性能分析与调优的原理及原则
性能测试分析思路
性能测试分析思路1.分析原则由外到内,有表到⾥,层层深⼊。
⼀个应⽤系统性能开始出现下降的最直接表现就是系统的响应时间变长。
于是,系统响应时间成为分析性能的起点。
⽽任何复杂的系统都可以分为⽹络和服务器两个部分,·我们可以像分析WebTours那样去分析其他系统,如图4-41所⽰。
性能分析不是⼀蹴⽽就的,需要贯穿于性能测试过程的始末。
性能分析调优是个逐步推理验证的过程,就像动画⽚《柯南》⼀样:⼤胆猜想、细⼼验证和排查。
2.分析流程虽然性能分析是⼀个⾮常复杂的过程，但⼀样有规律可循。
好⽐制造⼀辆汽车同样是复杂的过程，但只要按照预定的步骤认真地执⾏下去，⼀辆汽车便诞⽣了分析也是这个道理⼀般分析的流程如下。
1)从summary的事务概要图⼊⼿。
判断⽤户是否全部运⾏,事务响应时间是否合理,事务通过率如何等。
2)查看错误统计图和每秒错误数图。
错误统计图可以直观地看出在运⾏中出现的错误,1果经验⾜够,有时候可以直接定位。
⽽每秒错误数图可以查看测试过程中错误的出现是否有规律,如果有,则有可能是程序在并发处理⽅⾯有问题。
3)查看系统资源情况。
例如, CPU、内存、10、队列等重要的指标变化。
4)虚拟⽤户与事务的详细执⾏情况。
如果有较多的⽤户⽆法通过,则需要检查是脚本原因,还是场景原因。
如果只有⼀个或者少部分虚拟⽤户运⾏正常,则有可能是脚本存在问题。
正常情况下,随着虚拟⽤户的稳定,事务响应时间也不会有太⼤的变化。
5)查看Web资源图。
可以站在服务器端来进⾏分析推断。
6)查看⽹页细分图。
可以先从First Buffer Time⼊⼿,判断是⽹络问题,还是服务器问题,然后再具体细分下去进⾏分析。
掌握以上思想后,只有通过多想、多练、多总结才⾏,⼩⽩暗⾃告诉⾃⼰。
数据库性能分析与调优方法
数据库性能分析与调优方法数据库是现代应用程序中关键的组成部分，对于保证应用程序的高性能和可靠性至关重要。
在企业和组织中，数据库通常存储着大量的数据，并且需要同时支持多个用户的并发访问。
因此，数据库的性能成为了一个重要的问题。
为了提高数据库的性能，我们需要进行性能分析，并根据分析结果实施相应的调优方法。
一、性能分析性能分析是确定数据库存在性能问题的第一步。
通过性能分析，我们可以了解到数据库的工作情况，包括响应时间、吞吐量、并发访问等。
常见的数据库性能分析方法包括：1. 监测数据库的运行状态通过监测数据库的运行状态，可以收集到丰富的性能数据。
这些数据可以包括每个SQL语句的执行时间、数据读取和写入的速度、锁定和死锁的情况等。
通过分析这些数据，可以找出数据库中存在的性能问题的根源。
2. 执行性能测试通过模拟实际的工作负载，在不同的负载情况下对数据库进行性能测试。
根据测试结果，找出数据库的性能瓶颈，为后续的性能优化提供参考。
3. 分析执行计划执行计划是数据库系统在执行SQL语句时生成的一种执行策略。
通过分析SQL语句的执行计划，可以了解到SQL语句在数据库中的执行情况，并找出可能存在的性能问题。
二、调优方法当我们通过性能分析确定了数据库存在性能问题后，就需要针对具体问题采取相应的调优方法来提高数据库的性能。
常见的数据库性能调优方法包括：1. 优化查询语句查询语句是数据库常用的操作之一，也是常见的性能瓶颈所在。
通过优化查询语句，可以降低查询的时间复杂度，提高查询的效率。
常用的方法包括：- 使用索引：通过为数据库表建立合适的索引，可以加速查询操作。
- 优化连接条件：尽量避免在查询语句中使用“or”、“not”等复杂的连接条件，减少查询的复杂度。
- 避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方法，应尽量避免使用。
2. 调整数据库参数数据库的性能也与其配置参数有关，通过调整数据库的相关参数，可以改善数据库的性能。
常见的调整方法包括：- 内存与磁盘配置：将数据库中常用的表和索引放置在内存中，可以提高查询和读写的速度。
nginx性能分析和全面调优
nginx性能分析和全⾯调优Nginx全能解析及性能调优nginx 是⼀个轻量级的、基于http的、⾼性能的反向代理的服务器和静态web服务器。
正向代理和反向代理不管是正向代理还是反向代理都是基于客户端来说的。
正向代理特点正向代理是对客户端的代理正向代理是架设在客户端的主机客户端在使⽤正向代理服务器时是要知道访问的⽬标服务的地址案例隐藏真正的访问者向服务端隐藏真正的访问者。
对于服务端来说，真正的访问者时代理服务器。
起到了隐藏客户端的作⽤。
例如：实际⽣活中的短信轰炸，你根本不知道是谁给你发的短信；ddos攻击也是这个原理，使⽤很多‘⾁鸡’机器来攻击我们的服务器，我们⽆法查找真正的攻击源。
FQ由于很多复杂的原因，导致服务器A不能直接访问服务器B，但是服务器C可以访问服务器B，⽽服务器A⼜可以访问服务器C；这时，服务器C作为服务起A的代理服务器对B进⾏访问。
⽬前的FQ软件就是使⽤这个原理。
提速同上原理⼀样，服务器A访问服务器B速度过慢，⽽服务器C访问服务器B很快，服务器A访问服务器C很快。
则使⽤代理服务器提⾼效率。
缓存增加客户端缓存，减少对服务器的请求资源的压⼒。
例如maven的nexus就是⼀个典型的客户端缓存例⼦。
授权例如，在公司中，需要对员⼯电脑进⾏外⽹监控授权，则也是使⽤这种客户端正向代理服务器。
反向代理特点反向代理是对服务端的代理反向代理是架设在服务端的主机客户端端访问的时候不知道真正服务主机的地址案例保护隐藏真正的服务客户端只能访问服务端代理服务器，⽽真正的服务端是不能直接访问的，保护了服务端。
分布式路由根据客户端不同的请求，将请求路由到不同的服务端去。
负载均衡服务端均摊客户端的请求，保证服务端的⾼可⽤。
动静分离例如图⽚、静态页⾯、css、js等，都为静态资源，将其放到对应⽬录下，客户端加载静态资源时，就不会请求到服务端，⽽只会将动态资源的请求发送到服务端，减轻服务端的压⼒。
数据缓存反向代理同正向代理⼀样具有数据缓存的功能，都是为了减少服务端的压⼒。
