性能测试瓶颈的分析
服务器性能瓶颈分析与解决方法
服务器性能瓶颈分析与解决方法随着互联网的快速发展，服务器作为信息存储和传输的核心设备，在各行各业中扮演着至关重要的角色。
然而，随着业务量的增加和用户需求的提升，服务器性能瓶颈问题逐渐凸显出来。
本文将就服务器性能瓶颈的原因进行分析，并提出相应的解决方法，以期帮助企业更好地提升服务器性能，提升用户体验。
一、性能瓶颈分析1.硬件性能不足服务器硬件性能不足是导致性能瓶颈的主要原因之一。
随着业务量的增加，原有的硬件配置可能无法满足当前的需求，导致服务器运行速度变慢，响应时间延长，甚至出现卡顿现象。
2.网络带宽瓶颈网络带宽是服务器与用户之间数据传输的瓶颈之一。
当网络带宽不足时，会导致数据传输速度变慢，影响用户访问体验，甚至造成部分用户无法正常访问服务器。
3.软件配置问题服务器上运行的软件配置不当也会导致性能瓶颈。
例如，过多的后台程序运行、软件版本过低等都会影响服务器的性能表现。
4.数据库负载过重数据库是服务器上存储和管理数据的核心组件，当数据库负载过重时，会导致数据库响应速度变慢，影响整个服务器的性能。
二、性能瓶颈解决方法1.升级硬件配置针对硬件性能不足的问题，可以考虑升级服务器的硬件配置，包括增加内存、更换更高性能的CPU、扩展存储容量等。
通过提升硬件配置，可以有效提升服务器的性能表现。
2.优化网络带宽针对网络带宽瓶颈问题，可以通过优化网络设备、增加带宽、使用CDN 加速等方式来提升网络传输速度，缓解网络带宽瓶颈对服务器性能的影响。
3.优化软件配置对于软件配置问题，可以通过优化服务器上运行的软件，关闭不必要的后台程序、更新软件版本等方式来提升服务器性能。
合理配置软件可以有效减少资源占用，提升服务器运行效率。
4.数据库优化针对数据库负载过重的问题，可以通过优化数据库索引、定期清理无用数据、分表分库等方式来减轻数据库负载，提升数据库响应速度，从而提升整个服务器的性能。
5.负载均衡在服务器集群中，可以通过负载均衡技术将用户请求分发到不同的服务器节点上，实现资源的均衡利用，提升整个系统的性能表现。
如何进行系统性能优化测试提升系统的响应速度与吞吐量
如何进行系统性能优化测试提升系统的响应速度与吞吐量作为现代软件开发中至关重要的一环，系统性能优化测试对于确保系统的高效运行和提升用户体验至关重要。
本文将介绍一些常用的系统性能优化测试方法，以帮助您提升系统的响应速度与吞吐量。
一、分析性能瓶颈在进行系统性能优化测试之前，我们首先需要分析系统的性能瓶颈，以便有针对性地进行优化。
常见的性能瓶颈包括：CPU利用率、内存使用情况、磁盘IO速度、网络带宽等。
通过使用性能监控工具，我们可以实时监控系统的性能指标，并找出系统存在的瓶颈点。
二、负载测试负载测试是一种用来测试系统在各种负载条件下的性能表现的方法。
通过模拟多个并发用户对系统进行访问，可以模拟真实的生产环境，并观察系统在高负载情况下的性能表现。
在进行负载测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，来模拟大量用户对系统进行访问，并记录系统的响应时间、吞吐量等性能指标。
三、压力测试压力测试是一种用来测试系统在极限负载情况下的性能表现的方法。
通过模拟大量并发用户对系统进行访问，可以测试系统在高压力条件下的稳定性和可靠性。
压力测试常用的指标包括系统的最大并发用户数、承载量、错误率等。
在进行压力测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，来模拟大量用户对系统进行高频访问，并观察系统的性能表现。
四、响应时间测试响应时间是衡量系统性能的重要指标之一。
通过测量用户发起请求到系统给出响应的时间，我们可以评估系统的响应速度。
在进行响应时间测试时，我们可以使用工具如Apache JMeter、LoadRunner等，模拟用户对系统进行请求，并记录系统的响应时间。
在测试过程中，我们可以调整不同的负载条件，观察系统的响应时间是否符合预期。
五、代码优化在进行系统性能优化测试时，我们经常会发现系统的性能瓶颈是由代码或算法造成的。
针对性地进行代码优化对于提升系统的性能至关重要。
性能测试中常见的问题和解决方案
性能测试中常见的问题和解决方案性能测试是软件开发过程中非常重要的一环，它可以帮助开发团队评估系统在真实环境下的性能和稳定性。
然而，性能测试中常常会遇到一些问题，如何解决这些问题成为了测试团队面临的挑战。
本文将介绍性能测试中常见的问题和解决方案，并给出相应的案例分析。
一、性能测试中的常见问题1. 测试环境的复杂性：性能测试需要在真实的环境中进行，这意味着测试团队需要考虑服务器、网络、数据库等各种因素。
在搭建测试环境时，很容易出现配置错误、资源不足等问题。
2. 测试数据的准备：性能测试需要使用大量真实数据进行测试，但是获取和准备测试数据是困难的。
测试数据的大小、类型和分布等都会影响测试结果的准确性。
3. 测试工具的选择：性能测试需要使用合适的测试工具进行测试，但是市面上的测试工具种类繁多，选择合适的工具成为了一个难题。
4. 测试负载的设计：测试负载是性能测试中一个重要的因素，如何设计合理的测试负载是性能测试的关键。
如果测试负载过轻，可能无法发现系统的性能瓶颈；如果测试负载过重，可能会导致系统崩溃。
5. 测试结果的分析与解读：性能测试的结果往往是一个庞大的数据集，如何从中提取有用的信息，分析系统的性能瓶颈，并给出相应的优化建议，是测试团队需要面对的难题。
二、性能测试中的解决方案1. 搭建稳定可靠的测试环境：在搭建测试环境时，需要遵循一定的规范，配置正确的服务器、网络和数据库等。
同时，通过监控和性能分析工具来及时发现和解决配置错误和资源不足等问题。
2. 测试数据的准备：为了准备合适的测试数据，测试团队可以使用模拟数据生成工具和数据脚本等。
同时，测试数据的大小、类型和分布应该与真实环境尽量接近，以提高测试的准确性。
3. 选择合适的测试工具：在选择测试工具时，需要考虑测试需求、测试目标和预算等因素。
对于不同的测试需求，可以选择不同类型的测试工具，如负载测试工具、性能监控工具等。
4. 合理设计测试负载：在设计测试负载时，需要考虑系统的特点和使用场景。
系统性能评估与优化：如何评估系统性能,找出系统瓶颈并进行优化
系统性能评估与优化：如何评估系统性能，找出系统瓶颈并进行优化引言当我们使用计算机系统进行各种任务时，系统性能是至关重要的。
