效能瓶頸調優

2022-09-16 08:39:13 字數 1391 閱讀 5729

效能測試的目標是評價系統當前效能;尋找瓶頸,優化效能;**系統未來的效能,可擴充套件性;

效能測試瓶頸分析的關鍵步驟:

步驟一:效能測試與資料收集;

步驟二:效能瓶頸分析;

步驟三:效能調優解決方案。

步驟一:效能測試與資料收集;

資料收集,需要收集那些內容呢,下面來列一下關鍵點:

1、客戶端效能指標:併發使用者數、事務響應時間、每分鐘事務數;

2、非客戶端效能指標:伺服器資源、網路資源:

a、作業系統:如:windows、unix

b、資料庫伺服器:如:oracle、sqlserver、db2、sybase

c、中介軟體伺服器:如:websphere、weblogic

d、網路:頻寬利用率、延遲、丟包、傳輸錯誤等 步驟二:效能瓶頸分析;

效能瓶頸分析的關鍵點包括:

1、響應時間;

2、併發使用者數;

3、吞吐量;

4、cpu;

5、記憶體和快取記憶體;

6、磁碟(i/o)

7、中件間伺服器效能;

8、資料庫伺服器效能等。

從以下分析角度來分析效能瓶頸:

1、客戶端、網路、伺服器;

2、硬體、軟體;

3、應用軟體、web伺服器、資料庫伺服器。

通過下圖,可以很好幫助我們去分析效能瓶頸;

下面對資料庫的瓶頸分析做個示例:

1、首先得到資料庫系統中每一條sql語句在資料庫中執行的平均時間;

2、然後將效率低下並且頻繁呼叫的sql語句的執行時間劃分為以下部分:解析時間、執行時間、讀取時間和其他時間;

3、優化sql。

步驟三:效能調優解決方案;

1、硬體平台:伺服器cpu、記憶體以及硬碟等;

2、網路平台:負載、延遲、傳輸故障等等;

3、軟體平台:資料庫、中介軟體;

4、應用級別:執行緒(程序)級別、會話級別、**級別;

下面對資料庫調優舉個例子:

1、資料庫例項優化

a、library cahce的優化;

b、資料字典快取記憶體的優化;

c、資料快取記憶體的優化;

d、回滾段的優化;

e、重做日誌檔案的優化;

f、排序區的優化;

g、資料庫io的優化;

h、資料庫碎片的優化;

2、資料庫事件響應時間分析

a、等待事件分析;

b、會話級別的事件響應時間分析;

c、資料庫例項的響應時間分析;

3、資料庫鎖管理;

4、sql語句的優化。

調優 Nginx效能調優

一.nginx優化配置 1.主配置檔案優化 注 部分配置詳解 worker processes 8 nginx程序數,建議按照cpu數目來指定,一般為它的倍數。worker cpu affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100...

效能測試常見瓶頸分析及調優方法

在效能測試過程中,最重要的一部分就是效能瓶頸定位與調優。而引發效能瓶頸的原因是多種多樣的,在之前的部落格 常見的效能測試缺陷有進行介紹。這篇部落格,來聊聊效能測試過程中的一些注意事項,以及常見的一些效能缺陷表現及如何進行定位分析並且調優。一 注意事項 1 斷言 在壓測時,為了判斷傳送的請求是否成功,...

Spark效能調優 JVM調優

通過一張圖讓你明白以下四個問題 1.jvm gc機制,堆記憶體的組成 2.spark的調優為什麼會和jvm的調優會有關聯?因為scala也是基於jvm執行的語言 3.spark中oom產生的原因 4.如何在jvm這個層面上來對spark進行調優 補充 spark程式執行時 jvm堆記憶體分配比例 r...