SP性能优化
sp的名词解释
sp的名词解释SP，即Special Purpose，是指“特定目的”的缩写。
在不同的领域和行业中，SP有着不同的定义和用法。
本文将对SP的不同含义和用途进行解释和探讨。
一、SP 在金融领域的意义在金融领域，SP通常是指特定目的实体（Special Purpose Entity）或特殊目的公司（Special Purpose Company）。
这是一种由合作的公司或机构建立的用于特定目的的独立法人实体。
SP的设立可以用于资产证券化、税务优化、风险隔离等目的。
特殊目的实体通常由专门的资金管理团队进行管理，以确保其达到特定的法律、财务和经营要求。
在资产证券化中，SP扮演着关键的角色。
资产证券化是指将资产（如贷款、债券、房地产等）转化为可以交易的债务工具，并将其出售给投资者，从而实现资金流动和风险转移。
SP作为一个独立的法律实体，可以持有和管理转化后的证券化资产，以实现债务的拆分、风险的分散和投资者的多样化。
二、SP 在科技领域的应用除金融领域外，SP在科技领域也有广泛的应用。
随着人工智能和大数据技术的发展，SP在数据分析和决策支持方面扮演着重要的角色。
在数据分析方面，SP可以指特定目的的编程语言或工具，用于实现特定的数据分析和处理任务。
这些SP编程语言通常提供了一套专门的函数和算法，以满足研究人员和数据科学家们的需求。
另外，在决策支持方面，SP可以指特定目的软件或系统，用于帮助企业进行战略规划、风险管理和业务优化等决策过程。
这些SP系统通常通过收集和整理大量的数据，并利用算法和模型进行分析和预测，为企业的决策提供科学依据。
三、SP 在健康领域的涵义在健康领域，SP可以指特定目的的健康管理计划（Special Purpose Health Plan）或特定目的医疗设备（Special Purpose Medical Equipment）。
这些SP在保健和医疗方面发挥着重要的作用。
特定目的的健康管理计划通常由保险公司或雇主提供，旨在为特定人群提供个性化和专门化的保健服务。
涟钢CSP线Q235B薄板性能及成本优化
（ 源钢铁 集 团有 限公 司 ，湖 南 涟 娄底 ４７ ０ ） １ ０ ９
摘 要 ：采用 Ｃ Ｐ Ｓ 工艺生产带钢时 ，由于其本质细晶 、沉淀强化的作用 ，加上 合理的控轧控 冷工艺 ，
能 获 得 最 佳 强 韧 化 性 能 的 产 品 。涟 钢 Ｃ Ｐ 线 在 Ｑ ３ Ｂ 薄 规 格 （ Ｓ ２５ ＾≤ ２ ｍｍ） 生 产 时 曾 存 在 强 度 超 标 的
第３ ８卷 第 ６期
２ ０年 １ 月 ０１ ２
金 属 材 料 与 冶 金 工 程
ＭＥ ＴＡＬ ＭＡＴＥ ＡＬ ＲＩ Ｓ ＡＮＤ Ｍ Ｅ ＴＡＬ ＵＲＧＹ Ｅ Ｌ ＮＧＩ ＥＲ ＮＧ ＮＥ Ｉ
Ｖ Ｏ － ＮＯ． ｌ３８ ６ Ｄｅ ２０１ ｃ ０
涟钢 Ｃ Ｐ线 Ｑ ３ Ｂ薄板性能及成本优化 Ｓ ２ ５
问题 ，通 过 调 整 优 化轧 制 和 卷取 工 艺 参 数 （ 终轧 温 度 、卷 取 温 度等 ） 、化 学 成 分 （ Ｃ、Ｓ 、Ｍｎ等 ） ｉ ，可降
低 合 金 成 本 ，稳 顺 生 产 Ｑ２５ ３ Ｂ薄 规格 产 品 ，力 学 性 能 符 合 标 准 和 用 户 要 求 。 同 时还 可 利 用 Ｃ Ｐ细 晶 、 Ｓ
Ｃ Ｐ薄板 坯 的凝 固和 冷 却 速 度 比传 统 厚 板 Ｓ
坯快 １ ０倍 以上 ，其 二 次 、三 次枝 品间 距 更短 ，
ｔｅｌｗ— ｏｔ ４ Ｂ ｓ ｕ ｔｒｌ ｔ ｌ ｎ ｔ ｒ ｏ ａ ｏ ｔ ｃｕａ ｓ ｅｓ ｈ ｏ ｃ ｓ Ｑ３ ５ ｔ ｃ ａ ｓ ｅ ａ ｄｏｈ ｗ— ｌ ｙｓｕ ｔｒｌ ｔ ｌ ｒ ｕ ｅ ｅｌ ｌ ｒ ｅ ． ＫＥ ＯＲＤ ＹＷ Ｓ：Ｃ Ｐ Ｓ ；Ｑ ３ Ｂ；ｃｅ ｃｌ ｏ ｏ ｉｏ ；ｍｅｈ ｎｃｌ ｒｐ ｒｅ ；ｌｗ ｃ ｓ ２５ ｈ ｍｉａ ｃ ｍｐ ｓｉｎ ｔ ｃ ａ ｉ ｏ ｅｔ ｓ ｏ ｏｔ ａｐ ｉ
方案的sp
方案的SP引言在项目开发过程中，制定一个明确的方案是非常重要的。
而方案的SP(Solution Proposal)就是一种用来描述和解决问题的提案。
一个优秀的方案的SP可以帮助团队明确目标，理清思路，以高效的方式解决问题。
本文将以一个具体的案例来介绍方案的SP的撰写方法和内容要点，帮助读者更好地理解方案的SP的作用和价值。
案例背景某公司准备开发一个在线问卷调查系统。
目前，在该公司的团队成员中，有业务分析师、设计师、开发工程师和测试工程师。
为了提高工作效率和资源利用率，公司希望设计一个方案，能够使团队成员之间能够协同工作，高效开发出一个稳定可靠的在线问卷调查系统。
目标设计并实施一个在线问卷调查系统，要求具备以下功能和特点：1.用户可以通过系统创建、编辑、发布和统计问卷调查；2.系统能够支持各种常见的问题类型，如单选题、多选题、填空题等；3.用户可以通过系统自定义问卷样式和题目布局；4.系统要求具备良好的稳定性和性能。
方案概述为了达到上述目标，团队决定采用以下方案：1.技术栈选择：使用Vue.js作为前端框架，使用Node.js作为后端开发语言，使用MongoDB作为数据库；2.架构设计：采用前后端分离的架构模式，前端通过接口与后端进行数据交互；3.团队协作：采用敏捷开发方法，每个团队成员分别负责不同的模块，并通过Git进行代码管理和版本控制；4.测试策略：采用自动化测试工具对系统进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试；5.用户体验优化：注重系统的界面设计和交互体验，确保用户能够简单、直观地使用系统。
方案细节技术栈选择•前端框架：Vue.js 3.0•后端开发语言：Node.js 14.0•数据库：MongoDB 4.4架构设计该系统采用前后端分离的架构模式，前端使用Vue.js框架进行开发，后端使用Node.js进行开发。
前端架构前端架构采用以下模块划分：•用户管理模块：负责用户的注册、登录、权限管理等功能；•问卷管理模块：负责问卷的创建、编辑、发布和统计功能；•题目管理模块：负责题目的创建、编辑和删除功能；•统计分析模块：负责对问卷调查结果进行统计和分析；•界面设计模块：负责系统的界面设计和样式管理。
基于反模式的中间件应用系统性能优化
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software, Vol.19, No.9, September 2008, pp.2167−2180 DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.02167 Tel/Fax: +86-10-62562563© 2008 by Journal of Software. All rights reserved.∗基于反模式的中间件应用系统性能优化兰灵, 黄罡+, 王玮琥, 梅宏(北京大学信息科学技术学院软件研究所,北京 100871)Anti-Pattern Based Performance Optimization for Middleware ApplicationsLAN Ling, HUANG Gang+, WANG Wei-Hu, MEI Hong(Institute of Software, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China)+ Corresponding author: E-mail: huanggang@Lan L, Huang G, Wang WH, Mei H. Anti-Pattern based performance optimization for middlewareapplications. Journal of Software, 2008,19(9):2167−2180. /1000-9825/19/2167.htmAbstract: This paper presents an approach to optimizing performance of middleware applications based onanti-pattern. This approach has three major features: First, a meta-model is offered to build more understandable andformalized representation of anti-patterns; second, the detection of anti-patterns is based on both the static and thedynamic information, which is retrieved at runtime; third, refactorings operate without interrupt the running systems,and is completed in an automated way with the help of the middleware. A prototype based on J2EE has beendeveloped and an e-bookstore is used as a running example to illustrate the ideas introduced in this approach.Key words: anti-pattern; middleware; performance optimization; detection; refacotring摘要: 提出了一种基于反模式的中间件应用系统的性能优化方法.该方法的主要特点包括:建立了反模式元模型以使得反模式的表示更加准确;综合利用系统的静态信息和动态信息以检测运行系统中存在的反模式;系统重构在不中断应用系统运行的前提下在线执行,并在中间件的辅助下自动/半自动地完成.在J2EE平台上实现了支持该方法的原型系统,并通过网上书店的实例展示了该方法的有效性.关键词: 反模式;中间件;性能优化;检测;重构中图法分类号: TP391文献标识码: A模式是人们所熟知的一种经验的总结,它描述了对一些可重复出现问题的有效解决方案[1].作为对模式概念的一种扩展,反模式描述的是一个普遍采用的不良解决方案,该方案将会给应用系统带来负面的影响[2].为了去除反模式导致的负面影响,通常需要对应用系统进行重构,即在不改变系统行为的前提下,改变系统内部结构[3].完整的反模式描述中,最重要的部分是两个解决方案:会带来负面影响的反模式解决方案;相应的重构方案.反模式可以指导人们提高软件的质量属性,包括可扩展性、可维护性以及软件性能等.特别地,它可以帮助人们查找系统中导致性能低下的根源并提供相应的优化方案.文献[4−8]介绍了一些与性能相关的反模式.∗ Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.90612011, 90412011, 60403030 (国家自然科学基金); the National Basic Research Program of China under Grant No.2005CB321800 (国家重点基础研究发展计划(973)); the Fok YingTong Education Foundation (霍英东教育基金)Received 2007-03-26; Accepted 2007-06-302168 Journal of Software软件学报 V ol.19, No.9, September 2008目前,对于反模式的研究主要停留在反模式的收集和整理阶段,缺少有效的方法或者工具来指导或帮助人们正确、高效地使用反模式.人们一般按照如下的步骤检测反模式并重构应用系统:首先,通过对源代码以及设计文档的分析,检测出应用系统中存在的反模式;然后,确定重构方案;最后,修改应用系统的源代码,并重新编译、部署应用以使得重构生效.然而,通过上述的步骤对应用系统进行性能优化时,会存在如下一些问题: •反模式的检测与系统重构仅仅依赖于源代码.首先,在对应用系统的维护与优化过程中,并不能够保证得到源代码.在目前的方法中,没有源代码将很难检测到应用系统中的反模式或者对应用系统进行重构.但是随着软件构件技术的发展,目前的许多应用系统都采用了基于构件的开发技术,并通过组装不同厂商提供的商用构件(commercial off-the-shelf,简称COTS)进行开发.这意味着获得应用系统完整的源代码或者设计文档非常困难.其次,仅限于对源代码的分析将无法检测到许多目前已知的性能反模式.从性能优化的角度来看,由于软件性能是一个运行时刻的概念,因此,大部分性能相关反模式的检测都需要考察某些运行时刻的信息,如构件之间的交互频率、构件实例消耗的内存等.然而,这些运行时刻信息无法通过分析源代码得到;最后,基于源代码的重构可能会引发其他问题.一般来说,性能优化会使应用系统变得更加复杂,使其更难以理解,在提高性能的同时导致应用系统其他质量属性降低.•系统重构往往是离线执行的.目前的重构是修改源代码,而不是直接修改运行时刻的应用系统,要使重构生效,应用系统需要经过“停止-更新-重启”的步骤,我们称这样的重构方式为离线重构.对于目前具有高可用性的应用系统而言,能够提供7(天)×24(小时)的不中断服务已经成为很普遍的需求.然而,由于对应用系统的离线重构将不得不中断应用系统的正常运行,因此无法满足应用系统的高可用需求.•系统重构需手工完成.在确定重构方案以后,需要系统开发或管理人员手工地完成重构工作.尽管目前有一些开发工具能够在一定程度上减少手工重构的工作量,但重构依然会给开发管理人员带来不小的负担.此外,已经进行的重构并不能持续保证正确有效.由于管理人员的失误,也许会实施不合适的重构方案;或者由于运行环境或者用户需求的变化,以前进行的重构方案已经不再适合当前的具体情况.在这种情况下,可能需要对重构进行回滚,即让应用系统恢复到该次重构以前的状态.但是对于手工进行的重构而言,要进行重构回滚会非常困难.综上所述,软件性能的特性以及目前应用系统的实际需求要求能够在系统的运行时刻应用反模式:对反模式的检测不应该仅依赖于源代码的分析,而应该更多地考虑运行时刻的信息;对应用系统的重构,应该在不中断正常运行的前提下完成,即实现运行时刻的在线重构.为了满足上述需求,底层平台需要提供相关的支持,以监测应用系统的状态并且在线调整其行为.在目前大型分布式应用系统的开发过程中,将应用系统搭建在中间件之上已经成为一种最普遍的解决方案,中间件主要解决的是分布式通信以及屏蔽底层平台的异构性问题.而随着中间件技术的发展,现在的中间件除了完成其基本功能外,还能够在运行时刻提供应用系统的动态信息,并在一定程度上调整其行为.由此可见,中间件可以作为运行时刻应用反模式的支撑机制.针对目前方法的局限性,本文将中间件技术引入到反模式应用中,提出了一种运行时刻基于反模式的中间件应用系统性能的优化方法,并在J2EE应用服务器PKUAS[9]上实现了一个原型系统.与传统的反模式应用方式相比,该方法主要有3点改进:1) 通过分析运行时刻的信息而不是仅仅分析源代码来检测应用系统中的反模式;2) 由中间件在运行时刻进行系统在线重构,无须修改应用系统,由此也不会导致中断应用系统的正常运行;3) 反模式的检测和系统重构由中间件自动/半自动地完成.本文第1节概述整个方法框架.第2节介绍反模式检测.第3节介绍应用系统的在线重构.第4节演示该方法的使用以及性能优化效果.第5节与相关工作进行比较.最后一节总结全文并展望将来的工作.1 基于反模式的性能优化过程图1展示了该方法的过程图.该方法一共包括两个子过程:一个是管理反模式的过程,另一个是进行性能优化的过程.兰灵等:基于反模式的中间件应用系统性能优化2169Antipattern evaluation andmodificationFig.1 Processes of anti-pattern based optimization图1 基于反模式的性能优化过程本节首先介绍反模式的管理过程,它主要分为两个步骤:1. 反模式注册:为了检测应用系统中存在的反模式并根据该反模式提供的重构方案对系统进行重构,首先必须注册这些待检的反模式.对一个反模式的定义需要包括如下一些部分:判断规则,用于检测运行系统中指定的反模式;重构方案,用于指导系统的重构工作以提高性能.