无论是进行科学计算、玩游戏还是进行日常办公，我们都希望系统能够以高效、快速、可靠的方式完成任务。
然而，系统的性能受到多种因素的影响，包括硬件配置、软件设计、网络连接等等。
因此，对系统性能进行全面评估和优化是非常必要的。
本文将介绍如何评估系统性能，找出系统瓶颈并进行系统性能优化。
我们将从初步评估开始，逐步深入，探讨各种评估和优化方法。
通过了解系统性能评估与优化的基本原理和方法，我们将能够更好地理解和处理系统性能问题。
初步评估要评估系统的性能，首先需要对系统进行初步评估。
这个评估过程可以简单地观察系统在正常使用情况下的表现，包括响应速度、运行稳定性等方面。
虽然这种评估方法并不精确，但可以帮助我们初步了解系统的性能。
观察响应速度观察系统的响应速度是初步评估系统性能的一种简单有效的方法。
我们可以观察系统在各种不同任务下的响应速度，比较其快慢。
一般来说，如果系统的响应速度较快，那么系统的性能可能较好；反之，如果系统响应速度较慢，可能存在性能问题。
运行稳定性评估除了观察响应速度，我们还可以评估系统的运行稳定性。
运行稳定性是指系统能够持续稳定运行的能力。
我们可以观察系统在长时间运行时是否存在崩溃、卡顿等问题。
如果系统经常出现这些问题，那么可能存在性能问题。
性能评估方法初步评估只能提供一些主观的参考，为了更准确地评估系统性能，我们需要使用一些科学的方法和工具。
下面将介绍几种常用的系统性能评估方法。
负载测试负载测试是评估系统性能的一种常用方法。
在负载测试中，我们会模拟系统在不同负载情况下的工作状态，观察系统对负载的响应能力。
常用的负载测试工具包括Apache JMeter、LoadRunner等。
通过负载测试，我们可以得到系统在不同负载情况下的性能指标，如响应时间、吞吐量等，从而评估系统的性能。
性能测试结果分析
1. 判断应用程序的问题如果系统由于应用程序代码效率低下或者系统结构设计有缺陷而导致大量的上下文切换(context switches/sec显示的上下文切换次数太高)那么就会占用大量的系统资源,如果系统的吞吐量降低并且CPU的使用率很高,并且此现象发生时切换水平在15000以上,那么意味着上下文切换次数过高.从图的整体看.context switches/sec变化不大,throughout曲线的斜率较高,并且此时的context switches/sec已经超过了15000.程序还是需要进一步优化.2.判断CPU瓶颈如果processor queue length显示的队列长度保持不变(>=2)个并且处理器的利用率%Processor time超过90%,那么很可能存在处理器瓶颈.如果发现processor queue length显示的队列长度超过2,而处理器的利用率却一直很低,或许更应该去解决处理器阻塞问题,这里处理器一般不是瓶颈.%processor time平均值大于95,processor queue length 大于2.可以确定CPU瓶颈.此时的CPU已经不能满足程序需要.急需扩展.3. 判断内存泄露问题内存问题主要检查应用程序是否存在内存泄漏,如果发生了内存泄漏,process\private bytes计数器和process\working set 计数器的值往往会升高,同时avaiable bytes的值会降低.内存泄漏应该通过一个长时间的,用来研究分析所有内存都耗尽时,应用程序反应情况的测试来检验.图中可以看到该程序并不存在内存泄露的问题.内存泄露问题经常出现在服务长时间运转的时候,由于部分程序对内存没有释放,而将内存慢慢耗尽.也是提醒大家对系统稳定性测试的关注.4.磁盘问题包括 Page Reads/sec 和 % Disk Time 及 Avg.Disk Queue Length。
性能测试总结分析
性能测试总结分析在当今数字化的时代，软件和系统的性能对于用户体验和业务成功至关重要。
性能测试作为评估系统性能的关键手段，能够帮助我们发现潜在的性能瓶颈，确保系统在高负载下的稳定性和可靠性。
本文将对一次性能测试进行总结分析，旨在为今后的性能优化工作提供有益的参考。
一、测试背景与目标本次性能测试的对象是一个新开发的电商平台，该平台预计将在未来面临大量的用户访问和交易处理。
测试的主要目标是评估系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率等关键性能指标，以确定系统是否能够满足预期的业务需求，并发现可能存在的性能瓶颈和优化点。
二、测试环境与工具为了确保测试结果的准确性和可靠性，我们搭建了一个与生产环境相似的测试环境。
测试环境包括服务器、数据库、网络设备等硬件设施，以及操作系统、中间件、应用服务器等软件环境。
在测试工具方面，我们选用了 JMeter 作为性能测试工具，它能够模拟多种并发用户场景，并对测试结果进行详细的统计和分析。
三、测试用例与场景设计根据业务需求和系统架构，我们设计了以下几种测试用例和场景：1、登录场景：模拟大量用户同时登录系统，测试登录页面的响应时间和服务器的处理能力。
2、商品搜索场景：模拟用户进行商品搜索操作，测试搜索功能的响应时间和数据库的查询性能。
3、下单场景：模拟用户下单购买商品，测试订单处理流程的性能和系统的并发处理能力。
4、支付场景：模拟用户进行支付操作，测试支付接口的响应时间和系统的稳定性。
每个测试场景都设置了不同的并发用户数和持续时间，以全面评估系统在不同负载条件下的性能表现。
四、测试执行与结果分析在测试执行过程中，我们严格按照测试计划和测试用例进行操作，并对测试过程中的各项数据进行实时监控和记录。
测试完成后，我们对测试结果进行了详细的分析。
1、响应时间登录页面的平均响应时间在低并发情况下为 2 秒左右，随着并发用户数的增加，响应时间逐渐上升，在高并发情况下达到了 10 秒以上，超出了预期的 5 秒响应时间标准。
测试过程中遇到的问题和解决方案
测试过程中遇到的问题和解决方案
在测试过程中可能会遇到一些问题，常见的问题及其解决方案如下：
1. 无法复现问题：有时候测试人员可能无法复现报告的问题。
解决方案可以是重新执行测试用例，确保正确的输入和操作步骤，或者尝试在不同的环境中进行测试。
2. 难以重现问题：有时候测试人员可能无法重现用户报告的问题。
解决方案可以是更仔细地跟踪并记录测试过程中的每个步骤，或者尝试与用户进一步沟通以获取更多的细节。
3. 兼容性问题：在不同的设备、操作系统或浏览器上进行测试时，可能会出现兼容性问题。
解决方案是在尽可能多的环境中进行测试，并确保软件适配各种不同的配置。
