监控表单引擎

分析某个AWS PaaS实例采集的表单引擎类监控数据，包括

• 告警事件
• 事件处理性能
• 事件出错次数
• 表单页面构建性能
• 表单子表构建性能
• 保存性能
• 下载Excel性能
• 上传Excel性能

表单引擎在出厂时已做优化，初始环境下可承受1000+人的瞬间并发处理。当发生性能问题时，优先检查UI组件数据源、开发者的表单事件代码。

当AWS处于集群部署时，每个AWS实例节点的引擎性能表现可能是不一样的。

告警事件

说明：该AWS实例有关表单引擎类指标发生的告警信息，列出最新5条。

告警规则是内置的，高级运维人员也可以修改和添加规则。

• 平台内置的告警规则
• 管理和修改告警规则

事件处理性能

说明：回放该AWS实例处理表单事件逻辑的耗时情况，辅助分析用户在各种表单处理场景下的操作体验

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 通常是业务代码中包含低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数和适当的索引

事件出错次数

说明：回放该AWS实例处理表单事件逻辑发生错误异常的情况，辅助分析当前系统在处理业务逻辑时的稳定情况

• 最近24小时（5分钟合计数据）
• 最近15天（1小时合计数据）
• 最近1年（1天合计数据）

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 检查错误发生时段，logs/aws.log日志文件内容

表单页面构建性能

说明：回放该AWS实例将静态表单模板转换成动态Web页面的耗时情况，辅助分析用户在打开表单，等待页面返回的时间

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 表单存在超过100个字段的表结构时，可能会影响构建速度
• 表单存在超过10个子表数据源时，可能会影响构建速度
• 表单的BO表记录超过百万且并发操作同一表时，可能会影响构建速度，创建合理的索引
• 可能在表单加载前、后的业务代码中包含了低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数和适当索引
• 增加集群节点，分散逻辑处理压力
• 极端情况下，对于不需要同步等待结果的非重要操作，可将业务代码放入自己的线程组中异步运行
• 极端情况下，可以将逻辑运算量巨大、存在高并发处理的重要服务，封装成独立的HTTP微服务（使用开发者熟悉的架构，如Spring Boot）

表单子表构建性能

说明：回放该AWS实例为表单页面构建子表数据结构的耗时情况，辅助分析用户在打开表单刷新子表，等待数据返回的时间

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 子表UI数据源来自第三方服务时，可能会影响构建速度
• 子表存在超过100个字段的表结构时，可能会影响构建速度
• 子表的BO表记录超过百万且并发操作同一表时，可能会影响构建速度
• 可能在表单加载前、后的业务代码中包含了低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数和适当索引
• 增加集群节点，分散逻辑处理压力

保存性能

说明：回放该AWS实例完成表单数据保存的耗时情况，辅助分析用户在保存表单、点击办理按钮自动保存时的等待时间

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 表单存在超过100个字段的表结构时，可能会影响保存速度
• 表单存在超过10个子表数据源时，可能会影响保存速度
• 表单的BO表记录超过百万且并发操作同一表时，可能会影响保存速度
• 可能在表单保存前、后的业务代码中包含了低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数和适当索引
• 增加集群节点，分解逻辑处理压力
• 极端情况下，对于不需要同步等待结果的非重要操作，可将业务代码放入自己的线程组中异步运行
• 极端情况下，可以将逻辑运算量巨大、存在高并发处理的重要服务，封装成独立的HTTP微服务（使用开发者熟悉的架构，如Spring Boot）

下载Excel性能

说明：回放该AWS实例处理表单下载Excel的耗时情况，辅助分析用户在表单点击下载子表数据时的等待时间

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• 表单子表记录过万时，会影响服务端Excel生成速度
• 可能在表单Excel事件开发了低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数和适当索引
• 增加集群节点，分散逻辑处理压力
• 极端情况下，对于不需要同步等待结果的非重要操作，可将业务代码放入自己的线程组中异步运行
• 极端情况下，可以将逻辑运算量巨大、存在高并发处理的重要服务，封装成独立的HTTP微服务（使用开发者熟悉的架构，如Spring Boot）

上传Excel性能

说明：回放该AWS实例处理表单上传Excel的耗时情况，辅助分析用户在表单点击上传Excel模板，批量插入数据时的等待时间

• 最近24小时（5分钟数据）
• 最近15天（1小时数据）
• 最近1年（1天数据）
• 最大值、最小值、平均值

诊断思路

• 在规则设置中创建和管理Alarm，以便记录和通知系统管理员，根据详细信息寻找线索，解决问题
• Excel记录过万时，会影响服务端数据插入的速度
• 可能在表单Excel事件开发了低效的循环处理、慢SQL、有延迟的网络编程
• 减少SQL操作次数
• 增加集群节点，分散逻辑处理压力
• 极端情况下，对于不需要同步等待结果的非重要操作，可将业务代码放入自己的线程组中异步运行
• 极端情况下，可以将逻辑运算量巨大、存在高并发处理的重要服务，封装成独立的HTTP微服务（使用开发者熟悉的架构，如Spring Boot）