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3f2c994bdd
9 changed files with 237 additions and 85 deletions
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@ -4,7 +4,6 @@
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# Activate Bash Strict Mode
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# Activate Bash Strict Mode
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set -euo pipefail
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set -euo pipefail
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main() {
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main() {
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{
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{
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local maxLen=0
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local maxLen=0
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@ -30,14 +29,20 @@ get_statistics() {
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local dur=0
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local dur=0
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local durQ=0
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local durQ=0
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local spin=0
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local spin=0
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local activeSpinner=0
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local spiner=('-' '\' '|' '/')
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local spiner=('-' '\' '|' '/')
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printf "%-${maxLen}s " $1
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printf "%-${maxLen}s " $1
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if [[ $activeSpinner -ne 0 ]]
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then printf " "
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fi
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#echo -ne "$1\t "
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#echo -ne "$1\t "
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# repeat for the defined counts the url calling
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# repeat for the defined counts the url calling
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for i in $(seq 1 $2); do
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for i in $(seq 1 $2); do
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echo -ne "\b${spiner[$spin]}"
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if [[ $activeSpinner -ne 0 ]]
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then echo -ne "\b${spiner[$spin]}"
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fi
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spin=$(( (spin+1) % 4 ))
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spin=$(( (spin+1) % 4 ))
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local gp=$(($(get_posts $1)/1000000)) # from ns to ms
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local gp=$(($(get_posts $1)/1000000)) # from ns to ms
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if [[ $first -lt 0 ]]
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if [[ $first -lt 0 ]]
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@ -58,7 +63,10 @@ get_statistics() {
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local stdev=$( echo "sqrt(($durQ / $2) - $avgPow)" | bc )
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local stdev=$( echo "sqrt(($durQ / $2) - $avgPow)" | bc )
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# output the statistic values
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# output the statistic values
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printf "\b%+4s %+5s %+9s %+9s %+9s %+9s\n" $2 $stdev $min $avg $max $first
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if [[ $activeSpinner -ne 0 ]]
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then echo -ne "\b"
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fi
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printf "%+4s %+5s %+9s %+9s %+9s %+9s\n" $2 $stdev $min $avg $max $first
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#echo -e "\b$2\t$stdev\t$min\t$avg\t$max\t$first"
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#echo -e "\b$2\t$stdev\t$min\t$avg\t$max\t$first"
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}
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}
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@ -88,8 +96,8 @@ hostname="http://localhost:8080/WedekindJSF-1.0.0"
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# the Array of the Urls
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# the Array of the Urls
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url_arr=(
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url_arr=(
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"$hostname/index.xhtml"
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"$hostname/index.xhtml"
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#"$hostname/view/document/list.xhtml"
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"$hostname/view/document/list.xhtml"
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"$hostname/view/document/listsearch.xhtml"
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#"$hostname/view/document/listsearch.xhtml"
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#"$hostname/view/correspondent/list.xhtml"
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#"$hostname/view/correspondent/list.xhtml"
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#"$hostname/view/person/list.xhtml"
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#"$hostname/view/person/list.xhtml"
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)
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)
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@ -10,8 +10,8 @@
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Um die Messungen etwas zu vereinfachen wurde ein Skript erstellt um die Aufrufe gesammelt durchzuführen. Um die
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Um die Messungen etwas zu vereinfachen wurde ein Skript erstellt um die Aufrufe gesammelt durchzuführen. Um die
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Messungen durchzuführen werden die Befehl, wie in \ref{lst:calling_script_exec} dargestellt aufgerufen.
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Messungen durchzuführen werden die Befehl, wie in \ref{lst:calling_script_exec} dargestellt aufgerufen.
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Durch die nummerierten Präfixe können im Nachgang über die pgBadger-Berichte die SQL-Abfragen verglichen werden.
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Durch die nummerierten Präfixe können im Nachgang über die \textit{pgBadger}"=Berichte die SQL-Abfragen verglichen
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Wichtig hierbei ist noch, dass vor dem ersten \textit{meascall}-Aufruf überprüft wird, ob die Docker-Container
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werden. Wichtig hierbei ist noch, dass vor dem ersten \textit{meascall}-Aufruf überprüft wird, ob die Docker-Container
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gestartet und initialisiert sind. Wenn dies nicht der Fall ist, laufen die Abfragen ins leere. Am einfachsten ist das
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gestartet und initialisiert sind. Wenn dies nicht der Fall ist, laufen die Abfragen ins leere. Am einfachsten ist das
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über die Statistik von Docker zu ermitteln, ob die CPU-Auslastung auf einen niedrigen Level gefallen ist.
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über die Statistik von Docker zu ermitteln, ob die CPU-Auslastung auf einen niedrigen Level gefallen ist.
