ArcGIS for Server應(yīng)用系統(tǒng)的性能優(yōu)化

ArcGISforServer應(yīng)用的性能優(yōu)化GIS應(yīng)用性能涉及方面應(yīng)用程序的性能影響因素因素注意事項(xiàng)影響*硬件基礎(chǔ)設(shè)施CPU和磁盤配置特征；網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲評(píng)估。中客戶端應(yīng)用程序應(yīng)用程序接口具有其自己的性能和功能專用標(biāo)準(zhǔn)。高ArcGIS服務(wù)包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源和緩存數(shù)據(jù)源以及符號(hào)系統(tǒng)在內(nèi)的“地圖服務(wù)”文檔特征；包括數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、索引使用以及圖層文件在內(nèi)的“地理處理服務(wù)”特征；包括地址定位器類型在內(nèi)的“影像服務(wù)”柵格數(shù)據(jù)類型、“地理編碼服務(wù)”和“Globe服務(wù)”；包括數(shù)據(jù)更新提交和服務(wù)緩存大小在內(nèi)的“移動(dòng)服務(wù)”以及包括版本維護(hù)、復(fù)制方法和數(shù)據(jù)模型要求在內(nèi)的“地理數(shù)據(jù)服務(wù)”高ArcGIS配置服務(wù)器對(duì)象管理器(SOM)和服務(wù)器對(duì)象容器(SOC)計(jì)算機(jī)配置、Web服務(wù)處理程序，以及虛擬目錄的使用。MIME和URL，以及安全策略。中數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源存儲(chǔ)類型、格式、數(shù)據(jù)位置，以及數(shù)據(jù)庫配置和維護(hù)例程。中富客戶端應(yīng)用程序的常見性能因素因素注意事項(xiàng)影響*硬件基礎(chǔ)設(shè)施CPU速度和網(wǎng)絡(luò)延遲高應(yīng)用程序自定義功能的復(fù)雜度、與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成中擴(kuò)展模塊客戶端Esri擴(kuò)展模塊、第三方應(yīng)用程序和集成高ArcMap文檔比例尺依賴度、圖層數(shù)量、符號(hào)系統(tǒng)復(fù)雜度、動(dòng)態(tài)地圖投影、圖層定義查詢、空間視圖、柵格圖層高ArcGIS服務(wù)（例如，地理處理）由于富客戶端應(yīng)用程序利用諸如地理處理服務(wù)或要素服務(wù)（用于編輯）等實(shí)現(xiàn)其諸多功能，因此，這些服務(wù)的性能屬性會(huì)嚴(yán)重影響應(yīng)用程序的整體性能。高數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)格式的選擇（DBMS、fGDB、shapefile、SDC）；存儲(chǔ)類型、空間索引中系統(tǒng)問題上線前：

我現(xiàn)有的硬件條件能夠支持的并發(fā)

我要求1w個(gè)并發(fā)，響應(yīng)時(shí)間小于1s,需要什么條件的硬件，軟件如何部署上線后：

為什么我的系統(tǒng)很慢,有哪些方面可以調(diào)整Esri的一個(gè)測(cè)試樣例系統(tǒng)需求每小時(shí)25萬次地圖訪問每次請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間為亞秒級(jí)請(qǐng)求支持（切片/Graphics/動(dòng)態(tài)地圖？）：空間和屬性查詢動(dòng)態(tài)投影WMS/REST部分內(nèi)容出圖無極縮放比例尺高可用使用數(shù)據(jù)CORINELandCover(CLC)180萬個(gè)多邊形多邊形頂點(diǎn)最多達(dá)6萬個(gè)硬件情況16臺(tái)DELLPowerEdgeM600刀片服務(wù)器2×XeonE5420，2.5GHz，4核2×150G1萬轉(zhuǎn)SCSI硬盤，RAID08GRAM2×1G網(wǎng)卡MD3000iiSCSISAN存儲(chǔ)陣列4×400G1萬轉(zhuǎn)SCSI硬盤，RAID520G網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)主要測(cè)試內(nèi)容壓力測(cè)試找到吞吐量和響應(yīng)時(shí)間的平衡點(diǎn)找到最佳的實(shí)例數(shù)配置疲勞測(cè)試性能下降情況尋找內(nèi)存泄露、功能性錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)死鎖模擬工作流程測(cè)試衡量在真實(shí)環(huán)境下的性能性能優(yōu)化的各種疑問典型的GIS系統(tǒng)架構(gòu)查增刪改系統(tǒng)最小業(yè)務(wù)邏輯ArcGIS支持的常用數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源并發(fā)性容量可編程性SHP(文件)多讀，單寫2GArcObject,

