[VIP专享]性能和消息流服务可用性改善的实现和部署最佳实践
IT服务的最佳实践和技术方案
IT服务的最佳实践和技术方案I.IT服务的概念及重要性IT服务，是指通过IT技术来支持业务，提供高效、全面的信息化服务。
现代企业越来越依赖信息技术，IT服务已成为企业信息化建设的重要组成部分，对于企业的发展和运营至关重要。
II.IT服务的最佳实践1. IT服务管理的流程化IT服务管理应该建立一套完整的流程，将服务请求、变更管理、事件管理等过程化并标准化，以确保各环节的有效性与可控性。
2. IT服务管理的自动化IT服务的自动化可以降低IT管理成本、优化服务体验和提高IT服务质量。
例如，将故障自动派单、自动告警等操作纳入IT服务管理系统的操作范畴，大大节约IT工作人员的时间和精力。
3. IT服务管理的优化IT服务应不断进行优化，追求更高的效率和更优的服务体验。
例如，对常见故障进行持续性分析，以寻找问题发生的根源并解决之，从而达到持续性问题消除的效果。
III. IT服务的技术方案1. IT服务管理系统（ITSM）IT服务管理系统是IT企业管理中必不可少的技术方案之一，通过ITSM管理系统，可以实现统一性的IT服务管理、运维管理，加快企业生产速度，提高员工效率。
2. 虚拟化虚拟化将物理资源转变为虚拟资源的技术，实现了计算资源更为灵活和规模化管理。
虚拟化技术可以帮助企业提高IT资源利用率，并有效地优化IT资源管理。
3. 云计算云计算技术是目前尤其重要的技术方案之一。
云计算技术通过提供虚拟化的高性能计算资源平台，将IT服务从应用开发、部署和维护层次中分离出来，进一步提高IT服务质量与效率。
IV. 结论综上所述，IT服务对于现代企业的发展至关重要。
通过流程化、自动化、优化化的IT服务最佳实践，以及IT服务管理系统、虚拟化、云计算等技术方案，可以有效提高企业的IT服务质量、效率及准确性，为企业的发展打下坚实基础。
信息化系统的安全性和可用性：网络空间安全的权衡
信息化系统的安全性和可用性：网络空间安全的权衡摘要：信息化系统的安全性与可用性之间的权衡是网络空间安全领域的关键议题。
本文探讨了安全性对可用性的影响以及可用性对安全性的影响，并通过实际案例研究，展示了在权衡这两个关键方面所面临的挑战和解决方案。
此外，我们提供了关于安全性和可用性度量指标、评估工具和最佳实践的详细信息，以帮助组织更好地应对这一挑战。
关键词：信息化系统、安全性、可用性、权衡、度量指标、最佳实践随着信息化系统在企业和组织中的广泛应用，网络空间安全已经成为一项至关重要的任务。
在追求信息系统安全的同时，确保系统的可用性也同样重要。
然而，安全性和可用性之间存在复杂的权衡关系。
强化安全性可能对系统的可用性产生负面影响，而强调可用性可能降低系统的安全性。
本论文将深入探讨这一权衡关系，分析安全性对可用性的影响以及可用性对安全性的影响，并提供有关度量指标、评估工具和最佳实践的信息，以帮助组织有效管理这一挑战[1]。
1.信息化系统的安全性与可用性之间的权衡1.1安全性对可用性的影响1.1.1安全策略和控制对性能的影响安全策略和控制通常包括访问控制、身份验证、数据加密、审计和监控等措施。
虽然这些措施对于保护数据和系统至关重要，但它们有时可能导致系统性能下降。
例如，强大的数据加密可能会增加数据传输时的计算负担，导致传输速度变慢。
严格的访问控制可能会导致用户在获取所需数据或资源时遇到延迟。
因此，组织需要权衡安全性和性能之间的关系，选择适当的安全措施，并进行性能优化，以确保系统在提供安全性的同时保持足够的可用性[2]。
1.1.2安全性措施对用户体验的影响安全性措施也会对用户体验产生影响。
复杂的密码策略、多重身份验证和定期的密码更改可能会导致用户感到不便和疲劳，降低其满意度。
用户体验是信息系统成功的关键因素之一，因此必须在设计安全性措施时综合考虑用户的需求和便捷性。
