Langsame Dataverse-Plug-ins diagnostizieren, bevor Code geändert wird
Den gesamten Speicherpfad verfolgen, vergleichbare Baselines bilden und Dataverse-Plug-in-Engpässe gezielt beheben.
TL;DR
Die Diagnose langsamer Dataverse-Plug-ins beginnt mit dem Vergleich derselben Aktion mit und ohne Schritt sowie einer wiederholbaren Baseline. Plug-in-Traceprotokolle, Ausführungskontext und Plug-in-Profiler zeigen Verzögerungen, bevor Abfragen, Schleifen, externe Aufrufe, Registrierungen oder Ausführungsmodi geändert werden.
Original von Softchief Author, auf Softchief Technologies. Artikel lesen
Dies ist unsere eigene Kurzfassung, keine Wiederveröffentlichung oder vollständige Übersetzung.
Warum das wichtig ist
- Makers: Den gleichen Speichervorgang mit vergleichbaren Datensätzen und Bedingungen wiederholen, eine Baseline erfassen und jeweils nur einen wichtigen Faktor ändern, damit Verbesserungen einem Trace-Abschnitt zugeordnet werden können.
- Admins/IT: Plug-in-Traceprotokolle für die gezielte Fehlersuche aktivieren, Registrierung und Ausführungskontext prüfen und die Protokollierung danach deaktivieren, da sie Organisationsspeicher verwendet.
- Leadership/Business: Asynchrone Ausführung nur für Arbeiten freigeben, die nicht vor dem Speichern abgeschlossen sein müssen, da sie die Wartezeit verschiebt und Verzögerungen in der Warteschlange verursachen kann.
Häufige Fragen
Wie zeigen Plug-in-Traceprotokolle einen langsamen Dataverse-Plug-in-Schritt?
Plug-in-Traceprotokolle zeigen Ereignisreihenfolge und Pausen, wenn ITracingService wichtige Abschnitte vor und nach Abrufen, externen Aufrufen und Verzweigungen protokolliert.
Wann sollte ein Dataverse-Plug-in asynchron statt synchron ausgeführt werden?
Asynchrone Ausführung eignet sich für Arbeiten, die nicht vor dem erfolgreichen Speichern fertig sein müssen. Die Benutzerwartezeit sinkt, aber die Fertigstellung kann sich verzögern.
Warum sollte ein Dataverse-Plug-in nur benötigte Spalten abrufen?
Nur benötigte Spalten verringern unnötige Datenarbeit. Zusätzlich sollen doppelte Abrufe vermieden und nur erforderliche Datensätze zurückgegeben werden.