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27
chapters/thesis/appendix05.tex
Normal file
27
chapters/thesis/appendix05.tex
Normal file
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@ -0,0 +1,27 @@
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% !TeX root = ../../thesis.tex
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%********************************************************************
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% Appendix
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%*******************************************************
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% If problems with the headers: get headings in appendix etc. right
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%\markboth{\spacedlowsmallcaps{Appendix}}{\spacedlowsmallcaps{Appendix}}
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\chapter{JSF Performance Measure}
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\label{ap:jsf_performance_measure}
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Für die Protokollierung der Abläufe im \ac{JSF} werden zwei Klassen benötigt. Die Factory \ref{lst:logger_factory},
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wird die Wrapper"=Klasse in die Bearbeitungsschicht eingeschleust. Diese Wrapper"=Klasse \ref{lst:logger} beinhaltet
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dann die eigentliche Performance-Messung, inklusive der Ausgabe in die Log"=Datei des \textit{Glassfish}"=Servers.
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Zusätzlich muss in der Konfiguration \textbf{faces-config.xml} noch angepasst werden, wie in
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\ref{lst:logger_factory_activate}, um die Factory durch das System aufrufen zu lassen.
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\includecode[java]{chapters/thesis/appendix05_Logger.java}{lst:logger}{Vdi Logger}
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\includecode[java]{chapters/thesis/appendix05_LoggerFactory.java}{lst:logger_factory}{Vdi Logger Factory}
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\begin{lstlisting}[language=xml,caption={Einbindung Factory},label=lst:logger_factory_activate]
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<factory>
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<view-declaration-language-factory>
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de.wedekind.utils.VdlLoggerFactory
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</view-declaration-language-factory>
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</factor>
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\end{lstlisting}
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45
chapters/thesis/appendix05_Logger.java
Normal file
45
chapters/thesis/appendix05_Logger.java
Normal file
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@ -0,0 +1,45 @@
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public class VdlLogger extends ViewDeclarationLanguageWrapper {
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private static final Logger logger_= Logger.getLogger(VdlLogger.class.getName());
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private final ViewDeclarationLanguage wrapped;
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public VdlLogger(ViewDeclarationLanguage wrapped) {
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this.wrapped = wrapped;;
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}
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@Override
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public UIViewRoot createView(FacesContext context, String viewId) {
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long start = System.nanoTime();
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UIViewRoot view = super.createView(context, viewId);
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long end = System.nanoTime();
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logger_.severe(String.format("PerformanceCounter-create %s: %.6f ms", viewId, (end - start) / 1e6));
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return view;
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}
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@Override
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public void buildView(FacesContext context, UIViewRoot view) throws FacesException, IOException {
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long start = System.nanoTime();
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super.buildView(context, view);
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long end = System.nanoTime();
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logger_.severe(String.format("PerformanceCounter-build %s: %.6f ms", view.getViewId(), (end - start) / 1e6));
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}
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@Override
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public void renderView(FacesContext context, UIViewRoot view) throws FacesException, IOException {
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long start = System.nanoTime();
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super.renderView(context, view);
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long end = System.nanoTime();
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logger_.severe(String.format("PerformanceCounter-render %s: %.6f ms", view.getViewId(), (end - start) / 1e6));
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}
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@Override
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public UIComponent createComponent(FacesContext context, String taglibURI, String tagName, Map<String, Object> attributes) {
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long start = System.nanoTime();
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UIComponent component = super.createComponent(context, taglibURI, tagName, attributes);
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long end = System.nanoTime();
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logger_.severe(String.format("PerformanceCounter-creatc $s: %.6f ms", taglibURI, (end - start) / 1e6));
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return component;
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}
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@Override
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public ViewDeclarationLanguage getWrapped() { return wrapped; }
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}
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chapters/thesis/appendix05_LoggerFactory.java
Normal file
15
chapters/thesis/appendix05_LoggerFactory.java
Normal file
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@ -0,0 +1,15 @@
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public class VdlLoggerFactory extends ViewDeclarationLanguageFactory {
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private final ViewDeclarationLanguageFactory wrapped_;
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public VdlLoggerFactory(ViewDeclarationLanguageFactory viewDeclarationLanguage) {
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wrapped_ = viewDeclarationLanguage;
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}
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@Override
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public ViewDeclarationLanguage getViewDeclarationLanguage(String viewId) {
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return new VdlLogger(wrapped_.getViewDeclarationLanguage(viewId));
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}
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@Override
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public ViewDeclarationLanguageFactory getWrapped() { return wrapped_; }
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}
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@ -29,12 +29,10 @@ werden. In den überschriebenen Funktionen werden nun Laufzeiten gemessen und di
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in die Log"=Datei eingetragen. Durch die Kennung, können die Zeiten im Nachgang über ein Script ermittelt und
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in die Log"=Datei eingetragen. Durch die Kennung, können die Zeiten im Nachgang über ein Script ermittelt und
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ausgewertet werden.