这些反模式定义将被保存在一个反模式库中,以便在进行性能优化过程中使用或更新.2. 在线重构方案注册:在第1个步骤中注册的重构方案是离线的重构方案,通过对应用本身的调整来完成重构,该步骤一般是由领域专家来完成的.我们的方法不仅支持运行时刻的反模式检测,还支持运行时刻的系统在线重构.与离线重构相比,在线重构直接作用在运行系统之上,而不是作用在源代码之上,这些重构工作大部分可以在中间件的帮助下自动或者半自动地完成.在线重构模型应该由对中间件熟悉的专家完成,并添加到反模式库中.该方法中第2个过程是基于反模式的性能优化过程,它分为如下几个步骤:(1) 反模式激活:在实际的性能优化过程中,考虑到反模式检测的代价,如采集运行时刻信息导致的系统资源消耗等,我们的方法并不会尝试去检测所有已经注册的反模式.在反模式库中,反模式有两种状态:激活与去活状态.注册的反模式的默认状态是去活状态,用户可以设置反模式在这两种状态之间进行切换.在之后的反模式检测步骤中,系统只会尝试去检测已激活的反模式.在这个步骤中,用户的任务就是选择需要检测的反模式.用户可以根据系统当前的运行状态或者工作负载来决定需要检测哪些反模式.举例来说,我们可以在工作负载很低、系统空闲的情况下,对所有的反模式进行检测.(2) 运行时刻信息采集:在对应用系统的维护与优化过程中,并不能保证得到完整的源代码以及设计文档.2170 Journal of Software软件学报 V ol.19, No.9, September 2008因此,本方法中的反模式检测综合分析了静态信息与运行时刻的动态信息.静态信息主要是指应用部署包中的一些部署描述信息.运行时刻的动态信息包括构件之间的方法调用、远程客户端的IP地址等.这些信息可以在不修改应用系统的前提下,由中间件自动地进行采集.(3) 反模式检测:在采集到足够的信息以后,就可以根据反模式库中的反模式定义进行反模式检测了.在检测之前,已经采集到的原始运行信息需要进行一定的预处理.与已激活的反模式相关的信息需要进行萃取与重新组织.反模式检测的相关内容将在第2节进行更详细的介绍.(4) 重构规划:在反模式被检测出来以后,并不是马上就进行系统重构,在此之前还需要进行一些权衡工作.一些情况下,一个反模式可能有不止一种重构方案,此时,我们就应该根据一些因素,比如重构方案的代价、用户的具体需求来选择最适合的重构方案.另外,在同一个运行系统中,如果同时检测到多个反模式,这些反模式的重构方案之间可能会存在冲突.在这种情况下,我们需要在这些反模式以及与它们相关的重构方案作一个权衡,以得到尽量优化的解决方案.(5) 运行时刻系统重构:通过中间件可以在一定程度上调整应用系统的行为,我们的方法支持的是通过中间件的帮助,在运行时刻对应用系统进行重构.重构完成后,通过对当前应用系统的运行情况监测,有可能会进行重构回滚,使应用系统恢复到重构之前的状态.关于重构相关的内容将在第3节进行更详细的介绍.(6) 反模式评估和修正:在重构完成以后,性能优化的过程并没有结束,需要通过系统重构前后的性能比较,对反模式库中的反模式以及重构模型进行评估,并在需要的情况下进行修正,使以后的性能优化达到更好的效果.2 反模式检测2.1 反模式模型一个完整记录的反模式应该包含如下一些内容:应用系统的状态、造成该状态的原因、该状态引发的不良后果、相应的重构方案等.在进行反模式检测时,需要检查当前应用系统的状态是否与反模式定义的状态一致,从而确定该应用系统中是否存在该反模式.我们通过对目前已知的性能相关的反模式进行调研,将检测反模式所需的应用系统状态信息分为如下3类:•件信息:包括构件类型(如EJB/Servlet/POJO等)、构件方法(如方法名称、方法个数等)、构件配置(如实例池大小等)、构件操作(如构件回调方法等);•件交互信息:包括方法调用类型(如同步/异步调用等)、方法调用参数(如参数大小等)、方法调用序列;•境信息:包括中间件服务配置信息(如事务过期时间、线程池大小等)与底层硬件信息(如内存使用情况、网络拓扑结构等).在上述信息中,除了某些与应用逻辑相关的构件操作以外,其余信息都是可以由中间件自动获取的,因此,大部分的反模式都可以自动检测.但是,目前的反模式几乎都是使用自然语言来描述的.使用这种描述方法使得人们很难精确地表示它,更不可能实现自动化检测.我们给出了一个基于MOF[10]的元模型,它可以表示上述这3类的应用状态信息.与自然语言相比,使用这个元模型可以更加准确地表示反模式.而且,用户可以使用图形化的方式对反模式模型进行定义、编辑,使得记录反模式更加方便,图形化的反模式模型也更利于理解.图2展示了该元模型的简化版本,它一共包含5类实体,其中:Component代表构件;Call代表构件之间的调用关系;Method 代表调用的方法;Service代表中间件服务;Host代表物理主机.这5类实体还包含若干相应的属性,而实体之间可能存在着各种关联关系,由于篇幅所限,这里不再进行详述.目前,我们提供的反模式元模型可以描述J2EE领域的反模式.兰灵等:基于反模式的中间件应用系统性能优化2171Fig.2 Meta-Model of anti-pattern图2 反模式元模型2.2 反模式检测在进行反模式检测之前,需要先采集应用系统相关的信息,包括静态信息与运行时刻的动态信息.用户将根据待检测的反模式模型来确定需要采集当前应用系统的哪些状态信息.应用的静态信息,比如构件名称、构件类型等可以从部署描述符里得到.而应用的运行时刻信息,我们通过给中间件添加截取器的方式来进行采集.截取器会把用户关心的运行时刻信息写到日志文件中.这些截取器实现了分布式系统中常见的截取器模式[11],可以在不被应用感知的情况下添加/删除,而且可以动态地触发.通过这种方式,我们就可以很方便地定制采集的信息量以及时间段.在采集到应用系统信息之后,就可以进行反模式的检测工作:将应用系统信息与反模式模型进行匹配,以检测出当前运行系统中存在的反模式.对于构件信息与环境信息的匹配,可以通过简单的遍历来查找与模型匹配的状态信息,比如,为了找出public方法个数少于2个的EJB,可以通过遍历所有的构件完成.而对于构件交互信息匹配,比如找出存在指定调用序列的两个构件,由于一般情况下构件之间的调用数目都很庞大,无法通过遍历来完成反模式检测,因此我们采用了数据挖掘技术来完成这项任务.通过使用相关规则算法[12],可以查找出符合一定条件的调用序列,从而完成此类反模式的检测[13].3 系统重构3.1 系统重构模型与检测反模式时所需的状态信息类似,反模式对应的重构动作也可以分为如下3类:• 构件重构:包括添加/删除构件、修改构件属性、修改构件类型等;• 构件交互重构:包括修改调用类型、修改调用参数、重构调用序列等;• 环境重构:包括修改中间件服务属性等.系统重构模型同样使用第 2.1节中介绍的元模型进行构建,它描述了系统经过重构后的状态.用户需要定义一组重构操作从反模式模型演化为重构模型.重构操作可以分为两类:一类是原子操作,包括ADD,DEL,MOD 这3个基本的重构操作,它表示对模型中的实体或者实体之间的关系进行添加或删除,以及实体属性的修改,比如添加一个构件、删除两个构件之间的调用、修改服务的配置等;另一类是复合操作,它由一组预设的原子操作组成,而通过这一组原子操作可以为系统中引入一些可以提高性能的模式.此外,针对一些重构操作,我们给2172 Journal of Software软件学报 V ol.19, No.9, September 2008出了重构约束以保证这些操作的正确性.重构约束分为前置条件与后置条件两类,分别对系统重构前后的状态进行约束,只有满足这些条件,重构操作才可以执行.上述的重构模型是离线的重构模型,它可以用于指导用户对应用系统进行重构.但是,该类重构需要应用系统通过“停止-更新-重启”的步骤才能使所做的重构生效.为了达到不中断应用系统运行的目的,需要底层机制支持进行在线的重构.目前的中间件不仅为应用系统提供了一个运行平台,而且还提供了调整机制来完成应用系统的某些重构工作,它可以为在线重构提供支持.但是,由于重构模型中的重构动作是对应用自身的调整,而中间件的调整机制是在不修改应用的前提下对包括中间件在内的整个系统进行调整,因此,这二者并不是完全一致的.为了使重构模型指导中间件完成重构,需要将模型重构动作映射为中间件调整机制,生成在线重构模型.在线重构模型会根据底层的具体调整机制,引入一些中间件特定的实体与关系.由于不同的中间件会拥有不同的调整机制,因此,在线重构模型是基于特定中间件产品的,我们目前提供了基于J2EE应用服务器PKUAS的在线重构模型.3.2 重构规划在检测出反模式以后,需要确定如何进行重构.一般来说,每个反模式都有对应的重构方案,但是在具体的应用系统中,是否进行重构、如何重构,都需要进行事先的规划,才能保证性能优化效果尽可能地好,而进行重构的代价也尽可能地小.我们给出了一组指导原则,通过这些原则,能够指导如何进行系统重构工作(AP表示检测出来的反模式,R 表示重构方案):• AP→R:如果一个系统中只检测出一个反模式且该反模式只对应一个重构方案,则选择该重构方案.• AP→{R1,R2,…,R n}:如果一个反模式对应多个重构方案,则从中选择一个重构代价最小的方案.• AP1→R1,AP2→R2,…,AP n→R n:如果系统中存在不止一个反模式,而它们对应的重构方案之间又存在着冲突.则应该综合考虑反模式对性能的影响程度以及重构方案的代价,找出最适合的重构方案.反模式对性能的影响主要需要从以下几个方面考虑:1) 性能影响程度:不同的反模式对于应用系统的性能影响也不同,应该优先考虑去除对性能影响严重的反模式;2) 影响条件:某些系统虽然存在反模式,但是只有在特定条件下才会对性能造成影响.例如,某些反模式消耗了过多的系统资源,但是只会在系统负载较重的情况下才会造成应用系统的性能降低,而在轻载时不会影响性能.对于此类反模式,应根据应用系统的实际运行情况来判断是否去除;3) 出现频率:某些反模式虽然存在,但出现的次数很少.例如,某反模式造成了某方法调用的响应时间增大,但是在实际运行中,如果该方法很少被调用,那么,该反模式对应用系统的影响也很小.重构时应优先考虑去除出现更为频繁的反模式.重构方案代价需要从以下两方面考虑:1) 平台限制:一些重构操作虽然满足重构约束,但是,由于底层平台的限制导致实际无法执行.例如,某重构操作需要增大一个EJB的实例池大小以应对频繁的并发访问,但是,如果该EJB的实例池大小已经达到底层平台规定的上限,那么,该重构操作将无法执行.在进行规划的过程中,应该去除这一类的重构方案;2) 重构开销:任意一个重构操作都需要消费一定的时间,而对于在线重构来说,重构消费的时间越多,对运行中的应用系统影响也就越大.因此,应该尽量选择重构开销比较小的方案.对于重构规划中的影响因素,包括反模式对性能的影响以及重构方案代价,我们根据不同的反模式以及重构动作都给出了默认值,使得重构规划可以自动完成.用户也可以根据具体的情况为这些因素进行赋值,实现对重构规划的定制.兰灵 等:基于反模式的中间件应用系统性能优化21733.3 重构执行 在确定了重构方案以后,就可以根据重构模型进行应用系统重构.我们将目前的重构分为3个类别,分别是: • 自动重构:该重构可以由中间件自动完成,不需要用户过多的参与.自动重构包括环境重构以及部分对构件的重构,这些重构主要是修改构件或者环境的属性值,中间件可以在运行时刻自动完成这些修改,将属性值调整为重构方案中预设的值;• 半自动重构:这类重构也可以在中间件的帮助下完成,但需要用户进行一些工作;构件交互的重构一般属于该类别,它通常需要用户添加一些应用特定的辅助类,再由中间件借助这些辅助类完成重构工作; • 手工重构:对此类重构,我们的方法只能给出重构方案,而所有的重构工作将由用户自己完成,中间件无法提供更多的帮助.部分构件重构属于该类,这些重构牵涉到修改构件内部的应用逻辑,这类重构必须通过修改应用源代码才可能完成,因此需要用户全手工完成.在重构执行的过程中,将不可避免地对正在运行的应用系统造成一定的影响,需要尽可能地将这类影响降到最低.重构有可能影响到正在进行的应用系统行为,包括正在处理客户请求的构件或中间件服务需要重构,以及正在执行的调用需要进行重构.为了保证应用逻辑的一致性,不应该对这些正在进行的应用系统行为进行重构.因此,本方法中采用的在线重构只针对重构开始执行后的应用系统行为,包括构件或中间件服务接收到的新请求、构件之间新发起的调用.4 实例研究4.1 反模式描述为了更好地演示如何检测J2EE 应用中存在的反模式并进行相应的重构,我们开发了一个存在反模式的应用系统.该应用系统是一个网上书店的部分实现,主要用于客户端从服务器端获取图书的信息,并将这些信息显示在Web 页面上.该应用主要包括一个叫BookEJB 的实体bean 以及一些Web 端的构件,它们被部署在不同的机器上.该应用中存在着这样一个反模式:如图3所示,当客户端需要从服务器端获取一本书的包括书名、作者、价格在内的一组信息时,需要对服务器端的BookEJB 执行一系列的方法调用.由于客户端和服务器部署在不同的机器上,因此,这些调用都必须通过网络,调用参数与返回值都需要进行序列化与反序列化的操作,而且还会花费大量的时间通过网络传输数据.这种采用过多次远程调用获取一组属性值的方法会极大地降低性能,是应用中存在的一个性能反模式.它是反模式“细粒度远程调用(fine-grained remote calls)”[5]中的一种.Fig.3 Anti-Pattern of fine-grained remote calls and the refactoring图3 “细粒度远程调用”反模式及重构示意图为了去除该反模式带来的性能影响,需要对网上书店系统进行重构.一种重构方案是通过一次远程调用就Network。
Mac命令行实用技巧如何进行系统性能优化
Mac命令行实用技巧如何进行系统性能优化在Mac系统中，命令行是一个非常强大且实用的工具，可以通过命令行来进行系统性能优化。
本文将介绍一些常用的Mac命令行实用技巧，帮助用户优化系统性能。
一、查看系统信息1. 查看系统版本信息在命令行中输入以下命令，可以查看Mac系统的版本信息：```bashsw_vers```该命令将显示系统的版本号、版本名称和Build号等信息。
2. 查看硬件信息在命令行中输入以下命令，可以查看Mac系统的硬件信息：```bashsystem_profiler SPHardwareDataType```该命令将显示系统的硬件信息，包括处理器、内存、硬盘等。
3. 查看系统日志在命令行中输入以下命令，可以查看Mac系统的日志信息：```bashlog show```该命令将显示系统的日志信息，可以帮助用户了解系统运行情况。
二、优化系统性能1. 清理缓存在命令行中输入以下命令，可以清理系统缓存：```bashsudo purge```该命令将清理系统的内存缓存，可能会提高系统的性能。
2. 关闭不需要的启动项在命令行中输入以下命令，可以查看系统的启动项：```bashlaunchctl list```该命令将显示系统的启动项列表，用户可以根据需要关闭一些不需要的启动项，以提升系统的启动速度和性能。
3. 设置文件系统参数在命令行中输入以下命令，可以设置文件系统参数：```bashsudo sysctl -w kern.maxvnodes=1000000```该命令将设置文件系统的参数，可以提高系统对文件的读写效率。
4. 清理垃圾文件在命令行中输入以下命令，可以清理系统中的垃圾文件：```bashsudo rm -rf ~/Library/Caches/*```该命令将删除用户目录下的缓存文件，可以释放磁盘空间。
但请注意，操作需谨慎，避免误删重要文件。
5. 关闭系统动画效果在命令行中输入以下命令，可以关闭Mac系统的动画效果：```bashdefaults write com.apple.dock expose-animation-duration -float 0killall Dock```该命令将关闭系统中的窗口和Dock的动画效果，可以提高系统的响应速度。
网络速率控制技术中的排队策略优化方法(八)
网络速率控制技术中的排队策略优化方法随着互联网的飞速发展，人们对网络速度的要求也越来越高。
然而，网络速度的快慢往往受到许多因素的制约，其中一个重要的因素就是网络中的排队策略。
在网络传输数据时，数据包需要经过路由器进行排队，然后按照一定的策略被发送出去。
不同的排队策略会对网络的性能产生不同的影响，因此优化排队策略对于提高网络速率至关重要。