这可能包括采用友好的用户界面、简化访问过程和提供培训，以增加用户对安全措施的接受程度。
运维工作中的性能优化最佳实践有哪些
运维工作中的性能优化最佳实践有哪些在当今数字化的时代，运维工作对于保障业务系统的稳定运行和高效性能至关重要。
性能优化作为运维工作的核心任务之一，能够显著提升系统的响应速度、资源利用率和用户体验。
那么，在运维工作中，到底有哪些性能优化的最佳实践呢？首先，深入了解系统架构和应用逻辑是性能优化的基础。
运维人员需要清楚地知道系统的各个组件是如何协同工作的，包括服务器、数据库、网络设备、中间件等等。
只有这样，才能在出现性能问题时迅速定位到可能的瓶颈所在。
对于服务器性能优化，硬件资源的合理配置是关键。
例如，根据业务的负载和增长趋势，合理分配 CPU、内存和存储资源。
确保服务器具有足够的处理能力和内存来应对高峰时段的流量。
同时，优化服务器的操作系统设置，如调整内核参数、文件系统配置等，以提高系统的性能和稳定性。
数据库优化是性能优化的重点领域之一。
合理设计数据库表结构和索引可以极大地提高查询效率。
避免过度冗余的字段，选择合适的数据类型，并根据经常执行的查询语句创建有效的索引。
此外，定期对数据库进行优化和清理，如删除过期数据、优化存储过程等，也能提升数据库的性能。
在网络方面，优化网络带宽和延迟是关键。
确保网络设备的配置正确，如交换机和路由器的端口速率、QoS 策略等。
对于分布式系统，优化网络拓扑结构，减少数据传输的跳数和延迟。
同时，监控网络流量，及时发现并解决可能出现的网络拥塞问题。
应用程序的优化也是不可忽视的一部分。
优化代码逻辑，减少不必要的计算和重复操作。
对于高并发的应用，采用合适的并发模型和线程池技术，避免线程竞争和资源浪费。
此外，对应用程序进行性能测试和压力测试，及时发现并解决潜在的性能问题。
监控和预警系统是性能优化的重要手段。
通过实时监控系统的各项指标，如 CPU 利用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络流量等，能够及时发现性能异常。
建立有效的预警机制，当关键指标超过阈值时及时通知运维人员，以便能够迅速采取措施进行处理。
使用服务器虚拟化技术提高敏捷开发与部署能力的最佳实践(十)
服务器虚拟化技术是当今信息技术领域的重要一环，它在提高敏捷开发与部署能力方面有着不可忽视的作用。
本文将通过介绍服务器虚拟化技术的基本原理、优势以及最佳实践案例等方面，探讨如何利用服务器虚拟化技术来提高敏捷开发与部署能力。
一、服务器虚拟化技术的基本原理和优势服务器虚拟化技术是通过利用一台物理服务器上的虚拟化软件，将一台物理服务器划分为多个虚拟机，每个虚拟机都可以独立运行不同的操作系统和应用程序。
这样做的好处在于，通过合理分配服务器资源，可以最大化地利用物理服务器的性能，提高整个系统的可用性和可扩展性。
虚拟化技术的优势主要体现在以下几个方面。
首先，通过服务器虚拟化技术，可以降低硬件和能源成本。
因为在使用虚拟机时，可以将多个虚拟机运行在一台物理服务器上，无需购买和维护多台物理服务器，从而降低了硬件成本。
而且，虚拟机可以动态分配和回收资源，可以根据实际需求调整内存和处理器等资源的分配，进一步提高资源利用率，降低能源消耗。
其次，服务器虚拟化技术提供了更好的灵活性和可移植性。
虚拟机具备独立性，可以在不同的物理服务器之间迁移，实现对物理服务器的解耦，提高系统的可移植性。
同时，虚拟机的快照功能可以轻松地备份和恢复系统，提供了更好的故障恢复能力。
最后，服务器虚拟化技术还提供了更好的资源管理和隔离性。
通过虚拟化软件提供的管理工具，管理员可以方便地对虚拟机进行管理和监控，实现资源的动态调整和自动化管理。
此外，不同的虚拟机之间相互隔离，一个虚拟机出现故障不会影响其他虚拟机的正常运行，提高了系统的可用性和安全性。
二、虚拟化技术在敏捷开发中的应用在敏捷开发中，服务器虚拟化技术可以提供很多便利。