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ausgewertet werden.
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\mytodos{die VdlLogger und VdlLoggerFactory-Klasse als Appendix anhängen}
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Zusätzlich wird noch eine Implementierung der zugehörigen Factory"=Klasse \textbf{ViewDeclarationLanguageFactory}
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Zusätzlich wird noch eine Implementierung der zugehörigen Factory"=Klasse \textbf{ViewDeclarationLanguageFactory}
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benötigt. Durch diese Factory"=Klasse wird der eigentlichen Wrapper mit der Performance-Messung in die Bearbeitungsschicht
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benötigt. Durch diese Factory"=Klasse wird der eigentlichen Wrapper mit der Performance-Messung in die Bearbeitungsschicht
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eingehängt. Diese Implementierung wird dann noch in der \textbf{faces-config.xml} eingetragen, wie das in
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eingehängt. Diese Implementierung wird dann noch in der \textbf{faces-config.xml} eingetragen, wie das in
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\ref{lst:activate-fatory} gezeigt wird, damit die Factory durch das System aufgerufen wird.
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\ref{lst:activate-factory} gezeigt wird, damit die Factory durch das System aufgerufen wird.
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\begin{lstlisting}[language=xml,caption={Einbindung Factory},label=lst:activate-factory]
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\begin{lstlisting}[language=xml,caption={Einbindung Factory},label=lst:activate-factory]
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<factory>
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<factory>
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@ -44,4 +42,38 @@ eingehängt. Diese Implementierung wird dann noch in der \textbf{faces-config.xm
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</factor>
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</factor>
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\end{lstlisting}
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\end{lstlisting}
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\mytodos{Einstellung am postgresql um die queries mit zu loggen}
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Der Quellcode der Klassen ist im Anhang zu finden, unter \ref{ap:jsf_performance_measure} zu finden.
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Um die Abfragen im \textit{PostgreSQL} untersuchen zu können, ist es am leichtesten, wenn man die Konfiguration so
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anpasst, dass alle Abfragen mit entsprechenden Zeitmessungen in die Log"=Datei des ausgegeben werden.
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Zu erst werden über die Einstellungen unter \ref{lst:postgresql_logfile} die Datei und das Format definiert.
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\begin{lstlisting}[language=yaml,caption={PostgreSQL Dateikonfiguration},label=lst:postgresql_logfile]
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log_destination = 'jsonlog'
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logging_collector = on
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log_directory = 'log'
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log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
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log_file_mode = 0640
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log_rotation_size = 100MB
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\end{lstlisting}
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Über die Konfiguration unter \ref{lst:postgresql_logconf} wird definiert welche Werte mit protokolliert werden. Die
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wichtigste Einstellung ist \textit{log\_min\_duration\_statement}, diese definiert ab welcher Laufzeit eine Abfrage
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protokolliert werden soll. Mit dem Wert 0 werden alle Abfragen protokolliert. Alle weitere Einstellungen sind so
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gesetzt, dass nicht unnötige Abfragen für die spätere Auswertung mit \textit{pgBadger} protokolliert werden.
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\begin{lstlisting}[language=yaml,caption={PostgreSQL Ausgabekonfiguration},label=lst:postgresql_logconf]
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log_min_duration_statement = 0
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log_autovacuum_min_duration = 10
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log_checkpoints = off
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log_connections = on
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log_disconnections = on
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log_disconnections = on
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log_duration = off
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log_error_verbosity = default
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log_hostname = on
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log_lock_waits = on
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log_statement = 'none'
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log_temp_files = -1
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log_timezone = 'Europe/Berlin'
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\end{lstlisting}
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@ -85,21 +85,27 @@ Hierzu zählt die Hauptabfrage der Dokumenten"=-Tabelle, die Ermittlung des letz
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die Ermittlung der Adressen des Autors, die Ermittlung der CoAutoren, die Ermittlung der Faksimile, sowie die Ermittlung
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die Ermittlung der Adressen des Autors, die Ermittlung der CoAutoren, die Ermittlung der Faksimile, sowie die Ermittlung
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der Anzahl aller vorhandenen Dokumente.
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der Anzahl aller vorhandenen Dokumente.
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\begin{table}[h!]
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Zusätzlich wird die Zeit des Rendern der Sicht gemessen. Hierbei wird zum einen die komplette Zeit des Renderns
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ermittelt. Innerhalb des Rendern wird dann noch die Zeit gemessen, wie lange es benötigt, die Daten aus der Datenbank
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zu laden, und in die Java-Objekte umzuformen.
