Technical Settings for the Workload Monitor

性能数据收集与分析
本文介绍了一个用于定期汇总和分析交易步骤中产生的单一记录的程序RSCOLL00。该程序作为后台作业每小时运行一次,并将压缩后的统计数据保存到SWNCMONI表中。通过工作负载监视器可以查看收集器的日志文件并调整设置。

To ensure that the statistical single records generated and saved for each transaction step are regularly collated in profiles, the RSCOLL00 program must be scheduled to run every hour as a background job (generally under the name SAP _COLLECTOR_FOR_PERFORMANCE) . The compressed statistics are stored in the SWNCMONI table. You can display and modify the parameters of the collation in the workload monitor. In the EXPERT role, select COLLECTOR AND PERFORMANCE DATABASE • PERFORMANCE DATABASE • MONITORING DATABASE • REORGANIZATION. Under STANDARD RETENTION PERIODS, you can enter the retention periods for complete analyses before they are automatically deleted. Under RETENTION PERIODS OTHER, you can enter the retention period for data displayed under the workload monitor menu option LOAD HISTORY.


Workload collector

Logs are written for each run of the RSCOLL00 program, which you can use for troubleshooting. You can view the log in the workload monitor via the menu path COLLECTOR AND PERFORMANCE DATABASE • WORKLOAD COLLECTOR • LOG. You can find explanations of the functions and settings of the data collector at SAP Help 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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