性能调优
服务器性能调优与瓶颈解决方法
服务器性能调优与瓶颈解决方法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设备。
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，甚至出现崩溃的情况。
因此，对服务器进行性能调优和解决瓶颈问题显得尤为重要。
本文将从服务器性能调优的概念入手，介绍服务器性能调优的方法和常见的瓶颈问题，并提出相应的解决方法。
一、服务器性能调优的概念服务器性能调优是指通过对服务器硬件、软件和网络等方面进行优化，以提高服务器的运行效率和性能稳定性的过程。
服务器性能调优的目的是使服务器能够更好地满足用户需求，提高系统的响应速度和并发处理能力，减少系统资源的浪费，提高系统的稳定性和安全性。
二、服务器性能调优的方法1. 硬件优化硬件是服务器性能的基础，合理选择和配置硬件设备对服务器性能至关重要。
可以通过以下方式进行硬件优化：（1）选择高性能的CPU和内存：CPU和内存是服务器的核心组件，选择性能更高的CPU和内存可以提高服务器的运行速度和并发处理能力。
（2）使用高速硬盘：硬盘的读写速度直接影响服务器的响应速度，使用高速硬盘可以提高服务器的数据读写效率。
（3）合理配置RAID：RAID技术可以提高服务器的数据冗余性和读写速度，合理配置RAID可以提高服务器的数据安全性和性能。
（4）优化网络设备：网络设备是服务器与外部通信的桥梁，优化网络设备可以提高服务器的网络传输速度和稳定性。
2. 软件优化软件是服务器运行的关键，合理配置和优化软件可以提高服务器的性能。
可以通过以下方式进行软件优化：（1）选择合适的操作系统：不同的操作系统对服务器性能有不同的影响，选择适合自己需求的操作系统可以提高服务器的性能。
（2）优化系统内核参数：调整系统内核参数可以提高服务器的运行效率和稳定性，减少系统资源的浪费。
（3）定期更新软件版本：及时更新软件版本可以修复软件漏洞，提高服务器的安全性和稳定性。
（4）合理配置服务器应用程序：合理配置服务器应用程序可以提高服务器的运行效率和并发处理能力，减少系统资源的占用。
如何进行性能调优
如何进行性能调优性能调优是在软件开发过程中非常重要的一步，它可以提高软件的响应速度、资源利用率和整体性能。
本文将介绍几种常见的性能调优方法和技巧，帮助开发人员提升软件的性能。
一、代码优化1. 减少循环次数：在编写代码时，应尽量减少循环次数，避免不必要的重复计算。
可以通过使用缓存变量、优化数据结构等方式来实现。
2. 避免冗余计算：在代码中，经常会出现重复计算的情况。
可以通过缓存计算结果、提前计算等方式来避免冗余计算，提高程序运行效率。
3. 消除内存泄漏：内存泄漏是指程序未能正确释放不再使用的内存，导致内存占用过多，造成性能下降。
开发人员应注意及时释放不再使用的资源，防止内存泄漏问题的发生。
二、数据库优化1. 索引优化：在数据库中，索引是提高查询效率的关键。
可以通过合理地创建索引，避免全表扫描，提高查询效率。
2. 合理设计数据库表结构：数据库表结构的设计合理与否直接影响查询和操作的性能。
应尽量避免过多的冗余字段、不必要的联表查询等，避免影响数据库的性能。
三、缓存优化1. 使用缓存技术：将经常使用的数据缓存在内存中，可以减少对数据库频繁的访问，提高读取数据的效率。
2. 设置合理的缓存过期时间：缓存数据的过期时间应根据业务需求进行合理设置，避免数据更新不及时或者数据过期时间过长的问题。
四、网络优化1. 减少网络请求：网络请求通常是耗时较长的操作，可以通过合并请求、减少不必要的请求等方式来减少网络请求的次数。
2. 压缩数据传输：对于传输的数据，可以采用压缩算法进行压缩，在保证数据完整性的前提下，减小传输的数据量，提高传输效率。
五、硬件优化1. 使用高性能的硬件设备：在部署软件时，应尽量选择性能较高的硬件设备，如高频率的CPU、大内存、SSD硬盘等，以提升整体性能。
2. 合理分配硬件资源：对于多个部署在同一台服务器上的应用，应合理分配硬件资源，避免资源竞争导致的性能下降。
总结：性能调优是软件开发过程中的重要环节，可以提高软件的响应速度和整体性能。
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。
如何进行有效的性能调优
如何进行有效的性能调优性能调优是在系统设计与开发中非常关键的步骤，它旨在提高系统的响应速度、吞吐量和资源利用率。