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\begin{table}[h]
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\centering
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\centering
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\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
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\resizebox{\textwidth}{!}{
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||||||
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\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
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\hline
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\hline
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||||||
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} \\
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& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
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||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & \#-avg & avg(ms) & davor & danach & diff \\
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\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
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\hline
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\hline
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||||||
1 & 360 & 623 & 2079 & 1224.0 & 30.3 & 872.8 & 914.1 & 41.3 \\ % 12240 - 303 ms (135+ 79+ 39+ 22+17+11) (#2-6,8)
|
1 & 451 & 682 & 1931 & 1223.0 & 30.3 & 931.3 & 986.1 & 54.8 & 440 & 666 & 1859 & 290 & 399 & 710 \\ % 12230 - 303 ms (135+ 79+ 39+ 22+17+11) (#2-6,8)
|
||||||
2 & 331 & 372 & 430 & 1208.0 & 31.2 & 914.5 & 1008.0 & 93.5 \\ % 24320 - 615 ms (270+156+ 78+ 56+34+21) (#2-7)
|
2 & 341 & 389 & 478 & 1208.0 & 31.2 & 986.5 & 1159.0 & 172.5 & 331 & 378 & 468 & 235 & 282 & 367 \\ % 24310 - 615 ms (270+156+ 78+ 56+34+21) (#2-7)
|
||||||
3 & 291 & 428 & 815 & 1208.0 & 33.5 & 1030.0 & 1297.0 & 267.0 \\ % 36400 - 950 ms (406+256+118+ 79+55+36) (#2-7)
|
3 & 299 & 407 & 682 & 1208.0 & 33.5 & 1163.0 & 1273.0 & 110.0 & 290 & 398 & 672 & 207 & 307 & 579 \\ % 36390 - 950 ms (406+256+118+ 79+55+36) (#2-7)
|
||||||
4 & 288 & 357 & 433 & 1208.0 & 33.7 & 1299.0 & 1461.0 & 162.0 \\ % 48480 - 1287 ms (564+334+167+105+72+45) (#2-7)
|
4 & 278 & 359 & 424 & 1208.0 & 33.7 & 1272.0 & 1465.0 & 193.0 & 270 & 351 & 415 & 198 & 269 & 342 \\ % 48470 - 1287 ms (564+334+167+105+72+45) (#2-7)
|
||||||
5 & 294 & 404 & 499 & 1208.0 & 32.9 & 1462.0 & 1638.0 & 176.0 \\ % 60560 - 1616 ms (699+428+210+128+92+59) (#2-7)
|
5 & 264 & 317 & 356 & 1208.0 & 32.9 & 1467.0 & 1574.0 & 107.0 & 256 & 309 & 348 & 184 & 235 & 276 \\ % 60560 - 1616 ms (699+428+210+128+92+59) (#2-7)
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung ohne Caches im Docker}
|
\caption{Messung ohne Caches im Docker}
|
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\label{tbl:measure-without-cache-docker}
|
\label{tbl:measure-without-cache-docker}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
@ -141,19 +147,21 @@ erklärt werden.
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||||||
|
|
||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
|
||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & \#-avg & avg(ms) & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
1 & 338 & 567 & 1853 & 741.8 & 28.8 & 874.8 & 923.5 & 48.7 \\ % 7418 - 288 ms (145+ 42+ 40+ 24+18+ 8+ 7+ 4) (#2-8,12)
|
1 & 291 & 611 & 2347 & 730.2 & 28.8 & 852.7 & 891.9 & 39.2 & 282 & 595 & 2286 & 172 & 284 & 770 \\ % 7302 - 288 ms (145+ 42+ 40+ 24+18+ 8+ 7+ 4) (#2-8,12)
|
||||||
2 & 235 & 290 & 460 & 685.2 & 25.8 & 923.5 & 926.4 & 2.9 \\ % 14270 - 546 ms (282+ 81+ 70+ 47+33+14+11+ 8) (#2-9)
|
2 & 278 & 319 & 422 & 667.3 & 25.8 & 892.7 & 1010.0 & 117.3 & 266 & 309 & 411 & 173 & 195 & 220 \\ % 13975 - 546 ms (282+ 81+ 70+ 47+33+14+11+ 8) (#2-9)
|
||||||
3 & 225 & 254 & 313 & 683.6 & 27.6 & 927.4 & 1018.0 & 90.6 \\ % 21106 - 822 ms (430+120+ 99+ 77+49+20+16+11) (#2-9)
|
3 & 229 & 281 & 329 & 680.6 & 27.6 & 1011.0 & 1067.0 & 56.0 & 220 & 271 & 313 & 134 & 180 & 222 \\ % 20781 - 822 ms (430+120+ 99+ 77+49+20+16+11) (#2-9)
|
||||||
4 & 235 & 289 & 403 & 683.9 & 27.6 & 1018.0 & 1018.0 & 0.0 \\ % 27945 - 1098 ms (569+160+137+ 99+68+26+22+17) (#2-9)
|
4 & 222 & 280 & 321 & 671.3 & 27.6 & 1067.0 & 1122.0 & 55.0 & 213 & 271 & 310 & 131 & 189 & 238 \\ % 27494 - 1098 ms (569+160+137+ 99+68+26+22+17) (#2-9)
|
||||||
5 & 193 & 265 & 359 & 687.9 & 27.6 & 1025.0 & 1140.0 & 115.0 \\ % 34824 - 1374 ms (704+202+171+128+86+34+27+22) (#2-9)
|
5 & 206 & 272 & 388 & 683.6 & 27.6 & 1122.0 & 1219.0 & 97.0 & 199 & 264 & 380 & 122 & 175 & 291 \\ % 34330 - 1374 ms (704+202+171+128+86+34+27+22) (#2-9)
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung mit OpenJPA-Cache und Größe auf 1000}
|
\caption{Messung mit OpenJPA-Cache und Größe auf 1000}
|
||||||
\label{tbl:measure-ojpa-active}
|
\label{tbl:measure-ojpa-active}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
@ -166,24 +174,51 @@ beschleunigt werden konnte.
