Craig Shallahamer是一位拥有数十年实践经验的Oracle性能专家。在本书中他首次将关注点从集中解决当前的问题直接转移到预测Oracle数据库未来性能的问题上。本书通过将理论、数学和方法转换成你可以实际应用的例子来阐释真正的Oracle性能预测。你不仅可以获得技术和数学的观点，而且可以获得沟通、表达和管理的技巧。阅读、学习和实践本书涉及的材料后，你可以自信、负责、专业地预测现实中各种各样的性能和系统容量。

本书主要内容：
从业务价值的角度阐释如何管理服务水平。
确定过度使用资源的风险。
预测架构中哪些组件存在风险。
预测系统何时将处于风险之中。
建立多种风险缓解战略以确保维持服务水平。
描述一个复杂的Oracle工作负载。

作者简介





Craig Shallahamer
资深Oracle性能预测专家，拥有丰富的性能预测分析和处理经验。他帮助客户在Oracle上实现投资回报率、效率和性能最大化。除了担任顾问、研究员、作家和Oracle大会的主讲嘉宾外，他还是OraPub高级性能管理和Oracle性能预测专业设计师与开发人员。他也是OraPub的服务水平管理产品HoriZone的架构师。他热爱教学，培养了来自五大洲的15个国家和地区的成千上万的DBA。

我敢说，本书的内容都是秘密，千真万确。本书所介绍的内容包括：预测、性能管理、容量规划、性能建模、性能预测和管理服务水平等主题，而它们总是充满神秘。如果向这个混合体中再加入一个动态的Oracle系统，复杂的情况足以令专业的容量规划师崩溃。本书的内容是我20多年来与世界各地成千上万的IT专业人士一起工作后，总结与发现的秘密。我的目标是尽我所能地将这些秘密清晰且完整地呈现出来。
　　其中一个秘密是弄清服务水平管理和预测Oracle性能之间的关系。难点是每个主题的广度和深度。它们都规模庞大，并且在各种方向上都有分支。如果你能够将两者结合起来，就能够构架、建造、使用并向他人解释如何更好地管理IT服务的交付。我会在整本书中尽量清楚地对这两个领域加以说明，然后把它们贯通起来。最终使你对这个问题的理解充满自信，这样你就可以处理IT的实际问题了。
　　在一定程度上，每一个IT专业人员（DBA、IT经理、容量规划师、系统集成人员和开发人员）都必须理解预测的概念。你有没有跟不明白气压为何物的人讨论天气预报的经历？就在上周，我跟潜在客户（一名技术经理）讨论时，他问：“你怎么知道性能什么时候会变坏？”他不了解排队论的基础理论和建模，对性能预测的能力和局限性也没有认识。在回答他的问题前，我不得不先打住，回过头来快速地教他基本的性能管理知识。之所以我对这样的对话感到非常沮丧，是因为像他这个职位（技术管理）上的人对性能管理居然一无所知。阅读本书，可以使你在谈话中避免成为“不懂”的那一方。
　　性能预测是纯粹的乐趣。预见未来是一件很美妙的事情，它能够深深触动我们每一个人的内心。无论是涉及天气预报，还是预测公司的业绩、我们的工作或响应时间，我们都试图预测将要发生什么。所以，不要抗拒它，而应当学习如何以给你的公司和你的职业生涯增加价值的方式来预测性能。
为什么要购买本书
　　我曾经读过的有关容量规划的书都给我一种不舒服的感觉。它们没有教我如何做准备，以及需要什么样的装备和训练来处理实际问题。我觉得这些作者都是数学迷1，并想使我信服，他们个个都是天才，必须出版一本书，以保持他们的教授职务。他们在很少或根本不负责处理Oracle问题的实验室里工作。对Oracle体系结构连基本的了解都没有，当然他们也没有必要处理复杂的Oracle环境的实际问题，并且真的相信，管理人员会对类似“我们的模型表明，在大约3个月中，平均CPU利用率将达到75%”的陈述充满喜悦。如果你和我有同样的感觉，那么买这本书吧！我的目标是没有任何保留地教你对现实世界的Oracle性能进行预测。
