嗨，开发者们！

今天我想谈谈一个让我感到困难的话题。我相信你们中的很多人一定已经遇到过这种情况（所谓的“瓶颈”）。由于这是一个广泛的主题，因此本文将仅重点关注识别可能导致缓慢问题的传入 HTTP 请求。我还将向您提供我开发的一个小工具来帮助识别它们。

我们的软件变得越来越复杂，处理来自不同来源的大量请求，无论是前端还是第三方后端应用程序。为了确保最佳性能，必须有一个能够记录一些关键测量的日志系统，例如响应时间、global引用的数量以及每个 HTTP 响应执行的代码行数。作为工作的一部分，我参与了 EMR 软件的开发以及事件分析。由于用户负载主要来自 HTTP 请求（REST API 或 CSP 应用程序），因此在发生普遍缓慢问题时进行此类测量的需求变得显而易见。

近来生成式大语言模型掀起了革命性的AI浪潮。生成式大语言模型是什么原理？我们怎么在业务中利用它？

一. 大语言模型的工作原理

生成式大语言模型是生成式人工智能底层的机器学习模型，是一种用于自然语言处理的深度学习模型。

人工智能、机器学习与大语言模型的关系如下图：

1.1 为什么我们称之为大语言模型？

大语言模型的“大”体现在多个方面：

第二十七章 开发Productions - ObjectScript Productions - 定义业务流程 - 关键原则

关键原则

在开发业务流程时，请考虑以下关键原则：

• 有时希望使响应对象成为传入请求对象的修改版本，分阶段进行修改可能很有用。但是，不要修改传入的请求对象。而是将其复制到上下文变量（或者，对于自定义业务流程，将数据复制到局部变量）。然后修改副本。
• 同步发送消息时要小心（只能在自定义业务流程中或 BPL 中的 <code>中执行）。

当业务流程A同步调用业务流程B时，流程A不会继续，直到收到响应。如果进程 A 需要完成对其他进程 (B) 的调用才能完成自身，并且如果这些进程共享参与者作业池，则如果没有空闲的参与者作业来处理被调用的业务流程，则参与者池可能会陷入死锁（ B).

发生这种情况是因为在被调用业务流程返回之前，调用业务流程无法完成并释放参与者作业，但被调用业务流程无法执行，因为没有空闲的参与者作业来执行它。

在医疗行业中，处方是个非常重要的临床工作数据概念。因此，在考察用FHIR能如何构造我国所需医疗行业数据模型时，就会需要考虑如何用FHIR表达处方。

在2019年，FHIR的工作组已否认需要使用特定的资源来表达处方（不是药嘱）这个概念，见：

SQL查询优化器一般情况下能给出最好的查询计划，但不是所有情况都这样，所以InterSystems SQL还提供了一个方式， 也就是在查询语句里加入optimize-option keyword（优化关键字）, 用来人工的修改查询计划。

比如下面的查询：

SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region

其中的%PARALLEL, 就是最常用的优化关键字， 它强制SQL优化器使用多进程并行处理这个SQL。

您可以这样理解： 如果查询优化器足够聪明，那么绝大多数情况下，根本就不需要优化关键字来人工干预。因此，您也一定不奇怪在不同的IRIS/Caché版本中， 关键字的表现可能不一样。越新的版本，应该是越少用到。比如上面的%PARALLEL， 在Caché的大多数版本中， 在查询中加上它一般都能提高查询速度，而在IRIS中，尤其是2023版本以后， 同样的SQL查询语句，很大的可能查询优化器已经自动使用多进程并行查询了，不再需要用户人工干预了。

因此，先总结有关优化关键字的要点：

第五十二章 开发Productions - ObjectScript Productions - 不常见的任务 - 在目标是动态的情况下渲染连接

在目标是动态的情况下渲染连接

当用户选择业务主机时，管理门户会自动显示与给定业务主机之间的连接。例如：

为此，IRIS 读取业务主机的配置设置并使用它们。

但是，如果业务服务在运行时动态托管其目标， IRIS 将无法自动显示此类连接。在这种情况下，要显示此类连接，请实施 OnGetConnections() 回调方法。 IRIS 在呈现配置图时自动调用此方法（默认情况下不执行任何操作）。

OnGetConnections() 具有以下签名：

ClassMethod OnGetConnections(Output pArray As %String, item As Ens.Config.Item) [ CodeMode = generator ]

其中参数如下：

第七章 创建Callout Library - 创建 ZFEntry 表

创建 ZFEntry 表

每个 Callout 库必须定义一个 ZFEntry 表，该表允许 IRIS 加载和访问 Callout 函数。 ZFEntry 表由以 ZFBEGIN 开头、以 ZFEND 结尾的宏代码块生成。在这两个宏之间，必须为要公开的每个函数调用一次 ZFENTRY 宏。

每个 ZFENTRY 调用都采用三个参数：

   ZFENTRY(zfname,linkage,entrypoint)

其中 zfname 是用于在 $ZF 调用中指定函数的字符串，linkage 是指定如何传递参数的字符串，entrypoint 是 C 函数的入口点名称。

最近有某国内三甲医院为满足评级和飞行检查要求，希望提升HIS和IRIS的SQL查询效率，客户和实施工程师整理了一个慢查询的SQL列表， 有一些查询比较慢， 查询时间在甚至大于60分钟。