系统性能优化与调优
系统性能优化与调优在当今信息技术高速发展的时代，计算机系统的性能已经成为各行各业中至关重要的一个指标。
系统性能的优化与调优可以有效地提高系统的响应速度、吞吐量以及并发处理能力，从而为用户提供更好的使用体验。
本文将探讨系统性能优化与调优的相关概念、方法和技巧，并提供一些实用的建议。
一、系统性能优化的概念系统性能优化是指通过调整和配置系统，使得系统能够在资源有限的情况下，以最佳的性能运行。
系统性能优化通常包括以下几个方面的内容：1. 硬件性能优化：优化硬件设备的选择和配置，包括处理器、内存、存储等硬件组件的选型和参数调整，以提高系统的处理能力和数据传输速度。
2. 软件性能优化：通过优化软件设计和算法，减少系统的计算复杂度和资源消耗，提高系统的执行效率。
同时，优化软件的代码结构和逻辑，减少不必要的重复计算和数据传输。
3. 网络性能优化：优化网络连接和通信协议，减少网络延迟和数据传输的丢失，提高系统的响应速度和数据传输效率。
二、系统性能调优的方法和技巧系统性能调优是指通过监控和分析系统的性能指标，发现系统性能瓶颈，并采取相应的调整措施，以提高系统的整体性能。
下面是一些常用的系统性能调优方法和技巧：1. 硬件资源管理：合理分配和管理系统的硬件资源，避免资源的过度分配或浪费。
通过监控硬件资源的使用情况，及时调整资源分配策略，提高系统的性能和稳定性。
2. 进程和线程管理：通过合理配置系统的进程和线程，避免进程间的资源竞争和冲突。
可以通过线程池、进程池等技术来管理系统的并发处理能力，提高系统的性能和响应速度。
3. 内存管理：通过合理配置系统的内存使用策略，减少内存的碎片化和资源浪费。
可以使用内存缓存、页面置换算法等技术来提高系统的内存利用率和数据访问速度。
4. 数据库优化：通过合理设计数据库结构、索引和查询语句，提高数据库的查询效率和数据访问速度。
可以使用数据库缓存、数据分区等技术来减少数据库的读写压力，提高系统的性能和吞吐量。
信息系统的性能优化与调优
信息系统的性能优化与调优随着计算机技术的不断进步和应用领域的扩大，信息系统在各行各业中起到了越来越关键的作用。
然而，由于信息系统的复杂性和数据量的增加，性能问题逐渐凸显出来。
因此，对信息系统进行性能优化和调优显得尤为重要。
本文将介绍信息系统的性能问题、性能优化的基本原理和调优的常用方法。
一、性能问题分析要进行性能优化和调优，首先需要对信息系统的性能问题进行分析。
常见的性能问题包括响应时间过长、系统崩溃、资源消耗过大等。
通过对系统进行监控和性能数据的收集，可以找到性能瓶颈和问题的原因。
例如，数据库查询语句复杂、代码逻辑复杂、硬件资源不足等都可能导致性能问题。
二、性能优化原理性能优化的目标是提高系统的运行效率和响应速度，减少资源的消耗。
在进行性能优化时，需要遵循以下原则：1. 合理使用硬件资源：充分利用硬件资源，如多核处理器、大内存等。
2. 优化代码逻辑：简化代码结构，减少冗余计算和IO操作。
3. 数据库优化：通过合理的索引设计、查询语句优化等手段提高数据库的性能。
4. 缓存优化：合理利用缓存技术，减少系统对数据库等资源的访问频率。
5. 并发优化：通过优化并发控制机制，提高系统的并发处理能力。
三、性能调优方法在进行性能调优时，可以采用以下方法：1. 数据库优化：优化数据库表结构、合理设计索引、避免全表扫描等方法可以提高数据库的查询效率。
2. 缓存技术：使用缓存技术可以减少系统对数据库等资源的访问，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
3. 网络优化：通过优化网络拓扑、升级网络设备等方式，提高系统的网络传输速度和稳定性。
4. 负载均衡：通过负载均衡技术，将请求均匀地分发到多台服务器上，提高系统的并发处理能力。
5. 并发控制优化：通过合理设计并发控制机制，避免资源竞争和死锁等问题，提高系统的并发处理效率。
6. 日志优化：优化系统的日志输出方式，减少日志的产生和写入，降低系统的IO开销。
软件性能优化与调优
软件性能优化与调优在快速发展的信息技术时代，软件无疑成为了我们生活和工作的重要组成部分。
然而，随着软件功能和规模的不断增长，软件性能问题也逐渐浮现出来。
为了提高软件的运行效率和用户体验，软件性能优化与调优变得至关重要。
本文将探讨软件性能优化与调优的方法和技巧，以帮助开发者达到更好的软件性能。
1. 性能优化的重要性软件性能指的是在特定硬件环境下，软件执行任务的速度和效率。
一款高性能的软件能够快速响应用户的操作，提供流畅的界面和高效的功能。
反之，性能较低的软件则会导致用户体验差、操作缓慢、资源浪费等问题。
因此，对软件性能进行优化和调优具有重要意义。
2. 性能优化的基本原则（1）分析与识别瓶颈：首先需要通过工具和技术手段，对软件运行过程中的瓶颈进行分析和识别。
常见的瓶颈包括 CPU 使用率高、内存占用过大、I/O 瓶颈等。
（2）优化关键路径：根据瓶颈分析的结果，优化软件的关键路径，即那些对性能影响较大的模块或功能。
这可以通过算法优化、数据结构优化等方式来实现。
（3）资源合理分配：对于多线程或并发运行的软件，合理分配资源是提高性能的关键。
例如，可以通过线程池或任务队列来管理线程资源，避免线程频繁创建和销毁。
（4）缓存和预加载：合理使用缓存和预加载技术，可以减少对磁盘、数据库等资源的频繁访问，大幅提升软件性能。
3. 性能调优的具体方法（1）代码优化：对代码进行优化是提高性能的有效手段。
可以避免重复计算、减少循环嵌套、避免频繁的对象创建和销毁等。
此外，注意避免使用过多的全局变量，合理使用局部变量，尽量减少内存碎片化等问题。
（2）数据库优化：数据库是许多软件的核心组成部分，优化数据库访问对于提高性能至关重要。
可以通过索引优化、查询优化、表结构优化等方式来改善数据库性能。
（3）网络优化：对于网络应用软件，网络性能是影响用户体验的主要因素之一。
因此，合理选择网络传输协议、减少网络请求次数和数据大小等可以提高软件的网络性能。
CPU性能分析与调优策略