　　Oracle系统是动态的，含有各种各样的事务类型。这使得对Oracle进行预测非常困难。事实上，如果你阅读相关书籍或听过关于预测的话题，并不需要太长时间就能弄清楚，Oracle使他们的生活非常困难。在过去，事务有明确定义，且预测统计信息是操作系统的一部分。传统的容量规划师从来没有这么幸运。总是存在着只有很少或根本没有缓存、延迟的块清除，或将多个事务同时写入到磁盘等情况。将未提交的数据写入磁盘的想法会令人不寒而栗。虽然时代变了，但性能预测还是必须的。
　　本书专注于Oracle。我会教你如何在一个动态的、高度复杂的Oracle环境中得心应手地进行复杂的性能预测。但要注意，这本书与实验室或学术上的预测无关。真正的问题解决方案，有时是有些粗糙的，可能看起来像你正在对学术纯度妥协。如果你想负责任地处理现实问题，那么本书适合你。
　　什么东西能让经验丰富的IT专家落荒而逃？预测Oracle的性能！虽然这是一个复杂的话题，但它可以是非常令人满意的，很实用，对你和你的公司都非常有价值。当你读本书时，我希望你对Oracle的性能预测充满激情。
本书的价值
　　在60分钟内，你将有能力预测Oracle数据库生产服务器的性能并确定它存在的风险。我不骗你。直接跳到第3章并快速浏览，你就会做好这方面的准备！很明显，还有比这更多——多得多的有价值的内容。但价值不会在花费数小时阅读、学习和实践后突然出现。本书的组织结构便于你快速获得价值，当你研究这些材料时还会获得更大的价值。
　　预测Oracle的性能是极其复杂的。为了便于理解和应用，本书对这些主题的描述及提出的方式尽可能简单化。本书的精髓就是化繁为简。
　　本书是Oracle性能测试的绝佳入门指南。虽然我们公司销售面向Oracle的服务水平管理的产品，但它们不是本书的重点。这给了我很大的自由，把重点放在读者上面。我专注于你们的需求，给你们提供所需要的信息。你们不必进行数学推导和思索。你需要的是现场测试，专注于Oracle和实践。这也正是你阅读本书会得到的东西。
　　本书的体例类似一门培训课程。在阅读、学习和实践本书中所涉及的内容后，你将能够自信、负责并专业地预测现实生活情境中各种各样的性能和系统容量。你将学习如何使用多种预测模型，这将使你有条不紊地处理下列问题：
　　* 从商业价值的角度来帮助管理服务水平。
　　* 识别过度使用资源的风险。
　　* 预测架构中哪些组成部分是有风险的。
　　* 预测系统何时将处于风险中。
　　* 开发多种风险缓解策略，以确保维持服务水平。
　　如果你更有管理头脑，你会很乐于了解有关服务水平管理的信息。预测性能只是服务水平管理中的一个环节。分离二者是绝对荒谬的。我们预测的目的是帮助管理服务水平。了解服务水平管理可帮助你了解预测相关的工作是如何为公司提供价值的。
　　本书是关于装备的。毫无疑问，当你处理实际的Oracle性能预测时将需要具备某些技能。但是，这本书的价值不仅于此。你不但会得到技术和数学的观点，而且会得到沟通、表达和管理的观点。这是对职业生涯有益的东西，你会对此赞不绝口！
本书读者对象
　　许多不同背景的人都需要了解这个信息，要准确地指出究竟谁会受益非常困难。但是，如果必须提供一个谁最有可能受益的此类清单时，其中将包括DBA、IT管理人员、容量规划师、系统集成人员和开发人员等。
　　如果你是一个DBA，你知道在周五下午4:30被问到 “下周一，我们在系统中加入收购来的公司的那些员工。没有问题吧？”意味着什么。这本书可以让你自信并负责地回答诸如此类的问题。
　　如果你是一名绝对需要管理服务水平的IT经理，你知道确定是否存在显著风险、风险是什么、何时发生风险、可以做些什么来降低风险是多么困难。本书将为你和你的员工提供知识、方法和技能，以便有效地管理风险。你将会得到的是一群兴奋的员工，他们将建立起一个服务水平管理系统。