自定義PersonalGDB(mdb)多讀，單寫2GArcObjectFileGDB多讀，單寫FileSystemLimitArcObject,FileGDBAPIEnterpriseGDB(Oracle,DB2,SQLServer,Informix,PostgreSQL)多讀，多寫DatabaseLimitArcObject,SpatialSQLArcSDEAPI如何存儲(chǔ)我的矢量數(shù)據(jù)？shapefile在不使用標(biāo)注的情況下出圖性能很好FileGeodatabase的性能依然非常出色PostgreSQL的能力大數(shù)據(jù)不同數(shù)據(jù)源矢量出圖Shapefile劣勢(shì)明顯如果是只讀操作，似乎還可以省數(shù)據(jù)庫的錢大數(shù)據(jù)不同數(shù)據(jù)源矢量查詢1億1千多萬個(gè)ArcSDE矢量要素的出圖性能線數(shù)據(jù)范圍（真實(shí)結(jié)果數(shù)）冷/熱數(shù)據(jù)（秒）范圍約10個(gè)要素(8)0.3570.156范圍約100個(gè)要素(114)0.7340.203范圍約1000個(gè)要素(1341)0.9200.250范圍約10000個(gè)要素(10414)2.3860.562面數(shù)據(jù)范圍（真實(shí)結(jié)果數(shù)）冷/熱數(shù)據(jù)（秒）范圍約10個(gè)要素(16)0.5300.160范圍約100個(gè)要素(133)2.6360.343范圍約1000個(gè)要素(1104)8.0340.500范圍約10000個(gè)要素(10494)29.9521.310每個(gè)比例尺下應(yīng)該顯示多少數(shù)據(jù)？如何存儲(chǔ)我的柵格數(shù)據(jù)？文件存儲(chǔ)普遍比入庫后要快不同數(shù)據(jù)源柵格出圖（JPEG2000壓縮）不同壓縮格式柵格出圖如何選擇柵格壓縮格式與壓縮比？文件形式的存儲(chǔ)越壓縮性能越差數(shù)據(jù)庫中可能在I/O和壓縮間達(dá)到較優(yōu)值以一個(gè)4.72G大小的TIFF格式無壓縮無金字塔的柵格數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，將其導(dǎo)出成若干個(gè)不同壓縮格式和壓縮比的數(shù)據(jù)壓縮格式/壓縮比數(shù)據(jù)量壓縮耗時(shí)某小范圍預(yù)覽耗時(shí)TIFF/無壓縮4.72G2.2秒PNG/LZ773.92G16分8秒1093.2秒JPG/100%2.05G3分43秒1473.0秒JPG/75%598M2分51秒870.7秒JPG/50%396M2分26秒827.7秒托管FileGDB/無壓縮4.76G16分56秒7.9秒托管FileGDB/JPG/75%1.73G34分6秒20.3秒ArcSDE/無壓縮4.86G41分2秒77.6秒ArcSDE/JPG/75%1.72G14分11秒20.3秒大柵格數(shù)據(jù)無壓縮文件存儲(chǔ)的效率非常好大柵格數(shù)據(jù)采用LZ77、JPEG等壓縮文件存儲(chǔ)的讀取效率非常不好LZ77壓縮算法壓縮非常有限JPEG壓縮算法選用75%的壓縮質(zhì)量是個(gè)比較好的平衡點(diǎn)JPEG壓縮算法不同質(zhì)量的壓縮耗時(shí)相差并不太大FileGeodatabase存儲(chǔ)大柵格數(shù)據(jù)，即使采用JPEG壓縮讀取效率也不會(huì)有太大下降A(chǔ)rcSDE反而壓縮存儲(chǔ)比無壓縮的性能要好，可見數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)柵格對(duì)性能影響最大的因素是讀取數(shù)據(jù)的多少使用MSD還是MXD？MIME與URL如何取舍？MIME

