כשמשרטטים תרשים של קצב העברת הנתונים לאורך זמן כשמשנים משתנה אחר, בדרך כלל רואים עלייה בקצב העברת הנתונים עד שהוא מגיע לנקודה שבה המשאבים מוצו.
האיור הבא מציג גרף אופייני של קנה מידה של תפוקה. ככל שמספר הלקוחות גדל, עומס העבודה והתפוקה גדלים עד שכל המשאבים מנוצלים.
באופן אידיאלי, כשהעומס על המערכת מוכפל, גם התפוקה צריכה להיות מוכפלת. בפועל, תהיה תחרות על המשאבים שתגרום לעלייה קטנה יותר בנפח הנתונים. בשלב מסוים, ניצול יתר של משאבים או תחרות על משאבים יגרמו לקצב העברת הנתונים להתייצב או אפילו לרדת. אם אתם מבצעים אופטימיזציה של קצב העברת הנתונים, חשוב לזהות את הנקודה הזו כי היא תכוון את המאמצים שלכם למקום שבו צריך לכוונן את האפליקציה או את מערכת מסד הנתונים כדי לשפר את קצב העברת הנתונים.
הנה כמה סיבות נפוצות לכך שקצב העברת הנתונים מתייצב או יורד:
- ניצול יתר של משאבי המעבד (CPU) בשרת של מסד הנתונים
- ניצול מלא של משאבי ה-CPU בלקוח, כך שלא נשלחת עבודה נוספת לשרת מסד הנתונים
- תחרות על נעילה במסד הנתונים
- זמן ההמתנה לקלט/פלט כשהנתונים חורגים מהגודל של מאגר הנתונים הזמני של Postgres
- זמן ההמתנה של קלט/פלט בגלל ניצול מנוע האחסון
- צווארי בקבוק ברוחב הפס של הרשת שמחזירה נתונים ללקוח
זמן האחזור והתפוקה נמצאים ביחס הפוך. ככל שזמן האחזור גדל, קצב העברת הנתונים יורד. באופן אינטואיטיבי, זה הגיוני. כשהצוואר בקבוק מתחיל להיווצר, הפעולות מתחילות להימשך יותר זמן והמערכת מבצעת פחות פעולות בשנייה.
בתרשים של קנה המידה של זמן האחזור אפשר לראות איך זמן האחזור משתנה ככל שהעומס על המערכת גדל. זמן האחזור נשאר קבוע יחסית עד שנוצר חיכוך בגלל תחרות על משאבים. נקודת הפיתול של העקומה הזו תואמת בדרך כלל לנקודה שבה העקומה של קצב הנתונים מתחילה להתיישר בגרף של קצב הנתונים.
דרך שימושית נוספת להעריך את זמן האחזור היא באמצעות היסטוגרמה. בייצוג הזה, אנחנו מקבצים את זמני האחזור לקטגוריות וסופרים כמה בקשות נכללות בכל קטגוריה.
בהיסטוגרמה הזו של זמני האחזור, רוב הבקשות הן מתחת ל-100 אלפיות השנייה, וזמני האחזור ארוכים מ-100 אלפיות השנייה. הבנת הסיבה לבקשות עם זנב ארוך של זמני אחזור יכולה לעזור להסביר את השינויים בביצועי האפליקציה. הסיבות לזנב הארוך של זמני האחזור הארוכים יותר תואמות לזמני האחזור הארוכים יותר שמופיעים בתרשים הרגיל של קנה המידה של זמן האחזור, ולשיטוח של תרשים התפוקה.
ההיסטוגרמה של זמן האחזור שימושית במיוחד כשיש כמה אופנויות באפליקציה. מודאליות היא קבוצה רגילה של תנאי הפעלה. לדוגמה, ברוב המקרים האפליקציה ניגשת לדפים שנמצאים במטמון של המאגר. ברוב המקרים, האפליקציה מעדכנת שורות קיימות, אבל יכולים להיות כמה מצבים. לפעמים האפליקציה מאחזרת דפים מהאחסון, מוסיפה שורות חדשות או נתקלת בתחרות על נעילה.
כשאפליקציה נתקלת במצבי הפעולה השונים האלה לאורך זמן, ההיסטוגרמה של זמן האחזור מציגה את המצבים השונים האלה.
באיור הזה מוצג היסטוגרמה בימודלית טיפוסית שבה רוב הבקשות מטופלות תוך פחות מ-100 אלפיות השנייה, אבל יש עוד קבוצת בקשות שלוקח 401-500 אלפיות השנייה לטפל בהן. הבנת הסיבה להופעת האופן השני יכולה לעזור לשפר את הביצועים של האפליקציה. יכולים להיות גם יותר משני אופנים.
האפשרות השנייה יכולה להיות תוצאה של פעולות רגילות במסד הנתונים, של תשתית וטופולוגיה הטרוגניות או של התנהגות האפליקציה. הנה כמה דוגמאות:
- רוב הגישות לנתונים הן ממאגר הנתונים הזמני של PostgreSQL, אבל חלקן מגיעות מהאחסון
- הבדלים בחביון ברשת עבור חלק מהלקוחות לשרת מסד הנתונים
- לוגיקה של אפליקציה שמבצעת פעולות שונות בהתאם לקלט או לשעה ביום
- תחרות על נעילה באופן ספורדי
- עלייה חדה בפעילות הלקוחות