首先是快速搭建开发环境。
使用虚拟机可以轻松地创建多个相同或不同的开发环境，比如搭建不同版本的操作系统和数据库环境。
这样，开发人员可以更迅速地进行开发、测试和调试，提高开发效率。
其次是加速应用程序部署。
通过虚拟机模板和克隆技术，可以快速复制和部署应用程序。
如何进行数据流处理的最佳实践
如何进行数据流处理的最佳实践数据流处理是一种用来处理连续的实时数据流的方法。
它通过一系列的转换操作，将原始数据流转换成有用的结果。
在现代的数据分析和大数据环境中，数据流处理已经成为一种重要的技术。
下面将介绍数据流处理的最佳实践。
1.数据源选择首先，选择合适的数据源非常重要。
数据源的选择应该基于实际需求和预期的数据类型。
常见的数据源有消息队列、文件系统、数据库、API等。
选择数据源的时候需要考虑数据的产生速率、数据的稳定性和可靠性等因素。
2.数据输入与输出数据输入与输出是数据流处理的核心操作。
输入阶段将原始数据读取到内存中，输出阶段将数据结果写入到目标位置。
在输入阶段，需要确保数据能够高效地读取，并且能够处理各种数据格式。
在输出阶段，需要确保数据能够高效地写入，并且能够满足后续处理的需求。
3.数据清洗与过滤在数据流处理过程中，可能会遇到各种各样的脏数据或者错误数据。
因此，在处理数据之前，需要进行数据清洗和过滤。
数据清洗的目的是去除无效或者错误的数据，使得数据能够符合后续处理的要求。
常见的数据清洗和过滤操作包括去除重复数据、去除空值数据、去除异常数据等。
4.数据转换与计算数据流处理的核心是数据转换与计算。
在数据转换过程中，可以进行各种各样的数据操作，比如数据格式转换、数据聚合、数据合并等。
在数据计算过程中，可以进行各种各样的数学计算、统计计算、机器学习计算等。
在数据转换和计算的过程中，需要确保算法的正确性和计算的准确性。
5.并发与分布式处理在大数据环境中，数据流可能会非常庞大。
因此，为了提高数据处理的效率和性能，需要进行并发和分布式处理。
并发处理可以通过多线程或者多进程来实现，分布式处理可以通过将数据分散到多个节点上来实现。
并发与分布式处理可以大大提高数据处理的效率和灵活性。
6.容错与恢复机制在数据流处理过程中，难免会出现各种故障和错误。
为了保证数据处理的可靠性和稳定性，需要建立容错和恢复机制。
容错机制可以通过备份数据、故障恢复和数据重放来实现。
服务器安全配置的最佳实践指南
服务器安全配置的最佳实践指南在当今数字化时代，服务器安全配置对于任何企业和组织来说都是至关重要的。
一个良好的服务器安全配置不仅能保护企业的敏感数据和用户隐私，还能提高系统的稳定性和性能。
本文将介绍服务器安全配置的最佳实践，帮助您确保服务器的安全性和可靠性。
1. 更新操作系统和软件：及时更新操作系统及其组件、数据库软件、应用程序和安全补丁，以修复已知的漏洞，并确保服务器系统拥有最新的安全功能和修复程序。
2. 配置强密码策略：设置强密码策略，要求用户使用足够复杂的密码，并定期更换密码。
密码应包含大小写字母、数字和特殊字符，并且长度应不少于8个字符。
3. 限制访问权限：最小化使用管理员权限，并仅为必要的用户授予适当的权限。
禁用默认的管理员账户并创建新的管理员账户。
只有授权的用户才能访问和修改服务器配置文件和敏感数据。
4. 安全上网：阻止不必要的端口开放，只开放必需的端口，并使用网络防火墙限制对服务器的访问。
使用VPN(Virtual Private Network)技术可以确保数据传输的加密和隐私。
5. 数据备份与恢复：定期备份服务器数据，并将备份数据存储在安全的离线位置。
测试备份数据的完整性和可恢复性，并确保在服务器故障或数据丢失时能够快速恢复系统。
6. 监控和审计：部署安全监控和日志审计系统，实时监控服务器活动和事件，并记录关键事件和安全漏洞。
定期检查和分析日志文件，及时发现和解决潜在的安全问题。
