2015-01-18 2 views
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OpenDJ의 searchrate 명령을 사용하여 LDAP 성능 및 쿼리 응답 시간을 측정하려고합니다. 다음과 같이OpenDJ 검색 결과 설명

출력은 같습니다

Throughput       Response Time      
    (ops/second)       (milliseconds)      
recent average recent average 99.9% 99.99% 99.999% err/sec Entries/Srch 
------------------------------------------------------------------------------- 
2260.7 2262.8 6.219 6.219 413.842 476.425 476.817  0.0   1.5 
3857.5 3178.3 4.149 4.777 352.825 476.404 500.017  0.0   0.8 
5078.2 3753.2 2.825 3.978 360.940 460.154 500.017  0.0   1.0 
4557.7 3934.5 3.411 3.830 352.480 455.638 500.017  0.0   1.0 

그것은 각 열은 무엇을 나타내는 지 나에게 불분명하다. 각 열의 의미에 대한 설명을 제공해주십시오.

답변

2

헤더가 꽤 분명해 보입니다.

첫 번째 2 개의 열은 초당 작업 수, 마지막 기간 수 및 시작 이후의 평균 처리량을 나타냅니다.

다음 5 개의 열은 응답 시간 (밀리 초)을 나타냅니다. 마지막 기간에 계산 된 값으로, 시작 이후 평균값이며, 그 다음에 아웃 라이어를 이해할 수있는 3 백분위 수식이 있습니다. 352.480이라는 값은 요청의 99.9 %가 352ms 응답 시간에서 평균 인 반면 요청의 99.999 %는 500.017ms에서 평균을 의미합니다. 백분위 수는 응답 시간 분포를 이해하는 데 중요합니다.

마지막으로 마지막 2 개의 열은 초당 오류 수 (0이어야 함)와 각 검색에 대해 반환 된 항목 수 (1이어야하거나 검색 및 데이터에 따라 달라야 함)를 나타냅니다.

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감사합니다. 당신의 설명은 사물을 더 분명하게 만듭니다. 그러나 Entry/Srch가 어떻게 정수가 아닌 값을 반환 할 수 있습니까? 알다시피 ** 동일한 쿼리가 여러 번 실행되어 반환 된 항목의 평균을 나타냅니다. 그렇다면 ** 동일한 ** 쿼리가 어떻게 다른 양의 항목을 반환 할 수 있습니까? 또한 각 출력 행 (기간)마다 쿼리가 몇 번 실행되는지 명확히 할 수 있습니까? –

+1

항목/검색은 반환 된 항목 수를 계산하고 검색 결과 수로 나누어 계산됩니다. 이것은 요청 당 리턴되는 평균 항목 수를 제공합니다. 그러나 처음 두 번의 반복에서는 서버와 클라이언트가 워밍업됨에 따라 검색 결과와 검색 항목 간의 비율이 불균형합니다. 1 개 이상의 항목을 반환하는 검색도있을 수 있으므로 평균이 정확한 정수가 아닙니다. 검색 쿼리 및 매개 변수에 따라 다릅니다. 일반적으로 범위 또는 무작위 필터를 사용하여 검색 속도를 사용하므로 쿼리가 항상 동일하지는 않습니다. –