|
||||||
|
|
||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
|
||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & \#-avg & avg(ms) & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
1 & 151 & 368 & 1904 & 142.2 & 20.8 & 878.1 & 919.9 & 41.8 \\ % 1422 - 208 ms (133+ 40+ 23+9+2+1) (#2,4-6,10,12)
|
1 & 151 & 368 & 1904 & 141.2 & 20.8 & 906.3 & 936.8 & 30.5 & 164 & 404 & 2232 & 39 & 124 & 847 \\ % 1412 - 208 ms (133+ 40+ 23+9+2+1) (#2,4-6,10,12)
|
||||||
2 & 133 & 143 & 159 & 6.0 & 20.5 & 919.8 & 921.0 & 1.2 \\ % 1482 - 413 ms (274+ 80+ 47+9+2+1) (#2-3,5,6,10,12)
|
2 & 133 & 143 & 159 & 6.0 & 20.5 & 935.7 & 939.3 & 3.6 & 121 & 136 & 146 & 32 & 36 & 44 \\ % 1472 - 413 ms (274+ 80+ 47+9+2+1) (#2-3,5,6,10,12)
|
||||||
3 & 120 & 126 & 132 & 6.0 & 19.9 & 922.8 & 924.1 & 1.3 \\ % 1542 - 612 ms (412+119+ 69+9+2+1) (#2,3,5,6,10,12)
|
3 & 120 & 126 & 132 & 6.0 & 19.9 & 939.4 & 942.7 & 3.3 & 116 & 136 & 256 & 32 & 47 & 167 \\ % 1532 - 612 ms (412+119+ 69+9+2+1) (#2,3,5,6,10,12)
|
||||||
4 & 120 & 124 & 128 & 6.0 & 21.4 & 924.1 & 925.4 & 1.3 \\ % 1602 - 826 ms (550+168+ 96+9+2+1) (#2-4,6,10,12)
|
4 & 120 & 124 & 128 & 6.0 & 21.4 & 944.3 & 945.4 & 1.1 & 105 & 113 & 125 & 30 & 32 & 39 \\ % 1592 - 826 ms (550+168+ 96+9+2+1) (#2-4,6,10,12)
|
||||||
5 & 109 & 114 & 131 & 6.0 & 19.7 & 926.1 & 926.8 & 0.7 \\ % 1662 - 1023 ms (683+209+119+9+2+1) (#2-4,6,10,12)
|
5 & 109 & 114 & 131 & 6.0 & 19.7 & 945.5 & 946.7 & 1.2 & 101 & 107 & 112 & 30 & 32 & 35 \\ % 1652 - 1023 ms (683+209+119+9+2+1) (#2-4,6,10,12)
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung mit OpenJPA-Cache und Größe auf 10000}
|
\caption{Messung mit OpenJPA-Cache und Größe auf 10000}
|
||||||
\label{tbl:measure-ojpa-active-bigger}
|
\label{tbl:measure-ojpa-active-bigger}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
|
||||||
\mytodos{Untersuchung mit deaktivieren SoftReference fehlt noch}
|
Bei dem deaktivieren der \textit{SoftReference} und dem kleineren Cache zeigt sich keine große Differenz. Somit scheint
|
||||||
|
die \textit{SoftReference} nicht das Problem für den steigenden Arbeitsspeicher zu sein, wie in Tabelle
|
||||||
|
\ref{tbl:measure-ojpa-active-bigger-no-softref} zu sehen.
|
||||||
|
|
||||||
|
% document, documentaddresseeperson, first/last, documentcoauthorperson, count und documentfacsimile
|
||||||
|
\begin{table}[h!]
