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title: 針對使用者流量進行優化
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description: Optimize Tableau Server for environments with heavy user traffic.
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# 針對使用者流量進行優化

如果您有很多活動 Tableau Server 使用者，而需要擷取重新整理的已發佈資料來源很少，則可以針對流量進行優化。

- [何時針對使用者流量進行優化](#when-to-optimize-for-traffic)
- [針對使用者流量進行優化的方式](#ways-to-optimize-for-traffic)

## 何時針對使用者流量進行優化

### 檢視載入緩慢

使用範例效能工作簿的 \[Requests and Sessions\] （請求和會話）儀表板來分析檢視載入所花費的時間。

![兩個散佈圖，說明隨時間推移的請求和工作階段數量。](/tableau/next/zh-tw/server-linux/zh-tw/Img/perf_workbook_requests_sessions.png)

如果多個檢視的載入時間都超過 10 秒，並且載入緩慢是由大量會話造成的，則可能表明使用者流量拖慢了伺服器。

但是，如果特定檢視無論何時檢視都要花費很長時間才能載入，則表明檢視的工作簿需要優化。可以使用[載入時間統計資料](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/adminview_stats_load_time.htm)管理檢視來確定哪些工作簿需要優化。優化工作簿的一些簡單方式包括：在每個檢視中顯示較少的資訊或拆分檢視、減少篩選器數量，以及使用擷取。

### 使用者流量造成的高資源使用率

如果伺服器在高峰流量時段顯示高 CPU 和記憶體使用率，則您應針對使用者流量進行優化。若要確定高峰流量時段並分析伺服器上有多個併發使用者，請使用 \[Users and Actions\] （使用者和動作）儀表板。此外，您可以使用[到檢視的流量](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/adminview_serveract.htm)管理檢視來檢視有多少使用者流量牽涉到存取檢視（而不是執行管理功能、發佈或其他工作）。

![兩個散佈圖，顯示隨時間推移的使用者活動，反映各種使用者動作。](/tableau/next/zh-tw/server-linux/zh-tw/Img/perf_workbook_users_actions.png)

如果按一下 \[Number of Users\] （使用者數）檢視中的某個點，儀表板將顯示當前處於活動狀態的使用者，以及哪些使用者執行的使用者動作的數量。預設情況下，顯示的唯一使用者動作是使用者檢視，但您可以使用 \[Action Types\] （動作類型）篩選器來顯示其他使用者動作。

記下一天中存在多個併發使用者和檢視的時段，以便您能夠將此資料與資源使用量進行比較。經驗法則是：使用者數應與高使用者運算元對應。但是，在負載組建測試過程中，此範例中的檢視會為單一使用者顯示虛假的高運算元。例如，您可以將 6 月 28 日 12 AM 的高檢視數與後面闡述的儀表板中的資源使用量進行比較。

使用 \[CPU Usage\] （CPU 使用率）儀表板來顯示總 CPU 使用率百分比，以及每個處理序的 CPU 使用率百分比。在下面的範例中，請注意總 CPU 使用率和 VizQL Server 處理序在 6 月 28 日 12 AM 時的大型峰值。由於 VizQL Server 處理序載入和呈現檢視，因此 VizQL Server 處理序通常是在高使用者流量下顯示高負荷的第一個處理序。

**附註：**單獨處理序 CPU 使用率百分比的和加起起來可能會超過 100%。這是因為單獨處理序的處理器利用率是針對給定處理器內核度量的。與之相比，總 CPU 使用率則針對所有處理器內核進行度量。

![一個折線圖和五個橫條圖，按流程顯示隨時間推移的 CPU 使用情況。](/tableau/next/zh-tw/server-linux/zh-tw/Img/perf_workbook_cpu_usage.png)

使用 \[Memory Usage\] （記憶體使用率）儀表板來顯示總記憶體使用率百分比，以及平均記憶體使用量（以 GB 為單位）。一般情況下，記憶體使用率會隨著使用者流量穩定增長。同樣，VizQL Server 處理序是在高流量下顯示高負荷的第一個處理序。