4. 性能问题：软件可能会在某些场景下出现性能问题，如响应时间慢或高负载下崩溃。
解决方法可以是使用性能测试工具对软件进行性能测试，并进行优化或调整软件的配置。
5. 安全问题：软件可能会存在安全漏洞，如数据泄露或未经授权的访问。
解决方法可以是进行安全性测试，并修复所有发现的漏洞或脆弱性。
6. UI问题：用户界面可能会出现设计问题或不一致的问题。
解决方法可以是进行用户界面测试，并与设计团队合作解决问题。
7. 文档问题：软件的用户文档或技术文档可能不完整或不准确。
解决方案是进行文档测试，并向开发团队提供反馈以修复或改进文档。
总体来说，要解决测试过程中的问题，测试人员需要仔细分析问题，并与开发人员、设计人员和相关团队紧密合作，以找到合适的解决方案。
显卡性能瓶颈分析如何确定你的系统瓶颈在哪里
显卡性能瓶颈分析如何确定你的系统瓶颈在哪里显卡性能瓶颈是制约计算机处理图像和视频的速度的一个重要因素。
当用户进行游戏、进行图形处理或进行其他高性能计算任务时，显卡的性能瓶颈可能会对系统性能产生严重影响。
因此，准确确定系统中的瓶颈所在对于解决性能问题至关重要。
那么，如何准确判断显卡性能瓶颈在哪里呢？以下是一些常用的方法和技巧：一、仔细观察显卡使用率在进行高负荷的图形处理任务时，可以通过监控显卡使用率来判断显卡是否达到了性能瓶颈。
通常，图形处理任务较重的游戏或软件会占用大量的显卡资源。
因此，使用任务管理器、性能监视器等工具，实时观察显卡的使用率，即可大致判断显卡是否成为系统性能瓶颈。
二、检查显卡温度显卡温度过高可能会导致性能下降，甚至系统不稳定。
因此，及时检查显卡温度是判断性能瓶颈的重要步骤之一。
可以使用显卡监控软件来实时监测显卡温度，一般情况下，当显卡温度超过80℃时，就应该引起注意，这可能意味着显卡的散热不足以满足其性能要求。
三、比较显卡与其他硬件的性能差距要判断显卡是否成为性能瓶颈，还可以比较显卡与其他硬件（如处理器、内存等）的性能差距。
如果显卡的性能远高于其他硬件，那么瓶颈很可能出现在其他硬件上；反之，则可能是显卡性能导致了系统的瓶颈。
通过对比各个硬件的性能指标，可以帮助确定是哪个硬件导致了性能瓶颈。
四、使用性能测试工具性能测试工具可以帮助我们更准确地评估系统的性能，并鉴别出瓶颈所在。
例如，3DMark、Unigine Heaven等工具可以全面测试显卡的性能，并输出详细的性能报告，从而帮助用户判断显卡性能瓶颈在哪里。
五、升级显卡驱动程序显卡驱动程序的版本也可能会对性能产生影响。
因此，如果发现显卡性能有所下降，可以尝试升级显卡驱动程序，以获得更好的性能表现。
通常，显卡厂商会定期发布新的驱动程序版本，其中可能包含一些性能优化。
所以，升级显卡驱动程序也是解决性能瓶颈的一个可行方法。
综上所述，通过仔细观察显卡使用率、检查显卡温度、比较显卡与其他硬件的性能差距、使用性能测试工具以及升级显卡驱动程序等方法，我们可以较为准确地确定显卡性能瓶颈所在。
性能测试--瓶颈分析方法
性能测试－－瓶颈分析方法1、内存分析方法内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。
内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。
内存分析的主要方法和步骤：〔1〕首先查看Memory\Available Mbytes指标如果该指标的数据比较小，系统可能出现了内存方面的问题，需要继续下面步骤进一步分析。
注：在UNIX/LINUX中，对应指标是FREE(KB)〔2〕注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值操作系统回利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。
这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。
如果Pages/sec的技术持续高于几百，可能有内存问题。
Pages/sec值不一定大九说明有内存问题，可能是运行使用内存映射文件的程序所致。
Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向内存读取的次数越多。
此事需要查看Pages Read/sec的计数值，该计数器的阀值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。
注：在UNIX/LINUX系统中，对于指标是(page)si和(page)so.(3)根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。
如果Pages Read/sec很低，同时%Disk Time 和Average Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶颈。
但是，如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低，则是内存不足。
注：在UNIX/LINUX系统中，对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.2、处理器分析法〔1〕首先看System\%Total Processor Time 性能计数器的计数值该计数器的值表达服务器整体处理器利用率，对多处理器的系统而言，该计数器提醒所有CPU的平均利用率。
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化
服务器性能瓶颈分析如何发现瓶颈并优化随着互联网的快速发展，服务器已经成为现代社会中不可或缺的重要组成部分。
然而，在服务器运行过程中，由于各种原因可能会出现性能瓶颈，导致服务器运行速度变慢，甚至服务中断。
因此，及时发现服务器性能瓶颈并进行优化是保障服务器正常运行的关键。
本文将介绍如何进行服务器性能瓶颈分析，发现瓶颈并进行优化的方法。
一、性能瓶颈的定义和影响性能瓶颈是指在服务器运行过程中，某个组件或环节的性能达到瓶颈状态，限制了整体性能的提升。
性能瓶颈的出现会导致服务器响应速度变慢，服务质量下降，甚至系统崩溃。
常见的性能瓶颈包括CPU 利用率过高、内存占用过多、磁盘I/O繁忙、网络带宽不足等。
二、性能瓶颈的发现方法1. 监控工具通过监控工具可以实时监测服务器各项性能指标，及时发现异常情况。