一、先进先出（FIFO）策略先进先出是一种常见的排队策略，即先到的数据包先被发送。
这种策略简单直观，易于实现，然而，实践中它并不总是能够保证网络的高性能。
由于网络中的各个数据包的大小和处理时间不同，FIFO策略可能导致数据包在排队时长时间等待，造成网络拥塞，降低网络速率。
二、最小优先权（SP）策略为了解决FIFO策略带来的问题，人们提出了最小优先权策略。
SP 策略会根据一定的优先级进行排队，优先级高的数据包会被尽快发送，从而减少数据包的等待时间。
这种排队策略适用于在一些对于实时性要求较高的应用中，比如网络电话、实时视频传输等。
然而，SP策略对于一般的数据传输却不够灵活，无法根据网络拥塞的程度来进行调整。
三、公平排队（FQ）策略公平排队是一种常见的排队策略，它可以在一定程度上解决网络拥塞的问题。
在公平排队中，每个数据包都有相同的机会被发送，避免了某些数据包一直被忽视的问题。
然而，公平排队也存在一些问题，比如对于不同优先级的数据包没有明确的处理方式，容易导致低优先级的数据包被长时间拖延。
四、加权公平排队（WFQ）策略为了解决公平排队策略中的问题，人们提出了加权公平排队策略。
在WFQ策略中，每个数据包的优先级是由其权重来决定的，权重高的数据包会被更快地发送。
这种策略兼顾了数据包的优先级和公平性，能够在一定程度上优化网络的传输速率。
然而，WFQ策略的实现较为复杂，需要准确地估计每个数据包的权重，因此在实际应用中会面临一些挑战。
综上所述，排队策略对于网络速率的控制起着重要的作用。
SQLServer2000数据库优化方案参考
1、6、7、SQL Server 2000 数据库优化方案参考查询速度慢的原因很多，常见如下几种：没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）2、I/O 吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足5、网络速度慢查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）锁或者死锁（这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷）8、sp_lock,sp_who, 活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列10、查询语句不好，没有优化可以通过如下方法来优化查询1、把数据、日志、索引放到不同的I/O 设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAIDO上，SQL2000不在支持。
数据量（尺寸）越大，提高I/O 越重要.2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse）3、升级硬件4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。
注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。
索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段5 、提高网速;6、扩大服务器的内存,Windows 2000 和SQL server 2000 能支持4-8G 的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。
运行Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5 倍。
如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3 倍。
将SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU 个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。
大型数据库的性能优化方法
０ 引 言
随着计算机 应用 系统 向复杂化 、 大型化的方 向发展 ， 大型 命周期都需要 注意 ， 并进行有效 工作才能达到的 。 数据库应 用也越来越 广泛 。由于 大型数据 库处理 的数据量很 大， 如果不能设 计一个合理 的数据库模 型 ， 不仅会增 加客户端 和服务器端程序的编程和维护的难度 ， 而且会影响系统实际运
ｄ ｓｇ ｄ ａ ｐｌ ａ ｉ ｎ，ａ ｄ ｓ ｍｅ ｓ ｃ ｆ ｐ ｉ ｉａ ｉ ｎ ｍｅ ｏ ｓ ａ ｅ ｉ ｅ ｅｉ ａ ｐ ｉ ｔ ｎ ｎ ｃ ｏ ｎ ｏ ｐ ｉ ｃ ｏ ｔ ｚ ｔ ｔ ｄ ｒ ｇ ｖ ｎ． ｅ ｉ ｍ ｏ ｈ Ｋｅ ｒ ｓ ｌ ｒ ｅ ｄ ｔ ｂ ｓ ａ ｐｌ ａ ｉ ｎ； ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ； ｏ ｔｍｉ ａｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｇ ａ ａ ａ ｅ； ｐ ｉｔ ｏ ｃ ｅ ｒ ｎ ｅ ｆ ｐ ｉ ｚ ｏ ｍｅ ｏｄ ｔ ｈ ｔ
ＨＵＡＮ Ｇ ｉ — ｕ Ｍ ｎｇ ｈ ｉ
（ ｅｔ ｆＩ ｏｍ ｔ ｎ Ｅ ｇｎｅｉｇ ｕ ｅ Ｔ ｒｅ Ｇ ｒｅ ｏ ｔ ｈ ｉ，Ｙ ｈ ｎ ，Ｈｕｅ ４ ３ ０ ，Ｃ ｉ Ｄｐ．ｏ ｆ ｒａｉ ｎ ｉｅｒ ，Ｈ ｂｉ ｈｅ ｏｇｓＰ ｌ ｅ ｎｃ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｎ ｙｃ ｃ ｂｉ ４ ０ ０ ｈｎ ａ）
物 力。
需 的库表 ， 因此数据小组最好 由熟悉业务的项 目 干组成 。 骨
＜ Ｌ ｔ ｉ Ｓ ｎ ｏ ｒ＝ Ｌ ｔ ｐ ｏ ｒ． ｔ ｅ ｎ ｇ ｒ ％ ｉ ｓ ｏ Ｂ ａ ｄ （ｉ ） Ｂ ａｄｇ （ ｗ Ｉ ｅ ｅ ｓ ｌｔ ｓ ｍａ ｅｎ ｔ （ ａｎ ｏ ｒ．ｅ ｏ ｒ ｌ ） ／ 过 Ｈ ｓ Ｍ ｐ ｇ ｔ ｍ ｉ ａ ｇ ｔ ａｄｄ ） ／ Ｂ ｄ Ｂ ０ ；通 ａ ｈ ａ 的 ｅ 方法 获取 子
溶剂清洗之极性、KB值以及SP值
每一个大标题代表的是一篇技术文章溶剂清洗之极性、KB值以及SP值首先，在分子结构中原子排列不对称，正负电荷的重心没有重合，这种分子就叫极性分子，由极性分子构成的污染物就叫极性污染物，反之亦然。
常见的极性污染物如：有机酸、无机酸、盐类、碱类、污水、手汗、电镀残液、焊接活化剂等。
常见的非极性污染物如：润滑油、防锈油、机油、淬火油、蜡、脂等。
常见的极性溶剂如：水、甲醇、乙醇、异丙醇、丙酮、环己酮、乙二胺、乙二醇等。
常见的非极性溶剂如：CFC-113、四氯化碳、己烷、庚烷、辛烷、苯、汽油、煤油等。
极性溶剂比较容易溶解极性污染物，反之亦然。
KB值:贝松脂丁醇值，也叫考里丁醇值用来度量有机溶剂溶解非极性污染物的相对能力，值越大，溶解能力越强。
SP值：溶解度参数表示溶剂与溶质（污染物）之间相互作用的一个参数，两者的SP值越接近表示越容易溶解。
SMT 清洗工艺---实验选用SMT清洗溶剂一.前置作业1.将锡膏送入烤箱，以240℃的温度烘烤，使锡铅粉与助焊膏分离。
2.自然泠却四天(模拟PCB经Reflow后没有立刻清洗，松香已部分硬化)，共取得50g助焊膏待用。
二.后段操作步骤及观察取250ml的烧杯，将0.5ml的助焊膏各放入两个烧杯内，将200ml清洗溶剂加入烧杯。
静置5分钟，看溶剂是否有混浊，助焊膏是否有溶解。
接着搅拌1分钟后来观察烧杯内的变化.搅拌完后再静置10分钟,并观察烧杯内的变化溶剂与助焊膏有部分不相溶会出现上面的情况。
右侧的溶剂效果很好。
溶剂溶解这种助焊膏的溶解能力差，会出现上面的情况，可以看一左侧的杯子有少许残留部分没有被溶解，右侧的溶剂效果很好水基清洗剂替代碳氢清洗剂、三氯乙烯工艺(图)***五金制品加工后序原表面处理工艺是采用了碳氢清洗剂除油清洗工艺，我司于2010年4月21日针对该工艺改良为水基除油工艺的可行性进行现场试验。
原工艺设备：老式三氯乙烯清洗机原工艺清洗剂：溶剂型碳氢清洗剂（经现场检验非真正碳氢清洗剂，碳氢清洗剂密度为0.73-0.85,而实测1.2以上）原工艺流程：将工件浸泡在溶剂中，稍加热，超声波振动清洗，仅为一槽。
SP经验规范
一、适合读者对象：数据库开发程序员，数据库的数据量很多，涉及到对SP(存储过程）的优化的项目开发人员，对数据库有浓厚兴趣的人。
二、介绍：在数据库的开发过程中，经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作，这个时候就会用SP来封装数据库操作。
如果项目的SP较多，书写又没有一定的规范，将会影响以后的系统维护困难和大SP逻辑的难以理解，另外如果数据库的数据量大或者项目对SP的性能要求很，就会遇到优化的问题,否则速度有可能很慢，经过亲身经验，一个经过优化过的SP要比一个性能差的SP的效率甚至高几百倍.三、内容：1、开发人员如果用到其他库的Table或View，务必在当前库中建立View来实现跨库操作，最好不要直接使用“databse.dbo.table_name”,因为sp_depends不能显示出该SP所使用的跨库table或view，不方便校验.2、开发人员在提交SP前，必须已经使用set showplan on分析过查询计划，做过自身的查询优化检查。
3、高程序运行效率,优化应用程序，在SP编写过程中应该注意以下几点：a)SQL的使用规范：i。
尽量避免大事务操作,慎用holdlock子句，提高系统并发能力.ii.尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。
iii。
尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写；如果使用了游标,就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。
iv。
注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。
v。
不要在where子句中的“="左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
vi。
尽量使用exists代替select count（1）来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count（1)比count(＊)更有效率.vii.尽量使用“〉=",不要使用“>”。
sp是指是什么意思啊
sp是指是什么意思啊标题：SP是指什么意思啊摘要：本文将介绍“SP”一词的常见用法及含义。
首先，我们将解释“SP”在不同领域中的不同含义。
随后，我们将探讨一些与“SP”相关的常见术语和缩写。
最后，我们将提供一些使用“SP”的实例，以帮助读者更好地理解其意义。
第一部分：“SP”的多重含义“SP”这个缩写在不同的领域有不同的含义。
下面是一些常见的解释：1. 销售代表（Sales Representative）：在商业领域，SP通常用于指代销售代表，也被称为销售员或销售顾问。
销售代表负责与客户沟通，推销产品或服务，并达成销售目标。
2. 服务提供商（Service Provider）：在信息技术和电信领域，SP常常被用来指代服务提供商，即为用户提供网络连接、电话、云存储等服务的公司或组织。
3. 软件工程（Software Engineering）：在软件工程领域，SP可以代表“软件工程师”的缩写。
软件工程师负责分析、设计、开发和测试软件系统，以满足客户和用户的需求。
4. 服务包（Service Pack）：在计算机和软件领域，SP常常被用于描述一系列软件更新和修复的集合，以便用户可以一次性下载安装。
服务包通常包含安全补丁、功能增强和错误修复等。
5. 个人学习计划（Study Plan）：在教育领域，SP也可以表示个人学习计划，用于指导学生制定和管理他们的学习目标、学习方法和时间表。
第二部分：与“SP”相关的常见术语和缩写除了上述意义外，关于“SP”的术语和缩写还有很多。
以下是一些常见的例子：1. 供应商（Supplier）：在商业领域，SP可用于指代供应商，即为其他公司提供产品或服务的公司。
2. 政府采购（Government Procurement）：SP可用于描述政府采购的程序和规定，包括招标、报价和合同签订等。
3. 社交媒体（Social Media）：SP也可以表示社交媒体，指代那些允许用户交流、共享内容和建立联系的在线平台，如Facebook、Twitter和Instagram等。
SP规整填料和MSR散堆填料的结构优化及性能测试
SP规整填料和MSR散堆填料的结构优 化及性能测试
北京泽华化学工程有限公司
2011.6
1
内容提要
泽华公司简介 填料的发展趋势 SP规整填料的结构优化及性能测试 MSR散堆填料的性能测试 结论
2
泽华公司简介
清华大学
院系
清华控股公司 行政部门
后勤
清华同方
紫光集团 … 泽华公司
15
MSR的结构优化及性能测试
填料的设计理念 填料的结构 实验内容 结论
新型填料设计理念
敞开式结构，使填料内外表面能充分暴露。 较高的径高比，使填料在装填时水平放置的几率较高，减少填料片对气
流的阻挡。 多鞍环外形，较圆形有较大比表面积和喷淋点。 内部筋片能均匀地分割环内空间，且此筋条与外环相互连接，中心支撑
二是相邻两层波纹板上的边缘相互交错，流 体在流经两层填料交界处时形成急转弯，从 而引起不良流动，进而导致局部液泛产生。
6
填料发展趋势 二、散堆填料
散装填料由于加工制造比较简单，安装和拆卸方 便，便于清洗，因而有广泛的应用。目前我国工业 中应用比较广泛的散装填料为环形填料或者鞍环填 料，例如鲍尔环、环矩鞍等，这些填料受构型所限， 加工工序复杂，且其总体的比表面积较小，喷淋点 不多，生产能力与传质效率仍受到一定的限制。
实验内容 内容一：Φ50MSR填料性能测试
1、几何参数
填料
尺寸mm 堆积个数 堆积密度 比表面积
径×高×厚 个/m3
kg/m3
m2/m3
孔隙率 m3//m3
MSR 50×18×0.5 35790 200
鲍尔环 50×50×0.8 6500
316
SQL Server数据库的性能分析与优化策略研究
SQL Server数据库的性能分析与优化策略研究摘要:数据库性能分析与优化是一项涉及多个层面的复杂工作,通过统一规划、系统分析做出相应的优化方法和措施,可以提高数据库的稳定性和可用性,保障系统高效地运行,解决系统瓶颈,节约系统开销,具有良好的应用价值。
关键词:数据库性能优化SQL Server1 性能优化的概念性能优化是一项活动,这项活动通过优化应用程序、修改系统参数、改变系统配置(硬件调整)来改变系统性能。
性能优化包括对硬件配置、操作系统(0Sp应用优化包括分析SQL语句,并决定相关的查询是否有效。
低效率的查询通常使用过量的系统资源并需要使用过多的时间来运行。
通过调整这些SQL语句,以及调整访问数据库应用的方法,可以显著地改善一个系统的性能。
查询是数据库操作的基础,查询的速度直接影响系统的性能,和其他大型数据库系统一样,SQL server 也提供了查询优化机制,对查询语句进行分析,找出最佳查询策略,从而提高查询速度。
但是,查询优化器很难解决语义方面的问题,在具体应用中,应有效运用SQL语法。
1.3 B/S模式优化基于B/S的计算模式,使得许多计算负载转移到Web服务器和数据库服务器上。
为有效利用系统资源,可根据具体应用采取以下优化策略。
(1)Web应用程序优化在基于B/S模式的数据库应用系统中,对于Web应用程序的优化主要体现在对应用程序中使用的数据库操作语句的优化上。
其中要遵循的一个基本原则就是要使操作的数据量和操作次数随操作的进行而迅速减少,这样才能达到理想的响应结果。
(2)Web服务器优化主要是调节访问Web服务器的限制规则和Web应用程序运行的限制规则,其中后者的调整将是系统能够稳定高效运行的关键。
由于客户对于Web服务器的访问量是相当大的,所以在调整中,一般要限制Web应用程序运行的时间和占用的系统资源,避免出现资源枯竭的情况发生。
2 SQL Server 优化策略SQL 优化与硬件调整是紧密相关的,是对数据库服务器的性能调整。
浅谈SAP中ABAP程序的优化方法
