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用Profiler监测Web应用

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时间:2010-10-28 21:29来源:网络 作者:Liy

  摘要:
  Profiler的功能之一是监视和报告SQL Server数据库在各个层次上的性能,但许多人忽视了Profiler作为一个Web开发工具的作用。其实,它可以用来观察Web应用程序如何与服务器交互,帮助我们分析代码的效率。
  正文:
  在SQL Server 2000和7.0中,许多人忽视了Profiler作为一个Web开发工具的作用。Profiler的功能之一是监视和报告SQL Server数据库在各个层次上的性能,可以用来观察Web应用程序如何与服务器交互。此外,Profiler还可以帮助我们分析代码的效率。例如,用Query Analyzer对代码进行优化之后,我们可以用Profiler测定Web应用的性能是否提高。
  
  为了生成用来分析Web应用与SQL Server通信情况的性能数据,首先要测试几个页面。选择一个能够为应用模拟出实际负载情况的测试工具,然后运行Profiler观察负载情况。例如,你可以下载Web Application Stress Tool,地址在http://webtool.rte.microsoft.com。Application Center也包含了该工具的一个升级版本,Application Center是Microsoft的一个新产品,当前正在进行Beta 2测试。
  
  用Profiler运行跟踪的时候,保存结果的文件名字应该容易识别。先进行几次测试,接下来就可以比较每一步骤的结果。每次运行之后,你都必须启动一个新的跟踪,而且每次都要保存跟踪。另外,你还可以保存跟踪再重演负载情况,模拟数据库上的实际负载。必须注意的是,用Profiler或Query Analyzer重演负载只模拟出一个负载,它与通过Web应用程序加载负载是不同的。为了说明Profiler的应用,下面是我进行的四个简单测试。
  
  ▲ 测试一:在ASP脚本中运行一个简单的查询。首先,我编写了Listing 1显示的简单ASP脚本Database.asp,这个脚本包含了RunWithRS函数。然后,我编写了Web Listing 1的脚本FirstData.asp,它调用RunWithRS函数执行下面的查询:
  
  sSQL = "select ckey1,col2 from testtable
  
  where ckey1 = ’a’"
  
  我在两个Web服务器上运行了FirstData.asp脚本。第一台服务器是Windows 2000工作站,600 MHz Pentium CPU,192MB的RAM。第二台服务器是Toshiba Tecra(133MHz Pentium,144 MB的RAM),运行Win 2K,同时运行SQL Server 7.0。
   
  我启动Profiler,设置跟踪的属性,然后开始了一个跟踪。跟踪结果请参见图一。在第一次测试中,运行时间是相同的。这个结果就象我们预料的一样,因为无论从哪一个系统访问数据库都应该报告同样的响应时间。测试中唯一的区别在于Web服务器,但它不会影响数据库服务器的运行。
  ▲ 测试二:运行存储过程,脚本文件是FirstData2.asp。在第二次测试中,我用下面的SQL命令创建了存储过程:
  
  
  
  CREATE PROCEDURE GetTestDataByKey
  
  @ckey char(1)
  
  
  AS
  
  
  SELECT ckey1,col2 FROM testtable WHERE ckey1 = @ckey
  
  
  
  
  
  然后,我修改sSQL参数,运行该存储过程:
  
  
  
  sSQL = "exec GetTestDataByKey ’a’"
  
  
  
  
  
  第二次测试的运行时间是1443ms,与第一次测试中的1494ms记录相比,我们可以认为两者相似。
  
  
  ▲ 测试三:使用ADO的Command对象,脚本文件FirstData2.asp。在第三次测试中,我使用了ADO Command对象,并为存储过程创建了一个参数集合。Listing 2显示了包含ADO代码的函数。我开始了一个新的跟踪,并把结果保存到trace1.trc文件。运行FirstData2.asp,即包含ADO代码和参数集合的.asp脚本,测试结果表明,运行时间在1370ms到1600ms之间。然后,我停止了跟踪。
  
  
  ▲ 测试四:使用索引调整向导。在最后一次测试中,我从Tools菜单启动了Profiler的Index Tuning Wizard(索引调整向导)。使用索引调整向导时,在第一个屏幕上点击Next。在第二个屏幕上,选择正在测试的数据库,然后点击Next。在第三个屏幕上,保持“I have a saved workload file”的选中状态,点击Next。(我们可以把跟踪或SQL保存为workload(工作负载)文件)。在下一个屏幕上,点击“My Workload file”按钮,选择合适的工作负载文件,然后点击Next。在接着出现的屏幕上,只选中正在进行测试的表(miscdata),点击Next。
  
  接下来,索引调整向导运用从数据库跟踪获得的工作负载,分析负载情况。当向导结束分析,它提出了图二显示的索引建议。图二的屏幕还显示了估计可以从索引获得的性能改善程度。其中一次分析显示出性能可以改善大约80%。在性能数据屏幕上,我点击Next。在接下来出现的屏幕上,我点击“Apply Changes”,然后点击Next。在最后出现的屏幕上,我点击Finish使索引建议生效。
  
  
  当我在新建索引的基础上再次进行测试,结果显示,索引调整向导改善了每一个页面的处理性能。然而,改进程度大约在百分之二十五左右。无论是对于存储过程还是测试一的动态SQL命令,结果都是一样的。CPU的测试数据更令人感兴趣。在修改索引之前,CPU数据的记录范围是从410ms到441ms;修改索引之后,动态SQL的CPU数据下降到了270ms,而对于存储过程,CPU数据下降到了210ms和240ms之间。我们可以看到,添加了一个索引之后,性能有了显著的提高,服务器的CPU负载显著地下降。
  
  
  【小结】在这篇文章中,我讨论了几个性能分析问题。就象我所做的那样,你可以测试几个页面,得到初始的性能数据;然后,用Profiler深入剖析Web应用,仔细观察服务器的活动情况。例如,在SQL Server处理SQL命令或存储过程的每一个步骤,你可以获取其他各种重要的统计数据。另外请记住,按照索引调整向导的建议创建索引能够显著地提高性能。
  

[责任编辑:Lavy]

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