CPU性能分析与调优策略提高计算机系统CPU的性能对于计算机应用程序的运行来说是至关重要的。
无论是进行简单的日常办公还是庞大的数据中心管理，都需要CPU对计算任务进行高效处理。
本文将介绍关于CPU性能分析和调优的策略，以帮助您优化CPU性能并更好地运行计算机系统。
第一部分：CPU性能分析CPU是计算机系统中最重要的组件之一，它为计算机提供了高效、准确的执行和处理能力，因此，进行CPU性能分析是优化计算机系统性能的重要步骤。
1. CPU性能分析工具进行CPU性能分析需要使用专门的工具，这些工具可以检测计算机系统中的CPU使用情况，记录CPU所用时间以及处理器核心负载情况。
常用的CPU性能分析工具有Windows自带的系统监视器和Linux下的top、mpstat、vmstat等工具，还可以使用一些第三方工具如perf、Intel VTune等。
2. CPU性能分析指标CPU性能分析指标可以评估CPU处理能力的使用情况，通常有以下指标：- CPU使用率：CPU使用率可以评估CPU被系统和应用程序使用的时间比例。
- 处理器队列长度：处理器队列长度可以评估处理器核心等待处理的任务数。
- 处理器利用率: 处理器利用率可以评估处理器核心在特定时期的使用率。
- 上下文切换次数：上下文切换次数可以评估CPU在切换任务时撤销并加载进程上下文的次数。
第二部分：CPU性能调优CPU性能调优是优化计算机系统性能的关键部分。
以下是一些用于CPU性能调优的策略。
1. 进行负载均衡负载均衡可以通过在不同的处理器上分配任务来分散CPU负载，提高CPU处理效率。
例如，在一个有多个处理器的计算机系统中，可以使用负载均衡软件将任务分配给可用的处理器核心。
2. 优化算法和应用程序代码优化算法和应用程序代码可以通过减少CPU处理任务的计算时间和处理次数来提高CPU性能。
例如，可以使用复杂度较低的算法或优化重复代码的执行来优化应用程序的代码。
信息系统的性能优化与调优
信息系统的性能优化与调优随着信息技术的迅猛发展，信息系统已经成为了现代企业不可或缺的一部分。
然而，在实际应用过程中，由于数据量大、复杂度高等原因，经常出现系统性能下降的情况。
为了提高信息系统的运行效率和响应速度，我们需要进行性能优化和调优。
本文将介绍信息系统性能优化与调优的原则和方法。
一、性能优化的原则在进行性能优化和调优之前，我们需要明确一些基本原则。
首先，优化要针对具体的问题场景，即针对信息系统的实际情况进行优化。
其次，优化应该以提升用户体验为目标，保证用户在使用系统时不感到卡顿或延迟。
最后，优化要综合考虑各个方面的因素，不仅要提高系统的响应速度，还要保证系统的稳定性和安全性。
二、性能优化的方法1. 硬件优化：硬件是支撑信息系统运行的基础，通过升级硬件可以提高系统的运行速度和处理能力。
例如，增加内存、扩展存储空间、升级处理器等都可以改善系统的性能。
2. 软件优化：软件优化主要是对系统的软件部分进行优化，包括对数据库的优化、对代码的优化等。
优化数据库可以通过索引优化、表分区、缓存技术等手段来提高数据库查询和访问效率。
代码优化可以通过优化算法、减少冗余代码、使用高效的数据结构等来提高系统的响应速度。
3. 网络优化：网络优化主要是针对信息系统中网络传输的性能进行优化。
通过优化网络拓扑结构、减少网络传输的数据量、使用压缩技术等可以提高系统的网络传输速度和稳定性。
4. 并发优化：并发优化主要是针对多用户同时访问系统时可能出现的性能问题进行优化。
通过合理的并发控制策略和资源共享机制可以提高系统的并发处理能力，减少用户等待时间。
5. 数据库优化：数据库是信息系统中重要的存储和管理数据的组件，优化数据库可以有效提升系统的性能。
通过合理的数据库设计、优化查询语句、规范数据访问等手段可以提高数据库的查询和更新效率。
6. 安全优化：安全是信息系统不可或缺的一部分，优化安全性可以提高系统的稳定性和可靠性。
通过加强系统的访问控制、数据加密、漏洞修复等可以提高系统的安全性。
性能分析与调优的原理
性能分析与调优的原理 最近⼀直纠结性能分析与调优如何下⼿，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。
从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、⽹络、协议（HTTP， TCP/IP ），还是从应⽤程序代码，数据库调优，中间件配置等⽅⾯⼊⼿。
单⼀个中间件⼜分web中间件（apache 、IIS），应⽤中间件（tomcat 、weblogic 、webSphere ）等，虽然都是中间件，每⼀样拎出来往深了学都不是⼀朝⼀⼣之功。
但调优对于每⼀项的要求⼜不仅仅是“知道”或“会使⽤”这么简单。
起码要达到“如何更好的使⽤”。
常看到性能测试书中说，性能测试不单单是性能测试⼯程师⼀个⼈的事⼉。
需要DBA 、开发⼈员、运维⼈员的配合完成。
但是在不少情况下性能测试是由性能测试⼈员独⽴完成的，退⼀步就算由其它⼈员的协助，了解系统架构的的各个模块对于⾃⾝的提⾼也有很⼤帮助，同进也更能得到别⼈的尊重。
再说性能调优之前，我们有必要再提⼀下进⾏测试的⽬的，或者我们进⾏性能测试的初衷是什么？能⼒验证：验证某系统在⼀定条件具有什么样的能⼒。
能⼒规划：如何使系统达到我们要求的性能能⼒。
应⽤程序诊断：⽐如内存泄漏，通过功能测试很难发现，但通过性能测试却很容易发现。
性能调优：满⾜⽤户需求，进⼀步进⾏系统分析找出瓶颈，优化瓶颈，提⾼系统整体性能。
⼀般系统的瓶颈性能测试调优需要先发现瓶颈，那么系统⼀般会存在哪些瓶颈：硬件上的性能瓶颈：⼀般指的是CPU、内存、磁盘I/O ⽅⾯的问题，分为服务器硬件瓶颈、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）。
应⽤软件上的性能瓶颈：⼀般指的是应⽤服务器、web 服务器等应⽤软件，还包括数据库系统。
例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。