本文将介绍一些有效的性能调优策略，以帮助您优化系统的性能。
1. 了解系统瓶颈在进行性能调优之前，首先需要了解系统当前的性能瓶颈在哪里。
这可以通过性能测试或系统监控工具来实现。
了解瓶颈的具体位置，能够帮助我们集中优化资源。
2. 代码优化代码是系统性能的基石，因此进行代码优化是性能调优的重要一环。
以下是一些常见的代码优化策略：- 减少不必要的函数调用：避免过多的嵌套函数调用，减少函数调用的开销。
- 避免重复计算：针对重复计算的情况，可以使用缓存或者计算结果共享来减少计算时间。
- 优化数据库查询：合理设计数据库查询，使用索引、缓存等技术来提高查询效率。
- 避免过多的I/O操作：减少磁盘读写次数，尽量使用批量处理和缓存来优化I/O操作。
3. 内存管理合理的内存管理对于系统性能至关重要。
以下是一些有效的内存管理策略：- 减少内存分配次数：过多的内存分配会导致内存碎片，增加系统负担。
尽量避免频繁的内存分配，可以使用对象池或者内存缓存技术。
- 及时释放内存：在不再使用的数据对象上及时调用内存释放操作，避免内存泄漏。
- 内存对齐：合理地设置数据结构的对齐方式，可以提高内存读取的效率。
4. 并发控制并发是现代系统中普遍存在的情况，同时也是性能调优的重要方面。
以下是一些有效的并发控制策略：- 合理设置线程池：通过优化线程池的大小和任务调度策略，可以提高系统的并发处理能力。
- 避免死锁：设计合理的锁策略，避免出现死锁的情况。
- 减少线程间的竞争：通过合理设计数据结构，避免不必要的线程间数据竞争。
5. 缓存优化缓存是提高系统性能的有效手段。
以下是一些缓存优化策略：- 使用适当的缓存策略：根据数据的特点和使用频率，选择合适的缓存策略，如LRU、LFU等。
- 合理设置缓存大小：根据系统的内存容量和数据特点，设置合理的缓存大小，避免缓存溢出或浪费。
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。
计算机系统性能调优与优化技巧
计算机系统性能调优与优化技巧第一章：性能调优的基本概念和原则性能调优是指通过对计算机系统进行优化，以提高其运行速度和响应能力。
性能调优的基本目标是提高系统的效率和可扩展性，减少资源消耗和延迟。
在进行性能调优时，需要遵循以下几个基本原则：1. 确定关键业务指标（KPIs）：首先需要明确系统的关键性能指标，如响应时间、吞吐量、并发连接数等。
通过定义和监控这些指标，可以确定系统的瓶颈并对其进行优化。
2. 优化瓶颈：通过分析系统运行过程中的瓶颈，找出导致性能问题的原因，并采取相应的措施进行优化。
常见的瓶颈包括CPU利用率高、内存不足、网络带宽受限、磁盘IO繁忙等。
3. 细粒度调优：将系统的性能优化工作划分为多个步骤，逐步精确调优。
通常可以从硬件层面着手，如升级CPU、增加内存等，然后再进行操作系统和数据库的优化。
第二章：硬件性能调优技巧硬件是计算机系统的基础，合理配置和调优硬件可以显著提升系统性能。
以下是一些常见的硬件性能调优技巧：1. 升级硬件：根据实际需求，选择适当的硬件配置。
例如，增加CPU核心数、提升内存容量、采用固态硬盘等，可以显著提高系统的计算和存储性能。
2. 使用高效硬件设备：选择性能较高、响应速度较快的硬件设备，例如网络交换机、服务器等。
这样可以减少硬件设备的瓶颈，并提高系统的整体性能。
3. RAID技术：使用RAID（冗余磁盘阵列）技术可以提高系统的存储性能和可靠性。
RAID技术将多个磁盘组成一个逻辑驱动器，可以实现高速读写和数据冗余备份。
第三章：操作系统性能调优技巧操作系统是计算机系统的核心组成部分，合理优化操作系统可以提高系统的整体性能。
以下是一些常见的操作系统性能调优技巧：1. 内核参数调整：根据不同的应用场景和硬件配置，调整操作系统内核的相关参数。
例如，可以优化网络缓冲区、调整进程调度策略等，以提升系统的性能。
2. 文件系统优化：选择合适的文件系统，并进行相应的优化配置。
例如，使用快速文件系统（ext4）或XFS文件系统，可以提高文件读写的速度和可靠性。
软件测试的性能调优与优化方法探讨
软件测试的性能调优与优化方法探讨软件测试是软件开发过程中不可或缺的一环。
而对于一个软件系统来说，性能则是其核心指标之一。
优秀的性能可以提升用户体验、减少系统崩溃风险、节省运维成本等多方面的好处。
然而，在软件测试过程中，考虑性能的情况相对较少，尤其是对于大型、高并发的系统，往往需要进行一些性能调优和优化。
