我们的业绩评价一个大的电子商务应用程序通过性能测试,性能监控和仿真建模.我们确定了显着的性能问题,同时在性能测试和性能监测工作.我们用模拟模型来帮助诊断事业的一个非常罕见的表现放缓,发现在生产环境和蔑视诊断为许多个月.我们模拟了发亮的一个事实,即变异所介绍的第3大容量堆大小结合内核间接诱发了大量的线程,造成了破坏性的衰退所报告的用户.
我们认为,良好的性能可交付使用任何一个的三个建筑文物：垂直可扩展性,为1千兆字节堆大小,或使用服务质量的执法算法.使用1千兆字节堆的缺点,需要更频繁的垃圾收集充分的活动,但做的好处是缩短时间,垃圾收集活动.它提供了一个简单的方法改善业绩.
使用垂直扩展好处负载平衡和更好地利用现有的CPU的,因为一个虚拟机,而可从事收集垃圾,和单一线程,其他JVMs可能仍然很好地利用现有的处理器.
服务质量的执法算法的目的是不让服务线程时,该系统被认为是太忙了.它提供了良好的响应时间,费用的服务
拒绝在重物.如果应用服务器已正确调整,我们期望的服务质量执法算法被激活只在紧急情况下,当系统正在受到了非常沉重的负荷,例如将被视为在拒绝服务攻击.
最有趣的是由于我们的仿真建模的努力,尽管取得了广泛的性能建模,测量和测试,我们只获得洞察后,系统动力学仿真模型的建立及其结果分析.这是因为事件,造成放缓只是发生在两个罕见的事件发生同时,它很难获得数据的原因,大量积压发生很少生产.
与此相反,该模型能够迅速模拟一个非常大的交易次数.因此,我们深信,性能研究,可以有效地后运行的关键因素可能会影响到放缓已经确定.