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Naturgemäß wird die Leistung eines Systems durch das Einfügen einer
Managementinstrumentierung negativ beeinflußt und die Meßergebnisse
somit verfälscht. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden für die
Managementinstrumentierung von Anwendungen bedingt die vorgeschlagene
Lösung sogar eine geringfügig stärkere Beeinflussung der überwachten
Anwendung. Dies begründet sich mit der automatischen Korrelation von
Messungen, die nicht nur bei Beginn und Ende jeder Subtransaktion,
sondern auch bei Erzeugung und Beendigung von Kontrollflüssen,
Managementaufrufe erfordert.
Im folgenden wird anhand von einfachen Beispielanwendungen, die mit
Hilfe des in Kapitel
beschriebenen,
JavaBeans-basierten Prototypen erstellt wurden, eine Abschätzung
dieser Leistungseinbußen getroffen. Hierbei zeigt sich, daß selbst bei
Verwendung eines nicht optimierten Prototypen die zusätzliche
Beeinflussung der Anwendung gering ist und im Vergleich zur
erheblichen Aufwandsverringerung bei der Anwendungserstellung
problemlos toleriert werden kann. Die Messungen erfolgten auf einem
AMD Athlon System mit einer Taktfrequenz von 1.1GHz unter dem
Betriebssystem Linux. Um unabhängig von der aktuellen Last des
Meßsystems zu sein wurden keine absoluten Ausführungszeiten sondern
CPU-Nutzungszeiten gemessen.
Der Meßaufwand für eine typische BTA setzt sich aus folgenden Komponenten
zusammen:
- Aufruf von startBTA
- Aufruf von startTA sowie stopTA für jede
Subtransaktion der BTA
- Aufruf von addControlFlow sowie removeControlFlow
für jeden in die Bearbeitung hinzugenommenen Kontrollfluß
- Aufruf von stopBTA
Die folgenden Abschnitte beschreiben den zusätzlichen Aufwand für die
Messung von Subtransaktionen (startTA/stopTA) bzw. bei
Erzeugung und Beendigung von Kontrollflüssen (
addControlFlow/removeControlFlow). Da startBTA und
stopBTA nur jeweils einmal innerhalb einer BTA aufgerufen werden,
wird auf eine explizite Betrachtung dieser Aufrufe verzichtet. Der
Aufwand hierfür ist in etwa mit dem für die Hinzunahme eines
Kontrollflusses vergleichbar.
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