En aquest mòdul, aprendrem tècniques i estratègies per optimitzar el rendiment dels programes RPG. La optimització del rendiment és crucial per assegurar que les aplicacions funcionin de manera eficient i ràpida, especialment quan es treballa amb grans volums de dades o en entorns de producció.

Objectius del Mòdul

  • Comprendre la importància de l'optimització del rendiment.
  • Aprendre tècniques per identificar colls d'ampolla en el rendiment.
  • Implementar millores per optimitzar el codi RPG.
  • Utilitzar eines i mètodes per monitoritzar i mesurar el rendiment.

Continguts

Identificació de Colls d'Ampolla

Què és un Coll d'Ampolla?

Un coll d'ampolla és una secció del codi o un procés que limita el rendiment global del sistema. Identificar aquests colls d'ampolla és el primer pas per optimitzar el rendiment.

Mètodes per Identificar Colls d'Ampolla

  • Perfilat del Codi: Utilitzar eines de perfilat per analitzar el temps d'execució de diferents parts del codi.
  • Monitorització del Sistema: Observar l'ús de recursos del sistema (CPU, memòria, I/O) per identificar àrees problemàtiques.
  • Anàlisi de Logs: Revisar els logs per detectar operacions que prenen més temps del previst.

Tècniques d'Optimització

Optimització del Codi

  • Eliminació de Codi Innecessari: Revisar i eliminar codi que no és necessari o que es pot simplificar.
  • Utilització de Tipus de Dades Adequats: Assegurar-se que s'utilitzen els tipus de dades més eficients per a cada operació.
  • Reducció de Bucles: Minimitzar l'ús de bucles i assegurar-se que els bucles existents són tan eficients com sigui possible.

Exemple de Codi

Dcl-S i Int(10);
Dcl-S sum Int(10);

sum = 0;
For i = 1 to 100000;
    sum += i;
EndFor;

Dsply sum;

En aquest exemple, el bucle suma els números de l'1 al 100000. Podem optimitzar aquest codi utilitzant una fórmula matemàtica per calcular la suma en lloc de fer un bucle.

Dcl-S n Int(10);
Dcl-S sum Int(10);

n = 100000;
sum = (n * (n + 1)) / 2;

Dsply sum;

Optimització de Consultes a Bases de Dades

  • Índexs: Utilitzar índexs adequats per accelerar les consultes.
  • Consultes Optimitzades: Escriure consultes SQL que minimitzin l'ús de recursos.
  • Caché de Resultats: Emmagatzemar resultats de consultes freqüents per evitar consultes repetitives.

Gestió Eficient de la Memòria

  • Alliberament de Recursos: Assegurar-se que els recursos (memòria, fitxers, etc.) es tanquen i alliberen correctament.
  • Reducció de l'Ús de Memòria: Utilitzar estructures de dades que minimitzin l'ús de memòria.

Eines de Monitorització

Eines de Perfilat

  • IBM Performance Tools: Eines proporcionades per IBM per monitoritzar i analitzar el rendiment dels programes RPG.
  • WRKACTJOB: Comanda per veure l'activitat dels treballs en el sistema.

Monitorització del Sistema

  • WRKSYSSTS: Comanda per veure l'estat del sistema.
  • WRKDSKSTS: Comanda per veure l'estat dels discos.

Exercicis Pràctics

Exercici 1: Identificació de Colls d'Ampolla

  1. Escriu un programa RPG que llegeixi un fitxer gran i faci algunes operacions sobre les dades.
  2. Utilitza eines de perfilat per identificar les parts del codi que prenen més temps.
  3. Documenta els colls d'ampolla identificats.

Exercici 2: Optimització de Codi

  1. Pren el programa de l'exercici anterior.
  2. Implementa millores per optimitzar el rendiment del codi.
  3. Compara el temps d'execució abans i després de les millores.

Exercici 3: Optimització de Consultes SQL

  1. Escriu una consulta SQL que accedeixi a una taula gran.
  2. Utilitza índexs i altres tècniques per optimitzar la consulta.
  3. Mesura el temps d'execució abans i després de les optimitzacions.

Conclusió

En aquest mòdul, hem après la importància de l'optimització del rendiment i hem explorat diverses tècniques per identificar i millorar colls d'ampolla en els programes RPG. Hem vist com optimitzar el codi, les consultes a bases de dades i la gestió de la memòria, així com les eines disponibles per monitoritzar el rendiment. Amb aquestes habilitats, estàs preparat per escriure programes RPG més eficients i ràpids.

Proper Mòdul: Estructures de Dades Avançades

© Copyright 2024. Tots els drets reservats