用“响应时间”造句大全，响应时间造句

随着响应时间异常情况值增加，该页面得到高百分比响应时间值的可能*也越高。

您可以把响应时间分解表导出为csv、或者xml格式。

因此，所有思考时间，停留时间，以及预期的页面响应时间的总和应该在这个范围之内。

在这个同步请求-响应调用中，本地时间等于响应时间减去下游时间，因此您可以绘制出本地时间的图形(请参见图11)。

五、存取时间：平均时间是随机读取磁盘上的部门，类似于延迟响应时间。

*入到缓存中的数据与数据库中的记录相匹配，这就避免了缓存的准备时间，保*读取的响应时间一致，这样才能比较写的响应时间。

高负荷下产生错误的一般原因仍然可以回溯到响应时间。

此处，您从*能报告中能够得到一个响应时间分解报告。

最大的响应时间超过了27秒，这对于那些不得不等待很长时间的用户来说，可能是痛苦的经历。

这些*将帮助您了解在一台服务器上，在可接受的响应时间内可以处理多少应用程序。

此时程序的“实际执行时间”，即整体执行时间与等待用户响应时间之差，才能够真实地反映用户可察觉的系统处理能力。

这种安排使得显示器更稳定，提高了每个液晶的响应时间，解决了LCD显示器不均匀的问题。

在进行了合适的响应时间分解配置之后，您必须执行测试或者调度以在负载测试期间初始化应用程序*。

这种增长是由于程序服务器上所发生的数据索引和搜索*作；因为，随着资源数量的增长，响应时间就会受到影响。

这个例子使用响应时间崩溃选项(它是在测试调度下面被选中的)，在测试运行时收集被捕获的页面元素的统计数字。

决定一个系统总生产率的两大要素之一。另一个要素是设施。*能本身大体上由吞吐量、响应时间及可用*等三项因素所确定。

像素响应时间：类似于刷新率，像素响应时间指的是像素刷新时的响应时间。

当系统的用户经常要得到可接受的响应时间很重要时，百分比响应时间要比平均时间更合适。

您可以对不同的度量进行优化，例如吞吐量、中值响应时间、响应时间偏差或其他某种优化目标。

这将针对每个页面元素显示响应时间分解。

短的停顿时间不能够保*快的应用程序响应速度，长的停顿时间也不一定会导致长的应用程序响应时间。

懒惰式扫描缩短了垃圾回收器的响应时间，同时还增加了吞吐量。

这给零售商带来了麻烦，比如*察响应时间变长，扫雪和垃圾清运时间间隔加长。

在第三个评估场景中，我们将评估不同工作负载下的探针响应时间。

因此，重要的是要通过*能测试来定义和检验响应时间目标和实际延迟时间。

服务元数据的一个示例是服务提供者 (SP)和服务订阅者 (SS)之间事先协商的成本和响应时间。

您可以理直气壮地说，对于50多个用户，在用户的响应时间上并不会发生什么大的变动。

如图4所示，超过500个并发用户时，XPages讨论应用程序在处理器利用率方面出现非线*增长，并且响应时间增加。

文章的重点在湖泊的恢复,就东湖的特点,在内、外源治理、恢复响应时间、生物控制等介绍了国外的经验,并提出了建议.

有些计算机可能变得过载，所以如果增加更多的计算机，并在解决方案中增加负载均衡能力，让每台机器承担一部分负载，就会在整体上形成更好的响应时间。

这些偶然发生的帧数会影响到输入的响应时间，继而影响到玩家的反应时间。

对于归置的应用程序，确保加载一个应用程序不会影响其他应用程序的响应时间。

应用程序的*能可以用两个明显的属*来描述：吞吐量和响应时间。

对于对响应时间敏感的应用程序，可以改变使用主动的LRU刷新减少检查点静默时间的旧方法。

在细分视图中，事务栏的长度表示每个事务的响应时间。

如果您希望利用LARD，而且正在管理一个Web应用程序，请尝试最快响应时间或感知算法。

如果响应时间比最高流量更重要，这个垃圾收集器可能是一个不错的选择。

刷新率是硬件刷新图像所需时间，而响应时间是指对于单独的像素而言，它能多快地转换颜*，如从白到黑或红或绿。

百分比响应时间是比平均响应时间更好的程序*能指示符。

SAI计算会使用这个设置的值来“正常化”服务器的响应时间(即用响应时间除以该值)。

在较小的堆中，当必须频繁收集垃圾时，停顿时间对应用程序响应时间的影响比在较大堆中不频繁收集时的影响更大。

由于直接和有目的的*作，这可以产生极快的响应时间。

在负载非常轻的系统中，停顿时间是响应时间的重要部分，但是随着系统负载越来越重，停顿时间也就变得越来越不重要。

通过获取数据和提供可视化的反馈，例如描述服务器负载或响应时间的图表，会逐渐影响开发人员开始关注运行中的系统的状况。

它的事务率和响应时间是多少？

每个事务的总平均响应时间显示了完成事务的平均时间。

上面的测试似乎表明压缩虽然在一定程度上改变了行为，但它对响应时间的影响不是很明显。

在实际应用中，具有响应时间短、控制精度高等特点，适用于机器人足球赛等多路直流微特电机同时工作的场合。

激活收集响应事件数据：选择这个选项将激活响应时间分解的收集。

结果显示影响是呈指数级增长的；即当文档的数量达到80,000时，响应时间会呈指数级增长。

在该环境下，更快的服务器具有更高级的CPU、更快的磁盘子系统或更高速的总线，因此响应时间也就更快。

事务必须为用户提供极好的响应时间，这样应用程序才不致于要长时间地等待它们所需的资源。

此外，通过跨多个数据库分区分散数据以使多个分区可并行处理分配到其上的数据，也能减少复杂的分析查询的响应时间。

最终用户会发现探针响应时间测试非常有趣，并且可以从这些信息中获得最大受益。

然而，即使存在这种影响，响应时间仍然是可接受的。

例如，用户可能希望指定每个事务的目标平均响应时间，或者更通常的是指定百分比目标平均响应时间。