Catégorie: Temps de réponse

Cet article est la traduction d'un article de Jonathan Lewis publié sur son blog. L'article original en anglais se trouve ici.

J'ai traduit récemment un article de Doug Burns sur un concept très important lorsqu'on étudie les performances d'un système: améliorer le temps de réponse d'un traitement individuel, et améliorer le débit (throughput) d'un ensemble de traitement sont 2 objectifs différents, et souvent contradictoires.

Doug Burns donnait un exemple concret en différenciant la mesure du temps de réponse d'une session individuelle (response time) et la mesure du débit d'une charge globale (throughput). Jonathan Lewis montre ici de manière simple la théorie qu'il y a derrière. Pour aller plus loin dans la théorie, je traduirais prochainement les commentaires de Cary Millsap là dessus.

Je n'ai pas l'intention de rentrer dans la technique des files d'attentes (Queuing Theory) qui est plutôt le domaine de Cary Millsap, mais je voudrais juste donner un exemple pour montrer de quelle manière la théorie des files d'attentes (Queues) s'applique à Oracle, en répondant à la question suivante que m'a posé un client récemment:

"Comment peuvent-ils se plaindre que le temps de réponse a empiré, alors que le débit (throughput) global a augmenté de 5% ?"

La réponse malheureusement est: oui, bien sûr, le temps de réponse est peut-être pire et ceci vient justement du fait que le débit est meilleur, et je vais donner un exemple dans cette note, construit pour montrer comment cela peut se produire.

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Cet article est la traduction d'un article de Doug Burns publié sur son blog. L'article original en anglais se trouve ici.
C'est une réflexion sur la principale métrique de performance: le temps de réponse, ou le débit (nombre de transaction par unité de temps) en fonction de ce qui est étudié: requête d'une session individuelle, ou charge globale d'un système (workload).

J'ai été incité à écrire cet article a la suite du commentaire suivant que Niall Litchfield a fait dans un email:
"... Je remarque qu'une fois qu'on commence à définir une charge globale de travail (workload), ou un ensemble de transactions, dans des termes métier (du genre 'j'ai besoin d'effectuer toutes ces choses, qu'est-ce qui marche le mieux ?') alors le temps de réponse de la charge de travail complète ^* a un sens, d'une part comme métrique, mais surtout comme un objectif de tuning. J'ai l'impression que depuis ces 10 dernières années, les discussions sur les performances se font autour des requêtes, ou de l'optimisation d'une session, en supposant que si on améliore les performances d'une requête particulière, alors on va aussi améliorer la charge de travail complète, telle que le voit le métier. C'est souvent vrai, mais c'est souvent faux aussi. Les mesures de performances seront toujours basées sur le temps de réponse, mais il pourrait y avoir des d'autres méthodes de tuning. Ça pourrait être aussi simple que de définir la première étape du tuning comme 'Définir la charge de travail (workload) la plus importante important pour le métier' au lieu de 'définir la tâche importante pour le métier'

Je suis d'accord avec Niall, particulièrement sur le fait actuellement on met plus l'accent sur l'optimisation de sessions individuelles, ou des requêtes isolées, plutôt que l'optimisation de la charge de travail globale.

Je vais dire cela d'une autre manière: si vous essayez d'avoir le meilleur débit pour toute la charge de travail (workload throughput) alors l'objectif le plus important n'est peut être pas le meilleur temps de réponse d'une session individuelle.C'est pourquoi j'ai quelques slides d'un cours que j'ai écris auparavant pour Oracle et qui définissent plusieurs façons d'évaluer les performances du système, incluant:

• le temps de réponse (response time)
• le débit (throughput)
• et l'évolutivité (scalability)

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