　　如果你是一位全职的容量规划师，你知道，数据库优化功能对Oracle用户是美妙的，但同时它们也是你的噩梦。在你的直觉中，即使描述最简单的Oracle工作负载都会是艰巨的任务，让你有不舒服的感觉。本书将教给你足够的有关Oracle内部机理的知识，以及如何从Oracle得到你制定负责任的预测模型所需要的信息。
　　如果你是一名系统集成人员，你需要和DBA、IT经理、容量规划师及开发人员一起工作。你需要帮助他们了解他们的系统是如何工作的，如何管理性能，以及如何在优化性能的同时最大限度地降低风险和停机时间。你是他们的服务水平辅导员。本书会给你洞察实践的经验，以真正为客户提供价值。
　　大多数人认为开发人员不关心性能的预测，更不用说性能优化了。不过，我认为这个问题更是管理层的关注和经理的压力下的结果。开发人员想要写出好的代码。良好的代码是指提供非常好的服务的代码。但是在管理的规范多得成堆，发布进度表时间紧迫，而只有从emp、dept和bonus表获得的数据可用时，服务水平无疑将被破坏。每个人都深知这一点。如果你是一位开发人员，本书中的信息将使你与管理层更好地沟通，给你进入IT世界的一个全新视角。我向你保证，你的经理一定会认真听的。
本书组织结构
　　你可能已经知道我想教授和提供的内容了。本书的结构介绍就到此为止了。首先，我们将从一个较高的层次开始，专注于服务水平管理和预测的要点，然后深入具体的预测模型。
　　下面是各章内容的简要总结：
　　第1章　性能预测导论　为整本书设定范围。我们将关注预测的非技术领域，如服务水平管理、风险和广泛的模型类型。你会发现为什么预测Oracle的性能困扰着经验丰富的容量规划师。在该章中，你将了解到你的公司需要预测提供什么信息及其价值所在。如果你想成为一个技术预测狂，那么你可以跳过这一章。但是，如果想要真正为你的公司增加价值，并提升你的职业生涯，本章将是非常宝贵的。
　　第2章　基本性能预测　专注于关键的概念，例如，如何将它们组合在一起，它们是如何建模的，并介绍这些是如何在Oracle环境中工作的。该章是从管理思维向技术思维的过渡。它开始将Oracle与传统的预测技术相联系。
　　第3章　提高预测精度　该章从预测的一些复杂性中取其精华，并与之相结合。幸运的是，有多种办法来解决这些复杂性。本章尤其重要，因为在很多时候，一个低精度的预测不能满足你的要求。该章将通过选择合适的预测模型，选择合适的工作负载活动，并计算平均值这个靠不住的简单术语来介绍提高预测精度的方法。在这个过程中，你会学到一些额外的技术内容。
　　第4章　基础预测统计　会保护并解放你。阅读该章后，你将永远不会随意地说：“这将需要3秒。”你将能表达类似这样句子的意思和具体含义，而无须大伤脑筋。
　　第5章　实用排队论　涵盖了预测非常重要的一个组成部分。由于性能不是线性的，你必须基本掌握排队论。如果你已经十分厌倦，感到不堪重负，或者只是看不出这些麻烦是什么，我想你会从这一章受益。抛开数学推导，我们专注于排队论的含义和用法。
　　第6章　系统化地预测性能　这对成功、一致的预测相当重要。该章提出了一个包括6个步骤的过程，其中包含预测的自然科学性质，验证预测模型的精确度，并允许你向别人解释你是如何组织工作的——而不会束缚你的创造性。
　　第7章　描述工作负载　是将原始的工作负载数据转换成我们可以理解的东西，这项工作对我们是有益的，对预测模型输入也是适宜的。Oracle工作负载的复杂性众所周知。其结果是，分组的任务，即描述工作负载，是非常困难的。关键是要创建一个工作负载的模型，该模型包含应用程序、Oracle和操作系统，同时重视它们的独特性，并考虑它们的相互作用。如果做得好，它可以提供惊人的预测灵活性和精确度。在该章中，我将通过一个说明Oracle工作负载复杂特性的过程来介绍。