![兩個圖表，顯示隨時間推移的記憶體使用情況。頂端圖表顯示總記憶體使用情況，底端圖表顯示按流程細分的記憶體使用情況。](/tableau/next/zh-tw/server-linux/zh-tw/Img/perf_workbook_memory_usage.png)

## 針對使用者流量進行優化的方式

如果像前面所示的範例中一樣，高資源使用率帶來了很高的使用者流量，則應針對使用者流量進行優化。

### 調整 VizQL Server 處理序數

針對使用者流量進行優化的最有效方式是調整 VizQL Server 處理序數。一次新增一個 VizQL Server 處理序，並使用更多的效能監控功能來衡量效果。由於 VizQL Server 處理序可能會耗用大量的 CPU 和記憶體，因此新增太多處理序可能會拖慢伺服器。如果一直看到很高的記憶體使用率，請嘗試減少 VizQL Server 處理序數來減少保留的記憶體量。

有關設定處理序的詳情，請參閱[設定節點](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/config_nodes.htm)。

### 調整其他處理序的數量

儘管針對使用者流量提高效能的最有效方式是調整 VizQL Server 處理序數，但您也可以調整為 VizQL Server 處理序提供支援或使 VizQL Server 處理序無法存取資源的其他處理序。例如，VizQL Server 處理序會向快取伺服器處理序發出頻繁請求，因此您可能也需要增加快取伺服器處理序數。另一方面，背景程式處理序可能會與 VizQL Server 處理序爭用 CPU 資源。因此，如果您不需要頻繁執行擷取重新整理，則可以減少背景程式的處理序數。如果您確實需要背景程式的額外實例，並且在叢集上執行 Tableau Server，則可以將這些背景程式處理序轉移到專用節點。

### 調整 VizQL 會話超時限制

在前面顯示的範例中，VizQL Server 處理序使用的記憶體量會隨使用者流量增加，並且在流量完成後一段時間內，Tableau Server 會一直保留該處理序。這是因為 VizQL Server 處理序會為每個會話保留記憶體一段指定的時間。如果 VizQL Server 處理序佔用了很高比例的可用記憶體，請嘗試縮短每個會話的超時，提高記憶體再次可用的速度。 

為此，請使用 `[tsm configuration set](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/cli_configuration_tsm.htm#TSMSet)` 命令縮短 `vizqlserver.session.expiry.timeout` 設定。預設值為 30 分鐘。

### 降低重新整理快取的頻率

如果您的使用者並不總是需要最新資料，則可以將 Tableau Server 設定為儘量快取和重複使用資料，從而針對使用者流量進行優化。

為此，請使用 `[tsm data-access caching list](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/cli_data-access.htm#caching-list)` 命令確認重新整理頻率。預設值為 `Low`。使用 `[tsm data-access caching set](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/cli_data-access.htm#caching-set)` 命令變更重新整理頻率。

### 評估檢視回應性

使用者開啟檢視時，檢視元件會先經過檢索和解釋，然後再顯示到使用者的 Web 瀏覽器中。對大多數檢視來說，顯示呈現階段在使用者的 Web 瀏覽器中進行，且大多數情況下會組建最快的結果和最高級的交互回應性。在用戶端 Web 瀏覽器中處理大多數交互可減輕頻寬壓力，並降低往返請求延遲。如果檢視非常複雜，Tableau Server 將在伺服器（而非用戶端 Web 瀏覽器）中處理呈現階段，因為這樣做通常可獲得最佳效能。如果您發現檢視的回應情況不盡如人意，可以測試和變更導致檢視由伺服器呈現（而非在用戶端 Web 瀏覽器中呈現的閾值）。有關詳情，請參閱[設定用戶端轉譯](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/zh-tw/browser_rendering.htm)。

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