7. 防止恶意软件和病毒：安装和更新高质量的杀毒软件和防火墙，定期扫描服务器系统以查找潜在的恶意软件和病毒。
禁用不必要的服务和功能，减少攻击面。
8. 加密通信：使用SSL/TLS协议保护敏感数据的传输，尤其是在通过互联网传输数据时。
配置HTTPS（HTTP Secure）协议，确保数据加密和身份验证。
9. 定期安全审查：定期进行服务器安全审查，包括对系统配置、日志、用户权限和网络连接的审查。
发现安全漏洞后，立即采取相应的措施并进行修复。
发布与部署：构建可靠软件的最佳实践
发布与部署：构建可靠软件的最佳实践发布与部署是软件开发生命周期的最后一个阶段，它涉及将软件应用程序交付给最终用户并确保其在运行环境中正常运行。
发布与部署过程是构建可靠软件的关键环节，它包括准备软件部署环境、测试、构建、部署和监测。
下面将介绍一些发布与部署的最佳实践，以帮助开发人员和运维人员构建和交付可靠的软件。
首先，准备软件部署环境是发布与部署过程的第一步。
在准备部署环境时，需要确保所需的硬件和软件资源已经安装和配置完毕。
确保所有的依赖项，包括操作系统、数据库、服务器软件等已正确安装并设置了正确的参数。
同时，要确保所使用的硬件和网络设备能够满足应用程序的需求，并进行必要的性能测试和优化。
其次，测试是发布与部署过程中至关重要的一环。
在发布之前，必须对软件进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和安全性测试等。
功能测试主要是针对各种使用情况和用户行为对系统进行验证，确保系统的功能正常且符合预期。
性能测试则是检测系统在不同负载下的性能表现，包括响应时间、吞吐量和资源利用率等。
安全性测试则是确保系统的安全，包括对潜在漏洞和恶意攻击的检测和防护。
接下来是构建和打包阶段。
在构建阶段，应该采用自动化的构建系统，确保构建的过程是可重复的和可靠的。
构建过程中，应该包括对源代码的编译、静态代码分析和单元测试等。
对于大型项目，可以使用持续集成和持续交付工具来实现自动化构建和打包。
在打包阶段，应该将构建好的软件打包成可执行文件或容器镜像，以便在部署时使用。
然后，是部署和配置阶段。
在部署阶段，可以使用自动化部署工具实现快速、一致和可靠的部署过程。
将打包好的软件部署到目标服务器或云平台，并进行必要的配置和参数设置。
在配置过程中，要确保配置文件和环境变量等信息正确且完整。
同时，要保证系统组件之间的依赖关系正确并能够顺利连接。
有时还需要进行数据库的迁移和数据初始化等操作。
最后是监测和维护阶段。
在软件发布和部署之后，需要对系统进行监测和维护，以确保系统正常运行和及时处理潜在问题。
服务器集群部署方案
服务器集群部署方案引言随着互联网的迅猛发展，现代企业对于服务器的需求越来越大。
为了处理大量的用户请求并保证系统的高可用性，服务器集群成为了一个必不可少的解决方案。
本文将介绍一种常见的服务器集群部署方案，并提供一些建议和最佳实践。
1. 架构设计服务器集群的架构设计是非常关键的，它直接决定了系统的稳定性和扩展性。
在设计过程中，应该考虑以下几个方面：1.1. 负载均衡为了平衡各个服务器的负载，我们可以引入负载均衡器。
负载均衡器可以根据预先定义的算法，将请求分发到不同的服务器上，以达到负载均衡的目标。
常见的负载均衡算法有轮询、最少连接和源IP哈希等。
1.2. 高可用性为了确保系统的高可用性，我们可以引入冗余服务器。
当某一台服务器发生故障时，其他服务器可以接管它的工作，保证服务的连续性。
冗余服务器可以采用主备模式或者多主模式。
1.3. 数据同步当多个服务器共同处理业务时，数据的同步是一个重要的问题。
我们可以选择使用数据库集群，如MySQL主从复制或者多主复制，来实现数据的同步。
2. 服务器选型在选择服务器时，我们需要考虑以下几个方面：2.1. 性能不同的业务对服务器的性能要求不同。