常用的监控工具包括Zabbix、Nagios、Cacti等，通过这些工具可以查看CPU利用率、内存占用、磁盘I/O情况、网络带宽利用率等指标，从而找出性能瓶颈所在。
2. 性能测试定期进行性能测试可以模拟服务器在高负载情况下的表现，发现潜在的性能瓶颈。
可以使用压力测试工具如JMeter、LoadRunner等进行性能测试，观察服务器在高负载情况下的响应速度和稳定性，找出性能瓶颈并进行优化。
3. 日志分析通过分析服务器的日志文件，可以发现一些潜在的性能问题。
例如，可以通过分析系统日志、应用程序日志等，找出异常情况和错误信息，从而定位性能瓶颈所在。
三、性能瓶颈的优化方法1. 升级硬件当服务器性能瓶颈是由硬件性能不足导致时，可以考虑升级硬件来提升服务器性能。
例如，可以增加CPU核心数、扩展内存容量、更换高速硬盘、升级网络设备等，从而提升服务器的整体性能。
2. 优化软件配置通过优化软件配置可以提升服务器性能，减少性能瓶颈的出现。
例如，可以优化数据库索引、调整应用程序参数、优化网络配置等，从而提升服务器的性能表现。
3. 负载均衡通过负载均衡技术可以将请求分发到多台服务器上，避免单台服务器出现性能瓶颈。
性能测试瓶颈分析
性能测试瓶颈分析你好，我是⼩⽜，⽬前在⼀家准⼀线互联⽹⼤⼚做测试开发⼯程师。
对于⼀般公司普通测试⼯程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
在⼀些⼤⼚都有专门的性能测试团队去定位分析系统性能瓶颈，并进⾏调优。
但是，这并不意味着对于那些不想进⼤⼚或者限于学历暂时⽆法进⼊⼤⼚的⼈学习性能测试就没有意义了。
相反，我觉得很有意义，⾸先，做性能测试有利于你更好的理解系统架构以及整个链路数据的流转调⽤情况，从⽽加深你对业务的理解，更好的进⾏⼿⼯业务测试。
其次，学好性能测试对于你跳槽找⼯作⾯试来说是⼀⼤利器。
之前不⽌⼀次提过，对于想拿⾼薪或者想进⼤⼚的同学来说，其实就是看你编程，⾃动化，性能这⼏块掌握的怎么样。
⾄于其它⼯具使⽤，测试思维说实话都⽐较虚，也⽐较基础，没什么亮点。
那么接下来详细聊聊如何定位分析性能瓶颈，并调优呢？⾸先，说⼀下相对专业⼀些的性能测试在压测之前⼀般是怎么做的？压测之前，⼀般会先对各个数据流转系统做好监控，⽐如服务器硬件资源cpu，磁盘，⽹络，io以及数据库服务器，数据库连接数，是否有sql慢查询，包括线程状态，JVM，中间件redis，nginx等等做监控。
关于如何做监控就看公司性能测试这块投⼊成本和建设的怎么样了，⽐如有的公司有⾃⼰的监控平台，可以同时监控很多东西。
像⼀些规模不⼤的团队简陋⼀点的可以借助于现有的开源平台和⼯具做监控。
⽐如Grafana+Prometheus可以监控服务器操作系统资源和数据库。
jvisualvm可以监控JVM和线程状态，包括线程阻塞，死锁等等。
nmon可以监控linux服务器，cpu，磁盘，内存，⽹络等。
除了这些⼯具还可以使⽤⼀些命令来做⼀些简单监控，⽐如监控cpu可以⽤top命令，内存⽤free命令等。
监控中间件redis可以⽤info命令，监控nginx连接数使⽤netstat命令等等。
深入探析质量技术部工作中存在的问题与瓶颈
深入探析质量技术部工作中存在的问题与瓶颈作为质量技术部的一名员工，我们不仅要确保公司产品的质量，还要不断挖掘提升质量的方法和技术。
然而，在这个过程中，我们也会遇到许多问题和瓶颈，这些问题和瓶颈不仅影响到了工作的效率，也可能会对产品的质量和用户体验造成影响。
本文将深入探析质量技术部工作中存在的问题和瓶颈，并提出改进措施。
一、质量问题的快速定位和解决在质量技术部的工作中，快速定位和解决质量问题是非常重要的工作。
然而，在实际工作中，我们经常会面临以下问题：1.缺乏完整的测试环境和数据：测试环境和数据不完整，测试进行不充分，会导致问题的漏测和测试不准确，从而影响到问题的定位和解决。
2.对问题的描述不准确：有些问题的描述存在模糊和多义性，甚至有些问题的描述都不够清晰明了，这给问题的定位和解决造成了很大的困难。
3.测试用例的缺失和不完善：测试用例不全面、不完备，会导致部分问题被漏测，从而影响到问题的定位和解决。
4.数据分析方法的欠缺：对于一些复杂的质量问题，仅依赖传统的排查方法很难定位问题的根本原因。
因此，我们需要更多数据分析方法来帮助我们定位问题。
为了解决上述问题，我们需要采取以下措施：1.优化测试环境和数据：增加模拟测试环境和数据，以便快速推进测试进度和定位问题根本原因。
2.加强沟通与协作：以用户为中心，全面核对问题描述，并与相关团队、专家进行沟通和协作，提高破解问题的效率。
3.建立完善的测试用例：全面覆盖测试场景、多维度测试数据、测试的容错率和可靠性，确保所有测试数据的质量符合标准。
4.增加数据分析和挖掘的方法：增加数据分析岗位，对数据进行挖掘和分析，并建立大数据分析平台，来实现数据的有效利用和快速定位。
二、性能问题的快速定位和解决随着产品的不断发展和工作的深入，会不可避免地出现性能问题。
在性能问题的快速定位和解决过程中，我们常常会面临以下问题：1.性能分析方法的欠缺：对于一些复杂的性能问题，当内存使用过高或卡顿现象出现时，采用基础的性能优化不足以找到性能问题的根源。
软件性能测试数据分析方法与性能瓶颈定位
软件性能测试数据分析方法与性能瓶颈定位软件性能测试是软件开发生命周期中非常重要的一个环节，它可以帮助开发团队评估系统在不同负载情况下的性能表现，并且找出潜在的性能瓶颈问题。
在进行软件性能测试过程中，对测试数据进行分析和性能瓶颈的定位变得至关重要。
本文将介绍几种常用的软件性能测试数据分析方法，并讨论如何定位性能瓶颈问题。
一、软件性能测试数据分析方法1. 基准测试分析：基准测试是一种以确定性能度量方面的基准值为目标的性能测试。
在进行基准测试后，应该对所得数据进行分析，以便评估系统在不同负载情况下的性能表现。
常用的基准测试分析方法包括：平均响应时间分析、标准差分析、吞吐量分析等。
通过对这些数据进行分析，可以帮助确定系统性能状况。
2. 载荷测试分析：载荷测试是指对系统进行压力测试，以评估系统在高负载情况下的性能表现。
在进行载荷测试后，需要对测试数据进行分析，查看系统在不同负载级别下的性能指标变化。
常用的载荷测试分析方法包括：并发用户数分析、吞吐量分析、错误率分析等。
通过这些分析方法，可以帮助找出系统在高负载下出现的性能问题。
3. 性能指标分析：在软件性能测试中，一些基本的性能指标，如响应时间、吞吐量等，对于评估系统性能非常重要。