　　第8章　比例模型　可让你执行非常快的低精度预测。比例模型在架构的讨论、供应商建议的完整性检查以及打包应用程序的大小预测中绝对是出色的。比例模型可能会使实验室的科学家感到不舒服，但对于实际动手的Oracle预测从业者，它非常优秀。
　　第9章　线性回归模型　是我最喜欢的预测技术之一。用回归分析很容易对系统建模，并可以毫不费力地实现自动化。这是统计学的范畴且精确得令人难以置信。然而，这种技术很容易被滥用，从而导致灾难性的后果。为了减少这种风险，我将介绍一种严格的方法，以确保适当地使用回归分析。
　　第10章　可扩展性　是我们希望自己不必处理的事情之一。大多数预测建模技术，都没有在内部解决可扩展性问题。这意味着我们必须做一些额外的工作，以确保有一个强大的预测。在该章中，我们将介绍4个久经考验的可扩展性技术，如何根据实际情况选择最佳的可扩展性模型，以及如何在你的预测中整合进可扩展性限制。
本书中使用的符号
　　表1展示了本书中使用的数字符号。我们会在适当的情况下使用十进制数、科学计数法或浮点表示法。
表1　本书中使用的数字表示法
十 进 制 数
科学计数法
浮点表示法
1 000 000
1.0× 106
1.000E+06
0.000 001
1.0×10 6
1.000E 06
　　表2展示了时间单位及缩写。
表2　时间单位的缩写
缩　　写
单　　位
科学计数法符号
缩　　写
单　　位
科学计数法符号
　　 hr
　　 小时
　　3600 s
　　 ms
毫秒
　　1.0×10 3 s
　　 min
　　 分钟
　　60 s
　　 s
微秒
　　1.0×10 6 s
　　 s
　　 秒
　　1.0 s
　　 ns
纳秒
　　1.0×10 9 s
　　表3展示数字（二进制）容量单位。例如，相应的吞吐量单位是KB/s、MB/s、GB/s和TB/s。
表3　二进制容量单位的缩写
符　　号
单　　位
十进制值等于
二的幂值等于
　　 B
　　　 字节
　　 8位
　　　 23位
　　 KB
　　　 千字节
　　 1 024字节
　　　 210字节或213位
　　 MB
　　　 百万字节
　　 1 048 576字节
　　　 220字节
　　 GB
　　　 十亿字节
　　 1 073 741 824字节
　　　 230字节
　　 TB
　　　 万亿字节
　　 1.099 511 6×1012字节
　　　 240字节
　　表4按字母顺序列出了在本书中使用的符号清单。提醒一句，对于大多数符号，目前还没有正式的标准。这使得不同书之间的相关公式有时混乱。本书试图使符号的使用简单明了，在有标准可参考时符合标准，并在全书保持一致。
表4　数学符号摘要
符　　号
说　　明
举　　例
trx
　　　　　　事务
　　　　　10 trx

　　　　　　到达率
　　　　　10 trx/s
St
　　　　　　服务时间
　　　　　1 s/trx
Qt
　　　　　　排队时间或等待时间
　　　　　0.120 s/trx
Rt
　　　　　　响应时间
　　　　　1.12 s/trx
Q
　　　　　　队列长度
　　　　　0.24 trx
U
　　　　　　利用率或繁忙百分比
　　　　　0.833或83.3%
M
　　　　　　服务器台数
　　　　　12个CPU或450个IO设备
M
　　　　　　每个队列的服务器台数
　　　　　12 个CPU或对IO子系统是1
本书不包括的内容
　　我做的工作越多，就越重视范围的界定。有很多主题是“范围以外的”，因此，在本书中没有涉及或没有深入地涉及它们。
　　没有涉及性能优化（调优）。包括Oracle性能优化的许多领域，例如实例调整、等待事件分析、栓定、锁定及并发等。当这些领域涉及建模和可扩展性时，会提及它们，但它们肯定不是本书关注的重点。Oracle响应时间分析（其中包括对Oracle等待时间的重点分析）与预测相关，但它是更活跃的以性能管理为重点的主题内容。当在本书中提到响应时间时，你很快就会明白，这里指的不是Oracle响应时间分析。