在选择服务器时，需要根据业务的具体需求，选择具有足够性能的服务器。
2.2. 可靠性服务器的可靠性直接影响到系统的稳定性。
在选择服务器时，应该选择可靠性较高的品牌和型号。
2.3. 扩展性随着业务的发展，服务器的扩展性也是一个重要的考虑因素。
选择支持灵活扩展的服务器，可以方便地进行系统升级和扩展。
3. 部署流程服务器集群的部署流程包括以下几个步骤：3.1. 系统安装和配置首先，需要在每台服务器上安装操作系统，并进行基本的系统配置。
例如，调整网络配置、设置主机名和配置防火墙等。
3.2. 软件安装安装集群软件，如Nginx、MySQL等。
根据实际情况，选择合适的软件版本，并进行配置。
3.3. 配置负载均衡器根据实际需求，选择并安装合适的负载均衡器。
云资源部署的最佳实践教程
云资源部署的最佳实践教程云计算的兴起为企业提供了更高效、灵活且可扩展的资源部署方式。
然而，云资源的部署过程并非一蹴而就，需要遵循一定的最佳实践原则，才能确保顺利完成部署并保障系统的稳定性和安全性。
本文将为您详细介绍云资源部署的最佳实践教程，并帮助您在实际操作中取得成功。
1. 定义清晰的目标和要求在开始部署云资源之前，必须明确目标和要求。
确定您希望获得的结果，例如资源的可用性、性能需求、安全性要求等。
这将帮助您选择适合的云服务提供商、配置正确的资源类型以及设计合理的架构。
2. 选择合适的云服务提供商云服务提供商有许多选择，包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等。
在选择云服务提供商时，您需要考虑其基础设施的可用性、安全性、成本效益、技术支持等因素。
同时，评估供应商的信誉和口碑，查看他们的客户评价和案例研究。
3. 设计弹性的架构在云环境中，弹性是至关重要的。
设计时需要充分考虑架构的可扩展性和容错性。
通过使用自动化工具和依赖项的解耦，可以确保系统能够根据实际需求进行资源调整，并且在组件失败时能够继续正常运行。
4. 安全配置保障云资源的安全是部署中不可忽视的一环。
采取以下措施来保障资源的安全性：- 使用强密码和多因素身份验证保护云平台的访问；- 配置安全组和网络访问控制列表以控制入站和出站流量；- 对操作系统和应用程序进行定期的安全补丁和更新；- 为云资源启用日志记录和监视，以便及时检测和应对安全事件；- 加密敏感数据，包括在传输和存储过程中。
5. 自动化部署和管理使用自动化工具来部署和管理云资源，可以提高效率、降低错误率，并减少手动操作的复杂性。
常用的自动化工具包括Ansible、Chef、Puppet等。
通过编写可重复使用的脚本和配置文件，可以实现快速、一致且可扩展的部署。
6. 进行性能测试和优化在部署完成后，进行性能测试以确保系统满足预期的性能要求。
使用负载测试工具模拟用户访问量和行为，评估云资源的性能和扩展能力。
微服务架构的实施方法和最佳实践
微服务架构的实施方法和最佳实践随着互联网业务的快速发展，传统的单体应用架构已经无法满足高可用、高扩展、敏捷开发等需求。
微服务架构应运而生，它将复杂的应用系统拆分为一系列小型、独立的服务，每个服务负责一个特定的业务功能，通过轻量级通信进行整合，以解决单体应用架构所面临的问题。
本文将介绍微服务架构的实施方法和最佳实践，帮助读者理解并应用微服务架构。
一、微服务架构的实施方法1. 拆分现有的单体应用微服务架构的第一步是拆分现有的单体应用。
拆分的原则可以基于业务功能、模块划分、系统边界等，将原本耦合的模块分解成独立的服务。
这个过程需要进行详细的需求和业务分析，确保拆分的粒度合理，并考虑到服务之间的依赖关系。
2. 设计服务接口和协议每个服务应该定义清晰的接口和协议，以便其他服务可以调用。
接口设计应该符合服务的特定业务需求，遵循一致的命名和参数规范。
此外，需要选择适当的通信协议，例如RESTful API、消息队列等。