通过对这些性能指标的分析，可以帮助发现系统性能的瓶颈，进而进行优化。
常用的性能指标分析方法包括：分位数分析、负载分析、资源利用率分析等。
二、性能瓶颈的定位软件系统的性能瓶颈是指导致系统性能下降的原因。
在软件性能测试过程中，定位性能瓶颈是非常重要的，只有明确了性能瓶颈的位置，才能针对性地进行性能优化。
以下是一些常用的性能瓶颈定位方法：1. 基于响应时间的定位：响应时间是用户感知软件性能的重要指标之一。
通过对系统的响应时间进行分析，可以定位到导致响应时间延长的关键路径。
这些关键路径可能是数据库查询、网络传输、计算等方面的问题，通过优化这些关键路径可以提高系统的性能。
2. 基于资源利用率的定位：在进行性能测试时，要监控系统资源的利用率，包括CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等。
性能测试问题总结
性能测试问题总结在软件开发和系统优化的过程中，性能测试是至关重要的环节。
通过性能测试，我们可以发现系统在处理大量用户请求、高并发场景以及复杂业务逻辑时可能出现的性能瓶颈和问题。
然而，在进行性能测试的过程中，往往会遇到各种各样的挑战和问题。
接下来，我将对常见的性能测试问题进行总结和分析。
一、测试环境问题1、硬件配置不一致在性能测试中，如果测试环境的硬件配置与生产环境存在较大差异，那么测试结果的参考价值就会大打折扣。
例如，生产环境使用的是高性能服务器，而测试环境使用的是配置较低的服务器，可能导致测试结果显示系统性能良好，但在实际生产环境中却出现性能瓶颈。
2、网络环境差异网络环境的不同也会对性能测试结果产生影响。
测试环境中的网络带宽、延迟和丢包率等参数可能与生产环境不同，从而导致测试结果无法真实反映系统在实际网络环境中的性能表现。
3、软件版本不一致测试环境中使用的软件版本与生产环境不一致，可能会引入一些未知的差异。
例如，数据库版本、中间件版本的不同，可能会导致性能表现的差异。
二、测试脚本问题1、脚本逻辑错误性能测试脚本的逻辑如果存在错误，可能会导致测试结果不准确。
例如，没有正确模拟用户的操作流程，或者在脚本中存在重复请求、遗漏关键步骤等问题。
2、参数化不合理在性能测试中，常常需要对一些数据进行参数化，以模拟真实的用户场景。
如果参数化不合理，例如参数取值范围不合理、参数分布不均匀等，可能会导致测试结果无法反映真实的系统性能。
3、关联和断言设置不当脚本中的关联和断言设置不当，可能会导致测试失败或者测试结果不准确。
例如，关联没有正确获取到动态数据，断言设置过于严格或宽松。
三、测试数据问题1、数据量不足如果测试数据量不足，无法模拟真实的业务场景，可能会导致系统在处理大量数据时出现性能问题。
2、数据分布不合理测试数据的分布如果不合理，例如某些数据类型出现的频率过高或过低，可能会影响测试结果的准确性。
3、数据质量问题测试数据中存在错误、重复或不完整的数据，可能会导致系统在处理数据时出现异常，从而影响性能测试结果。
移动应用测试中的性能瓶颈分析与优化技术研究
移动应用测试中的性能瓶颈分析与优化技术研究移动应用的普及使得移动应用测试变得越来越重要，而性能瓶颈是这一过程中需要关注和解决的一个关键问题。
本文将对移动应用测试中的性能瓶颈分析与优化技术进行详细研究，以帮助开发者更好地优化移动应用性能，提升用户体验。
我们需要明确什么是性能瓶颈。
性能瓶颈是指在系统中造成性能低下或性能下降的部分或因素。
在移动应用测试中，性能瓶颈可能出现在移动应用的各个方面，比如启动时间、响应时间、卡顿现象等。
我们需要通过分析定位性能瓶颈所在，然后采取相应的优化技术来解决这些问题。
一种常用的性能瓶颈分析方法是通过性能测试工具收集和分析性能数据。
性能测试工具可以模拟大量用户并发访问移动应用，从而在真实环境中测试应用的各个性能指标。
通过这些测试数据，我们可以了解到应用的性能状况，通过性能指标的比较和分析，可以快速定位到性能瓶颈所在。
在性能瓶颈分析过程中，我们需要注意以下几个方面：1. 应用启动时间分析：移动应用的启动时间是用户体验的关键因素之一。
我们可以通过记录应用从打开到完全加载完成的时间，然后对此过程进行细致的分析，找出具体什么原因造成了启动时间的延迟。
2. 响应时间优化：用户在使用移动应用时，希望应用的响应速度足够快，不会出现明显的卡顿和延迟现象。
我们可以通过分析用户操作和对应的应用响应时间，找出影响响应速度的因素，并进行相应的优化措施。
3. 内存和电池消耗优化：移动设备的资源有限，高内存占用和高电池消耗会影响用户的使用体验。
我们可以通过监测应用的内存使用情况和电池消耗情况，找出存在的问题，并进行相应的内存和电池优化，以提高应用的性能和续航能力。
4. 网络请求和数据传输优化：移动应用中的网络请求和数据传输是常见的性能瓶颈之一。
我们可以通过监测网络请求的数量、请求大小和响应时间等指标，找出网络请求问题所在，并进行优化，例如合并请求、压缩传输、使用缓存等技术手段。
5. 设备适配和兼容性优化：移动设备的多样性导致了不同设备上可能出现的性能问题和兼容性问题。
性能测试分析范文
性能测试分析范文性能测试是一种测试方法，用于评估系统在各种负载条件下的性能和稳定性。
通过性能测试，可以发现系统的瓶颈，并进行相应的优化，以确保系统能够在用户的预期负载下正常运行。
性能测试通常包括以下几个阶段：1.需求分析：需求分析是性能测试的第一步，目的是了解系统的使用情况和用户需求，以确定测试的目标和范围。
在需求分析阶段，需要和业务部门和开发团队沟通，了解系统的功能和用户使用情况，以及预期的负载条件。
2.测试计划：测试计划是性能测试的指导文档，它定义了测试的目标、范围、资源需求、测试环境、测试策略、测试方法和时间计划等。
在测试计划中，需要明确测试的目标，例如系统的吞吐量、响应时间、并发用户数等指标。
3.测试环境搭建：性能测试需要搭建一个与实际生产环境相似的测试环境，以便更准确地模拟用户使用系统的情况。
测试环境包括硬件设备、操作系统、数据库、网络环境等。
4. 测试脚本开发：测试脚本是性能测试的核心，它模拟用户的行为，例如登录、浏览、提交等操作。
测试脚本通常使用性能测试工具来开发，例如JMeter、LoadRunner等。
在开发测试脚本时，需要考虑用户行为的多样性和真实性，以及不同负载条件下的并发用户数和请求频率等。
5.测试执行：测试执行是将测试计划中定义的测试场景在测试环境中运行。
测试执行期间，需要监控系统的性能指标，例如响应时间、CPU利用率、内存利用率、数据库响应时间等。
