冷友方

摘 要：數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化一直是IT領(lǐng)域的一個(gè)大課題。結(jié)合工作經(jīng)驗(yàn)及問(wèn)題總結(jié)，列出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方法中的一些誤區(qū)，并提出一種全新的優(yōu)化方法：面向業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化方法。包括以下幾個(gè)過(guò)程：?jiǎn)栴}的引出，部析優(yōu)化目的，探討優(yōu)化方法，采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立優(yōu)化模型，建立優(yōu)化過(guò)程；通過(guò)這幾個(gè)過(guò)程的循序漸進(jìn)，層層深入，探索了這種優(yōu)化方法的來(lái)源，建立方法，應(yīng)用方法等等，給數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化引出一個(gè)全新的研究方向。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫(kù) 性能優(yōu)化 信息技術(shù) 性能評(píng)估

中圖分類號(hào)：TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3973（2013）007-060-03

1 問(wèn)題引出

很多IT技術(shù)人員一提到數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)，首先想到的就是如何調(diào)整CPU、內(nèi)存、IO等問(wèn)題，以技術(shù)細(xì)節(jié)做為出發(fā)點(diǎn)，很多已有的數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)文獻(xiàn)都是如出一撤，教的是如何調(diào)整這些參數(shù)，但筆者在多年的數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)摸索中逐漸發(fā)現(xiàn)，其實(shí)調(diào)優(yōu)的出發(fā)點(diǎn)不應(yīng)該是技術(shù)參數(shù)，而是業(yè)務(wù)需求，具體來(lái)說(shuō)，就是從數(shù)據(jù)庫(kù)所服務(wù)的應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)量出發(fā)。

打個(gè)比方，拿道路堵車方案來(lái)做類比：

數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化方案就如同治理堵車方案一樣，道路就是數(shù)據(jù)庫(kù)，如果道路有2個(gè)車道，當(dāng)只有非常少量的車在上面跑，一點(diǎn)也不堵，那性能肯定能打100分。

但如果同時(shí)跑海量的車在這2個(gè)車道上面，肯定堵得一塌糊涂，性能只能得0分。

同一條道路，性能評(píng)分有天壤之別，為什么呢？關(guān)鍵不在這條道（數(shù)據(jù)庫(kù)）上，而在承載的車量（業(yè)務(wù)量）上面。

所以基于這個(gè)想法，筆者認(rèn)為優(yōu)化的出發(fā)點(diǎn)不應(yīng)該是數(shù)據(jù)庫(kù)，而是先分析業(yè)務(wù)模型。針對(duì)業(yè)務(wù)模型，再給出具體的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方案。

1.1 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化工作存在的問(wèn)題

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化工作中，存在以下幾點(diǎn)問(wèn)題：

（1）數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化切入點(diǎn)：SQL/參數(shù)/CPU/Memory/IO不合理。

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方法中，技術(shù)人員腦海中首先閃現(xiàn)的就是sql寫得有問(wèn)題，要么就是參數(shù)設(shè)置有問(wèn)題，再或者是硬件配置是否太小，這些都會(huì)把調(diào)優(yōu)人員引入技術(shù)細(xì)節(jié)的歧途，也使得旁觀者和初學(xué)者覺(jué)得調(diào)優(yōu)工作是一件極其復(fù)雜的工作，從而望而生畏。

（2）沒(méi)有固定的優(yōu)化過(guò)程或模型。

如果切入點(diǎn)沒(méi)找準(zhǔn)，在進(jìn)行具體的優(yōu)化工作時(shí)，到底是SQL需要改寫？亦或是參數(shù)需要調(diào)整？再或者是CPU需要提速？等等這一切，說(shuō)明切入點(diǎn)越多，優(yōu)化步驟和優(yōu)化方向越迷茫，往往不能做到軟件和硬件的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

（3）優(yōu)化結(jié)果不可評(píng)估和量化。

傳統(tǒng)的優(yōu)化工作有時(shí)可以解決當(dāng)前問(wèn)題。但解決之后，給出的方案效果如何，如何評(píng)估？解決了當(dāng)前問(wèn)題，會(huì)不會(huì)引入其它問(wèn)題？

1.2 本文的不同點(diǎn)

本文在做優(yōu)化的過(guò)程中，有以下幾個(gè)不同點(diǎn)：

（1）徹底拋開傳統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的切入點(diǎn)，以業(yè)務(wù)做為切入點(diǎn)。