　　有些人会觉得没有比围着火炉坐在舒适的椅子上，一边品着味道不错的热咖啡，一边学习数学更令人惬意的了。即使是一个短语，如“概率和排队论的数学处理”也会给他们带来非常大的满足。本书不是为这些人写的。本书是关于如何通过对Oracle管理服务水平预测来面对和战胜残酷现实的。虽然数学是预测的一个重要部分，但数学推导只会分散你的注意力，弱化并远离你的目标。
　　没有涉及操作系统级别的内存预测。对内存进行低精度预测是非常简单的，但做高精度的内存预测就会有很大的风险，我不会接近它们。也没有涉及单个物理磁盘级别的预测。现代IO子系统的复杂性使得深入获取物理磁盘不管是多大程度的可靠的精确性，都是不可能的事。幸运的是，预测特定物理设备的性能仅仅在极其罕见的情况下才可行，并且值得花费时间（在我们的工作领域内）。然而，我们将介绍如何对物理磁盘组（RAID阵列、卷、文件管理器等）建立模型，并能进行非常令人满意的精确度预测。
　　虽然我会对比基准（任何种类的压力测试）和数学模型之间的差异，但基准不是我们的重点。请记住，当进行基准测试时，仍然必须进行工作负载描述。所以，如果你关注的是基准，除了基础章节，有关工作负载描述（第7章）的章节对你也将是很有价值的。
　　本书的重点集中在Oracle数据库服务器。当对响应时间进行数学引用时，具体是指从Oracle数据库服务器的机器到Oracle客户端进程之间的时间。本书并不试图预测真正的端到端的响应时间，即从数据库服务器到最终用户体验的时间。然而，本书中介绍的所有主题都可以应用到你的计算环境的其他计算机中，而不只是Oracle数据库服务器。当然你需要做一些修改，但你做这些调整不会有任何问题。
　　拉丁文单词数学（mathematica）是复数名词，这就是为什么英文单词数学（mathematics）以一个“s”结尾，即使我们把它用作一个单数名词时也是如此。拉丁文从希腊文单词mathematikos取得这个词，而后者又是基于mathesis。这个词也被借用到英语，但现在是古体词，意思是“智力训练”或“学习”，尤其是数学学习。其印欧语根是mendh，意为“学习”。柏拉图相信没有学习数学的人不会被认为是受过教育的。学识渊博的人（polymath）是一个学到了很多东西的人，而不只是会数学。

计算机\数据库

Craig Shallahamer是一位拥有数十年实践经验的Oracle性能专家。在本书中他首次将关注点不是集中在解决当前的问题，而是直接放在面对预测Oracle数据库未来性能的问题上。本书通过将理论、数学和方法转换成你可以实际应用的例子来阐释真正的Oracle性能预测。你不仅可以获得技术和数学的观点，而且可以获得沟通、表达和管理的观点。阅读、学习和实践本书涉及的材料后，你可以自信、负责、专业地预测现实中各种各样的性能和系统容量。

本书主要内容：
·从业务价值的角度阐释如何管理服务水平。
·确定过度使用资源的风险。
·预测架构中哪些组件存在风险。
·预测系统何时将处于风险之中。
·建立多种风险缓解战略以确保维持服务水平。
·描述一个复杂的Oracle工作负载。

（美）Craig Shallahamer 著：暂无简介

卢涛 李颖 译　苏旭晖 审阅：暂无简介

性能预测工作既引人入胜又令人望而生畏，预测动态的、高度复杂的Oracle系统更是如此。为了成功开展预测，预测人员必须具备相关数学知识并遵循一定的方法。本书首先讲述了性能预测的基本方法，然后展开描述各种预测模型，包括简单数学模型、排队论模型、比例模型、线性回归模型等，最后一章还介绍了对系统扩展性的预测。本书内容广泛，基本涵盖了实际工作中可能遇到的各种预测需求。
