性能計數器

全部組件都有計數器用來記錄運行時各方面的數值，好比Integration Service會追蹤記錄每一個組件的input rows, output rows以及error rows的數量，並將這些數字記在計數器裏。其中，一些組件的計數器是跟性能相關的，專門用來記錄性能有關的數字信息。以下列的計數器，可經過查看它們來肯定性能瓶頸並達到性能優化的目的

1) Errorrows計數器
　　記錄error記錄條數，需查看以下計數器來分析緣由
　　Transformation_errorrows

　　當有數據流有大量Error rows時，會影響到性能
　　具體請參照：排除Transformation Errors

2) Readfromcache和Writetocache計數器
　　記錄緩存讀寫記錄條數
　　當session包含Aggregator, Rank, 和Joiner組件時，需查看以下計數器來分析緣由
　　　　Transformation_readfromcache
　　　　Transformation_writetocache
　　　　Transformation_readfromdisk
　　　　Transformation_writetodisk

　　能夠在session運行時，經過在monitor裏查看運行session的log來查看細節

　　查看磁盤訪問時，須要計算"緩存命中率"和"緩存丟失率"
　　　　緩存命中率計算公式：[(# of reads from disk) + (# of writes to disk)]/[(# of reads from memory cache) + (# of writes to memory cache)]
　　　　緩存丟失率計算公式：[1 - 緩存命中率]

　　所以最小化磁盤讀寫，最大化緩存讀寫能夠最大限度的提高性能，其中緩存命中率爲1是最理想的狀況

3) Readfromdisk和Writetodisk計數器
　　記錄磁盤讀寫記錄的條數
　　當session包含Aggregator, Rank, 和Joiner組件時，需查看以下計數器來分析緣由
　　　　Transformation_readfromdisk
　　　　Transformation_writetodisk

　　可在session運行時，經過monitor查看session運行log的細節

　　若是這兩個計數器的值都大於0，說明緩存小，可經過調高緩存大小提高性能

　　關於緩存，包括index cache和data cache
　　其中index cache是存儲的group信息的，data cache存儲的是組件轉換後的數據
　　兩個緩存均可以提高性能，但因爲組件轉換後的數據量每每是很是大的，所以data cache需調高的要比index cache多
　　但若處理的數據量超過可用內存時，可調高index cache提高性能

　　若是session中的Aggregator是不斷累積增加的，Integration Service會不斷的從磁盤讀寫歷史Aggregated數據，
　　則下面的計數器值會大於零
　　　　Aggregator_readtodisk
　　　　Aggregator_writetodisk
　　若是預先就知道大致的數據量時，可將緩存調整爲合適的大小，由於緩存過大或太小都會有性能上的損失

4) Rowsinlookupcache計數器
　　當session中包含多個lookup組件時，可能會下降性能
　　若lookup表很大時，可經過優化lookup expressions來提升效率
　　具體請參照：Optimizing Lookup Transformations