性能测试结果分析
软件测试报告性能测试的设计和结果分析
软件测试报告性能测试的设计和结果分析软件测试报告：性能测试的设计和结果分析1. 性能测试设计随着软件的复杂性和功能增加，对软件性能的需求也日益提高。
性能测试旨在评估软件在特定条件下的稳定性和响应能力。
本文将介绍性能测试的设计和结果分析。
1.1 测试环境准备在进行性能测试之前，首先需要准备相应的测试环境，包括硬件设备、网络环境等。
测试环境的准备应尽量与实际生产环境保持一致，以确保测试结果能够真实反映出软件的性能状况。
1.2 性能测试目标确定在进行性能测试之前，需要明确性能测试的目标。
性能测试目标可以包括响应时间的要求、并发用户数的要求、吞吐量的要求等。
根据实际需求确定性能测试目标，有助于设计合理的测试方案。
1.3 测试场景设计测试场景是指模拟用户在实际使用中的操作行为。
根据软件的实际使用情况，设计典型的测试场景，并设置不同的用户并发数、访问频率等参数。
通过模拟真实的使用情况，可以更好地评估软件在高负载情况下的性能表现。
1.4 测试用例编写根据测试场景设计，编写相应的测试用例。
测试用例应包括模拟用户的操作步骤、输入数据、预期结果等。
通过编写全面的测试用例，可以更好地覆盖软件的各个功能模块，发现潜在的性能问题。
2. 性能测试执行和结果分析在设计完性能测试方案后，就可以执行测试，并对测试结果进行分析。
本文将介绍性能测试的执行和结果分析的相关内容。
2.1 性能测试执行在执行性能测试的过程中，需要按照设计好的测试方案，模拟真实用户的操作行为，在不同的负载情况下进行测试。
测试过程中需要监控系统的各项性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等。
2.2 测试结果记录在执行性能测试的过程中，需要及时记录测试结果。
测试结果应包括各项性能指标的数值，以及测试中发现的问题和异常情况。
通过记录详细的测试结果，可以更好地进行问题排查和分析。
2.3 结果分析根据测试结果，进行性能问题的分析和定位。
分析性能问题的原因，可以从网络问题、服务器负载、代码优化等方面入手。
性能测试报告分析
性能测试报告分析本文对公司项目进行的性能测试报告进行了详细分析，旨在发现潜在的性能瓶颈并提出相应的优化建议，以确保系统在高负载情况下能够保持稳定和高效运行。
一、测试环境概况在进行性能测试时，测试环境的搭建是至关重要的。
本次测试使用了XX测试工具，模拟了XX用户数量，对系统进行了XX小时的持续性能测试。
测试环境包括XX操作系统、XX数据库等相关信息，详细数据见附表1。
二、测试结果分析1. 响应时间：根据测试结果显示，系统响应时间在低负载状态下表现良好，但在高负载情况下逐渐增加，最终超出了预期阈值。
特别是在某些关键业务功能上，响应时间甚至超过了3秒，需要引起重视。
2. 吞吐量：系统吞吐量在测试过程中也出现了波动，随着用户数量的增加，吞吐量逐渐下降。
在高负载时，系统吞吐量达到瓶颈，无法满足用户需求。
3. 错误率：在持续性能测试中，系统出现了一定数量的错误率，尤其是在高负载状态下错误率增加更为显著。
这些错误可能导致系统性能下降和用户体验不佳。
三、问题分析1. 数据库优化不足：根据测试结果显示，数据库查询是导致系统性能下降的主要原因之一。
当前的数据库设计、索引等方面存在优化空间，需要进一步优化数据库结构以提升系统性能。
2. 缓存机制不完善：系统在高负载状态下缓存命中率较低，说明当前的缓存机制设计不合理。
应该对缓存策略进行重新评估，提高缓存效率和命中率。
3. 网络请求响应慢：部分网络请求的响应时间超过了预期，可能是由于网络带宽不足或者网络延迟太高导致。
建议优化网络配置，减少网络请求的瓶颈。
四、优化建议1. 数据库优化：对数据库进行性能调优，包括优化查询语句、添加合适的索引、定期清理无用数据等，以减少数据库负载。
2. 缓存优化：重新设计缓存策略，提高缓存命中率，减少对数据库的请求次数，提升系统的性能表现。
3. 网络优化：优化网络配置，包括增加带宽、减少网络延迟等，以提高系统的网络响应速度。