可以使用性能测试工具来实时监控系统性能，并生成测试报告。
6.结果分析：在测试执行完成后，需要对测试结果进行分析，以确定系统的性能瓶颈和优化方向。
结果分析可以从不同角度进行，例如响应时间分析、事务成功率分析、并发用户数分析等。
可以使用性能测试工具提供的分析功能，也可以使用其他工具进行分析。
7.优化建议：根据测试结果的分析，可以提出系统的优化建议，例如优化数据库查询语句、优化系统配置、增加服务器硬件资源等。
优化建议应该基于测试结果的客观数据，以确保其有效性和可行性。
如何进行性能测试找出瓶颈并优化
如何进行性能测试找出瓶颈并优化性能测试是软件开发过程中至关重要的一环，它可以帮助开发团队找出系统中的瓶颈并进行优化。
本文将介绍如何进行性能测试，找出瓶颈并进行优化的步骤和方法。
一、性能测试简介性能测试是一种对软件、系统或者组件的性能进行评估和验证的过程。
它可以帮助开发团队确定系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等性能指标，以找出系统的瓶颈并进行优化。
二、性能测试的步骤1. 确定性能测试的目标在开始性能测试之前，需要明确性能测试的目标。
例如，确定要测试的系统功能、用户访问模式、系统负载以及所需的性能指标。
2. 设计性能测试方案根据性能测试目标，设计性能测试方案。
包括确定性能测试的范围、测试的环境、测试的数据以及测试的方法。
3. 准备性能测试环境在进行性能测试之前，需要准备一个性能测试环境。
这个环境应该模拟真实的生产环境，包括硬件设备、网络配置、操作系统等。
4. 编写性能测试脚本根据性能测试方案，编写性能测试脚本。
这些脚本将模拟用户的访问行为，并收集系统的性能数据。
5. 执行性能测试执行性能测试脚本，并记录系统在各种负载情况下的性能数据。
这些数据可以包括响应时间、吞吐量、并发用户数等指标。
6. 分析性能测试结果根据性能测试结果，分析系统的性能瓶颈。
可以通过查看系统的性能数据，找出系统的瓶颈所在，例如数据库访问、网络带宽等。
7. 进行性能优化根据性能测试结果，进行性能优化。
可以采取一些措施，如增加服务器的硬件资源、优化数据库查询语句、调整系统配置等，以提高系统的性能。
8. 重新执行性能测试在进行性能优化之后，重新执行性能测试，并对比优化前后的性能数据。
如果系统的性能有显著提升，则说明优化措施是有效的。
9. 定期进行性能测试性能测试不仅仅是一个一次性的过程，而是一个持续的过程。
需要定期进行性能测试，以确保系统的性能稳定并满足用户的需求。
三、性能测试的工具1. JMeterJMeter是一个开源的性能测试工具，它可以模拟多个用户对系统进行访问，并收集系统的性能数据。
软件测试中的软件性能评估和瓶颈分析
软件测试中的软件性能评估和瓶颈分析随着软件行业的迅速发展，软件测试的重要性也愈发凸显。
除了功能测试、安全测试等基本测试，软件性能评估和瓶颈分析也成为了软件测试的一项重要任务。
一、软件性能评估软件性能评估指的是测试人员对软件在一定压力下的运行情况进行测试，以评估软件的性能表现。
软件性能评估的主要指标包括响应时间、吞吐量、并发用户数和系统资源使用率等。
其中，响应时间指的是从用户输入命令到系统返回结果的时间；吞吐量指的是系统在一定时间内可以处理的请求或数据量；并发用户数指的是同时使用软件的用户数量；系统资源使用率包括CPU使用率、内存使用情况、网络带宽使用情况等。
软件性能评估可以通过软件负载测试、性能测试等手段进行。
软件负载测试是通过模拟实际使用情况，使软件在负载下运行，以评估其性能表现。
软件负载测试主要包括压力测试、容量测试和稳定性测试。
压力测试是通过模拟大量用户同时使用软件的情况，测试软件在高负载下的性能表现；容量测试是测试软件在未来需求量增加时，能否支撑更多的用户数量或数据量；稳定性测试是测试软件在长时间运行下是否存在稳定性问题。
软件负载测试可以通过自动化测试工具进行，如LoadRunner、JMeter等。
性能测试是以一定负载条件下，测试软件在能力、稳定性、可靠性、可维护性等方面的表现。
性能测试主要包括负载测试、压力测试和容量测试。
负载测试是测试软件在不同负载环境下的性能表现，以此确定软件性能瓶颈；压力测试是测试软件在高负载下的性能表现，以此确定软件能否承受高并发、高负载的工作环境；容量测试是测试软件在需求量增加时的性能表现和承载能力，以此预测软件未来的需求量和使用情况。
性能测试可以通过自动化测试工具进行，如LoadRunner、JMeter等。
二、瓶颈分析瓶颈分析指的是在软件性能评估过程中，从性能测试数据中识别出影响软件性能的瓶颈并进行优化。
瓶颈可以分为硬件瓶颈和软件瓶颈两种。
硬件瓶颈包括CPU、内存、网络带宽、磁盘IO等硬件设备的限制。
性能测试分析报告
性能测试分析报告一、引言在当今数字化时代，软件系统的性能对于企业的业务运营和用户体验至关重要。
为了确保系统能够稳定、高效地运行，性能测试成为了软件开发过程中不可或缺的环节。
本次性能测试旨在评估系统名称在不同负载条件下的性能表现，发现潜在的性能瓶颈，并提出优化建议。
二、测试目标本次性能测试的主要目标包括：1、评估系统在预期负载下的响应时间，确保满足业务需求。
2、确定系统的最大并发用户数和吞吐量，为系统容量规划提供依据。
3、检测系统在高负载下的稳定性，观察是否存在内存泄漏、CPU使用率过高等问题。
三、测试环境1、硬件环境服务器：服务器型号，CPU 型号，内存容量，存储类型及容量客户端：客户端型号，CPU 型号，内存容量2、软件环境操作系统：服务器端操作系统名称及版本，客户端操作系统名称及版本数据库：数据库名称及版本中间件：中间件名称及版本3、网络环境网络带宽：带宽大小网络延迟：平均延迟时间四、测试工具本次性能测试使用了以下工具：1、性能测试工具名称：用于模拟并发用户请求和性能数据采集。
2、监控工具名称：用于实时监控服务器的资源使用情况，如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等。
五、测试场景设计根据系统的业务特点和用户行为，设计了以下测试场景：1、登录场景并发用户数：具体并发用户数操作步骤：输入用户名和密码，点击登录按钮。
2、数据查询场景并发用户数：具体并发用户数操作步骤：输入查询条件，点击查询按钮，查看查询结果。
3、数据录入场景并发用户数：具体并发用户数操作步骤：填写数据表单，点击保存按钮。