RESTexportimage/SOAPreturnMimeDataURLRESTexporthtml/SOAPreturnURL/ADF/WMS應(yīng)該配置多少個(gè)實(shí)例數(shù)？使用離散還是緊湊型切片？緊湊型切片生成更快、伸縮性更好緊湊型切片更容易遷移在訪問上，通常離散型的切片性能更好另外，能使用虛擬目錄的話性能提升很大WS/RESThandler對(duì)伸縮性是否有影響？11臺(tái)SOC主機(jī)（88核）越多handler，越能保證SOC性能的發(fā)揮SOM很難達(dá)到瓶頸，handler則不然ArcGISServer集群應(yīng)該如何配置？調(diào)整方法t1t2TotalResponseTime(t2-t1)WaittimeMapTimeSearch&RetrievalTimeBrowserWebServerGISServerSDE/DBMS流程Atestisexecutedatthewebbrowser.Itmeasureswebbrowsercall’selapsedtime(roundtripbetweenbrowseranddatasource)t1t2TotalResponseTime(t2-t1)WaittimeMapTimeSearch&RetrievalTimeBrowserWebServerGISServerSDE/DBMS流程AGScontextserverstatisticsusingArcCatalog,Managerorlogsprovideaggregateanddetailedinformationtohelprevealthecauseoftheperformanceproblem.調(diào)整mxd文檔mxdperfstatItemAtScaleLayerNameRefreshTime(sec)RecommendationsFeaturesVerticesLabelingGeographyPhase(sec)GraphicsPhase(sec)CursorPhase(sec)DBMSCPUDBMSLIO411,000TaxlotDenseLabel1.93Simplifylabeling,symbology:GraphicsPhase=1.42;simplifygeometryand/orsetlabelscale;convertpolygontopolyline:verticesfetched=200001;simplifygeometryand/orsetlabelscale:verticesfetched=200001;1200,001TRUE0.451.421.040.02266421,000TaxlotDenseNoLabel0.53simplifygeometry:verticesfetched=200001;1200,001FALSE0.450.020.90.0214038UC2009TechnicalWorkshopt1t2TotalResponseTime(t2-t1)WaittimeMapTimeSearch&RetrievalTimeBrowserWebServerGISServerSDE/DBMS流程數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)的考慮高客戶端數(shù)據(jù)可達(dá)性高服務(wù)器端數(shù)據(jù)可達(dá)性低運(yùn)算規(guī)?？蛻舳诉\(yùn)算考慮網(wǎng)絡(luò)開銷，結(jié)果輸出類型高運(yùn)算規(guī)?？紤]客戶端承受能力服務(wù)器端運(yùn)算數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)的考慮對(duì)于面向大數(shù)據(jù)量，并需要返回使用客戶端的幾何運(yùn)算，使用客戶端運(yùn)算擺脫網(wǎng)絡(luò)延遲對(duì)于面向大數(shù)據(jù)量，并只需以圖片形式查看結(jié)果的，使用服務(wù)器端運(yùn)算以增強(qiáng)效率對(duì)于數(shù)據(jù)量較小，且調(diào)用較頻繁的數(shù)據(jù)，首先一次性加載到本地，減少往復(fù)調(diào)用大數(shù)據(jù)量傳輸

–分頁大數(shù)據(jù)量傳輸-分頁查詢步驟1.查找并取回滿足條件的要素的objectId2.對(duì)objectId進(jìn)行分組取回/en/help/flex-api/samples/index.html#/Paging_through_results/01nq00000060000000/大數(shù)據(jù)量顯示-Cluster聚簇（Cluster）也叫聚類分析，通過空間聚類算法實(shí)現(xiàn)相鄰區(qū)域點(diǎn)要素的集合顯示聚簇（Cluster）聚簇例子JS：http:///en/webapi/javascript/arcgis/help/jssamples_start.htm#jssamples/layers_point_clustering.htmlFlex：/en/help/flex-api/samples/index.html#/Clustering/01nq00000024000000/SilverLight：/e