计算机系统中的性能分析与性能调优
计算机系统中的性能分析与性能调优计算机系统中的性能分析与性能调优是提高计算机系统效率和性能的重要手段。
通过精确的性能分析，我们可以识别计算机系统中的瓶颈，并根据分析结果进行有针对性的性能调优，从而提高系统的运行效率。
本文将详细介绍计算机系统中的性能分析与性能调优的步骤和方法。
1. 性能分析的步骤：1.1 确定性能指标：性能指标是评估计算机系统性能的关键参数，包括响应时间、吞吐量、并发性等。
首先，我们需要明确关注的性能指标，根据实际需求和系统特点进行选择。
1.2 收集性能数据：通过监控工具收集计算机系统的性能数据，包括CPU利用率、内存占用、磁盘IO等。
可以使用系统自带的监控工具，如Windows的性能监视器，或者第三方工具，如Zabbix、Grafana等。
1.3 分析性能数据：对收集到的性能数据进行分析，找出系统的瓶颈。
可以通过绘制折线图、柱状图等可视化方式直观地展示系统的性能情况，并通过对比不同时间段的性能数据，找出性能问题的根源。
1.4 确定改进方案：根据性能分析的结果，确定性能改进的方向和方法。
可以根据系统中的瓶颈，调整硬件配置、优化代码、调整系统参数等。
2. 性能调优的方法：2.1 硬件调优：- 升级硬件配置：如果系统瓶颈是由于硬件性能不足导致的，可以考虑升级硬件配置，如增加内存、更换更快的硬盘等。
- 平衡硬件利用率：通过合理划分计算机资源，避免资源利用不均衡。
可以根据实际需求合理分配CPU核心、内存、磁盘和网络带宽等资源。
2.2 软件调优：- 优化代码：通过改进程序的算法和逻辑，减少不必要的计算和IO操作，优化代码执行效率。
可以通过减少循环嵌套、缓存计算结果等方式来提高代码性能。
- 调整系统参数：根据系统实际情况，调整操作系统的参数，以更好地适应系统负载和性能需求。
例如，调整TCP连接数、文件缓存大小等。
- 并发控制：在多线程或分布式环境下，合理控制并发资源的竞争和访问频率，避免资源争抢导致的性能下降。
性能监控与调优措施
性能监控与调优措施在当今数字化的时代，无论是企业的业务系统、网站应用，还是个人使用的电子设备，性能的优劣都直接影响着用户体验和工作效率。
性能监控与调优就成为了确保系统稳定、高效运行的关键环节。
性能监控是指对系统的各种性能指标进行实时或定期的测量和收集，以便了解系统的运行状况。
这些性能指标可以包括 CPU 使用率、内存利用率、磁盘 I/O 速度、网络带宽使用情况等。
通过性能监控，我们能够及时发现系统中可能存在的性能瓶颈，为后续的调优工作提供依据。
要有效地进行性能监控，首先需要选择合适的监控工具。
市场上有许多性能监控工具可供选择，如 Nagios、Zabbix、Prometheus 等。
这些工具可以根据系统的类型和需求进行配置，以收集所需的性能数据。
在监控过程中，数据的采集频率也非常重要。
采集频率过高可能会对系统性能产生一定的影响，而采集频率过低则可能错过关键的性能变化。
一般来说，对于关键性能指标，采集频率可以设置得较高，而对于一些相对不那么重要的指标，可以适当降低采集频率。
除了选择工具和设置采集频率，确定监控的重点也至关重要。
不同的系统可能有不同的性能关键节点。
例如，对于一个数据库系统，数据库的查询性能、索引使用情况等可能是重点；对于一个 Web 应用，服务器的响应时间、并发处理能力等则可能更为关键。
当通过性能监控发现了系统的性能问题后，就需要采取调优措施来解决这些问题。
性能调优是一个复杂而细致的过程，需要综合考虑多个方面的因素。
在硬件层面，如果发现系统的内存不足导致性能下降，可以考虑增加内存容量；如果磁盘 I/O 成为瓶颈，可以更换为更快的磁盘或使用磁盘阵列（RAID）技术来提高磁盘性能。
在软件层面，对于数据库系统，可以优化查询语句、创建合适的索引、调整数据库参数等；对于操作系统，可以优化进程调度算法、调整内核参数等。
以 Web 应用为例，如果服务器的响应时间过长，可能是由于代码逻辑不合理导致的。
RAC_tuning
Linux
–
Init中一些建议
buffer cache
– –
RAC下应至少有10%增加 V$DB_CACHE_ADVICE 均衡高可用和性能做调整 shared library cache locks 设为true（OLAP）
FAST_START_MTTR_TARGET
–
不要打开审计
– –
采用nocache/order时性能最差 建议加大cache值（如使用sequence上的列建 索引）
如果要连续和次序（当不用Sequence做时序 时）
–
使用timestamp
开发注意事项
不要在事务中引入Trigger
–
建议相应的功能在事务中实现
不要出现全表扫描
–
性能影响比单机更大
–
GCS and GES Statistics
RAC中要注意的Wait Events
Global cache cr request Library cache lock Library cache pin Buffer busy due to global cache Global cache busy Global cache open x Global cache open s Global cache null to x Global cache s to x Global cache null to s
#
SQL调整
在应用中不要出现hardcode
–
cursor_sharing=exact ，可提高系统性能
如果在应用中出现hardcode
– – –
cursor_sharing=force Cursor_sharing=similar（考虑统计值） 在一些特定平台的9i版本中，需要打patch到 9204之后
软件研发如何进行软件性能分析和调优
软件研发如何进行软件性能分析和调优简介：在软件研发过程中，软件的性能分析和调优是非常重要的环节。
优化软件性能可以提高软件的响应速度、降低资源占用，从而提升用户体验并节省硬件成本。
本文将介绍软件性能分析和调优的一般流程和常用方法。