正所謂知已知彼，百戰(zhàn)不怠。在尋求優(yōu)化切入點(diǎn)的問(wèn)題上，也需要做到知已知彼。所謂知已，就是收集數(shù)據(jù)庫(kù)自身的靜態(tài)信息，其中包括數(shù)據(jù)庫(kù)的輯邏結(jié)構(gòu)和物理結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)量等等。所謂知彼，就是收集來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)之外的動(dòng)態(tài)信息，在不同的時(shí)段，都有什么業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)量有多大，這些業(yè)務(wù)都發(fā)出了哪些數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求，以及數(shù)據(jù)庫(kù)的響應(yīng)時(shí)間等等。

（2）給出了一個(gè)可重用的優(yōu)化過(guò)程模型。

傳統(tǒng)的優(yōu)化工作基本沒(méi)有可重復(fù)使用的過(guò)程可以參考，使得優(yōu)化工作只能是一些經(jīng)驗(yàn)非常豐富的人員才能完成的工作。本文在基于業(yè)務(wù)做為出發(fā)點(diǎn)的前提下，給出了一個(gè)可以重復(fù)使用的優(yōu)化過(guò)程模型，從而使即使初級(jí)的IT人員也可以遵循這個(gè)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化工作，提高了工作效率。

（3）優(yōu)化結(jié)果可以量化。

本文提出了“響應(yīng)時(shí)間-資源-業(yè)務(wù)”三要素的評(píng)價(jià)模型。響應(yīng)時(shí)間是目標(biāo)，資源是限制條件，業(yè)務(wù)是事實(shí)，基于這個(gè)模型來(lái)量化系統(tǒng)得分，從而評(píng)價(jià)優(yōu)化結(jié)果。

2 剖析優(yōu)化目的

2.1 優(yōu)化目標(biāo)：提高響應(yīng)速度

隨著信息化的迅速發(fā)展，信息技術(shù)已經(jīng)逐漸發(fā)展成為一種服務(wù)。近年來(lái)，IT服務(wù)的理念已經(jīng)深入人心，云服務(wù)也開始遍及。各種理論研究，如IT服務(wù)管理（IT Service Management），ITIL（IT Infrastructure Library），QoS（Quality of Service服務(wù)質(zhì)量），Cloud Computing（云計(jì)算）等等，都是圍繞“IT即服務(wù)”的理念展開的，它們都詳盡闡述了如何建立服務(wù)模型，提高服務(wù)質(zhì)量。毫不例外，數(shù)據(jù)庫(kù)作為信息的存儲(chǔ)中心，向應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)的存取服務(wù)，當(dāng)然也是一種服務(wù)。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)作為一種服務(wù)時(shí)，應(yīng)用程序無(wú)需知道數(shù)據(jù)存放的磁盤位置，數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)，以及發(fā)出數(shù)據(jù)請(qǐng)求（如SQL）時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的具體算法。對(duì)應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，它只關(guān)心為其提供服務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)的存取速度，即響應(yīng)時(shí)間。所以在數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化中，最核心的目標(biāo)就是提高響應(yīng)速度，即減少響應(yīng)時(shí)間。

2.2 優(yōu)化思路：以資源換時(shí)間

確定了提高響應(yīng)速度的優(yōu)化目標(biāo)之后，就需要提出提高響應(yīng)速度的方法。

在談優(yōu)化思路之前，先說(shuō)一下經(jīng)濟(jì)學(xué)中的資源的稀缺性，在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中，研究的核心概念是“資源的稀缺性”：即整個(gè)社會(huì)的資源是有限的，資源的數(shù)量不足以滿足人們的所有需要；而經(jīng)濟(jì)學(xué)就是研究如何實(shí)現(xiàn)稀缺資源的有效利用和合理配置，以使人類的需要得到最大限度滿足的科學(xué)。

資源的有限性是經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的是整個(gè)人類社會(huì)的資源，而IT領(lǐng)域?qū)儆谡麄€(gè)人類社會(huì)的一部分，同樣也存在資源的有限性。在IT領(lǐng)域中，計(jì)算需要的資源包括CPU資源，內(nèi)存資源，I/O資源，以及網(wǎng)絡(luò)資源等等。由于這些資源的有限性，在提高響應(yīng)速度時(shí)，有兩種思路可以遵循：

（1）優(yōu)化算法，減少使用的資源。

例如優(yōu)化SQL，改變其執(zhí)行計(jì)劃，使其利用更少的計(jì)算過(guò)程完成同樣的任務(wù)，從而提高響應(yīng)時(shí)間。