Hale Waihona Puke Ｅ ｍａ ：ｆｊ ｃｃ ｅｃ — ｉ ｋｙ ｌ ＠ｃｃ． ｔｎ ｎ．
ｈ ｔ ：ｗｗ ｄ ｚ ． ｅ．ｎ ｔ ／ ｗ． ｎ ｓ ｔ ｐ／ ｎ ｅ Ｔ ｌ ８ — ５ — ６ ０ ６ ５９ ９ ４ ｅ： ６ ５ ５ ９ ９ ３ ６ ０ ６ ＋ １
ｔｖ ｌ ｆｅ ｔｖｅｍ ｅｈｏｄ ｉ ｅｙ ｅ ｃｉ ｔ ． Ｋ ｅ ｒ ：Ｓ Ｐ； ｈｅＡＢＡＰ； ｏｇａ ｅｉ ｎ； ｌ ｉｈ ； ｒｏ ｍ ａ ｅｏ ｉ ｉａｉ ｙ ｗｏ ｄｓ Ａ ｔ ｐｒ ｒ ｍ ｄ ｓｇ ａｇｏｒｔ ｍ ｐｅ ｒ ｎｃ ｐｔｍ ｚ ｔｏｎ ｆ
摘要 ：Ａ 是 大型企 业所广泛采用的Ｅ ＳＰ ＲＰ系统。随着业务的持续进行 ，Ａ 数 据库 中的数据也不 可避免 的飞速增长 。一 些应 用变 ＳＰ
得越来越慢 ， 不仅 影 响 了业务 应 用 的效 率 ， 同时 也 影 响 了用 户 的使 用 体 验 。 针 对 在 Ｓ Ｐ中Ａ Ａ 程 序 执 行 时 间的要 求越 来 越 高 ， Ａ Ｂ Ｐ 此
Ｓ Ｐ是大型企业所 广泛采用 的Ｅ Ｐ Ａ Ｒ 系统 。Ｓ Ｐ系统提供 了基 于“ Ａ 供应链” 理思想 的实现平 台 ， 管 此平 台为用户提供 了强大 的可
配置功能 ， Ｓ Ｐ 而 Ａ 二次开 发中的 Ａ Ａ 程序是在其基础上拓展 了应用范 围， ＢＰ 把用 户的需求 和企 业内部 的制造 活动 、 以及供应商 的制 造资源整合在一起 ， 体现了按用户需求制造的思想 。而对于 比较特殊 的报表需求 ， 也是采用 了Ａ Ａ 程序进行实现。 ＢＰ 随着业务的持续进行 ，Ａ 数据库中的数据也不可避免的飞速增 长。一些 应用 变得 越来越慢 ， ＳＰ 不仅影响 了业务应用的效率 ， 同 时也影 响了用户 的使用体验 ， 对在 Ｓ Ｐ中 Ａ Ａ 程序执行时 间的要求越来越成 为一个关注 的焦点 。而这部分不能单靠无 限制 的硬 Ａ ＢＰ 件投资进行解决 ， 因此对 Ａ Ａ 程序进行性能优化是非常有必要 的。 ＢＰ
常用SQLServer进行性能优化语句
常⽤SQLServer进⾏性能优化语句1、锁监控查看锁住的表：select request_session_id spid,OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id) tableNamefrom sys.dm_tran_locks where resource_type='OBJECT'查看哪个会话引起阻塞并且它们在运⾏什么：SELECT DTL.[request_session_id]AS[session_id] ,DB_NAME(DTL.[resource_database_id]) AS[Database] ,DTL.resource_type ,CASE WHEN DTL.resource_type IN ( 'DATABASE', 'FILE', 'METADATA' )THEN DTL.resource_typeWHEN DTL.resource_type ='OBJECT'THEN OBJECT_NAME(DTL.resource_associated_entity_id,DTL.[resource_database_id])WHEN DTL.resource_type IN ( 'KEY', 'PAGE', 'RID' )THEN ( SELECT OBJECT_NAME([object_id])FROM sys.partitionsWHERE sys.partitions.hobt_id = DTL.resource_associated_entity_id)ELSE'Unidentified'END AS[Parent Object] ,DTL.request_mode AS[Lock Type] ,DTL.request_status AS[Request Status] ,DER.[blocking_session_id] ,DES.[login_name] ,CASE DTL.request_lifetimeWHEN0THEN DEST_R.TEXTELSE DEST_C.TEXTEND AS[Statement]FROM sys.dm_tran_locks DTLLEFT JOIN sys.[dm_exec_requests] DER ON DTL.[request_session_id]= DER.[session_id]INNER JOIN sys.dm_exec_sessions DES ON DTL.request_session_id = DES.[session_id]INNER JOIN sys.dm_exec_connections DEC ON DTL.[request_session_id]=DEC.[most_recent_session_id] OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(DEC.[most_recent_sql_handle]) AS DEST_COUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(DER.sql_handle) AS DEST_RWHERE DTL.[resource_database_id]=DB_ID()AND DTL.[resource_type]NOT IN ( 'DATABASE', 'METADATA' )ORDER BY DTL.[request_session_id];查看因为单条UPDATE语句锁住的⽤户表：SELECT[resource_type] ,DB_NAME([resource_database_id]) AS[Database Name] ,CASE WHEN DTL.resource_type IN ( 'DATABASE', 'FILE', 'METADATA' )THEN DTL.resource_typeWHEN DTL.resource_type ='OBJECT'THEN OBJECT_NAME(DTL.resource_associated_entity_id,DTL.[resource_database_id])WHEN DTL.resource_type IN ( 'KEY', 'PAGE', 'RID' )THEN ( SELECT OBJECT_NAME([object_id])FROM sys.partitionsWHERE sys.partitions.hobt_id = DTL.resource_associated_entity_id)ELSE'Unidentified'END AS requested_object_name ,[request_mode] ,[resource_description]FROM sys.dm_tran_locks DTLWHERE DTL.[resource_type]<>'DATABASE';单库中的锁定和阻塞：SELECT DTL.[resource_type]AS[resource type] ,CASE WHEN DTL.[resource_type]IN ( 'DATABASE', 'FILE', 'METADATA' )THEN DTL.[resource_type]WHEN DTL.[resource_type]='OBJECT'THEN OBJECT_NAME(DTL.resource_associated_entity_id)WHEN DTL.[resource_type]IN ( 'KEY', 'PAGE', 'RID' )THEN ( SELECT OBJECT_NAME([object_id])FROM sys.partitionsWHERE sys.partitions.[hobt_id]= DTL.[resource_associated_entity_id])ELSE'Unidentified'END AS[Parent Object] ,DTL.[request_mode]AS[Lock Type] ,DTL.[request_status]AS[Request Status] ,DOWT.[wait_duration_ms]AS[wait duration ms] ,DOWT.[wait_type]AS[wait type] ,DOWT.[session_id]AS[blocked session id] ,DES_blocked.[login_name]AS[blocked_user] ,SUBSTRING(dest_blocked.text, der.statement_start_offset /2,( CASE WHEN der.statement_end_offset =-1THEN DATALENGTH(dest_blocked.text)ELSE der.statement_end_offsetEND- der.statement_start_offset ) /2) AS[blocked_command] ,DOWT.[blocking_session_id]AS[blocking session id] ,DES_blocking.[login_name]AS[blocking user] ,DEST_blocking.[text]AS[blocking command] ,DOWT.resource_description AS[blocking resource detail]FROM sys.dm_tran_locks DTLINNER JOIN sys.dm_os_waiting_tasks DOWT ON DTL.lock_owner_address = DOWT.resource_addressINNER JOIN sys.[dm_exec_requests] DER ON DOWT.[session_id]= DER.[session_id]INNER JOIN sys.dm_exec_sessions DES_blocked ON DOWT.[session_id]= DES_Blocked.[session_id]INNER JOIN sys.dm_exec_sessions DES_blocking ON DOWT.[blocking_session_id]= DES_Blocking.[session_id] INNER JOIN sys.dm_exec_connections DEC ON DTL.[request_session_id]=DEC.[most_recent_session_id]CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(DEC.[most_recent_sql_handle]) AS DEST_BlockingCROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(DER.sql_handle) AS DEST_BlockedWHERE DTL.[resource_database_id]=DB_ID()识别在⾏级的锁定和阻塞：SELECT'['+DB_NAME(ddios.[database_id]) +'].['+ su.[name]+'].['+ o.[name]+']'AS[statement] ,i.[name]AS'index_name' ,ddios.[partition_number] ,ddios.[row_lock_count] ,ddios.[row_lock_wait_count] ,CAST (100.0* ddios.[row_lock_wait_count]/ ( ddios.[row_lock_count] ) AS DECIMAL(5,2)) AS[%_times_blocked] ,ddios.[row_lock_wait_in_ms] ,CAST (1.0* ddios.[row_lock_wait_in_ms]/ ddios.[row_lock_wait_count]AS DECIMAL(15,2)) AS[avg_row_lock_wait_in_ms]FROM sys.dm_db_index_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL) ddiosINNER JOIN sys.indexes i ON ddios.[object_id]= i.[object_id]AND i.[index_id]= ddios.[index_id]INNER JOIN sys.objects o ON ddios.[object_id]= o.[object_id]INNER JOIN sys.sysusers su ON o.[schema_id]= su.[UID]WHERE ddios.row_lock_wait_count >0AND OBJECTPROPERTY(ddios.[object_id], 'IsUserTable') =1AND i.[index_id]>0ORDER BY ddios.[row_lock_wait_count]DESC ,su.[name] ,o.[name] ,i.[name]识别闩锁等待：SELECT'['+DB_NAME() +'].['+ OBJECT_SCHEMA_NAME(ddios.[object_id])+'].['+OBJECT_NAME(ddios.[object_id]) +']'AS[object_name] ,i.[name]AS index_name ,ddios.page_io_latch_wait_count ,ddios.page_io_latch_wait_in_ms ,( ddios.page_io_latch_wait_in_ms / ddios.page_io_latch_wait_count ) AS avg_page_io_latch_wait_in_ms FROM sys.dm_db_index_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL) ddiosINNER JOIN sys.indexes i ON ddios.[object_id]= i.[object_id]AND i.index_id = ddios.index_idWHERE ddios.page_io_latch_wait_count >0AND OBJECTPROPERTY(i.object_id, 'IsUserTable') =1ORDER BY ddios.page_io_latch_wait_count DESC ,avg_page_io_latch_wait_in_ms DESC识别锁升级：SELECT OBJECT_NAME(ddios.[object_id], ddios.database_id) AS[object_name] , AS index_name ,ddios.index_id ,ddios.partition_number ,ddios.index_lock_promotion_attempt_count ,ddios.index_lock_promotion_count ,( ddios.index_lock_promotion_attempt_count/ ddios.index_lock_promotion_count ) AS percent_successFROM sys.dm_db_index_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL) ddiosINNER JOIN sys.indexes i ON ddios.object_id= i.object_idAND ddios.index_id = i.index_idWHERE ddios.index_lock_promotion_count >0ORDER BY index_lock_promotion_count DESC;与锁争⽤有关的索引：SELECT OBJECT_NAME(ddios.object_id, ddios.database_id) AS object_name , AS index_name ,ddios.index_id ,ddios.partition_number ,ddios.page_lock_wait_count ,ddios.page_lock_wait_in_ms ,CASE WHEN DDMID.database_id IS NULL THEN'N'ELSE'Y'END AS missing_index_identifiedFROM sys.dm_db_index_operational_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL) ddiosINNER JOIN sys.indexes i ON ddios.object_id= i.object_idAND ddios.index_id = i.index_idLEFT OUTER JOIN ( SELECT DISTINCTdatabase_id ,object_idFROM sys.dm_db_missing_index_details) AS DDMID ON DDMID.database_id = ddios.database_idAND DDMID.object_id= ddios.object_idWHERE ddios.page_lock_wait_in_ms >0ORDER BY ddios.page_lock_wait_count DESC;2、索引监控未被使⽤的索引：SELECT OBJECT_NAME(i.