3. 建立服务注册与发现机制微服务的规模往往会迅速扩大，因此需要建立服务的注册与发现机制，以确保各个服务能够互相发现和通信。
常见的做法是使用服务注册中心，例如Consul、Etcd等，在服务启动时将自己的信息注册到注册中心，并定期向注册中心发送心跳保持可用状态。
4. 实施服务间的通信微服务架构中，各个服务之间需要进行通信，常见的方式包括同步调用、异步消息、事件驱动等。
在实施阶段，需要根据服务的具体需求选择合适的通信方式，并确保通信过程的稳定性和可靠性。
5. 配置管理与动态扩缩容由于微服务的特性，每个服务可能需要独立的配置信息，因此需要建立配置管理的机制。
配置可以通过配置文件、环境变量等方式进行管理，以便灵活地进行调整和部署。
同时，为了应对不同业务压力，需要实现服务的动态扩缩容，以保证系统的可用性和性能。
二、微服务架构的最佳实践1. 持续集成与持续部署微服务架构强调敏捷开发和快速交付，因此采用持续集成和持续部署是最佳实践之一。
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IBM® WebSphere® Message Broker（以下称为 Message Broker）可以作为企业服务总线使用，提供用于各种协议的通用连接以及为使用结构化和非结构化数据的应用程序提供数据转换功能。
消息处理性能取决于很多因素，包括硬件能力、软件配置、消息流和消息格式设计及实现，以及消息流实例的数量。
本文将描述为众多客户带来了性能和消息流服务可用性改善的实现和部署最佳实践。
虽然本文并不讨论关联的WebSphere MQ和数据库实现的最佳实践，但会从消息代理应用程序的角度对其有所涉及。
最佳实践并不是万能的，在某些情况下，此处所述的最佳实践需要进行修改，以满足体系结构灵活性和适应客户的具体需求和能力。
最佳实践领域 消息流 消息流开发阶段的最佳实践，包括如何避免会导致性能问题的消息流实现。
ESQL 消息流中的ESQL开发阶段的最佳实践，包括开发可重用代码和尽可能减少消息流中的优化ESQL代码（单从性能改善的角度而言）。
发布/订阅 针对使用发布/订阅模型路由消息的人员的最佳实践。
不涉及总体最佳实践和克隆最佳实践。
从Message Broker的角度确定的数据库最佳实践 此部分并不描述所有相关的数据库最佳实践，但会说明在使用Message Broker作为MQ客户端应用程序时如何调整WebSphere MQ来改善性能。
配置 Message Broker设置、配置和部署阶段的最佳实践。
不涉及特定于高可用性环境的最佳实践。
消息流 通常，为了将配置信息同业务逻辑分离，客户会将配置信息外部化到文件或数据库中。
此技术可能会降低性能，因为读取配置或参数文件是在创建节点的第一个实例时或处理第一个消息时的一次性活动，而不会对每个消息都进行循环检查。
由于MessageBroker更多的是面向CPU而不是I/O，通常最好尽可能避免涉及文件或数据库的I/O操作。
尽可能使用部分解析方法，除非业务需要消息的完整解析。
在消息流的最后，如果有输出节点（如MQOutput），则将出现消息、转换为位流），会解析完整的消息。
此Message Broker功能能帮助改进性能，因此尽可能对其加以利用。
处理成本与消息树的大小之间存在直接的正比关系。
因此，消息树大小和设计在处理成本中扮演着重要的角色。
例如，将所有这些可能使用的字段都放置在决策中，以在消息的开始位置路由消息。
由于对消息树进行部分解析时并不会完全解析，因此消息将路由到下一个节点。
如果消息在Header中包含用户可维护的数据文件夹（如MQRFH2 usr文件夹），则建议最好在其中存储决策路由元素。
尽可能减少消息流中的节点数量。
还要尝试减少消息树副本或创建新消息树。
消息树占用了大量的空间，特别是在包含大量元素的情况下更是如此。
仅在必要时使用计算节点（提供修改树的能力）之类的节点，以避免出现消息树副本。
