Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

En İyi Uygulamalar ve Sınırlamalar

BatchJobService hizmetini kullanırken bu yönergeleri göz önünde bulundurun.

İşleme hızını iyileştirin

Çok sayıda küçük iş yerine daha az büyük iş tercih edilir.
Yüklenen işlemleri işlem türüne göre sıralayın. Örneğin, işiniz kampanya, reklam grubu ve reklam grubu ölçütleri ekleme işlemleri içeriyorsa yüklemenizdeki işlemleri, önce tüm kampanya işlemlerini, ardından tüm reklam grubu işlemlerini ve son olarak da tüm reklam grubu ölçütü işlemlerini içerecek şekilde sıralayın.
Aynı türdeki işlemler içinde, bunları üst kaynağa göre gruplandırmak performansı artırabilir. Örneğin, bir dizi AdGroupCriterionOperation nesneniz varsa farklı reklam gruplarındaki reklam grubu ölçütlerini etkileyen işlemleri karıştırmak yerine, işlemleri reklam grubuna göre gruplandırmak daha verimli olabilir.

Aynı hesap için birden fazla eşzamanlı iş gönderirken büyük iş boyutlarını koruyarak işlerin aynı anda aynı nesnelerde çalışma olasılığını azaltmaya çalışın. Aynı nesne kümesini değiştirmeye çalışan birçok tamamlanmamış iş (RUNNING durumunda) kilitlenmeye benzer durumlara, ciddi şekilde yavaşlamaya ve hatta iş hatalarına yol açabilir.
Sonuç öngörülemez olabileceğinden, aynı nesneyi aynı işte değiştiren birden fazla işlem göndermeyin.

İş durumunu çok sık yoklamayın. Aksi takdirde hız sınırı hatalarına yol açma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Sayfa başına 1.000'den fazla sonuç getirmeyin. Sunucu, yük veya diğer faktörler nedeniyle daha az veri döndürebilir.
Sonuç sırası, yükleme sırası ile aynı olur.

Bir toplu işin iptal edilmeden önce ne kadar süreyle çalışmasına izin verileceğine ilişkin bir üst sınır ayarlayabilirsiniz. Yeni bir toplu iş oluştururken metadata.execution_limit_seconds alanını saniye cinsinden tercih ettiğiniz zaman sınırına ayarlayın. metadata.execution_limit_seconds ayarlanmazsa varsayılan bir zaman sınırı olmaz.
AddBatchJobOperationsRequest başına en fazla 1.000 işlem eklenmesi ve geri kalan işlemleri aynı işe yüklemek için sequence_token kullanılması önerilir. İşlemlerin içeriğine bağlı olarak tek bir AddBatchJobOperationsRequest içinde çok fazla işlem yapılması REQUEST_TOO_LARGE hatasına neden olabilir. İşlem sayısını azaltıp AddBatchJobOperationsRequest işlemini yeniden deneyerek bu hatayı giderebilirsiniz.