在我们和厂商共同努力下，对整个库的SQL查询做了优化。 下表是记录了我们在进行了大部分优化工作后的结果，您可以看到大多查询从几十分钟减少到了几十秒甚至1秒以内。其中有几个慢到几分钟的查询，最后经过细调， 也把查询耗时减少到了一分钟以内。 优化的效果还是很明显的。

这里我分享一下操作的要点，以便给其他有同样问题的客户一个思路。

其实如果您看过我前面的帖子，应该已经有了基本的概念。我就把工作流程总结一下，其实就这么几个步骤：

步骤一：

在本文中，我将分享我们在 2023 年全球峰会技术交流室中提出的主题。我和@Rochael.Ribeiro

借此机会，我们就以下话题进行探讨：

• 用于快速 API 的开放交换工具
• 开放API规范
• 传统与快速 Api 开发
• 复合 API（互操作性）
• 规范优先或 API 优先方法
• API 治理和监控
• 演示（视频）

用于快速 API 的开放交换工具

当我们谈论快速现代 API 开发（Rest / json）时，我们将使用两个 Intersystems Open Exchange 工具：

第一个是用于快速开发 API 的框架，我们将在本文中详细介绍。

https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-apiPub

Caché/IRIS的特点是运行Global的修改，而这个修改和SQL是无关的，因此非常容易出现数据库表数据完整性的问题，也就是表中的数据是不是符合定义的表约束。

这样的情况非常常见。有些是人为的对Global的错误修改， 有些是应用系统的事务性管理写的不对，造成事务回滚的时候破坏了索引的完整性。无论什么原因，只要使用Global操作，破坏SQL的完整性非常难以避免。结果就是SQL查询给出错误结果。

最简单的解决方法就是执行“索引检查(Validate Indices)"

我们来做个实验

- 先修改一个global： 如下图， 将Patient表的一个记录的SEX字段，从'M'改到‘F'.

运行索引检查, 结果会提示您问题在什么地方。

VR ICU® 是 InterSystems FHIR 创新孵化器 Caelestinus 的参与者。这篇文章将向您介绍我们利用 InterSystems FHIR Server 为医疗保健提供的 VR 解决方案。

我们是一家技术初创企业虚拟实验室，利用先进的 VR/AR 技术开发解决方案。VR ICU® 是一个针对重症监护室医务人员的培训平台，是在 Covid 时代为满足医院需求而创建的。

与InterSystems合作的优势

我们的 VR ICU® 解决方案符合实践需求，是与医院合作开发的。

除了技术解决方案和技能学习本身，记录培训课程、培训进度和成功率对于医院或麻醉学和重症监护部门的有效管理也至关重要。医务长可以通过了解谁在何时接受了培训，清楚地掌握能够在重症监护室使用设备的人员数量，从而有效地对他们进行培训，以保持技能、有控制地规划人员技能储备并提高他们的能力。

在这方面，与 InterSystems 的合作对我们来说至关重要，它使我们能够在应用程序中存储每次培训期间的数据。目前，我们会记录参与者的姓名、培训日期和时长、培训类型、设备类型、错误数量和类型，必要时还会记录培训成功完成的信息。

Gartner魔力象限是业内知名的分析报告，针对特定市场进行严谨、基于事实的研究后发布的魔力象限报告，可为用户提供全面视图，以便其了解在高速增长、差异化明显的市场中供应商的相对位置。在魔力象限中，供应商被定位在四个象限中：领导者（Leader）、挑战者（Challenger）、远见者（Visionary）和利基玩家（Niche Player）。

2023年年底，在 Gartner 2023年最新发布的“云数据库管理系统（Cloud DBMS）魔力象限”中，InterSystems再次荣膺“挑战者”（Challenger）称号，这是InterSystems第三次入围这一报告并得到认可（2022年“远见者”，2021年“挑战者”）。

在维护IRIS的镜像前，管理员需要清楚的了解以下一些概念：

Mirror的切换模式(failover mode)

切换模式在镜像监视器里被翻译成”故障转移模式“。 有两种模式：

• Agent Controlled模式：
• Arbiter Controlled模式：(页面上翻译为“仲裁程序受控制”)

通常情况，生产环境的镜像是安装了arbiter(仲裁者)的。Mirror启动时，在还没有连接上arbiter的时候，自动进入Agent-Controlled模式。而后当两台机器，主机，备机都连通了Arbiter，会保持在这个模式。

• 主备之间有连接；
• 又都连到arbiter;
• backup is active,

满足上面的条件，就进入arbiter controlled mode。而如果主备的任一方，失去了和arbiter的连接，或者备用侧丢了active, 开始尝试连接另一方，退回到agent-controlled模式。

作为针对数据导入处理性能和错误（锁定表已满）的衡量标准，可能需要调整常规内存堆 (gmheap) 和锁定表大小 (locksiz) 参数。

事实上，您可以使用终端和管理门户来检查当前分配了多少通用内存堆。

★终端用

// 一般メモリヒープサマリUSER> w $system .Config.SharedMemoryHeap.GetUsageSummary() 4992226 , 6029312 , 59441152

通用内存堆摘要以使用量、分配量和配置量（字节）的形式显示返回值。