一、概述软件性能分析和调优是通过评估和优化软件的性能，使其在给定的环境下达到最佳状态。
它涉及到对软件进行性能评估、排查性能瓶颈、优化性能瓶颈等一系列工作。
二、性能分析的步骤1. 设定目标和指标：首先，需要明确软件性能的目标和指标，例如响应时间、处理能力、资源占用等，并对其进行定量化。
2. 收集性能数据：收集软件的性能数据，包括运行日志、性能监控指标等。
3. 分析性能数据：对收集到的性能数据进行分析，包括统计、图表分析等手段，找出性能瓶颈和问题所在。
4. 确定优化方向：根据性能分析的结果，确定优化的方向和目标，为后续的性能优化提供指导。
三、性能分析的方法1. 性能测试：通过模拟或实际使用情景，对软件进行负载测试、压力测试等，收集性能数据进行分析。
2. 代码分析：通过查看代码逻辑、算法等，找出造成性能瓶颈的原因，进行优化。
3. 数据库优化：对数据库查询、事务等进行优化，提高数据库性能。
4. 系统配置优化：通过调整系统参数、配置硬件资源等，提升系统性能。
5. 并行化与并发优化：通过使用并行计算、多线程、分布式等技术，提高软件的运行效率。
6. 算法优化：对软件中的算法进行改进，提高运算速度和资源利用率。
四、性能调优的步骤1. 选择优化目标：确定优化的目标，例如提高响应速度、减少内存占用等。
2. 分析性能数据：收集和分析性能数据，找出性能瓶颈和问题所在。
3. 优化算法和逻辑：通过优化代码、改进算法等方式，提高软件的性能。
4. 数据库优化：对数据库查询、索引、缓存等进行优化，减少数据库操作的开销。
5. 系统优化：调整系统参数、配置硬件资源等，提升整体系统性能。
6. 并行化与并发优化：使用并行计算、多线程、分布式等技术，提高软件的运行效率。
如何进行性能调优和性能分析
如何进行性能调优和性能分析性能调优和性能分析是在软件开发过程中非常重要的环节，它们可以帮助开发人员发现并解决应用程序中的性能问题，从而提升应用程序的性能和用户体验。
本文将介绍如何进行性能调优和性能分析的一般步骤和方法。
一、性能调优的一般步骤：1.确定目标：首先，需要明确性能调优的目标。
例如，是要提升系统的响应速度、减少系统延迟、提高系统的吞吐量、减少系统的资源占用等等。
不同的目标会采取不同的调优策略和方法。
2.性能测试：对应用程序进行性能测试是性能调优的前提。
通过模拟真实环境下的负载情况，收集系统的性能数据，包括响应时间、吞吐量、延迟等指标。
性能测试可以找出应用程序中的性能瓶颈，为优化提供数据支持。
3.找出性能瓶颈：根据性能测试的结果，确定应用程序中存在的性能瓶颈。
可能的性能瓶颈包括数据库查询慢、网络IO延迟高、CPU利用率高、内存泄露等等。
这需要对应用程序的架构和代码逐行分析，定位具体的性能问题。
4.优化策略：根据性能瓶颈的分析结果，确定优化的策略和方法。
例如，如果数据库查询慢是性能瓶颈，可以考虑增加数据库索引、调整数据库表结构、优化查询语句等等。
如果内存泄露是性能瓶颈，可以考虑检查和修复内存管理方面的问题。
5.优化实施：根据确定的优化策略，对应用程序进行修改和优化。
这可能涉及到代码重构、算法优化、资源管理、并发控制等方面的工作。
优化的目标是在不改变现有功能的基础上，尽可能地提升系统的性能。
6.测试验证：在对应用程序进行优化后，需要再次进行性能测试，以验证优化的效果。
通过对比优化前后的性能数据，评估优化的效果和性能改善的程度。
如果仍然存在性能问题，可以返回第3步，重新找出性能瓶颈，进行进一步的优化。
二、性能分析的一般方法：1.日志分析：通过分析应用程序的日志，了解系统在不同场景下的运行情况。
可以根据日志中的时间戳、线程ID、请求参数等信息，找出系统的瓶颈点和性能瓶颈。
同时，还可以借助日志工具来分析日志文件的大小、频率、存储位置等指标，以及日志的输出方式、格式等，进一步改善系统的性能。
如何进行代码性能调优与性能分析
如何进行代码性能调优与性能分析代码性能调优和性能分析是提升软件性能的重要手段。
通过对代码进行优化和分析，可以消除性能瓶颈，提高应用程序的响应速度和效率。
下面是一些常见的代码性能调优和性能分析的方法及步骤。
一、性能调优1.设置性能目标：在进行性能调优前，需要明确我们的性能目标。
例如，确定某个函数的响应时间应在多少毫秒以内，或者确定某个任务的处理时间应在多少秒以内等。
2.找出性能瓶颈：使用性能分析工具（后文详述）找出应用程序中的性能瓶颈，即资源使用最多或运行时间最长的部分。
常见的性能瓶颈包括高CPU使用率、内存泄漏、IO操作频繁等。
3.优化算法和数据结构：在确定了性能瓶颈后，可以考虑优化算法和数据结构。
通过使用更高效的算法和数据结构，可以减少计算和存储的负担，提高执行效率。
4.优化关键代码段：对性能瓶颈所在的关键代码段进行优化。
可以通过优化循环、减少函数调用、减少内存分配等方式来提高性能。
5.并发处理和异步编程：对于需要处理大量并发请求的应用程序，可以考虑使用并发处理和异步编程技术。
通过将任务分解成多个独立的子任务，并使用多线程或异步方式处理，可以提高应用程序的并发能力和响应速度。
6.减少IO操作：IO操作通常是应用程序性能的瓶颈之一。
可以考虑使用缓存、批量处理和异步IO等方式来减少IO操作的次数和时间。
7.使用编译器优化选项：对于使用编译语言（如C++、Java）开发的应用程序，可以使用编译器提供的优化选项来提高性能。
例如，使用优化级别的编译选项、禁用不必要的代码检查等。
8.测试和验证：在进行性能调优后，需要进行性能测试和验证。
通过模拟实际使用场景，对应用程序的性能进行评估和比较，以确保性能的改进满足预期目标。
二、性能分析1.使用性能分析工具：性能分析工具可以帮助我们找出应用程序中的性能瓶颈和优化的潜力。
常见的性能分析工具包括Profiling工具、调试器、性能监控工具等。
可以通过这些工具查看应用程序的执行时间、内存使用情况、函数调用关系等性能相关信息。
性能调优主要从哪些方面入手