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||||||
|
\centering
|
||||||
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
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||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
1 & 339 & 659 & 2435 & 880.8 & 33.2 & 909.6 & 960.2 & 50.6 & 330 & 644 & 2375 & 218 & 343 & 815 \\ % 8808 - 332 ms (168+ 63+ 44+ 32+21+ 4) (#1,3-6,10)
|
||||||
|
2 & 267 & 332 & 388 & 832.1 & 28.1 & 959.7 & 1000.0 & 40.3 & 259 & 323 & 377 & 178 & 229 & 280 \\ % 17129 - 613 ms (313+111+ 82+ 48+42+17) (#1-3,5-6,8)
|
||||||
|
3 & 265 & 397 & 350 & 830.3 & 27.3 & 1001.0 & 1107.0 & 106.0 & 256 & 288 & 241 & 172 & 204 & 252 \\ % 25432 - 886 ms (455+156+125+ 64+63+23) (#1-3,5-6,8)
|
||||||
|
4 & 249 & 311 & 401 & 727.8 & 27.1 & 1108.0 & 1234.0 & 126.0 & 240 & 303 & 392 & 165 & 225 & 317 \\ % 32710 - 1157 ms (594+205+163+ 85+80+30) (#1-5,8)
|
||||||
|
5 & 268 & 296 & 325 & 931.9 & 28.0 & 1236.0 & 1239.0 & 3.0 & 260 & 288 & 318 & 192 & 217 & 244 \\ % 42029 - 1437 ms (738+254+204+106+97+38) (#1-5,8)
|
||||||
|
\hline
|
||||||
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
\caption{Messung mit OpenJPA-Cache und Größe auf 1000 und 0 SoftReference}
|
||||||
|
\label{tbl:measure-ojpa-active-bigger-no-softref}
|
||||||
|
\end{table}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
Die Vergleich zeigt, dass der Cache eine gute Optimierung bringt, aber dies nur dann gut funktioniert, wenn immer
|
Die Vergleich zeigt, dass der Cache eine gute Optimierung bringt, aber dies nur dann gut funktioniert, wenn immer
|
||||||
wieder die gleichen Objekte ermittelt werden. Sobald die Anfragen im Wechsel gerufen werden oder einfach nur der Menge
|
wieder die gleichen Objekte ermittelt werden. Sobald die Anfragen im Wechsel gerufen werden oder einfach nur der Menge
|
||||||
|
@ -198,20 +233,24 @@ Parameter verwenden. Das sieht man auch entsprechend der Auswertung der Aufrufe
|
||||||
dass hier keine Veränderung der Aufrufzeiten stattgefunden hat. Gleich ob man mit \ac{JPQL} oder mit der Criteria API
|
dass hier keine Veränderung der Aufrufzeiten stattgefunden hat. Gleich ob man mit \ac{JPQL} oder mit der Criteria API
|
||||||
abfragt.
|
abfragt.
|
||||||
|
|
||||||
|
% document, documentaddresseeperson, first/last, documentcoauthorperson, count und documentfacsimile
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||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
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||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{|c|}{Aufrufzeit (ms)} & & \multicolumn{3}{|c|}{RSS (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & Queries & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
1 & 391 & 593 & 1533 & 12256 & 843.63 & 1009.79 & 116.16 \\
|
1 & 409 & 771 & 2660 & 1222.4 & xxx & 850.4 & 982.8 & 132.4 & 366 & 633 & 2019 & 254 & 364 & 758 \\ % 12224 - 332 ms (168+ 63+ 44+ 32+21+ 4) (#1,3-6,10)
|
||||||
2 & 281 & 365 & 584 & 12080 & 996.28 & 1114.60 & 118.32 \\
|
2 & 336 & 387 & 504 & 1208.0 & xxx & 982.9 & 1113.0 & 130.1 & 310 & 374 & 433 & 221 & 268 & 345 \\ % 24304 -
|
||||||
3 & 295 & 353 & 464 & 12080 & 1103.30 & 1201.47 & 98.17 \\
|
3 & 312 & 373 & 422 & 1208.0 & xxx & 1114.0 & 1221.0 & 107.0 & 295 & 401 & 658 & 216 & 320 & 570 \\ % 36384 -
|
||||||
4 & 280 & 292 & 324 & 12080 & 1191.56 & 1298.46 & 106.90 \\
|
4 & 288 & 363 & 471 & 1208.0 & xxx & 1239.0 & 1474.0 & 235.0 & 269 & 356 & 486 & 200 & 279 & 405 \\ % 48464 -
|
||||||
|
5 & 325 & 398 & 535 & 1208.0 & xxx & 1474.0 & 1666.0 & 192.0 & 280 & 466 & 804 & 208 & 390 & 725 \\ % 60544 -
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung mit aktiviertem Cached Queries}
|
\caption{Messung mit aktiviertem Cached Queries}
|
||||||
\label{tbl:measure-cached-queries}
|
\label{tbl:measure-cached-queries}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
@ -266,11 +305,12 @@ Die Cache-Einstellungen des \ac{EJB} sind in der Admin-Oberfläche des Payara-Se
|
||||||
|
|
||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
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||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
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||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{|c|}{Aufrufzeit (ms)} & & \multicolumn{3}{|c|}{RSS (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & Queries & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
1 & 416 & 554 & 1269 & 12237 & 840.31 & 998.07 & 157.76 \\
|