六、测试执行情况1、测试用例执行情况共执行了测试用例数量个测试用例，其中成功用例数量个成功，失败用例数量个失败。
失败用例的主要原因是失败原因说明。
2、测试数据收集情况在测试过程中，收集了系统的响应时间、吞吐量、资源使用率等性能数据。
响应时间包括平均响应时间、最小响应时间和最大响应时间。
吞吐量以每秒处理的事务数（TPS）或每秒请求数（RPS）来衡量。
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性能测试瓶颈分析来源：未知作者：领测软件测试网采编发表时间:2011-07-06 09:45点击:512次软件测试工具电信测试游戏测试安全测试本地化测试手机测试Web测试其它相关软件测试工程师入门软件测试外包测试模板金融测试嵌入式测试云测试软件测试工程师职业发展单元测试功能测试测试用例性能测试自动测试测试管理缺陷管理测试认证敏捷测试同一场景1.小用户量的情况下测试 2.大用户量情况下的测试分析的方法：整个系统架构分析，系统响应时间消耗，利用图表分析查看事务响应时间，通过事务摘要图分析事务响应时间，那个消耗最大(通过小用户量和大用户量同一场景1.小用户量的情况下测试2.大用户量情况下的测试分析的方法：整个系统架构分析，系统响应时间消耗，利用图表分析查看事务响应时间，通过事务摘要图分析事务响应时间，那个消耗最大(通过小用户量和大用户量的响应时间分析，查看那个事务响应时间最高)，确定哪部分功能是性能的瓶颈，分析window resource图表，查看cpu使用下列计数器标识cpu瓶颈Processor\ Interrupts/secProcessor\ % Processor TimeProcess(process)\ % Processor TimeSystem\ Processor Queue Length通过它来确定是否硬件本身出现瓶颈，或者进一步确定应该怎么去判断性能产生瓶颈的地方!下一步去判断进程，那个进程消耗cpu最高下边就有很多种情况需要你自己去判断，有可能是进程调用了的函数消耗了系统资源形成上边的问题，也有可能是后台数据库出现的问题(这个就要看你的系统配置是什么样的，比如你的db服务器和应用服务器都配置在一台机器上)性能产生瓶颈有很多地方，所以需要进一判断，是否是后台数据库的问题还有待分析，是那条语句导致的问题需要进一步分析判断。
分析原则：? 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点) ? 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。
服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网，可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置，数据库，web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。
对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。
? 分段排除法很有效分析的信息来源：?1 根据场景运行过程中的错误提示信息?2 根据测试结果收集到的监控指标数据一.错误提示分析分析实例：1 ?Error: Failed to connect to server "10.10.10.30:8080": [10060] Connection?Error: timed out Error: Server "10.10.10.30" has shut down the connection prematurely分析：?A、应用服务死掉。
(小用户时：程序上的问题。
程序上处理数据库的问题)?B、应用服务没有死(应用服务参数设置问题)例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的Aclearcase/" target="_blank" >cceptBacklog属性值设得过低。
如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25%?C、数据库的连接(1、在应用服务的性能参数可能太小了2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关))2 Error: Page download timeout (120 seconds) has expired分析：可能是以下原因造成?A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈?B、页面中图片太多?C、在程序处理表的时候检查字段太大多二.监控指标数据分析1.最大并发用户数：应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。
在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutestdirector/" target="_blank" >tdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。
如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。
否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。
2.业务操作响应时间：? 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。
使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。
? 细分事务并分析每个页面组件的性能。
查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的?问题是否与网络或服务器有关?? 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。
如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题3.服务器资源监控指标：内存：1 UNIX资源监控中指标内存页交换速率(Paging rate)，如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。
