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例として、AppEngineブログの投稿からこれらの統計を取得します。

real = 107ms  
cpu = 141ms  
api = 388ms  
overhead = 1ms

RPC Total: 63ms (388ms api)   
Grand Total: 107ms (530ms cpu + api)

オーバーヘッドを理解していると思います。これは、ログをmemcacheに保存するのにかかった時間を除いて、ログの書き込みにかかった時間を示します。

私は他の数字に混乱しています：

  • real、cpu、apiは正確にはどういう意味ですか？
  • APIはRPC合計とどのように異なりますか？
  • 「総計」とは何ですか？
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これは私の理解です：

  • real時計で測定した時間です。これが経過時間です。

  • api使用量は、データストアへのアクセスなど、RPCに費やされた時間です。これは本当に時間ではありませんが、時間内に測定されたコンピューティングリソースの量です。

  • cpu使用量は、コードの実行に費やされた時間です。繰り返しになりますが、これは実際には時間ではなく、時間で測定されたリソース使用量です。

  • apiRPC TotalRPCの合計が、その時間の間に経過したクロック時間を表示するという点だけとは異なりapiます。並列処理により、63msで388msの計算が可能です。したがって、RPC Total費やされた時間とリソースの使用量の両方が表示されます。

  • Grand Totalは、、、、およびの合計を含む合計壁時間（と同じreal）です。この場合、107ミリ秒で530ミリ秒のクォータが使用されます。cpuapioverhead

  • overheadもちろん、「実際の」作業が行われるのを待つのは「無駄」な時間です。これには主に、AppStats自体が使用するリソースが含まれます。

詳細については、ドキュメントAppstats：GuidovanRossumによるGoogleAppEngineのRPCインストルメンテーションを参照してください。

Guido van Rossumは、Google I / O2010でAppstats-InstrumentationforApp Engineと呼ばれる講演を行い、これについて簡単に説明しました。App Engine、および最適化とインストルメンテーション全般に​​ついて学ぶのは素晴らしい話です。それは約1時間の長さです。

于 2011-03-07T19:58:19.893 に答える