（2）分配更多的資源。

從服務(wù)器所擁有的資源來(lái)說(shuō)，分配更多資源分為以下幾方面：

1）如果數(shù)據(jù)庫(kù)的命中率很低，說(shuō)明內(nèi)存分配得比較少，很多數(shù)據(jù)都需要從硬盤上讀取，此時(shí)可以為數(shù)據(jù)庫(kù)分配更多的內(nèi)存，使其直接從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)。這是一種以內(nèi)存換時(shí)間的方法。

2）數(shù)據(jù)庫(kù)中的索引技術(shù)本身就是一種數(shù)據(jù)冗余，但它能提高對(duì)特定列的檢索速度，是一種以磁盤空間換時(shí)間的方法。

3）并行運(yùn)算，就是利用更多地CPU協(xié)同完成一個(gè)任務(wù)，是以CPU換時(shí)間的方法。

不管是以CPU、內(nèi)存、以及磁盤空間哪種方式來(lái)提高性能的方法，都是以資源來(lái)?yè)Q取響應(yīng)時(shí)間，因此，數(shù)據(jù)庫(kù)的核心優(yōu)化思路即是“以資源換時(shí)間”。

3 優(yōu)化模型的建立

3.1 響應(yīng)時(shí)間、資源、業(yè)務(wù)量三者之間的博弈關(guān)系

響應(yīng)時(shí)間，資源以及業(yè)務(wù)量三者之間是存在一定的博弈關(guān)系的，舉幾個(gè)現(xiàn)實(shí)中的實(shí)例便可以定性地看出三者的關(guān)系，現(xiàn)在電子商務(wù)已經(jīng)逐漸普及并且滲透到我們的日常生活中，所以拿電子商務(wù)來(lái)舉例會(huì)更容易理解：

關(guān)系一：在資源固定的情況下，持續(xù)增加業(yè)務(wù)量，響應(yīng)時(shí)間勢(shì)必會(huì)增加。

Example 1：某個(gè)電商網(wǎng)站A商城，服務(wù)器資源是固定的，平時(shí)日訪問(wèn)量為100萬(wàn)用戶，轉(zhuǎn)化率為30%；如果在十一節(jié)假日采取了大量的促銷優(yōu)惠活動(dòng)，比如打5折，并且此前做了充分的廣告來(lái)宣傳此活動(dòng)，那么到了十一這一天，訪問(wèn)量肯定會(huì)巨增，如果訪問(wèn)量達(dá)到500萬(wàn)用戶，并且轉(zhuǎn)化率提高到80%，可以預(yù)見(jiàn)其響應(yīng)速度勢(shì)必會(huì)降低，系統(tǒng)甚至?xí)c瘓。

關(guān)系二：在特定的業(yè)務(wù)量下，為了減少響應(yīng)時(shí)間，必須增加更多的資源。

Example 2：拿鐵路售票系統(tǒng)12306為例，在春運(yùn)等高峰期，經(jīng)常登陸會(huì)堵塞，而鐵道部為了解決這個(gè)問(wèn)題，在二期的改造中，耗資幾個(gè)億來(lái)增加硬件資源的投入。

關(guān)系三：在保證響應(yīng)時(shí)間不變的前提下，如果增加更多的資源，則系統(tǒng)能支持的業(yè)務(wù)量會(huì)增加。

Example 3：一個(gè)設(shè)計(jì)優(yōu)化的系統(tǒng)在設(shè)計(jì)初期，不僅要考慮到當(dāng)前支撐的業(yè)務(wù)量，還要考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，用來(lái)滿足將來(lái)能支撐更多的業(yè)務(wù)量。

在現(xiàn)實(shí)世界中，人們對(duì)信息服務(wù)的質(zhì)量會(huì)越來(lái)越高，也就是對(duì)響應(yīng)速度的要求只增不減。系統(tǒng)的業(yè)務(wù)量也會(huì)隨著信息技術(shù)的普及而客觀增長(zhǎng)，而資源卻是有限的，這是需要在三者之間做出權(quán)衡抉擇，給出一個(gè)合理的抉擇結(jié)果，這個(gè)抉擇的結(jié)果正是優(yōu)化方案。

3.2 模型建立

上一小節(jié)討論了資源、業(yè)務(wù)量、響應(yīng)時(shí)間三者之間的定性關(guān)系，如果需要具體的優(yōu)化方案，就需要建一個(gè)的可量化的模型，也就是三者之間的定量關(guān)系。本小節(jié)中通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)獲取數(shù)據(jù)，用于驗(yàn)證上一小節(jié)提出的三種關(guān)系。