[object_id]) AS[Table Name] ,FROM sys.indexes AS iINNER JOIN sys.objects AS o ON i.[object_id]= o.[object_id]WHERE i.index_id NOT IN ( SELECT ddius.index_idFROM sys.dm_db_index_usage_stats AS ddiusWHERE ddius.[object_id]= i.[object_id]AND i.index_id = ddius.index_idAND database_id =DB_ID() )AND o.[type]='U'ORDER BY OBJECT_NAME(i.[object_id]) ASC;需要维护但是未被⽤过的索引：SUM(SP.rows) AS[total_rows]FROM sys.dm_db_index_usage_stats ddiusINNER JOIN sys.indexes i ON ddius.[object_id]= i.[object_id]AND i.[index_id]= ddius.[index_id]INNER JOIN sys.partitions SP ON ddius.[object_id]= SP.[object_id]AND SP.[index_id]= ddius.[index_id]INNER JOIN sys.objects o ON ddius.[object_id]= o.[object_id]INNER JOIN sys.sysusers su ON o.[schema_id]= su.[UID]WHERE ddius.[database_id]=DB_ID() -- current database onlyAND OBJECTPROPERTY(ddius.[object_id], 'IsUserTable') =1AND ddius.[index_id]>0GROUP BY su.[name] ,o.[name] ,i.[name] ,ddius.[user_seeks]+ ddius.[user_scans]+ ddius.[user_lookups] ,ddius.[user_updates]HAVING ddius.[user_seeks]+ ddius.[user_scans]+ ddius.[user_lookups]=0ORDER BY ddius.[user_updates]DESC ,su.[name] ,o.[name] ,i.[name]可能不⾼效的⾮聚集索引 (writes > reads)：SELECT OBJECT_NAME(ddius.[object_id]) AS[Table Name] , AS[Index Name] ,i.index_id ,user_updates AS[Total Writes] ,user_seeks + user_scans + user_lookups AS[Total Reads] ,user_updates - ( user_seeks + user_scans + user_lookups ) AS[Difference] FROM sys.dm_db_index_usage_stats AS ddius WITH ( NOLOCK )INNER JOIN sys.indexes AS i WITH ( NOLOCK ) ON ddius.[object_id]= i.[object_id]AND i.index_id = ddius.index_idWHERE OBJECTPROPERTY(ddius.[object_id], 'IsUserTable') =1AND ddius.database_id =DB_ID()AND user_updates > ( user_seeks + user_scans + user_lookups )AND i.index_id >1ORDER BY[Difference]DESC ,[Total Writes]DESC ,[Total Reads]ASC;没有⽤于⽤户查询的索引：ddios.[leaf_insert_count] ,ddios.[leaf_delete_count] ,ddios.[leaf_update_count] ,ddios.[nonleaf_insert_count] ,ddios.[nonleaf_delete_count] ,ddios.[nonleaf_update_count]FROM sys.dm_db_index_usage_stats ddiusINNER JOIN sys.indexes i ON ddius.[object_id]= i.[object_id]AND i.[index_id]= ddius.[index_id]INNER JOIN sys.partitions SP ON ddius.[object_id]= SP.[object_id]AND SP.[index_id]= ddius.[index_id]INNER JOIN sys.objects o ON ddius.[object_id]= o.[object_id]INNER JOIN sys.sysusers su ON o.[schema_id]= su.[UID]INNER JOIN sys.[dm_db_index_operational_stats](DB_ID(), NULL, NULL,NULL) AS ddios ON ddius.[index_id]= ddios.[index_id]AND ddius.[object_id]= ddios.[object_id]AND SP.[partition_number]= ddios.[partition_number]AND ddius.[database_id]= ddios.[database_id]WHERE OBJECTPROPERTY(ddius.[object_id], 'IsUserTable') =1AND ddius.[index_id]>0AND ddius.[user_seeks]+ ddius.[user_scans]+ ddius.[user_lookups]=0ORDER BY ddius.[user_updates]DESC ,su.[name] ,o.[name] ,i.[name]查找丢失索引：SELECT user_seeks * avg_total_user_cost * ( avg_user_impact *0.01 ) AS[index_advantage] ,st_user_seek ,dbmid.[statement]AS[Database.Schema.Table] ,dbmid.equality_columns ,dbmid.inequality_columns ,dbmid.included_columns ,dbmigs.unique_compiles ,er_seeks ,dbmigs.avg_total_user_cost ,dbmigs.avg_user_impactFROM sys.dm_db_missing_index_group_stats AS dbmigs WITH ( NOLOCK )INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS dbmig WITH ( NOLOCK ) ON dbmigs.group_handle = dbmig.index_group_handle INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS dbmid WITH ( NOLOCK ) ON dbmig.index_handle = dbmid.index_handle WHERE dbmid.[database_id]=DB_ID()ORDER BY index_advantage DESC;索引上的碎⽚超过15%并且索引体积较⼤（超过500页）的索引：SELECT'['+DB_NAME() +'].['+ OBJECT_SCHEMA_NAME(ddips.[object_id],DB_ID()) +'].['+OBJECT_NAME(ddips.[object_id], DB_ID()) +']'AS[statement] ,i.[name]AS[index_name] ,ddips.[index_type_desc] ,ddips.[partition_number] ,ddips.[alloc_unit_type_desc] ,ddips.[index_depth] ,ddips.[index_level] ,CAST(ddips.[avg_fragmentation_in_percent]AS SMALLINT) AS[avg_frag_%] ,CAST(ddips.[avg_fragment_size_in_pages]AS SMALLINT) AS[avg_frag_size_in_pages] ,ddips.[fragment_count] ,ddips.[page_count]FROM sys.dm_db_index_physical_stats(DB_ID(), NULL, NULL, NULL, 'limited') ddipsINNER JOIN sys.[indexes] i ON ddips.[object_id]= i.[object_id]AND ddips.[index_id]= i.[index_id]WHERE ddips.[avg_fragmentation_in_percent]>15AND ddips.[page_count]>500ORDER BY ddips.[avg_fragmentation_in_percent] ,OBJECT_NAME(ddips.[object_id], DB_ID()) ,i.[name]缺失索引：SELECT migs.group_handle, mid.*FROM sys.dm_db_missing_index_group_stats AS migsINNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS migON (migs.group_handle = mig.index_group_handle)INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS midON (mig.index_handle = mid.index_handle)WHERE migs.group_handle =2⽆⽤索引：SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTEDSELECTDB_NAME() AS DatbaseName, SCHEMA_NAME(O.Schema_ID) AS SchemaName, OBJECT_NAME(I.object_id) AS TableName, AS IndexNameINTO #TempNeverUsedIndexesFROM sys.indexes I INNER JOIN sys.objects O ON I.object_id= O.object_id WHERE1=2EXEC sp_MSForEachDB 'USE [?]; INSERT INTO #TempNeverUsedIndexes SELECTDB_NAME() AS DatbaseName, SCHEMA_NAME(O.Schema_ID) AS SchemaName, OBJECT_NAME(I.object_id) AS TableName, AS IndexNameFROM sys.indexes I INNER JOIN sys.objects O ON I.object_id = O.object_id LEFT OUTER JOIN sys.dm_db_index_usage_stats S ON S.object_id = I.object_id AND I.index_id = S.index_idAND DATABASE_ID = DB_ID()WHERE OBJECTPROPERTY(O.object_id,''IsMsShipped'') = 0AND IS NOT NULLAND S.object_id IS NULL'SELECT*FROM #TempNeverUsedIndexesORDER BY DatbaseName, SchemaName, TableName, IndexNameDROP TABLE #TempNeverUsedIndexes经常被⼤量更新，但是却基本不适⽤的索引：SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTEDSELECTDB_NAME() AS DatabaseName, SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName, OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName, AS IndexName, er_updates, s.system_seeks + s.system_scans + s.system_lookupsAS[System usage]INTO #TempUnusedIndexesFROM sys.dm_db_index_usage_stats sINNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id]= i.