信道的扩展无疑可以直接地提高Web服务器性能。此外, 由于千兆口的防火墙费用较高, 如果把Web服务器放置百兆口防火墙之后, 一定会大大影响Internet访问性能。某图书馆采用IDS (入侵侦测) +Web服务器 (服务器防火墙, 较低端, 不会影响流量) +应用服务器+数据库服务器 (防火墙, 高端) , 分层次的安全模式, 既保证了系统的安全性, 又提升了网络访问性能。
(4) 某图书馆还采用了SAN网络区域存储来提高服务器访问速度。
3Web服务器性能优化的软件方法
以下再介绍几种软件方法对Web服务器性能进行调优。
(1) 多层软件结构设计
某图书馆主体子系统实现均基于B/S架构, 并遵循MVC模式, 在控制层和数据库访问层使用struts和hibernate技术并预留未来系统扩展和再开发使用的接口。某图书馆系统多层软件体系结构如图3所示。
(2) 应用程序的适当部署
将业务逻辑、通用访问接口与数据等相互分离, 分别置放于Web服务器、应用服务器、数据库服务器上, 通过程序功能和逻辑的合理部署, 也能大大改进Web服务器性能。一般的原则是, Web服务器只需接受Internet http访问请求, 使Web只有最少的任务, 把实际处理交给各个应用服务器处理, 然后返回结果给Browser。某图书馆采用这种方式专门开发了网络采集搜索引擎, 达到了良好的应用效果。
(3) 减少数据量
一般理解认为, 数据量小即意味着网站传输速度快, 然而具体到某个传输对象, 必须考虑压缩/解压的时间因素, 高度压缩文件用到带宽可能较少, 但却不一定能快速提交到终端用户。对传输数据进行压缩, 能提高访问速度。一般来说, 大量的Web页面传输内容都由图像文件和其它二进制格式文件组成;某图书馆应用开发中我们设法减少GIF文件对颜色的使用, 并调整JPEG格式文件大小。随着Html文档日趋复杂和javascript的大量运用, 通过减少HTML或JavaScript文档中的空白来压缩页面, 能大大减少文件尺寸。
(4) 不可忽视的客户终端因素
最后, 客户终端系统配置是关键, 站点管理员几乎对客户端设置不能施加任何影响。没有协调一致的客户端操作相配合, 压缩、分发、缓冲及其它一些方案终究不能发挥作用。 Web用户访问的模式一般是“点击—等待—空闲—点击”, 这事实上可以利用闲置时间来下载内容。如果在客户端安装这类软件, 能大大提高访问性能。
4结论
本文结合多年的系统集成工程经验从硬件实现手段 (缓存服务器、均衡负载设备、Web双机镜像等) 和软件实现手段 (多层软件结构设计、应用部署等) 等两个大方面论述如何提高Web服务器性能, 以便使用户能够更快捷、高效、安全地使用数字图书馆应用系统。事实上, Web服务器的性能提升还存在很多手段和方法, 比如CPU与存储之间关系, Web交换机等等, 都有待于我们进一步的实践、分析和讨论。
参考文献
[1]陈国梁, 童茵, 胡江.数字博物馆应用研究.计算机应用与软件, 2004, 5.
[2]Chitrang Shah.Content Manager Web应用程序性能调优和调试方法.IBMWebsite.2006, 2.
[3]童茵.数字图书馆类的应用.CSDN、ITDB教程库系统分析员论文.2005, 10.