　　本书包含的信息量大，在介绍模型的具体用法和适用场景的同时，还介绍了提高预测精度和预测效率的办法，以及专门针对Oracle系统的工作负载描述方法。不仅如此，本书每一章都配有简明扼要的例子，详细地列出了操作步骤和计算过程以帮助读者巩固所学知识。学完本书，读者可以充满信心地对自己系统的未来性能进行预测，并提出改善性能的可行方案；也可以通过简单地估算就判断出硬件供应商的建议是否合理，从而为服务的业务对象提供最大价值。
　　本书除了对从事数据库管理的人员有参考价值外，数据库开发人员也能从中受益，如在设计和实现系统时就可以充分考虑如何满足性能需求并在投入生产前验证它。此外，作者的网站提供了收集工作负载的脚本和一些预测模型的Excel试算表格，便于读者在自己的工作环境中快速应用本书所述方法。可以说这是作者给予广大读者的额外“福利”，也是本书的一大卖点。
　　这本译作的完成离不开大家的帮助。
　　首先感谢我妻子李颖一如既往的支持，她毕业于英语专业，作为本书的第一读者，帮助我检查出很多生硬之处，并把它们修改得更为通顺。同时，她又兼顾家庭，使我能够有大量时间专注于本书的翻译。
　　感谢老战友苏旭晖（ITPUB Oracle开发版版主，网名newkid），他在海外工作，技术水平和文笔俱佳。他帮助我解决了大量语言和技术难点，使本书语句更加准确。
　　感谢杨福川编辑策划了本书，感谢梁敬彬的大力推荐。
　　感谢秦健编辑，他对译文从专业的角度进行把关，对译文进行了很多润色，使之错误更少。我从中也学到了很多。
　　最后还要感谢我儿子卢〇一：“我的生命因你而更加精彩，你是我不断奋斗的动力”。
　　最后希望这本书对读者有帮助。由于译者经验和水平有限，译文中难免有不妥之处，恳请读者批评指正!
　　
　　卢　涛
　　2013年6月

译者序
前言
第1章　性能预测导论 1
　1.1　风险：一个四个字母的单词（RISK） 2
　1.2　服务水平管理 3
　1.3　建模：化繁为简 5
　1.4　模型类型 6
　　1.4.1　数学模型 6
　　1.4.2　基准模型 7
　　1.4.3　模拟模型 7
　　1.4.4　基准和模拟之间的差异 8
　1.5　Oracle性能预测的挑战 9
第2章　基本性能预测 12
　2.1　计算系统是活的 12
　2.2　事务是工作的单元/计量单位 13
　　2.2.1　到达率 14
　　2.2.2　事务处理器 14
　　2.2.3　队列 16
　　2.2.4　事务流 16
　2.3　响应时间曲线 17
　2.4　CPU和IO子系统建模 19
　2.5　方法是必须的 20
　2.6　数据采集 21
　2.7　基础数学 24
　　2.7.1　公式 24
　　2.7.2　应用程序 26
　　2.7.3　管理层需要知道什么 28
　2.8　风险缓解策略 29
　　2.8.1　优化应用程序和Oracle 30
　　2.8.2　购买更多的CPU能力 31
　　2.8.3　平衡现有的工作负载 33
　2.9　小结 36
第3章　提高预测精度 37
　3.1　预测陷阱 37
　3.2　模型选择 38
　　3.2.1　要问的问题 38
　　3.2.2　基本预测模型 40
　3.3　基线选择 43
　3.4　响应时间数学 45
　　3.4.1　Erlang C预测公式 45
　　3.4.2　对比预测公式 54
　3.5　计算平均值 56
　　3.5.1　正确的分布模式 57
　　3.5.2　如何求多个值的平均值 58
　3.6　案例研究：高光公司 61
　　3.6.1　确定研究课题 62
　　3.6.2　收集和描述工作负载 62
　　3.6.3　选择预测模型 62
　　3.6.4　预测和验证 63
　　3.6.5　我们告诉管理层什么 67