[object_id]AND s.index_id = i.index_idINNER JOIN sys.objects o ON i.object_id= O.object_idWHERE1=2EXEC sp_MSForEachDB 'USE [?]; INSERT INTO #TempUnusedIndexes SELECT TOP 20DB_NAME() AS DatabaseName, SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName, OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName, AS IndexName, er_updates, s.system_seeks + s.system_scans + s.system_lookupsAS [System usage]FROM sys.dm_db_index_usage_stats sINNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]AND s.index_id = i.index_idINNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_idWHERE s.database_id = DB_ID()AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ''IsMsShipped'') = 0AND er_seeks = 0AND er_scans = 0AND er_lookups = 0AND IS NOT NULLORDER BY er_updates DESC'SELECT TOP20*FROM #TempUnusedIndexes ORDER BY[user_updates]DESC DROP TABLE #TempUnusedIndexes3、数据库环境监控查询当前数据库的配置信息：Select configuration_id ConfigurationId,name Name,description Description,Cast(value as int) value,Cast(minimum as int) Minimum,Cast(maximum as int) Maximum,Cast(value_in_use as int) ValueInUse,is_dynamic IsDynamic,is_advanced IsAdvancedFrom sys.configurationsOrder By is_advanced, name检查SQL SERVER 当前已创建的线程数：select count(*) from sys.dm_os_workers查询当前连接到数据库的⽤户信息：Select s.login_name LoginName,s.host_name HostName,s.transaction_isolation_level TransactionIsolationLevel,Max(c.connect_time) LastConnectTime,Count(*) ConnectionCount,Sum(Cast(c.num_reads as BigInt)) TotalReads,Sum(Cast(c.num_writes as BigInt)) TotalWritesFrom sys.dm_exec_connections cJoin sys.dm_exec_sessions sOn c.most_recent_session_id = s.session_idGroup By s.login_name, s.host_name, s.transaction_isolation_level查询CPU和内存利⽤率：Select DateAdd(s, (timestamp- (osi.cpu_ticks /Convert(Float, (osi.cpu_ticks / osi.ms_ticks)))) /1000, GETDATE()) AS EventTime, Record.value('(./Record/SchedulerMonitorEvent/SystemHealth/SystemIdle)[1]', 'int') as SystemIdle,Record.value('(./Record/SchedulerMonitorEvent/SystemHealth/ProcessUtilization)[1]', 'int') as ProcessUtilization,Record.value('(./Record/SchedulerMonitorEvent/SystemHealth/MemoryUtilization)[1]', 'int') as MemoryUtilizationFrom (Select timestamp,convert(xml, record) As RecordFrom sys.dm_os_ring_buffersWhere ring_buffer_type = N'RING_BUFFER_SCHEDULER_MONITOR'And record Like'%<SystemHealth>%') xCross Join sys.dm_os_sys_info osiOrder By timestamp查看每个数据库缓存⼤⼩：SELECT COUNT(*) *8/1024AS'Cached Size (MB)' ,CASE database_idWHEN32767THEN'ResourceDb'ELSE DB_NAME(database_id)END AS'Database'FROM sys.dm_os_buffer_descriptorsGROUP BY DB_NAME(database_id) ,database_idORDER BY'Cached Size (MB)'DESC统计IO活动信息：SET STATISTICS IO ONselect top10*from TableSET STATISTICS IO OFF清除缓存SQL语句：CHECKPOINT;GODBCC FREEPROCCACHE ---清空执⾏计划缓存DBCC DROPCLEANBUFFERS; --清空数据缓存GO查看当前进程的信息：DBCC INPUTBUFFER(51)查看当前数据是否启⽤了快照隔离：DBCC USEROPTIONS;查看摸个数据库数据表中的数据页类型：--In_Row_Data: 分别为存储⾏内数据的--LOB_Data: 存储Lob对象,Lob对象⽤于存储存在数据库的⼆进制⽂件--当这个类型的列出现时,原有的列会存储⼀个24字节的指针，⽽将具体的⼆进制数据存在LOB页中--Row_Overflow_data:存储溢出数据的,使⽤Varchar,nvarchar等数据类型时，当⾏的⼤⼩不超过8060字节时，全部存在⾏内In-row data --当varchar中存储的数据过多使得整⾏超过8060字节时，会将额外的部分存于Row-overflow data页中，--如果update这列使得⾏⼤⼩减少到⼩于8060字节，则这⾏⼜会全部回到in-row data页--text,ntext和image类型来说，每⼀列只要不为null,即使占⽤很⼩的数据，也需要额外分配⼀个LOB页DBCC IND ( Lawyer, [dbo.tb_Contract], -1)4、sql执⾏次数和性能监控查询CPU最⾼的10条SQL：SELECT TOP10TEXT AS'SQL Statement',last_execution_time AS'Last Execution Time',(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS[Average IO],(total_worker_time / execution_count) /1000000.0AS[Average CPU Time (sec)],(total_elapsed_time / execution_count) /1000000.0AS[Average Elapsed Time (sec)],execution_count AS "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes,qp.query_plan AS "Query Plan"FROM sys.dm_exec_query_stats qsCROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) stCROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qpORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC找出执⾏频繁的语句的SQL语句：with aa as (SELECT--执⾏次数QS.execution_count,--查询语句SUBSTRING(ST.text,(QS.statement_start_offset/2)+1,((CASE QS.statement_end_offset WHEN-1THEN DATALENGTH(st.text)ELSE QS.statement_end_offset END- QS.statement_start_offset)/2) +1) AS statement_text,--执⾏⽂本ST.text,--执⾏计划st_elapsed_time,qs.min_elapsed_time,qs.max_elapsed_time,QS.total_worker_time,st_worker_time,QS.max_worker_time,QS.min_worker_timeFROMsys.dm_exec_query_stats QS--关键字CROSS APPLYsys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) STWHEREst_execution_time >'2016-02-14 00:00:00'and execution_count >500-- AND ST.text LIKE '%%'--ORDER BY--QS.execution_count DESC)select text,max(execution_count) execution_count --,last_elapsed_time,min_elapsed_time,max_elapsed_time from aawhere[text]not like'%sp_MSupd_%'and[text]not like'%sp_MSins_%'and[text]not like'%sp_MSdel_%' group by textorder by2desc查找逻辑读取最⾼的查询(存储过程)：SELECT TOP ( 25 ) AS[SP Name] ,Deps.total_logical_reads AS[TotalLogicalReads] ,deps.total_logical_reads / deps.execution_count AS[AvgLogicalReads] ,deps.execution_count ,ISNULL(deps.execution_count /DATEDIFF(Second, deps.cached_time,GETDATE()), 0) AS[Calls/Second] ,deps.total_elapsed_time ,deps.total_elapsed_time / deps.execution_count AS[avg_elapsed_time] ,deps.cached_timeFROM sys.procedures AS pINNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS deps ON p.[Object_id]= deps.[Object_id]WHERE deps.Database_id =DB_ID()ORDER BY deps.total_logical_reads DESC;查看某个SQL的执⾏计划：SET STATISTICS PROFILE ONSELECT*FROM DemoSET STATISTICS PROFILE OFF查询某个SQL的执⾏时间：SET STATISTICS Time ONSELECT*FROM DemoSET STATISTICS TIME OFF查询某个SQL的IO信息：SET STATISTICS IO ONSELECT*FROM DemoSET STATISTICS IO OFF5、开源监控脚本，监控数据库锁定情况USE masterGOIF NOT EXISTS (SELECT*FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_NAME ='sp_WhoIsActive') EXEC ('CREATE PROC dbo.sp_WhoIsActive AS SELECT ''stub version, to be replaced''')GO/*********************************************************************************************Who Is Active? v11.17 (2016-10-18)(C) 2007-2016, Adam MachanicFeedback:mailto:*******************Updates: License:Who is Active? is free to download and use for personal, educational, and internalcorporate purposes, provided that this header is preserved. Redistribution or saleof Who is Active?, in whole or in part, is prohibited without the author's expresswritten consent.*********************************************************************************************/ALTER PROC dbo.sp_WhoIsActive(--~--Filters--Both inclusive and exclusive--Set either filter to '' to disable--Valid filter types are: session, program, database, login, and host--Session is a session ID, and either 0 or '' can be used to indicate "all" sessions--All other filter types support % or _ as wildcards@filter sysname ='',@filter_type VARCHAR(10) ='session',@not_filter sysname ='',@not_filter_type VARCHAR(10) ='session',--Retrieve data about the calling session?@show_own_spid BIT=0,--Retrieve data about system sessions?