28、利用PDQ进行计算机性能分析与可扩展性评估

利用PDQ进行计算机性能分析与可扩展性评估

在计算机系统性能分析领域，PDQ（Perl::PDQ）是一款强大的工具，可用于对称多处理器（SMPs）和分布式多计算机集群的性能分析。下面将详细介绍如何使用PDQ进行相关分析，以及可扩展性的概念和应用。

1. PDQ在多计算机分析中的应用

PDQ可用于对称多处理器（SMPs）和分布式多计算机集群的性能分析。对于SMPs，缓存效果和缓存协议对性能和可扩展性有显著影响，特别是涉及共享可写数据的工作负载，如在线事务处理数据库。而对于读密集型工作负载，如数据挖掘或决策支持，多计算机集群能提供更好的响应时间性能，因为数据无需更新，之前读取的数据可以被缓存，查询可以在分条数据库上并行处理。通过检查每种配置的饱和吞吐量，可以确定最佳的后端并行配置。

相关练习 ：
- 练习9.1 ：使用处理能力P的定义，证明平均排队处理器数量为p - P(1 + Ω)，平均访问内存的处理器数量为ΩP。
- 练习9.2 ：一个1.25 - GHz的CPU执行一个路径长度为965,000条指令的TPC - C事务，测量的CPI为每条指令0.71个周期。计算每秒事务数（TPS）率。
- 练习9.3 ：计算一个数据挖掘集群的最佳后端配置，其中单个节点的最大吞吐量为19.7 QPS（每秒查询数），前端处理能力为500 QPS。

2. 可扩展性的概念

可扩展性是一个抽象概念，通常定义不明确。简单来说，可扩展性是性能指标之间的一种关系，它描述了随着系统规模增加