11111看了各位对于性能调优的观点，受益不少啊，我谈谈我个人的一些见解，权当拍砖引玉我个人觉得现在大多数的性能测试工作人员分为以下三个阶段：1、出了问题就看资源，资源占用如果很高，报以窃喜的心态，恩，发现了，原理是资源瓶颈2、资源没有出现瓶颈，通过一些技术手段分析，发现是组件的配置文件有问题，例如：server的并发策略有问题，带宽有问题，找到了线路短板性能中的短板，到了这个阶段在我看来是比较牛的测试拉3、以上均无问题的情况下，考虑数据结构和算法就我个人接触到的来说，现在大多数的人员都是在仰望第二阶段，摸索第三阶段，希望从代码级就发现出性能的问题，进行问题的发现和解决，也符合我们的bug越早发现修复的成本越低的理论。
同时，也是一名性能测试工程师高薪的象征。
那么谈完了现状，回到我们的这个话题：性能调优从哪些方面入手，个人觉得有如下几点：1、对于所测系统所设计到的知识领域的了解。
例如：所测系统开发语言，牵涉到的中间件，web，app 两大server等的配置参数是什么意思，如何监控，分析它们的哪些数据等2、注重基础知识的学习和积累。
例如：对于web的性能测试，对于TCP/IP原理，基本知识，数据的转发实现，交换机和路由器的带宽设置策略对性能的影响等需要了解，掌握清楚，思路清晰3、确定性能测试本身的有效。
例如：脚本的优化，场景的设置等。
因为，有些本身脚本的优化带来的执行效率的问题，往往被我们忽略，而一股脑的在那里研究是我们本身哪里出了问题性能测试调优是一条说简单简单，要做好不是那么容易的路，共勉～～～22222性能调优之我见（一）本帖最后由 fatfish 于 2011-11-22 09:42 编辑谈到软件产品的性能调优，我认为可以从狭义和广义两个范围来理解。
从狭义的范畴来看，性能调优主要是指通过修改软件程序逻辑、结构等技术手段提升软件产品的各项性能指标，如响应时间等等；而从广义的层面来看，就不仅限于程序内部了，因为造成系统性能问题的瓶颈很可能来源于方方面面，而这种情况往往是性能调优很普遍的情况，下面就从广义的范围细分成几个角度来进行阐述。
数据库优化器的工作原理与调优技巧
数据库优化器的工作原理与调优技巧数据库优化器是关系型数据库管理系统（RDBMS）的一个重要组件，它负责对SQL查询进行解析、优化和执行。
通过合理的索引设计、查询重写和统计信息分析，数据库优化器可以提高查询性能、降低资源消耗，并提供更优的用户体验。
一、工作原理数据库优化器的工作原理可以简单地分为以下几个步骤：1. 解析器：数据库优化器首先会对SQL查询进行解析，将其转换为内部数据结构（如查询树）。
解析器会检查语法的正确性以及对象的存在性，并根据所定义的规则将查询转换为内部的查询模型。
2. 查询重写：在查询重写阶段，优化器会尽可能地重写查询，以便在查询执行阶段可以更高效地处理。
例如，可以将多个关联查询合并为一个更简单的查询，减少数据库查询的次数。
3. 查询优化：这是优化器的核心步骤。
优化器会对查询进行成本评估，并尝试找到最佳的查询执行计划。
查询执行计划是一组执行查询操作的步骤，包括表的连接顺序、使用的索引、排序与聚合等操作。
优化器会考虑多个可行的执行计划，并选择成本最低的一个。
4. 统计信息分析：为了得到准确的查询执行计划成本估算，优化器需要收集和分析表的统计信息。
统计信息包括表的大小、唯一值数目、重复值的频率等。
这些统计信息可以帮助优化器选择最合适的索引和连接策略，以提高查询性能。
5. 执行计划生成和查询执行：优化器最终会生成一个最佳的查询执行计划，并将其发送给查询执行器。
查询执行器会按照执行计划的指示，执行查询操作并返回结果。
二、调优技巧数据库优化器的调优对于提高查询性能至关重要。
以下是一些常见的调优技巧：1. 索引设计：良好的索引设计是提高查询性能的关键。
通过创建适当的索引，可以加速查询过程。
索引可以覆盖查询所需的列，并减少数据扫描的次数。
但是，过多或不必要的索引可能会导致查询性能下降。
因此，在创建索引时要谨慎考虑。
2. 查询重写：对于复杂的查询，进行查询重写可以改进查询性能。
通过重写查询，可以优化查询的逻辑，并减少查询的复杂度。
管理系统的性能优化与调优技巧
管理系统的性能优化与调优技巧在当今数字化时代，管理系统的性能优化与调优变得尤为重要。
一个高效的管理系统可以大大提升企业的运营效率，从而增强竞争力。
但是，在实际应用中，许多管理系统的性能并不理想，这就需要我们通过一些技巧和方法对系统进行优化和调优，以达到更好的效果。
本文将探讨管理系统的性能优化与调优技巧，帮助读者更好地应对系统性能问题。
首先，了解系统运行情况是性能优化的基础。
在优化管理系统性能之前，我们需要对系统进行全面的评估和分析。
通过监控系统运行情况、收集性能数据，可以帮助我们了解系统的瓶颈在哪里，从而有针对性地进行优化。
在这个过程中，我们可以借助各种监控工具和性能分析工具，比如Zabbix、Prometheus等，来监控系统的CPU、内存、磁盘和网络等资源使用情况，及时发现问题并加以解决。
其次，优化系统架构是提升性能的重要手段。
一个合理的系统架构不仅可以提高系统的稳定性和可靠性，还可以优化系统的性能。
在设计系统架构时，需要考虑系统的扩展性、容错性和并发能力。
合理划分模块、减少网络请求、优化数据库设计等方法都有助于提升系统性能。
此外，采用分布式架构、缓存技术、负载均衡等手段也可以有效提高系统的性能。
另外，优化数据库访问是提升管理系统性能的关键。
数据库是管理系统的核心组件，优化数据库访问对提升系统性能至关重要。
在进行数据库访问优化时，可以采取以下措施：合理设计数据库表结构，建立适当的索引，避免全表扫描；减少数据库连接次数，采用连接池技术；对SQL查询进行优化，尽量减少复杂查询和不必要的数据传输等。
通过这些优化手段，可以有效提高数据库访问效率，从而提升管理系统的整体性能。
此外，优化代码实现也是提升管理系统性能的有效途径。
在编写管理系统代码时，应尽量减少冗余代码、避免过多的循环和递归等，提高代码执行效率。
同时，还可以采用一些优化技术，比如利用多线程、异步处理等，来提高系统的并发能力和处理速度。
此外，还可以借助一些性能优化工具，比如JProfiler、VisualVM等，对系统进行性能分析和优化，发现潜在问题并进行针对性优化。