@show_system_spids BIT=0,--Controls how sleeping SPIDs are handled, based on the idea of levels of interest--0 does not pull any sleeping SPIDs--1 pulls only those sleeping SPIDs that also have an open transaction--2 pulls all sleeping SPIDs@show_sleeping_spids TINYINT=1,--If 1, gets the full stored procedure or running batch, when available--If 0, gets only the actual statement that is currently running in the batch or procedure@get_full_inner_text BIT=0,--Get associated query plans for running tasks, if available--If @get_plans = 1, gets the plan based on the request's statement offset--If @get_plans = 2, gets the entire plan based on the request's plan_handle@get_plans TINYINT=0,@get_plans TINYINT=0,--Get the associated outer ad hoc query or stored procedure call, if available@get_outer_command BIT=0,--Enables pulling transaction log write info and transaction duration@get_transaction_info BIT=0,--Get information on active tasks, based on three interest levels--Level 0 does not pull any task-related information--Level 1 is a lightweight mode that pulls the top non-CXPACKET wait, giving preference to blockers--Level 2 pulls all available task-based metrics, including:--number of active tasks, current wait stats, physical I/O, context switches, and blocker information@get_task_info TINYINT=1,--Gets associated locks for each request, aggregated in an XML format@get_locks BIT=0,--Get average time for past runs of an active query--(based on the combination of plan handle, sql handle, and offset)@get_avg_time BIT=0,--Get additional non-performance-related information about the session or request--text_size, language, date_format, date_first, quoted_identifier, arithabort, ansi_null_dflt_on,--ansi_defaults, ansi_warnings, ansi_padding, ansi_nulls, concat_null_yields_null,--transaction_isolation_level, lock_timeout, deadlock_priority, row_count, command_type----If a SQL Agent job is running, an subnode called agent_info will be populated with some or all of--the following: job_id, job_name, step_id, step_name, msdb_query_error (in the event of an error)----If @get_task_info is set to 2 and a lock wait is detected, a subnode called block_info will be--populated with some or all of the following: lock_type, database_name, object_id, file_id, hobt_id,--applock_hash, metadata_resource, metadata_class_id, object_name, schema_name@get_additional_info BIT=0,--Walk the blocking chain and count the number of--total SPIDs blocked all the way down by a given session--Also enables task_info Level 1, if @get_task_info is set to 0@find_block_leaders BIT=0,--Pull deltas on various metrics--Interval in seconds to wait before doing the second data pull@delta_interval TINYINT=0,--List of desired output columns, in desired order--Note that the final output will be the intersection of all enabled features and all--columns in the list. Therefore, only columns associated with enabled features will--actually appear in the output. Likewise, removing columns from this list may effectively--disable features, even if they are turned on----Each element in this list must be one of the valid output column names. Names must be--delimited by square brackets. White space, formatting, and additional characters are--allowed, as long as the list contains exact matches of delimited valid column names.@output_column_list VARCHAR(8000) ='[dd%][session_id][sql_text][sql_command][login_name][wait_info][tasks][tran_log%][cpu%][temp%][block%][reads%][writes%][cont --Column(s) by which to sort output, optionally with sort directions.--Valid column choices:--session_id, physical_io, reads, physical_reads, writes, tempdb_allocations,--tempdb_current, CPU, context_switches, used_memory, physical_io_delta,--reads_delta, physical_reads_delta, writes_delta, tempdb_allocations_delta,--tempdb_current_delta, CPU_delta, context_switches_delta, used_memory_delta,--tasks, tran_start_time, open_tran_count, blocking_session_id, blocked_session_count,--percent_complete, host_name, login_name, database_name, start_time, login_time----Note that column names in the list must be bracket-delimited. Commas and/or white--space are not required.@sort_order VARCHAR(500) ='[start_time] ASC',--Formats some of the output columns in a more "human readable" form--0 disables outfput format--1 formats the output for variable-width fonts--2 formats the output for fixed-width fonts@format_output TINYINT=1,@format_output TINYINT=1,--If set to a non-blank value, the script will attempt to insert into the specified--destination table. Please note that the script will not verify that the table exists,--or that it has the correct schema, before doing the insert.--Table can be specified in one, two, or three-part format@destination_table VARCHAR(4000) ='',--If set to 1, no data collection will happen and no result set will be returned; instead,--a CREATE TABLE statement will be returned via the @schema parameter, which will match --the schema of the result set that would be returned by using the same collection of the--rest of the parameters. The CREATE TABLE statement will have a placeholder token of--<table_name> in place of an actual table name.@return_schema BIT=0,@schema VARCHAR(MAX) =NULL OUTPUT,--Help! What do I do?@help BIT=0--~)/*OUTPUT COLUMNS--------------Formatted/Non: [session_id] [smallint] NOT NULLSession ID (a.k.a. SPID)Formatted: [dd hh:mm:ss.mss] [varchar](15) NULLNon-Formatted: <not returned>For an active request, time the query has been runningFor a sleeping session, time since the last batch completedFormatted: [dd hh:mm:ss.mss (avg)] [varchar](15) NULLNon-Formatted: [avg_elapsed_time] [int] NULL(Requires @get_avg_time option)How much time has the active portion of the query taken in the past, on average? Formatted: [physical_io] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [physical_io] [bigint] NULLShows the number of physical I/Os, for active requestsFormatted: [reads] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [reads] [bigint] NULLFor an active request, number of reads done for the current queryFor a sleeping session, total number of reads done over the lifetime of the session Formatted: [physical_reads] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [physical_reads] [bigint] NULLFor an active request, number of physical reads done for the current queryFor a sleeping session, total number of physical reads done over the lifetime of the session Formatted: [writes] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [writes] [bigint] NULLFor an active request, number of writes done for the current queryFor a sleeping session, total number of writes done over the lifetime of the session Formatted: [tempdb_allocations] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [tempdb_allocations] [bigint] NULLFor an active request, number of TempDB writes done for the current queryFor a sleeping session, total number of TempDB writes done over the lifetime of the session Formatted: [tempdb_current] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [tempdb_current] [bigint] NULLFor an active request, number of TempDB pages currently allocated for the queryFor a sleeping session, number of TempDB pages currently allocated for the session Formatted: [CPU] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [CPU] [int] NULLFor an active request, total CPU time consumed by the current queryFor a sleeping session, total CPU time consumed over the lifetime of the session Formatted: [context_switches] [varchar](30) NULLNon-Formatted: [context_switches] [bigint] NULL。
性能优化实验分析
Second Trying：使用局部变量
void smooth_opt1(int dim, pixel *src, pixel *dst) { ...