需要從兩個(gè)方向來(lái)采集數(shù)據(jù)：

（1）一方面，資源配置不變的前提下，獲取系統(tǒng)當(dāng)前的實(shí)際業(yè)務(wù)量q，然后通過(guò)壓力測(cè)試軟件，如loadrunner，錄制業(yè)務(wù)腳本，通過(guò)加大系統(tǒng)壓力來(lái)摸擬業(yè)務(wù)量增加的情況，實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間t。

（2）另一方面，在特定業(yè)務(wù)量情況下，通過(guò)調(diào)整資源大小s，實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間t。

通過(guò)以上兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)采集，就可以得出，在各種不同的資源以及不同的業(yè)務(wù)量情況下，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間。

由于資源的多樣性以及資源限制，如果使用多種資源的變化組合，數(shù)據(jù)將程現(xiàn)出多維狀況，為了簡(jiǎn)化我們提出的“資源-業(yè)務(wù)量-響應(yīng)時(shí)間”三維模型，在做實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，僅僅使用虛擬機(jī)來(lái)調(diào)整單一資源，即CPU的個(gè)數(shù)來(lái)驗(yàn)證我們的模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

圖1 響應(yīng)時(shí)間隨著業(yè)務(wù)量和資源量的變化趨勢(shì)

說(shuō)明：通過(guò)表1的數(shù)據(jù)，繪出圖1的圖表。圖表1中，橫軸是業(yè)務(wù)量（單位：萬(wàn)），縱軸是響應(yīng)時(shí)間（單位：秒），藍(lán)線為2cpu，紅線為1cpu。

從圖表1中可以看出：

（1）2CPU的響應(yīng)時(shí)間比1CPU響應(yīng)時(shí)間要小一倍左右，驗(yàn)證了資源對(duì)響應(yīng)時(shí)間的影響關(guān)系。

（2）在相同的CPU數(shù)量上，當(dāng)業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)時(shí)，響應(yīng)時(shí)間程現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì)，驗(yàn)證了業(yè)務(wù)量對(duì)響應(yīng)時(shí)間的影響。

（3）橫向比較響應(yīng)時(shí)間保持不變的情況（取40s），可以看出，如果增加資源的數(shù)量，從1CPU到2CPU，則支持的業(yè)務(wù)量也從4萬(wàn)增加到10萬(wàn)。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)我們采集到了三者之間的數(shù)據(jù)，運(yùn)用線性回歸算法，就可以給出響應(yīng)時(shí)間t和資源s以及業(yè)務(wù)量q之間的函數(shù)，稱之為性能函數(shù)：

t=F（s，q）

得出此性能函數(shù)后，三者之間的定量關(guān)系就出來(lái)了，就能知道每增加一定量的資源，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間會(huì)減少多少，或每增加一定量的業(yè)務(wù)量，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間又會(huì)增加多少。系統(tǒng)架構(gòu)師就可以依據(jù)此函數(shù)來(lái)準(zhǔn)確地制定優(yōu)化方案。

4 模型應(yīng)用

性能函數(shù)t=F（s，q）有以下幾種非常實(shí)用的應(yīng)用場(chǎng)景：

4.1 計(jì)算要達(dá)到理想響應(yīng)時(shí)間需要投入的資源

通過(guò)調(diào)研獲取用戶的目標(biāo)響應(yīng)時(shí)間T，采集到當(dāng)前的業(yè)務(wù)量Q，通過(guò)性能函數(shù)T=F（s，Q）的運(yùn)算就可以得出需要投入的系統(tǒng)資源S。

4.2 預(yù)測(cè)當(dāng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)后，資源的投入情況

確定了用戶的目標(biāo)響應(yīng)時(shí)間T，預(yù)測(cè)為了滿足將來(lái)業(yè)務(wù)量持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，需要新投入的資源情況，使系統(tǒng)在設(shè)計(jì)初期充分考慮其可擴(kuò)展性。

4.3 為系統(tǒng)評(píng)分

通過(guò)系統(tǒng)當(dāng)前實(shí)際的資源S和業(yè)務(wù)量Q，算出理論響應(yīng)時(shí)間T，并采集系統(tǒng)的實(shí)際響應(yīng)時(shí)間t1，調(diào)查產(chǎn)生用戶對(duì)系統(tǒng)的零容忍響應(yīng)時(shí)間t0，即：如果響應(yīng)時(shí)間大于t0，則認(rèn)為系統(tǒng)得分為0，然后為系統(tǒng)打分。評(píng)分公式如下：

