性能测试中如何定位性能瓶颈
性能测试面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述性能测试的定义和目的。
2. 性能测试通常包括哪些类型？3. 什么是负载测试？请举例说明。
4. 什么是压力测试？请举例说明。
5. 什么是并发测试？请举例说明。
6. 什么是基准测试？请举例说明。
7. 什么是稳定性测试？请举例说明。
8. 什么是可恢复性测试？请举例说明。
9. 什么是配置测试？请举例说明。
10. 请简述性能测试中常见的性能指标，如响应时间、吞吐量、错误率等。
11. 请简述性能测试的流程，包括哪些阶段？12. 请简述性能测试工具的作用和常见工具，如JMeter、LoadRunner等。
13. 请简述性能测试中的瓶颈分析方法和优化策略。
14. 请简述性能测试中的数据采集和分析方法。
15. 请简述性能测试中的性能监控和报警机制。
二、性能测试实践1. 请描述一个实际性能测试项目，包括项目背景、目标、测试工具、测试流程等。
2. 请简述如何制定性能测试计划，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
3. 请简述如何设计性能测试用例，包括测试场景、测试数据、测试步骤等。
4. 请简述如何搭建性能测试环境，包括硬件、软件、网络等。
5. 请简述如何执行性能测试，包括测试数据准备、测试执行、结果分析等。
6. 请简述如何分析性能测试结果，包括瓶颈分析、优化策略等。
7. 请简述如何编写性能测试报告，包括测试目的、测试方法、测试结果、优化建议等。
8. 请简述如何利用性能测试工具进行性能测试，如JMeter、LoadRunner等。
9. 请简述如何进行压力测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
10. 请简述如何进行并发测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
11. 请简述如何进行基准测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
12. 请简述如何进行稳定性测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
13. 请简述如何进行可恢复性测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
14. 请简述如何进行配置测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
服务器负载测试与性能压测指南如何测试服务器性能并找到瓶颈
服务器负载测试与性能压测指南如何测试服务器性能并找到瓶颈服务器负载测试与性能压测是在当前互联网时代中非常重要的一项工作。
随着互联网应用的不断发展和用户量的增加，服务器的性能和稳定性变得至关重要。
在面对大量用户访问时，服务器的负载能力和性能表现直接影响着用户体验和业务效率。
因此，进行服务器负载测试与性能压测成为了保障服务器正常运行的必要手段之一。
本文将介绍如何进行服务器负载测试与性能压测，以及如何找到服务器性能瓶颈，帮助您更好地优化服务器性能。
一、服务器负载测试与性能压测的概念服务器负载测试是指通过模拟多种负载条件，测试服务器在不同负载下的性能表现，以评估服务器的负载能力和稳定性。
而性能压测则是通过模拟大量用户并发访问，测试服务器在高负载下的性能表现，以评估服务器的性能极限和稳定性。
通过这两种测试手段，可以全面了解服务器的性能状况，为后续的性能优化工作提供依据。
二、服务器负载测试与性能压测的重要性1. 保障服务器稳定性：通过负载测试和性能压测，可以及时发现服务器在高负载下的性能瓶颈和问题，从而及时进行优化和调整，保障服务器的稳定性和可靠性。
2. 提升用户体验：服务器的性能直接影响用户的访问速度和体验，通过性能测试可以发现潜在问题并及时解决，提升用户体验和满意度。
3. 优化资源利用：通过性能测试可以了解服务器在不同负载下的资源利用情况，合理规划资源配置，提高资源利用率，降低成本。
三、服务器负载测试与性能压测的方法1. 压力测试工具的选择：在进行服务器负载测试和性能压测时，需要选择合适的压力测试工具，常用的压力测试工具包括JMeter、LoadRunner、WebLOAD等，可以根据实际需求选择合适的工具。
2. 制定测试方案：在进行服务器负载测试和性能压测前，需要制定详细的测试方案，包括测试的目的、测试的负载条件、测试的指标和评估标准等，确保测试的准确性和有效性。
3. 进行测试执行：根据测试方案进行测试执行，模拟不同负载条件和用户并发访问，记录测试过程中的关键指标和性能数据。
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。
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。
性能测试的目标和方法
性能测试的目标和方法性能测试是一种在计算机系统、软件或硬件应用中评估性能特征的方法。
通过性能测试，可以检查系统的响应时间、吞吐量、资源利用率以及稳定性等方面的性能指标。
本文将探讨性能测试的目标和方法。
一、性能测试的目标性能测试的目标是确保系统能够在预期的工作负载和压力下保持稳定和高效的运行。
通过性能测试，可以对系统进行负载测试、压力测试和稳定性测试，以下是性能测试的主要目标：1. 定位性能瓶颈：通过性能测试，可以确定系统在处理某种负载时的瓶颈所在，例如数据库访问、网络通信或者计算能力等方面。
2. 评估系统性能：性能测试可以评估系统在各种条件下的性能表现，包括响应时间、吞吐量和并发能力等。
这些指标可以帮助开发团队了解系统的性能状况，并做出优化和改进。