for(i = 0; i < dim; i++) { first = i*dim; test3 = (i-1 > 0 ? i-1 : 0); test4 = (i+1 < maxelement ? i+1 : maxelement); for(j = 0; j < dim; j++) { red = blue = green = 0; test1 = (j-1 > 0 ? j-1 : 0); test2 = (j+1 < maxelement ? j+1 : maxelement); num = (test2 - test1 + 1) * (test4 - test3 + 1); for(ii = test3; ii <= test4; ii++) { second = ii*dim; for(jj = test1; jj <= test2; jj++) { temp2 = second + jj; red += src[temp2].red; …} } temp1 = first + j; if(num == 9) { dst[temp1].red = (unsigned short) (red/9); ...
}
static pixel avg(int dim, int i, int j, pixel *src) {
... initialize_pixel_sum(&sum); for(jj=max(j-1, 0); jj <= min(j+1, dim-1); jj++)
卷绕控制系统的PLC编程与性能优化
卷绕控制系统的PLC编程与性能优化1. 简介卷绕控制系统是一种在工业生产中广泛应用的自动化系统，其主要功能是将连续运动的材料或产品通过卷取和放松来实现有序的卷绕和解卷。
PLC（可编程逻辑控制器）作为控制系统的关键组成部分，负责实时监测、控制和保护设备的运行。
本文将重点讨论卷绕控制系统的PLC编程和性能优化的相关内容。
2. PLC编程技巧2.1. 确定控制逻辑：在进行PLC编程之前，首先需要明确卷绕控制系统的控制逻辑。
根据实际需求，制定合理的控制方案，并将其转化为逻辑图或者流程图的形式。
2.2. 合理划分程序模块：针对不同的功能模块，将PLC程序划分为多个子程序，利于分工合作和程序的后期维护。
例如，可以将卷绕、解卷、张力控制等功能模块划分为不同的子程序。
2.3. 使用结构化编程：采用结构化编程的方法编写PLC程序，可以使程序逻辑更加清晰，易于理解和维护。
例如，使用函数块（FB）或子程序（SP）来实现重复的功能代码，避免重复编写和冗余的代码。
2.4. 设计合理的报警机制：在卷绕控制系统中，设备故障和异常情况可能会对生产造成影响。
因此，在PLC编程中应设计合理的报警机制，能够及时准确地检测和报警系统状态，保证生产过程的稳定性和可靠性。
3. 性能优化技巧3.1. 优化I/O绑定：通过合理配置PLC的输入输出模块，将I/O点布局和连接关系优化，减少信号的穿线和延迟，提高信号响应速度和稳定性。
3.2. 优化PLC程序运行速度：在PLC编程中，应避免使用复杂的程序逻辑，减少循环和递归的嵌套，以提高程序运行的效率和响应速度。
另外，合理配置PLC的存储器容量，以免因存储器不足而影响程序运行。
3.3. 优化通信速率：如果卷绕控制系统涉及与其他设备或者上位机的通信，应优化通信协议和通信速率，减少通信周期和数据传输延迟，保证实时性和稳定性。
3.4. 设备参数的优化：通过定期对设备进行维护和调试，优化各项参数设置，包括速度、张力、长度等参数，以提高卷绕控制系统的性能和生产效率。
SP规整填料和MSR散堆填料的结构优化及性能测试
填料的结构
250SW
特性： 250S与倾斜角度为75°的板波纹
规整填料间隔排放，目的是减少流 体流经上下两盘波纹板界面时的急 转弯，防止局部阻力的激增现象， 避免形成局部液泛。
11
实验内容－压降测试
不同喷淋密度下的压降测试结果
700
600
SP250Y
250S
250SW
500
Lw=0
dp pa/m
，利于加强外环的刚度。 ➢ 取消任何翻边，防止液液萃取中液滴的凝聚。 ➢ 易于加工，开胚后一次成型。
MSR-多阶梯环的结构(ZL200820109998.9)
➢ 填料的径高比2.5～3，接近扁环。 ➢ 中心支撑结构，刚度较好。 ➢ 鞍形较环形填料比表面积大。 ➢ 鞍形较环形的喷淋点多，液体分散效果好，有利于传质。 ➢ 易于加工，开胚后一次成型。
➢ 效率
φ75多阶梯环的效率明显高于φ50的其他散堆填料，这是 因为多阶梯环的堆积个数大，且其形状对液体的分散更 好。
Thank you for your attention !
28
u (m/s) 0
u (m/s) 0
五种填料在喷淋密度相同的条件下，φ75的多阶梯环的
平均传质单元高度最小，其它四种填料的平均传质单元高度
相近。
结论
➢ 压降和液泛气速
φ50鲍尔环的压降相对于其他几种填料来说是最大的， 液泛气速小；φ50阶梯环次之，而φ75多阶梯环的压降 最小；φ50扁环和矩鞍环的压降相近。
u ( m/s) 0
u (m/s) 0
三种填料在喷淋密度相同的条件下，250S的平均传质单元 高度最小，250SW次之，SP250Y的平均传质单元高度最大。
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基于图书馆的海量数据性能优化
Ｑ 据 分 开 ， 以减 小 磁盘 Ｉ 可 ／ Ｏ操作 ， 低 了系统 负 荷 。避 虑 每个数 据 库 工作 人 员都 应 把 编写 高效 优 良的 Ｓ Ｌ 降 脚 本 和存 储 过程 作为 自己 的职 责 。下面 对 怎样 编 写 效 免字 段 太多 的大表 ．字 段 太多 的表 和 Ｊ Ｖ 中 的大类 Ａ Ａ 相似 。 阅读 困难 ， 主要 的是会 影 响 性 能 。每 次 Ｉｓｒ、 率 高 的 Ｓ Ｌ语 句 进行 讨论 。 更 ｎｅｔ Ｑ Ｕ ｄｔ ｐａ ｅ操作 针 对部 分字 段 ， 而我 们要 操 作全 部 字段 。 每 在 Ｓ ＬＳ Ｒ Ｅ Ｑ Ｅ Ｖ Ｒ数 据 库查 询 分析 阶段 ．查 询 优 化 次 读 写都 要操 作这 些 大字 段 ．很 影 响 性 能 。并 且 操作 器 负 责查 看查 询 的每 个 阶段 。当表 达 式满 足 Ｓ Ｇ的 ＡＲ
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２ １ 年第 １ ０１ ２期
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可 以用基 本类 型 的包 装类 。 含 了不 确定 的元 素 类 型 ． 即在 Ｌｓ ？ 中能 包 含 的是 ｉ ＜＞ ｔ （ ）不 能 将 泛 型 用 在 异 常 捕 获 和 用 泛 型 来 实 现 Ｓｒ ｇ 也 可 能是 Ｉｔｇｒ ３ ｔｎ ， ｉ ｎｅｅ 。如果 它包含 了 Ｓｒ ｇ的话 ， ｔｎ ｉ 往 里面 添加 Ｉｔｇｒ 型 的元 素就 是错误 的 。正 因为类 型 ｎｅｅ 类 Ｔ ｒｗ ｂｅ子类 。这 样做 将 出 现编译 错 误 。 ｈｏ ａ ｌ
的类 型 是 未 知 的 。通 配 符 的使 用 形 式 有 三种 一 ？ 、 ？ ｊｖ／ ００ ７ １７ ２ ２ｈｍｌ２ １ ａａ２ １０ ／ ３＿ ． １ ｔ ，０ ０ ｅｔｎ ｓ ｘｅ ｄ Ｔ或者 ？ｓｐ ｒ 其 中 Ｔ为 任 意（ ｕ ｅ Ｔ， 引用 ） 型 。 类 【 成 富 ， ｗ 深 度 历 险 （ ） Ｊ ａ 型 ，ｔ ： ｗｗｗｉｆｑｃｒ／ ２ 】 Ｊ ａ 五 ＿ ａ 泛 ｖ ｈｔ ／ ｐ／ ． ｏ．ｎ ｎ ｏ Ｌｓ ？ 等 价 于 Ｌｓ＜ ｘｅ ｄ ｂｅｔ ．ｉ ＜ ＞ ｉ＜ ＞ ｔ ｉ ｔ ？ｅｔｎ ｓＯ ｊｃ＞ Ｌｓ ？ 中包 ｔ