数据库性能调优技术详解
数据库性能调优技术详解引言：在当今大数据时代，数据库是企业重要数据存储的关键组成部分之一。
为了确保数据库的高效运行，并满足企业对数据处理的需求，数据库性能调优技术变得尤为重要。
本文将深入探讨数据库性能调优技术的原理和实践方法，帮助读者更好地理解和应用于实际项目中。
一、性能调优的重要性数据库是企业中重要的数据存储和管理系统，其性能直接影响到企业的业务处理效率。
性能差的数据库会导致员工工作效率低下，无法满足实时响应的需求，甚至引发系统崩溃。
因此，通过数据库性能调优，可以提高数据库的运行效率、降低资源开销，增强系统的稳定性和可靠性。
二、性能调优的原则进行数据库性能调优时，需要遵循一些基本原则，以保证优化策略的有效性。
这些原则包括：1. 度量和分析：首先要对数据库进行度量和分析，了解数据库的性能瓶颈所在，并在该基础上制定相应的优化策略。
2. 资源优化：优化数据库的资源使用，包括内存、磁盘空间、网络带宽等。
3. 查询优化：优化查询语句的性能，减少不必要的查询，缓存查询结果等。
4. 索引优化：合理设计索引，以提高查询效率。
5. 预测和预防：通过监视数据库性能的变化，及时预测和预防潜在的问题。
三、性能调优的常用技术1. 查询优化技术查询是数据库最常用的操作之一，也是性能调优的重点之一。
通过以下技术可以提高查询性能：- 编写高效的查询语句：使用合适的函数、条件、关联语句等编写高效的查询语句，减少不必要的计算和数据访问。
- 创建索引：根据查询的特点和频率，创建合适的索引以提高查询速度。
- 使用视图加速查询：在复杂查询中，使用视图来加速查询操作，避免重复计算和数据冗余。
2. 硬件优化技术硬件是数据库运行的基础，通过以下技术可以提高硬件性能：- 增加内存容量：合理增加内存容量，以提高数据库的数据缓存能力，减少磁盘IO操作。
- 使用SSD存储设备：SSD相比传统机械硬盘具有更快的数据读写速度，可显著提升数据库的性能。
- 使用RAID技术：通过使用RAID技术，可以将多个磁盘组合起来，提高磁盘IO的并发能力。
电脑芯片分析中的功耗和性能调优技巧
电脑芯片分析中的功耗和性能调优技巧电脑芯片作为现代计算机系统的核心组件，其功耗和性能的优化至关重要。
本文将介绍电脑芯片分析中的功耗和性能调优技巧，帮助读者了解并应用于电脑芯片的优化过程中。
一、功耗调优技巧1. 功耗分析工具要进行功耗调优，首先需要使用合适的功耗分析工具。
常用的功耗分析工具可以检测和记录芯片的功耗消耗情况，帮助工程师们找出功耗消耗最多的部分，从而进行进一步优化。
2.功耗模型在进行功耗调优时，需要使用功耗模型对芯片进行建模和仿真。
通过对芯片各个部分进行功耗估计，可以在设计阶段发现潜在的功耗问题，并针对性地进行改进和优化。
3.低功耗设计原则在设计芯片时，可以根据低功耗设计原则来减少功耗的消耗。
例如，可以选择低功耗的组件，使用节能的算法和电路设计，合理规划电源管理策略等。
二、性能调优技巧1. 性能分析工具为了进行性能调优，需要使用性能分析工具来监测和分析芯片的性能表现。
这些工具可以帮助工程师们找出性能瓶颈，并进行进一步的调整和优化。
2. 性能测试与优化在芯片开发的不同阶段，需要进行性能测试，并对测试结果进行优化。
通过对测试结果的分析，可以发现性能瓶颈，并尝试用更高效的算法、更优化的电路设计等进行改进。
3. 并行计算技术现代芯片中广泛采用并行计算技术来提高性能。
通过合理地将任务划分为多个并行计算单元，并通过数据并行或任务并行等方式进行分配和调度，可以充分利用芯片中的资源，提高计算效率。
三、功耗和性能的平衡调优在实际应用中，功耗和性能之间存在一定的平衡关系。
为了达到最佳的功耗和性能平衡，可以采取以下策略：1. 功耗和性能需求分析在进行芯片设计前，对功耗和性能的需求进行充分的分析和规划。
根据应用场景和用户需求，明确功耗和性能目标，并进行权衡取舍。
2. 功耗和性能优化算法通过采用优化算法和技术，如动态电压频率调整（DVFS）、功耗管理策略等，可以在实现较好性能的同时，合理控制芯片的功耗消耗。
3. 芯片架构设计优化良好的芯片架构设计可以提高芯片的性能，同时控制功耗。
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性能分析与调优的原理最近一直纠结性能分析与调优如何下手，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。
从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、网络、协议（HTTP，TCP/IP），还是从应用程序代码，数据库调优，中间件配置等方面入手。
单一个中间件又分web中间件（apache、IIS），应用中间件（tomcat、weblogic、webSphere）等，虽然都是中间件，每一样拎出来往深了学都不是一朝一夕之功。
但调优对于每一项的要求又不仅仅是“知道”或“会使用”这么简单。
起码要达到“如何更好的使用”。
常看到性能测试书中说，性能测试不单单是性能测试工程师一个人的事儿。
需要DBA 、开发人员、运维人员的配合完成。
但是在不少情况下性能测试是由性能测试人员独立完成的，退一步就算由其它人员的协助，了解系统架构的各个模块对于自身的提高也有很大帮助，同进也更能得到别人的尊重。
再说性能调优之前，我们有必要再提一下进行测试的目的，或者我们进行性能测试的初衷是什么？能力验证：验证某系统在一定条件具有什么样的能力。
能力规划：如何使系统达到我们要求的性能能力。
应用程序诊断：比如内存泄漏，通过功能测试很难发现，但通过性能测试却很容易发现。
性能调优：满足用户需求，进一步进行系统分析找出瓶颈，优化瓶颈，提高系统整体性能。
一、一般系统的瓶颈性能测试调优需要先发现瓶颈，那么系统一般会存在哪些瓶颈：1、硬件上的性能瓶颈：一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、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）。