3. 确保稳定性：通过模拟真实的工作负载和压力，性能测试可以验证系统在长时间运行时的稳定性和可靠性，以确保系统不会因为负载过大或者压力过大而崩溃或变慢。
4. 规划容量：性能测试可以帮助确定系统所需的硬件资源和软件配置，以满足用户数量和业务增长的需求。
二、性能测试的方法性能测试的方法取决于具体的系统和应用场景，以下是常用的性能测试方法：1. 负载测试：负载测试通过模拟真实用户或者设备对系统施加不同程度的负载来评估系统的性能。
这可以包括同时登录多个用户、并发请求多个操作、或者发送大量数据等。
2. 压力测试：压力测试通过施加高于系统正常工作负载的压力来评估系统的性能。
这可以包括大量并发用户的请求、大数据量的读写操作等。
3. 容量测试：容量测试旨在确定系统的容量限制和资源需求，以满足用户数量和业务增长的需求。
通过逐渐增加负载来评估系统在各种资源限制下的性能表现。
4. 稳定性测试：稳定性测试是为了验证系统在长时间运行时的稳定性和可靠性。
通过在一段时间内持续施加负载和压力，观察系统是否会出现性能下降或崩溃等问题。
5. 可靠性测试：可靠性测试旨在评估系统在各种异常情况下的稳定性和恢复能力，例如断电、网络中断或者硬件故障等。
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。
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。
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性能测试中如何定位性能瓶颈性能测试的概念是什么，基本目的是什么，我想大家都基本清楚，不作详述，总之，性能测试只是测试过程中的一种方式，帮助我们的功能更好的运行，如果功能测试是可用，易用，满足需求、用户使用为目的，性能测试无非就是让这些目的更流畅。
没有什么专业的概念，无非实现两个字：好用！所以，性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等配置4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置5、应用程序本身瓶颈，以上几方面分别唠叨几句针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞，断网，带宽被其他资源占用，限速等情况，应用程序或系统会是什么情况，针对WEB，无非是超时，HTTP400，500之类的错，针对一些客户端程序，可能也是超时，掉线，服务器下发的，需要服务器返回的信息获取不到还有一种更明显的情况，应该就是事务提交慢，如果封装事务的代码再不完善，一般造成的错误，无非就是数据提交不完整，或者因为网终原因+代码缺陷造成重复性提交。
如此综合下来，肯定是考虑网络有瓶颈，然后考虑网络有问题时，怎样去优化，是需要优化交互的一些代码，还是接口之类的。
应用服务的瓶颈的定位，比较复杂，学习中，不过网上有很多资料可以参考的。
一般像tomcat，weblogic 之类的，有默认的设置，也有经过架构和维护人员进行试验调试的一些值，这些值一般可以满足程序发布的需要，不必进行太多的设置，可能我们认识的最基本的就是JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out 之类的参数我们做借助LR，Jemeter或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的log4j.properties，日志都会记录下来。
然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用，哪些资源明显不够用。
不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。
关于这点儿的分析和定位，就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。
现在基本所有的东东，都离不开数据库这个后台，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下V$sys_event，V$sysstat，v$syssql之类的表，比对一下日常正常情况下的监控数据，看一下有没有异常等。
其他方面，我也不是太了解。
应用程序瓶颈，这个是测试过程中最需要去关注的，需要测试人员和开发人员配合执行，然后定位，我这儿做的大都是执行性的，比如会有脚本去运行，开发人员会结合jprofiler之类的工具，去看一下堆遍历，线程剖析的情况确定哪儿有问题。
大致是这样，没有实际操作过------------------------------------逐步细化分析，先可以监控一些常见衡量CPU，内存，磁盘的性能指标，进行综合分析，然后根据所测系统具体情况，进行初步问题定位，然后确定更详细的监控指标来分析。
怀疑内存不足时：方法1：【监控指标】：Memory Available MBytes ，Memory的Pages/sec，page read/sec，Page Faults/sec【参考值】：如果Page Reads/Sec 比率持续保持为5，表示可能内存不足。
Page/sec 推荐00-20（如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。
如果大于80，表示有问题）。
方法2：根据Physical Disk 值分析性能瓶颈【监控指标】：Memory Available MBytes ，Pages read/sec，%Disk Time 和Avg.Disk Queue Length【参考值】：%Disk Time建议阈值90%当内存不足时，有点进程会转移到硬盘上去运行，造成性能急剧下降，而且一个缺少内存的系统常常表现出很高的CPU利用率，因为它需要不断的扫描内存，将内存中的页面移到硬盘上。