如果持续很高，则内存可能是瓶颈。
也可能是内存访问命中率低。
2Windows资源监控中，如果Process\Private Bytes计数器和Process\Working Set计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆:很高的换页率(high pageout rate);进程进入不活动状态;交换区所有磁盘的活动次数可高;可高的全局系统CPU利用率;内存不够出错(out of memory errors)处理器：1 UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标CPU占用率(CPU utilization)，如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。
可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。
如果服务器专用于SQL Server,可接受的最大上限是80-85%合理使用的范围在60%至70%。
2 Windows资源监控中，如果System\Processor Queue Length大于2，而处理器利用率(Processor Time)一直很低，则存在着处理器阻塞。
CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆:很慢的响应时间(slow response time)性能测试瓶颈分析(2)来源：未知作者：领测软件测试网采编发表时间:2011-07-06 09:45点击:513次软件测试工具电信测试游戏测试安全测试本地化测试手机测试Web测试其它相关软件测试工程师入门软件测试外包测试模板金融测试嵌入式测试云测试软件测试工程师职业发展单元测试功能测试测试用例性能测试自动测试测试管理缺陷管理测试认证敏捷测试CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU) 过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU) 长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over timCPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU)过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU)长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)磁盘I/O：1 UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标磁盘交换率(Disk rate)，如果该参数值一直很高，表明I/O有问题。
可考虑更换更快的硬盘系统。
2 Windows资源监控中，如果Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高，而Page Reads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。
I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆:过高的磁盘利用率(high disk utilization)太长的磁盘等待队列(large disk queue length)等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(large percentage of time waiting for disk I/O)太高的物理I/O速率:large physical I/O rate(not sufficient in itself)过低的缓存命中率(low buffer cache hit ratio(not sufficient in itself))太长的运行进程队列，但CPU却空闲(large run queue with idle CPU)4.数据库服务器：SQL Server数据库：1 SQLServer资源监控中指标缓存点击率(Cache Hit Ratio)，该值越高越好。
如果持续低于80%，应考虑增加内存。
2 如果Full Scans/sec(全表扫描/秒)计数器显示的值比1或2高，则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。
3 Number of Deadlocks/sec(死锁的数量/秒)：死锁对应用程序的可伸缩性非常有害，并且会导致恶劣的用户体验。
该计数器的值必须为0。
4 Lock Requests/sec(锁请求/秒)，通过优化查询来减少读取次数，可以减少该计数器的值。
Oracle数据库：1 如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90，那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。
快存(共享SQL区)和数据字典快存的命中率：select(sum(pins-reloads))/sum(pins) from v$librarycache;select(sum(gets-getmisses))/sum(gets) from v$rowcache;自由内存：select * from v$sgastat where name=’free memory’;2 如果数据的缓存命中率小于0.90，那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值(单位：块)。
缓冲区高速缓存命中率：select name,value from v$sysstat where name in ('db block gets’,'consistent gets','physical reads') ;Hit Ratio = 1-(physical reads / ( db block gets + consistent gets))3 如果日志缓冲区申请的值较大，则应加大LOG_BUFFER参数的值。