2、应用软件上的性能瓶颈：一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。
例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。
3、应用程序上的性能瓶颈：一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。
例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。
4、操作系统上的性能瓶颈：一般指的是windows、UNIX、Linux等操作系统。
例如，在进行性能测试，出现物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内存的交换效率就会大大降低，从而导致行为的响应时间大大增加，这时认为操作系统上出现性能瓶颈。
5、网络设备上的性能瓶颈：一般指的是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备。
例如，在动态负载均衡器上设置了动态分发负载的机制，当发现某个应用服务器上的硬件资源已经到达极限时，动态负载均衡器将后续的交易请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。
在测试时发现，动态负载均衡器没有起到相应的作用，这时可以认为网络瓶颈。
性能测试出现的原因及其定位十分复杂，这里只是简单介绍常见的几种瓶颈类型和特征，而性能测试所需要做的就是根据各种情况因素综合考虑，然后协助开发人员/DBA/运维人员一起定位性能瓶颈。
二、一般性能调优步骤一般性能问题调优的步骤：1、步骤一：确定问题应用程序代码：在通常情况下，很多程序的性能问题都是写出来的，因此对于发现瓶颈的模块，应该首先检查一下代码。
数据库配置：经常引起整个系统运行缓慢，一些诸如oracle 的大型数据库都是需要DBA进行正确的参数调整才能投产的。
操作系统配置：不合理就可能引起系统瓶颈。
硬件设置：硬盘速度、内存大小等都是容易引起瓶颈的原因，因此这些都是分析的重点。
网络：网络负载过重导致网络冲突和网络延迟。
2、步骤二：分析问题当确定了问题之后，我们要明确这个问题影响的是响应时间吞吐量，还是其他问题？是多数用户还是少数用户遇到了问题？如果是少数用户，这几个用户与其它用户的操作有什么不用？系统资源监控的结果是否正常？CPU的使用是否到达极限？I/O 情况如何？问题是否集中在某一类模块中？是客户端还是服务器出现问题？系统硬件配置是否够用？实际负载是否超过了系统的负载能力？是否未对系统进行优化？通过这些分析及一些与系统相关的问题，可以对系统瓶颈有更深入的了解，进而分析出真正的原因。
3、步骤三：确定调整目标和解决方案提高系统吞吐量，缩短响应时间，更好地支持并发。
4、步骤四：测试解决方案对通过解决方案调优后的系统进行基准测试。
（基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试）5、步骤五：分析调优结果系统调优是否达到或者超出了预定目标？系统是整体性能得到了改善，还是以系统某部分性能来解决其他问题。
调优是否可以结束了。
最后，如果达到了预期目标，调优工作就基本可以结束了。
下面算是一个技巧，如面试官问到一个性能问题假设，我不知道性能问题出在哪儿时，可以按照这个思路回答^_^•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。
性能测试调优应该注意的要点：•要点1：在应用系统的设计开发过程中，应始终把性能放在考虑的范围内。
•要点2：确定清晰明确的性能目标是关键。
•要点3：必须保证调优后的程序运行正确。
•要点4：系统的性能更大程度上取决于良好的设计，调优技巧只是一个辅助手段。
•要点5：调优过程是迭代渐进的过程，每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中去。
•要点6：性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代码。
三、性能排查分析原则•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 “″: [10060] Connection Error: timed out Error: Server “″ 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AcceptBacklog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shutdown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2-5-10原则：简单说，就是当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会感觉系统的响应速度还可以；当用户在5-10秒以内得到响应时，会感觉系统的响应速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟透了，或者认为系统已经失去响应，而选择离开这个Web站点，或者发起第二次请求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。
2）Windows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)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 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。