（t0-t1/t0-T）*100

例：通過(guò)函數(shù)運(yùn)算，系統(tǒng)理論上響應(yīng)時(shí)間為1s，用戶對(duì)系統(tǒng)的零容忍響應(yīng)時(shí)間為3s， 而系統(tǒng)實(shí)際響應(yīng)時(shí)間為1.5s，那么此系統(tǒng)打分為：

（3-1.5）/（3-1）*100=75

說(shuō)明：當(dāng)?shù)梅譃樨?fù)數(shù)時(shí)，表明此時(shí)響應(yīng)時(shí)間已經(jīng)超過(guò)用戶的零容忍響應(yīng)時(shí)間。當(dāng)?shù)梅执笥?00時(shí)，表明此時(shí)響應(yīng)時(shí)間表現(xiàn)很好，比理論響應(yīng)時(shí)間還小。

5 優(yōu)化過(guò)程

作為專業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)工作者，筆者在實(shí)際工作中，經(jīng)常遇到有IT人員談到數(shù)據(jù)庫(kù)性能問(wèn)題時(shí)，總是望洋興嘆，認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化神秘而不可觸，有時(shí)甚至寄希望于有一種通用的方法，或者打開一個(gè)優(yōu)化開關(guān)，或調(diào)整一兩個(gè)參數(shù)就可以快速解決當(dāng)前問(wèn)題。我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，不同的系統(tǒng)對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求不一樣，資源也不一樣，業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)量更是千差萬(wàn)別，因此，優(yōu)化工作中沒(méi)有銀彈（Silver Bullet），也沒(méi)有通用的開關(guān)，必須以系統(tǒng)工程的理念進(jìn)行優(yōu)化工作。

既然優(yōu)化工作中沒(méi)有銀彈，在明確了以響應(yīng)速度作為優(yōu)化目標(biāo)，以資源換時(shí)間作為優(yōu)化思路，以及“速度-資源-業(yè)務(wù)量”三者之間的量化關(guān)系后，就需要建立一套切實(shí)可用的優(yōu)化過(guò)程，來(lái)得出優(yōu)化方案。

具體的優(yōu)化過(guò)程如下：

（1）獲取系統(tǒng)當(dāng)前的資源情況以及業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)。

（2）建模推導(dǎo)出性能函數(shù)t=F（s，q）。

（3）確定優(yōu)化方案。

得出性能函數(shù)t=F（s，q）后，求解優(yōu)化方案就變成一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，確定了其中兩個(gè)參數(shù)，就可以求解出第三個(gè)參數(shù)，三個(gè)參數(shù)的不同組合即為不同的優(yōu)化方案，我們可以權(quán)衡抉擇來(lái)選出折中的方案。

（4）實(shí)施方案。

（5）評(píng)估優(yōu)化結(jié)果。

最后，通過(guò)4.3小節(jié)給出的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)給優(yōu)化方案打分，如果不滿意則繼續(xù)選擇備用方案并評(píng)分，直到最終找出最合適的優(yōu)化方案，那么優(yōu)化過(guò)程也就結(jié)束了。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合筆者長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)庫(kù)工作經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)了響應(yīng)時(shí)間、資源和業(yè)務(wù)量三者之間的博弈關(guān)系，并在此關(guān)系的基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集大量的數(shù)據(jù)，并結(jié)合線性回歸算法得出三者之間的關(guān)系函數(shù)，以此模型來(lái)指導(dǎo)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化工作。并給出了此模型的三種應(yīng)用：解決當(dāng)前問(wèn)題、預(yù)測(cè)將來(lái)的性能擴(kuò)展問(wèn)題、為系統(tǒng)評(píng)分。在最后，說(shuō)明了數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化沒(méi)有銀彈，并給出了性能優(yōu)化的過(guò)程模型。

但本方法由于受到一些因素的限制，仍有需要改進(jìn)的地方：

（1）資源大小的調(diào)整需要大量的硬件支撐，由于實(shí)驗(yàn)環(huán)境的限制，目前只能調(diào)整比較有限的資源。

（2）在評(píng)估優(yōu)化結(jié)果時(shí)，理想響應(yīng)時(shí)間和零容忍響應(yīng)時(shí)間因人而異。

這些不足之處需要進(jìn)一步地研究。

參考文獻(xiàn)：

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