Verbesserte Leistung: bis zu 8-mal schneller (nein, das ist kein Tippfehler)!

Automatisch übersetzt von Deepl

Skalierbarkeit ist eines unserer Hauptanliegen und 4D v17 R5 bringt in diesem Bereich gute Neuigkeiten, insbesondere für diejenigen, die eine hohe Prozesslast auf ihrem 4D Server haben. Sie werden bemerken, dass sich die Leistung deutlich verbessert hat, wenn Remote-Clients (ein, zwei oder sogar hunderte) mit Ihrem Server verbunden sind.

Die interne Architektur von 4D wurde verbessert und die Prozessornutzung ist jetzt vollständig optimiert (öffnetin einer neuen Registerkarte) im präemptiven Modus und bei gleichzeitigen Lese- und Schreibzugriffen auf dieselbe Tabelle. Das Ergebnis ist eine 4- bis 8-fache Leistungssteigerung!

Lassen Sie uns die Ausführung einiger ressourcenintensiver Prozesse vergleichen:

BEVOR

Vor der Optimierung sehen wir, dass alle Lese-/Schreibprozesse, die auf dieselbe Tabelle zugreifen, die CPU nicht voll ausnutzen. Obwohl der verwendete Computer über vier Kerne verfügt, ist die CPU größtenteils im Leerlauf, weil sich die Prozesse selbst blockieren:

NACH

Nach der Optimierung sind die verfügbaren Kerne nicht mehr ungenutzt, was zu einer schnelleren Verarbeitung führt:

blank

Die obigen Screenshots zeigen Aktionen, die auf einer einzigen Tabelle ausgeführt werden.

Vor der Optimierung dauerte die Ausführung einer Schleife über diese Tabelle zum Lesen der Daten 958 ms.

Nach der Optimierung sind es 138 ms.

Avatar
- Product Owner - Marie-Sophie Landrieu-Yvert ist seit 2017 als Product Owner im 4D Produktteam tätig. Als Product Owner ist sie für das Schreiben der User Stories und deren Umsetzung in funktionale Spezifikationen zuständig. Ihre Aufgabe ist es auch, sicherzustellen, dass die Implementierung der Funktionen den Anforderungen des Kunden entspricht. Marie-Sophie ist Absolventin der ESIGELEC Ingenieurschule und begann ihre Karriere als Ingenieurin bei IBM im Jahr 1995. Sie nahm an verschiedenen Projekten teil (Wartungs- oder Build-Projekte) und arbeitete als Cobol-Entwicklerin. Dann arbeitete sie als UML-Designerin und Java-Entwicklerin. In letzter Zeit bestand ihre Hauptaufgabe darin, funktionale Anforderungen zu analysieren und zu schreiben sowie Geschäfts- und Entwicklungsteams zu koordinieren.