怀疑内存泄漏时【监控指标】：Memory Available MBytes ，Process\Private Bytes和Process\Working Set，PhysicalDisk/%Disk Time【说明】：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。
内存泄漏应该通过一个长时间的，用来研究分析当所有内存都耗尽时，应用程序反应情况的测试来检验。
CPU分析【监控指标】：System %Processor Time CPU，Processor %Processor Time CPUProcessor%user time 和Processor%Privileged Timesystem\Processor Queue LengthContext Switches/sec 和%Privileged Time【参考值】：System\%Total processor time不持续超过90%，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%。
Processor %Processor Time小于75%system\Processor Queue Length值，小于CPU数量的总数+1CPU瓶颈问题1、System\%Total processor time如果该值持续超过90%，且伴随处理器阻塞，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈.注：在某些多CPU系统中，该数据虽然本身并不大，但CPU之间的负载状况极不均衡，此时也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈.2、排除内存因素，如果Processor %Processor Time计数器的值比较大，而同时网卡和硬盘的值比较低，那么可以确定CPU 瓶颈。
（内存不足时，有点进程会转移到硬盘上去运行，造成性能急剧下降，而且一个缺少内存的系统常常表现出很高的CPU利用率，因为它需要不断的扫描内存，将内存中的页面移到硬盘上。
）造成高CPU使用率的原因：频繁执行程序，复杂运算操作，消耗CPU严重数据库查询语句复杂，大量的where 子句，order by，group by 排序等，CPU容易出现瓶颈内存不足，IO磁盘问题使得CPU的开销增加磁盘I/O分析【监控指标】：PhysicalDisk/%Disk time，PhysicalDisk/%Idle Time，Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length，Disk sec/Transfer【参考值】：%Disk Time建议阈值90%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。
Processor%Privileged Time该参数值一直很高，且如果在Physical Disk 计数器中，只有%Disk time 比较大，其他值都比较适中，硬盘可能会是瓶颈。
若几个值都比较大，那么硬盘不是瓶颈。
若数值持续超过80%，则可能是内存泄露。
如果Physical Disk 计数器的值很高时该计数器的值（Processor%Privileged Time）也一直很高，则考虑使用速度更快或效率更高的磁盘子系统。
Disk sec/Transfer 一般来说，该数值小于15ms为最好，介于15-30ms之间为良好，30-60ms之间为可以接受，超过60ms则需要考虑更换硬盘或是硬盘的RAID方式了.---------------------------------------------Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势Transactions per Second（每秒通过事务数/TPS）当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈Hits per Second（每秒点击次数）通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。
系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。
Throughput（吞吐率）可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。
Connections（连接数）当连接数到达稳定状态而事务响应时间迅速增大时，添加连接可以使性能得到极大提高（事务响应时间将降低）Time to First Buffer Breakdown（Over Time）（第一次缓冲时间细分（随时间变化））可以使用该图确定场景或会话步骤运行期间服务器或网络出现问题的时间。
碰到过的性能问题：1. 在高并发的情况下，产生的处理失败（比如：数据库连接池过低，服务器连接数超过上限，数据库锁控制考虑不足等）2. 内存泄露（比如：在长时间运行下，内存没有正常释放，发生宕机等）3. CPU使用偏离（比如：高并发导致CPU使用率过高）4. 日志打印过多，服务器无硬盘空间如何定位这些性能问题：1. 查看系统日志，日志是定位问题的不二法宝，如果日志记录的全面，很容易通过日志发现问题。
比如，系统宕机时，系统日志打印了某方法执行时抛出out of memory的错误，我们就可以顺藤摸瓜，很快定位到导致内存溢出的问题在哪里。
2. 利用性能监控工具，比如：JAVA开发B/S结构的项目，可以通过JDK自带的Jconsole，或者JProfiler，来监控服务器性能，Jconsole可以远程监控服务器的CPU，内存，线程等状态，并绘制变化曲线图。
利用Spotlight可以监控数据库使用情况。