五、总结通过本次性能测试报告的分析，我们发现了系统中存在的性能问题，并提出了相应的优化建议。
软件测试报告性能测试结果分析与改进方案
软件测试报告性能测试结果分析与改进方案软件测试报告性能测试结果分析与改进方案为了确保软件产品的质量，性能测试在软件开发过程中起着非常重要的作用。
本报告旨在对软件性能测试的结果进行分析，并提出相应的改进方案，以优化软件的性能。
一、性能测试结果分析1.测试环境在进行性能测试前，我们首先要了解测试环境的配置和参数设置。
仔细分析测试环境的硬件设备、操作系统、数据库以及网络条件等因素，对于后续的结果分析和改进方案提出提供了重要的依据。
2.测试指标性能测试的指标可以有很多，如响应时间、并发用户数、吞吐量等。
我们需根据软件的实际需求和用户使用场景，选择合适的指标进行测试。
在测试过程中，要准确记录每个指标的数值，为后续的结果分析提供数据支持。
3.测试结果根据测试环境和指标的设定，进行性能测试后会得到相应的测试结果。
我们可以通过性能曲线图、报告表格等形式对测试结果进行展示。
在分析测试结果时，重点关注以下几个方面：- 响应时间：分析软件的平均响应时间、最大响应时间、90%、95%、99%等百分位响应时间，找出影响系统性能的瓶颈。
- 并发用户数：分析在不同并发用户数下系统的性能表现，找出系统的最大承载能力。
- 吞吐量：分析系统每秒钟能够处理的请求数量，评估系统的处理能力。
- 错误率：关注系统中的错误率，找出系统在高负载情况下可能存在的问题。
二、改进方案在性能测试结果分析的基础上，我们可以提出以下改进方案，以优化软件的性能：1.优化代码和数据库通过代码和数据库的优化，可以显著提升软件的性能。
例如，可以通过减少数据库的查询次数、增加索引的使用、优化代码逻辑等方式来改善系统的响应时间和吞吐量。
2.增加服务器资源如果系统在高负载情况下性能不佳，可以考虑增加服务器资源来提升系统的处理能力。
例如，增加服务器的CPU、内存、存储等硬件设备，以满足系统在高并发情况下的需求。
3.负载均衡策略在面对大量并发用户的情况下，负载均衡策略可以有效地提高系统的吞吐量和稳定性。
软件测试报告性能测试结果与建议
软件测试报告性能测试结果与建议软件测试报告性能测试结果与建议一、测试概述在本次软件测试中，我们对XXX软件进行了性能测试，以评估其在负载压力下的表现。
本文将介绍测试过程、得到的结果以及基于结果所提出的建议。
二、测试环境与工具1. 测试环境- 操作系统：Windows 10- 处理器：Intel Core i7- 内存：8GB- 网络：1Gbps以太网2. 测试工具- JMeter：用于模拟多用户并发请求- Performance Monitor：用于监控系统资源利用率- LoadRunner：用于生成和管理测试脚本三、测试目标本次性能测试的主要目标如下：1. 评估软件在正常使用负载下的响应时间；2. 确定软件在高负载情况下的稳定性；3. 识别软件在负载峰值时的性能瓶颈；4. 提供性能改进的建议。
四、测试方案1. 测试场景设计在本次性能测试中，我们设计了以下两个测试场景：- 场景一：100个用户同时登录软件并进行基本操作，如浏览页面、搜索功能等；- 场景二：200个用户同时使用软件进行复杂操作，如上传大文件、处理复杂计算等。
2. 测试步骤- 步骤一：配置并启动测试环境- 步骤二：根据测试场景，使用JMeter和LoadRunner创建并运行相应的测试脚本- 步骤三：使用Performance Monitor监控系统资源利用率- 步骤四：记录测试运行时间、响应时间等关键指标- 步骤五：分析测试结果，确定性能瓶颈和改进方向五、测试结果与分析1. 性能指标在本次测试中，我们关注了以下几个重要的性能指标：- 页面响应时间：用户发送请求到页面显示完整的时间；- 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量；- 并发用户数：同时操作软件的用户数量；- 错误率：系统处理请求时发生错误的比例。