1 & 416 & 554 & 1269 & 12237 & 840.31 & 998.07 & 157.76 \\
|
||||||
2 & 299 & 394 & 749 & 12080 & 973.20 & 1101.37 & 128.17 \\
|
2 & 299 & 394 & 749 & 12080 & 973.20 & 1101.37 & 128.17 \\
|
||||||
|
@ -278,6 +318,7 @@ Die Cache-Einstellungen des \ac{EJB} sind in der Admin-Oberfläche des Payara-Se
|
||||||
4 & 281 & 318 & 398 & 12080 & 1191.25 & 1305.29 & 114.04 \\
|
4 & 281 & 318 & 398 & 12080 & 1191.25 & 1305.29 & 114.04 \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung mit \ac{EJB}-Cache}
|
\caption{Messung mit \ac{EJB}-Cache}
|
||||||
\label{tbl:measure-ejb-cache-active}
|
\label{tbl:measure-ejb-cache-active}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
@ -361,11 +402,12 @@ in den Java-Objekten fast identisch sind. Und in der Datenbank sind die Anfragen
|
||||||
|
|
||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
|
||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{|c|}{Aufrufzeit (ms)} & & \multicolumn{3}{|c|}{RSS (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & Queries & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
1 & 396 & 572 & 1535 & 12173 & 796.59 & 970.10 & 173.51 \\
|
1 & 396 & 572 & 1535 & 12173 & 796.59 & 970.10 & 173.51 \\
|
||||||
2 & 333 & 366 & 397 & 12080 & 982.28 & 1064.12 & 81.84 \\
|
2 & 333 & 366 & 397 & 12080 & 982.28 & 1064.12 & 81.84 \\
|
||||||
|
@ -373,6 +415,7 @@ in den Java-Objekten fast identisch sind. Und in der Datenbank sind die Anfragen
|
||||||
4 & 293 & 317 & 388 & 12080 & 1150.43 & 1263.77 & 113.34 \\
|
4 & 293 & 317 & 388 & 12080 & 1150.43 & 1263.77 & 113.34 \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\end{tabular}
|
\end{tabular}
|
||||||
|
}
|
||||||
\caption{Messung mit Criteria-API ohne Cache}
|
\caption{Messung mit Criteria-API ohne Cache}
|
||||||
\label{tbl:measure-criteria-api}
|
\label{tbl:measure-criteria-api}
|
||||||
\end{table}
|
\end{table}
|
||||||
|
@ -482,11 +525,12 @@ LEFT JOIN sitecity sc ON sc.id = d.city_id;
|
||||||
% document, count, first/last
|
% document, count, first/last
|
||||||
\begin{table}[h!]
|
\begin{table}[h!]
|
||||||
\centering
|
\centering
|
||||||
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
\resizebox{\textwidth}{!}{
|
||||||
|
\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} \\
|
& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
|
||||||
\hline
|
\hline
|
||||||
\# & min & avg & max & \#-avg & avg(ms) & davor & danach & diff \\
|
\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
|
||||||
\hline
|
\hline
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||||||
1 & 203 & 315 & 808 & 17.8 & 3.0 & 851.4 & 883.9 & 32.5 \\ % 178 - 30 ms (19+11+0) (#2,4,8)
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1 & 203 & 315 & 808 & 17.8 & 3.0 & 851.4 & 883.9 & 32.5 \\ % 178 - 30 ms (19+11+0) (#2,4,8)
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2 & 154 & 172 & 187 & 9.0 & 2.2 & 883.2 & 887.0 & 3.8 \\ % 268 - 52 ms (33+18+1) (#2,3,8)
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2 & 154 & 172 & 187 & 9.0 & 2.2 & 883.2 & 887.0 & 3.8 \\ % 268 - 52 ms (33+18+1) (#2,3,8)
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@ -495,6 +539,7 @@ LEFT JOIN sitecity sc ON sc.id = d.city_id;
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5 & 121 & 125 & 132 & 9.0 & 2.4 & 900.6 & 901.0 & 0.4 \\ % 538 - 132 ms (85+46+1) (#2,3,8)
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5 & 121 & 125 & 132 & 9.0 & 2.4 & 900.6 & 901.0 & 0.4 \\ % 538 - 132 ms (85+46+1) (#2,3,8)
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\hline
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\hline
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\end{tabular}
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\end{tabular}
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}
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\caption{Messung mit Materialized View}
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\caption{Messung mit Materialized View}
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\label{tbl:measure-materialized-view}
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\label{tbl:measure-materialized-view}
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\end{table}
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\end{table}
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@ -521,18 +566,21 @@ Nach dem Anpassungen haben sich dann die Werte aus \ref{tbl:measure-materialized
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\begin{table}[h!]