　3.7　小结 68
第4章　基础预测统计 69
　4.1　什么是统计 69
　4.2　样本与总体 71
　4.3　描述样本 71
　　4.3.1　用数值描述样本 71
　　4.3.2　可视化地描述数据样本 73
　　4.3.3　完整地描述样本数据 76
　4.4　做出推断 81
　　4.4.1　使用总体标准差 82
　　4.4.2　使用标准误 82
　4.5　骗人的精度 83
　4.6　小结 86
第5章　实用排队论 87
　5.1　排队系统符号 87
　5.2　Little法则 90
　5.3　Kendall的符号 94
　5.4　排队论工作簿 96
　5.5　队列配置和响应时间曲线位移 103
　　5.5.1　观察不同队列配置的影响 103
　　5.5.2　响应时间曲线的上下左右移动 108
　5.6　应用排队论所面临的挑战 112
　5.7　小结 123
第6章　系统化地预测性能 124
　6.1　需要有一种方法 124
　6.2　OraPub的预测方法 125
　　6.2.1　确定研究课题 126
　　6.2.2　收集工作负载数据 128
　　6.2.3　描述工作负载 129
　　6.2.4　开发和使用适当的模型 130
　　6.2.5　验证预测 131
　　6.2.6　预测 135
　6.3　小结 135
第7章　描述工作负载 136
　7.1　面临的挑战 136
　7.2　收集工作负载 137
　　7.2.1　收集操作系统数据 138
　　7.2.2　收集Oracle数据 141
　7.3　定义工作负载组成部分 143
　7.4　对工作负载建模 144
　　7.4.1　简单工作负载模型 145
　　7.4.2　单类工作负载模型 146
　　7.4.3　多类工作负载模型 150
　7.5　选择峰值 161
　　7.5.1　选择单一样本 163
　　7.5.2　汇总多个工作负载样本 164
　7.6　小结 164
第8章　比例模型 166
　8.1　比例模型概念 166
　8.2　比例模型公式 167
　8.3　收集和描述工作负载 168
　8.4　推导比例 170
　　8.4.1　推导出批处理对CPU的比例 170
　　8.4.2　推导OLTP对CPU的比例 173
　8.5　比例模型预测 175
　8.6　小结 178
第9章　线性回归模型 179
　9.1　避免非线性领域 179
　9.2　寻找关系 180
　9.3　确定线性关系 183
　　9.3.1　查看原始数据 183
　　9.3.2　查看原始数据曲线图 184
　　9.3.3　查看残差数据 186
　　9.3.4　查看残差数据曲线图 187
　　9.3.5　查看回归公式 191
　　9.3.6　查看相关性强度 192
　　9.3.7　如果一切正常，执行预测 193
　9.4　处理离群值 193
　　9.4.1　离群值的识别 195
　　9.4.2　确定何时停止 198
　9.5　回归分析案例研究 199
　9.6　小结 206
第10章　可扩展性 207
　10.1　物理CPU和有效CPU之间的关系 207
　10.2　预测时如何使用可扩展性 208
　10.3　可扩展性涉及什么 210
　10.4　加速和扩展 212
　10.5　哪个预测模型受到可扩展性影响 213
　10.6　可扩展性模型 214
　　10.6.1　阿姆达尔扩展 214
　　10.6.2　几何级数扩展 216
　　10.6.3　二次方扩展 217
　　10.6.4　超级串行扩展 219
　10.7　确定可扩展性的方法 220
　　10.7.1　从物理CPU数据到有效CPU数据 220
　　10.7.2　基准：物理CPU数量对吞吐量的数据 224
　　10.7.3　真实系统：系统负载和吞吐量数据 226
　10.8　小结 228