2. 测试结果根据测试数据分析，我们得出以下结果：- 场景一：- 页面响应时间平均为2秒，在用户可接受范围内；- 系统吞吐量在100个用户时稳定，并发用户数较低；- 错误率为0%，系统稳定性较高。
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。
性能测试报告分析
性能测试报告分析概述：性能测试是软件开发过程中的重要环节，通过模拟大量用户活动和负载来评估系统的响应时间、并发处理能力和稳定性。
性能测试报告是对性能测试结果的总结和分析，它提供了一系列指标和数据，帮助开发人员和测试人员评估和改进系统的性能。
I. 测试环境和测试目标首先，性能测试报告应当提供详细的测试环境信息，包括硬件配置、软件环境、网络环境等。
同时，测试目标也应该明确，例如评估系统在特定负载下的响应时间是否满足需求，系统的并发处理能力等。
II. 测试方法和策略性能测试报告中应当说明所采用的测试方法和策略，例如负载测试、压力测试、容量测试等。
这些方法和策略对于不同的系统和场景可能有所不同，因此测试报告应当对选择的方法和策略进行解释和说明。
III. 测试结果分析性能测试报告的核心部分是测试结果分析。
它涵盖了系统的性能指标和性能问题的识别和分析。
1. 响应时间分析性能测试报告应当提供系统在不同负载下的平均响应时间、最大响应时间和最小响应时间等指标。
通过对这些指标的比较和分析，可以评估系统的响应时间是否符合预期，是否需要优化。
同时，可以根据用户活动和业务流程的不同，进行细分和详细的分析。
2. 并发处理能力分析除了响应时间，性能测试报告还应当提供系统的并发处理能力指标，例如最大并发用户数、平均并发用户数等。
通过对这些指标的分析，可以评估系统在特定负载条件下的处理能力，并为系统的扩展和优化提供依据。
3. 性能问题分析性能测试报告应当清楚地列出系统在测试过程中出现的性能问题，例如响应时间过长、系统崩溃等。
对于每个问题，测试报告应当提供详细的分析，包括问题的原因、影响范围和优化建议等。
这些分析可以帮助开发人员更好地理解问题所在，并采取相应的措施进行修复和改进。
IV. 测试结论和改进建议性能测试报告的最后应当提供一份综合性的结论和改进建议。
结论应当对系统的整体性能进行评价，并指出系统在哪些方面需要改进。
改进建议应当基于测试结果和分析，针对具体的性能问题提出具体的解决方案和优化措施。
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。
性能测试结果分析
性能测试结果分析性能测试是一种评估软件系统运行效率和稳定性的方法，通过模拟真实的使用场景和负载条件，对系统进行压力测试和负载测试，并对测试数据进行分析，以评估系统的性能。
性能测试的结果是评估系统的关键指标，并提供了进一步优化系统性能的依据。
在进行性能测试后，我们需要对测试结果进行分析，以获取系统的性能数据并解读这些数据。
以下是对性能测试结果的分析和解读的一般步骤：1.确定关键指标：首先，我们需要确定关键指标，这些指标与系统性能有关。
这些指标可以包括响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等。
根据系统的性质和要求，选择适当的指标。
2. 数据整理和清洗：对测试结果进行整理和清洗，去除异常数据和噪声数据，确保分析结果准确可靠。
这一步骤通常涉及使用数据分析工具，如Excel、Python等。
3.统计指标分析：使用合适的统计方法对指标进行分析。
对于持续型变量，可以计算平均值、中位数、最大值、最小值等。
对于分类型变量，可以计算百分比、频数等。
统计分析可以帮助我们了解系统的性能状况，如平均响应时间、最大并发用户数等。
4.与标准值比较：将得到的性能指标与预先设定的标准值进行对比。
标准值可以是已经存在的相似系统的性能指标，也可以是业务需求和用户期望的指标。
通过与标准值比较，可以判断系统性能是否符合预期，并找出存在的性能问题。