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\begin{table}[h!]
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\centering
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\centering
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\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|}
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\resizebox{\textwidth}{!}{
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\begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|r|}
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\hline
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\hline
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& \multicolumn{3}{|c|}{Aufrufzeit (ms)} & & \multicolumn{3}{|c|}{RSS (MB)} \\
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& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
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\hline
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\hline
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\# & min & avg & max & Queries & davor & danach & diff \\
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\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
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\hline
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\hline
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1 & 348 & 419 & 869 & 178 & 792.11 & 846.29 & 54.18 \\
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1 & 241 & 348 & 859 & 16.8 & xxx & 896.0 & 932.4 & xxxx & 232 & 331 & 803 & 132 & 174 & 334 \\ % 168 -
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2 & 340 & 347 & 367 & 90 & 810.77 & 832.57 & 21.80 \\
|
2 & 164 & 194 & 225 & 9.0 & xxx & 933.3 & 935.9 & xxxx & 154 & 185 & 215 & 79 & 99 & 117 \\ % 258 -
|
||||||
3 & 296 & 353 & 491 & 90 & 840.39 & 867.92 & 27.53 \\
|
3 & 147 & 161 & 179 & 9.0 & xxx & 935.8 & 938.8 & 3.0 & 139 & 152 & 167 & 68 & 77 & 86 \\ % 348 -
|
||||||
4 & 294 & 315 & 392 & 90 & 876.19 & 885.31 & 9.12 \\
|
4 & 135 & 145 & 183 & 9.0 & xxx & 939.4 & 936.0 & -3.4 & 127 & 137 & 174 & 70 & 73 & 75 \\ % 438 -
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5 & 126 & 137 & 154 & 9.0 & xxx & 936.1 & 939.1 & 3.0 & 118 & 129 & 143 & 66 & 72 & 79 \\ % 528 -
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\hline
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\hline
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\end{tabular}
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\end{tabular}
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}
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\caption{Messung mit erweiterter Materialized View}
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\caption{Messung mit erweiterter Materialized View}
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\label{tbl:measure-materialized-view-ext}
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\label{tbl:measure-materialized-view-ext}
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\end{table}
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\end{table}
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@ -542,30 +590,6 @@ Nach dem Anpassungen haben sich dann die Werte aus \ref{tbl:measure-materialized
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\mytodos{Hier könnte man auch den Query-Cache nochmal verwenden, da die anfragen nun fix wären}
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\mytodos{Hier könnte man auch den Query-Cache nochmal verwenden, da die anfragen nun fix wären}
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\mytodos{Grundlagen zur Materialized-View noch hinterlegen}
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\mytodos{Grundlagen zur Materialized-View noch hinterlegen}
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\section{Java Server Faces}
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\label{sec:performance-investigation-application:java-server-faces}
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%\mytodos{Zeitmessungen innerhalb der Anwendung über einen Flamegraphs darstellten https://www.brendangregg.com/flamegraphs.html}
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%\mytodos{Diese Zeitmessung vielleicht noch ins Obere Kapitel ala Ausgangspunkt verschieben}
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Wie in \ref{sec:performance-checking:performance-measure} beschrieben wurde, ist die Protokollierung für das erstellen
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einer Webseite aktiviert. Bei komplett deaktivierten Cache sieht man, dass bei der Dokumentenliste der größte Zeitfaktor
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beim Render der Sicht auftritt. Wenn man nun noch die Abfrage auf die Materialized-View umstellt, ist es noch
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auffälliger.
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\begin{table}[h!]
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\centering
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\begin{tabular}{|l|r|r|r|}
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Art & min (ms) & avg (ms) & max (ms) \\
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\hline
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create & 0.030 & 0.048 & 0.081 \\
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build & 1.637 & 2.004 & 2.113 \\
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render & 116.338 & 148.975 & 156.875 \\
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\hline
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\end{tabular}
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\end{table}
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\section{Statische Webseiten}
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\section{Statische Webseiten}
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\label{sec:performance-investigation-application:static-website}
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\label{sec:performance-investigation-application:static-website}
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BIN
thesis.pdf
BIN
thesis.pdf
Binary file not shown.
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@ -100,6 +100,7 @@
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\include{chapters/thesis/appendix02}
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\include{chapters/thesis/appendix02}
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\include{chapters/thesis/appendix03}
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\include{chapters/thesis/appendix03}
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\include{chapters/thesis/appendix04}
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\include{chapters/thesis/appendix04}
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\include{chapters/thesis/appendix05}
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%\include{chapters/examples/appendix02}
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%\include{chapters/examples/appendix02}
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% Other Stuff in the Back
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% Other Stuff in the Back
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