这不仅从内存利用率方面提高了效率，而且还提高了处理速度。
避免使用重置内容描述符(Reset Content Descriptor)节点。
RCD节点旨在用于更改实际解析完整消息树的消息域。
此活动的内存和CPU使用量都较大。
可以使用IF语句、“CREATE with PARSE”语句和ESQL ASBITSTREAM的逻辑组合来消除RCD节点和多个计算/筛选器节点。
不要在生产环境中使用跟踪节点。
使用 ${Root} 表达式的操作开销非常大，因为这会导致进行完整消息树解析。
如果目的地不处于活动状态，就会发生这样的情况。
在可能的情况下，请尽量使用用户退出，并恰当地重定向审核/日志记录信息。
使用退出功能能够获得灵活性，可在消息处理期间动态地激活和取消激活。
将中介结果保存在消息树中，以避免在后续节点中进行重新计算。
如果消息在Header 中包含用户可维护的数据文件夹（如 MQRFH2 usr 文件夹），则将中间结果存储在其中，以供后续节点使用。
当必须将消息写入到多个目的地时，建议使用目的地列表，而不要采用使用多个节点的方法。
使用 XMLT 节点时，请注意消息树将首先被序列化，然后再被发送到转换引擎。
加载了样式表并执行转换之后，节点要将结果重新解析为消息树。
另外，Message Broker V6中XMLT节点的输出始终为BLOB格式，因此如果消息处理必须在消息流中进一步作为XML 消息处理，则必须使用 RCD 节点。
因此，将通过多次使用XMLT节点解析整个消息树。
如果要转换的消息树很大，此操作开销将非常大。
同时，如果ESQL与更好的逻辑一起使用，则处理成本将大幅度减少，因为不需要解析完整的消息树，所得到的好处更多。
如果要使用 XMLT 节点，则请尽可能使用样式表缓存。
仅将消息流用于执行转换、翻译、协议转换、消息充实和路由等中介活动。
消息流应该是中介活动中的无状态引擎。
确保在消息处理期间输入节点的转换模式设置为“NO”，输出节点设置为“Automatic”。
只有当处理在转换模式下完成时才应该使用其他设置。
始终为消息流配备异常处理机制，而不要依赖缺省代理异常处理程序。
缺省异常处理程序可以在单个被破坏的消息处理失败时阻塞消息使用。
使用子流，以便在多个消息流重用代码，尤其在使用或考虑多个协议时。
在筛选器或数据库节点中，不可能修改消息树，在这种情况下，请在节点中使用环境(Environment) 树来修改消息树内容并将其复制到后续节点中。
如果有数据操作节点，则请提升数据源名称属性，因为此属性在各个环境（开发、测试、生产等）中可能并不相同。
提升此属性可帮助在各个环境中部署时在流级别（而不是每个节点的级别）对其进行更改。
这也适用于其他节点属性（如 XMLT 节点的样式表名称）。
回顾所有Java节点，并确保每个MbMessage对象上都会调用clearMessage()（特别是在finally块中）。
MbMessage 对象用于创建输出消息树、环境树、本地环境树、异常列表树等等。
因此，任何时候创建消息树时，都要将其清除出try-finally块。
强烈建议减少复杂性较高的节点，不要使用大量节点而导致处理逻辑分散。
每个消息流就是一个线程。
为了获得有效的处理完整性，最好不要在消息流节点中产生其他线程。
如果出现了业务需求，则应该由节点本身维护所有线程，并在节点删除时释放，以确保在消息处理期间不会出现线程阻塞。
ESQL 尽可能避免使用本地环境 (Local Environment) 树，而应将环境树用于存储中间结果。
对于消息流实例的所有节点而言，只存在环境树的一个副本，消息树将被复制到所传播到的每个节点。
在ESQL编码期间使用动态引用来提高消息树导航的效率。
在ESQL中使用PASSTHRU语句时，请使用参数标记“?”。
这非常重要，因为通过这样可以重用Dynamic SQL语句。