5.瓶颈分析：根据测试结果，找出系统的性能瓶颈点。
性能瓶颈是指限制系统性能提升的原因，可能是硬件资源受限、软件设计问题、数据库访问延迟等。
通过分析性能瓶颈，可以确定问题的根源并优化系统性能。
6.建议和优化措施：根据测试结果和瓶颈分析，提出相应的改进建议和优化措施。
这些建议和措施可以包括硬件升级、软件优化、网络优化等。
通过实施这些改进措施，可以提高系统的性能和稳定性。
总之，在性能测试结果分析中，我们需要将测试数据整理和清洗，并使用统计方法对指标进行分析。
通过与标准值比较，找出系统的性能瓶颈并提出改进建议。
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性能测试工程师基本上都能够掌握利用测试工具来作负载、压力测试，但多数人对怎样去分析工具收集到的测试结果感到无从下手，下面我就把个人工作中的体会和收集到的有关资料整理出来，希望能对大家分析测试结果有所帮助。
分析原则：1. 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）2. 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。
3 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] ConnectionError: 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。
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。
日志缓冲区的申请情况：select name,value from v$sysstat where name = ‘redo log space requests’ ;4 如果内存排序命中率小于0.95，则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。
内存排序命中率：select round((100*b.value)/decode((a.value+b.value), 0, 1, (a.value+b.value)), 2)from v$sysstat a, v$sysstat b where =’sorts (disk)’ and =’sorts (memory)’注：上述SQL Server和Oracle数据库分析，只是一些简单、基本的分析，特别是Oracle数据库的分析和优化，是一门专门的技术，进一步的分析可查相关资料。
性能测试的结果分析是性能测试的重中之重。
在实际工作中，由于测试的结果分析比较复杂、需要具备很多相关的专业知识，因此常常会感觉拿到数据不知从何下手。
这也是我学习性能测试过程中感觉比较尴尬和棘手的事，为此我在研读了《WEB性能测试实战》后特作了以下笔记，这里只是书中第4章WEB应用程序性能分析的一部分，贴出来希望和大家共同讨论：一：性能分析的基础知识：1.几个重要的性能指标：相应时间、吞吐量、吞吐率、TPS（每秒钟处理的交易数）、点击率等。
2.系统的瓶颈分为两类：网络的和服务器的。
服务器瓶颈主要涉及：应用程序、WEB服务器、数据库服务器、操作系统四个方面。
3.常规、粗略的性能分析方法：当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定；若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，说明服务器开始出现颈。
4.作者提出了如下的性能分析基本原则，此原则本人十分赞同：——由外而内、由表及里、层层深入应用此原则，分析步骤具体可以分为以下三步：第一步：将得到的响应时间和用户对性能的期望值比较确定是否存在瓶颈；第二步：比较Tn（网络响应时间）和Ts（服务器响应时间）可以确定瓶颈发生在网络还是服务器；第三步：进一步分析，确定更细组件的响应时间，直到找出发生性能瓶颈的根本原因。