不要在循环中将相同的函数调用用于相同的用途。
例如：在ESQL WHILE循环中调用CARDINALITY函数开销比较大。
如果需要发送相同输入消息的多个输出消息，请在ESQL中使用PROPAGATE函数。
对于完成的每次消息传播，这将帮助回收输出消息树的存储。
这样可能会降低消息流的内存利用率。
另外，请避免使用硬连接的流循环。
使用ROW和LIST构造函数创建字段列表。
另外，最好在进行声明时进行变量初始化。
这样可以尽可能减少 ESQL 语句的数量。
通过这种做法，可以提高性能，并减少要创建和解析的内部内存对象的数量。
ESQL字符串操作处理器开销较大。
请尽可能减少使用此类操作。
发布/订阅 使用发布/订阅时，每个主题的订阅者数量将影响消息吞吐量，因为这将决定主题上的每个发布操作将必须写入多少个输出消息。
消息将在单个工作单元内写入，因此在使用持久消息时需要调整代理队列管理器日志。
使用发布节点可能会增加代理数据库的使用，特别是涉及的发布是代理存储在代理数据库的保留发布时更是如此。
因此，要明智地确定发布是否必须为保留发布。
每个订阅注册和重新注册的详细信息存储在代理数据库表中。
如果应用程序动态订阅或取消订阅的级别太高，则代理数据库操作的级别也将更高。
所有I/O和DB操作的开销都比较大。
因此，设计解决方案时要尽可能减少这些操作，或优化数据库来获得高性能。
设计发布/订阅模型时，请考虑通过基于主题的路由方式进行路由。
通过使用基于内容的路由，可以很方便地针对消息的内容评估 SQL 表达式，从而决定订阅者是否真的需要获得消息。
这可以帮助减少从代理发送到订阅者的消息数量。
采用基于主题的路由，订阅者将获得所注册主题上的所有消息。
订阅者可能不需要所有消息，可以根据内容将消息丢弃。
因此，基于内容的路由能帮助订阅者从中获得真正需要的大部分消息。
从Message Broker的角度确定的WebSphere MQ最佳实践 消息流设计为依赖于CPU时，Message Broker处理性能会更好（前提是 CPU 处理能力足够）。
对于WebSphere MQ上的持久消息，由于 WebSphere MQ 要对其加以记录，因此变成了依赖于 I/O。
因此，如果不存在这种业务需求，就不要将消息变成持久消息。
另外，要对每个非持久消息设置到期信息。
一旦缓冲区用完，即使是处理非持久消息，WebSphere MQ也会进行I/O操作，因此设置消息的到期信息，可避免代理或应用程序不执行处理或消息使用时队列被占满。
在WebSphere MQ上使用持久消息时，请提高缓冲区大小和队列管理器日志的日志范围大小。
另外，请考虑将低延迟磁盘用于存储日志，如使用具有非易失性缓存的磁盘。
这样可以极大地提高持久消息的处理速率。
如果无法避免WebSphere MQ I/O，则请尽可能尝试减少此类操作。
例如： 保持较高的消息处理速率，无论消息类型如何，都尽量减少队列上的消息的数量。
可以通过使用多个执行组和多个消息流实例来实现此目标。
避免消息到达速率和处理速率之间存在较大的差异。
按照上面的建议调整消息流和配置。
使用大缓冲区配合高速磁盘进行队列管理器日志记录。
将Message Broker作为所有受支持的平台上的受信任应用程序使用。
这可以帮助减少应用程序（代理）与队列管理器的通信成本。
从Message Broker的角度确定的数据库最佳实践 I/O操作和数据库操作的开销都很大。
尽可能减少解决方案中此类操作的数量。
尽可能构建缓存。
此决策是完全由业务场景驱动的。
也不建议过度构建缓存。
解决方案要执行数据库操作时，需要遵循多个与数据库应用程序相关的最佳实践。
接下来的几个建议是从使用DB2作为数据库的Message Broker应用程序的角度提出的，但也适用于大多数其他数据库。
调整应用程序堆大小 (APPLHEAPSZ) 和应用程序控制堆大小 (APP_CTL_HEAP_SZ)。