本篇文章将从性能调优的原则、方法和案例三个方面进行深入讨论。
一、性能调优的原则1. 要有明确的性能需求和指标对于每一个软件系统，必须要有明确的性能需求和指标，以此来进行准确的评估和调优。
例如，对于一个电商系统，性能需求可能是用户同时在线人数、交易时长、吞吐量等指标。
只有在有了准确的性能指标之后，才能逐步了解到整个系统的瓶颈在哪里。
2. 要有足够的测试数据测试数据的多寡和真实性对性能测试影响非常大。
通常情况下，要尽可能的保障测试数据的真实性，因为在真实场景下往往表现会更加接近真实情况。
通过真实测试数据确定瓶颈，才能更加准确地决定进行哪些优化和调整工作。
而且要避免测试数据放大或减少到评估结果无法确定的情况。
3. 要彻底执行细节化的测试在测试过程中，有几种情况需要充分考虑到：首先是重复测试，测试多次以数据更加精确的方式比较不同的测试结果；然后是并发测试，模拟不同负载条件下的性能情况；最后是压力测试，通过大量请求对系统进行压力测试，进而发现瓶颈情况。
4. 要有持续的性能优化工作性能测试不是一次性的工作，而是需要持续性的进行评估和调整。
只有持续性地评估和调整性能，才能达到相对最优的性能表现。
二、性能调优的方法1. 代码级别优化代码是决定软件性能的一个重要因素。
在保障代码的质量的同时，要考虑进一步进行代码优化。
比如优化数据结构的选择，减少存取成本；减少数据库的操作频率，做好缓存等工作；并采用其他的如XML、JSON等轻量级协议来减少I/O的带宽和访问时间。
2. 数据库优化许多软件系统的高并发性能往往与数据库有极大的关系。
软件性能优化与调优
软件性能优化与调优随着计算机技术的飞速发展，软件的性能优化与调优变得越来越重要。
一款高性能的软件可以提高用户的体验，提升工作效率，甚至直接影响整个系统的运行效果。
本文将探讨软件性能优化与调优的基本概念、常用方法和实践经验，以帮助开发人员更好地提升软件的性能。
一、性能优化与调优的定义和意义性能优化是指通过各种手段和方法，提高软件的运行速度、响应时间和资源利用率的过程。
调优是在性能优化的基础上，对具体问题进行深入分析和优化，以进一步提升软件的性能。
性能优化和调优对于软件开发来说至关重要，它不仅能提高用户的满意度，也是提升软件竞争力的关键。
二、常见的性能优化与调优方法1.算法优化：优化算法是提高软件性能的首要步骤。
通过设计更高效的算法，可以减少不必要的计算量和时间复杂度，从而提高软件的执行效率。
2.资源管理：合理管理和利用系统资源，如内存、CPU、磁盘等，对于提升软件性能至关重要。
可以通过缓存技术、资源复用、资源释放等手段来优化资源的使用和管理。
3.并发处理：充分利用多线程、并行计算等技术，提高软件的并发处理能力，可以大幅度提高软件的处理效率和性能。
4.数据库优化：数据库是很多软件系统的核心组成部分，对数据库的优化可以直接提升软件的性能。
可以通过索引优化、分库分表、查询优化等手段来改善数据库的效率。
5.网络优化：网络通信是现代软件的重要组成部分，合理的网络设计和优化可以提高软件的响应速度和稳定性。
可以通过压缩数据、减少网络请求、优化网络协议等方式来优化网络性能。
6.代码优化：对软件代码进行优化，如消除冗余代码、减少循环次数、提高代码的可读性和重用性等，可以提高软件的执行效率和性能。
三、实践经验与注意事项1.性能优化是一个综合性的工作，需要考虑各个方面的因素。
在进行优化之前，需要进行全面的分析和评估，确定性能瓶颈和优化重点，再有针对性地进行优化。
2.对于已有的软件系统，性能优化和调优是一个长期的过程。
在软件开发过程中，需要注重代码的质量和性能，及时修复和改进存在的性能问题。
软件性能调优的技巧和方法
软件性能调优的技巧和方法在当今数字化时代，软件已经成为我们日常生活和工作中必不可少的一部分。
然而，随着软件功能和复杂性的不断增加，软件性能问题也逐渐浮现。
为了确保软件能够流畅高效地工作，软件性能调优成为一项关键任务。
本文将介绍一些软件性能调优的技巧和方法，以帮助开发人员优化他们的软件。
1. 代码优化代码是软件的基础，优化代码可以显著提高软件性能。
以下是一些代码优化的技巧：- 减少循环和递归次数：避免使用不必要的循环和递归操作，尽量采用更高效的算法和数据结构。
- 慎用资源密集型操作：例如频繁的文件读写和网络请求，可以通过缓存或批处理来减少操作次数。
- 使用合适的数据类型：选择最适合操作的数据类型，避免不必要的数据类型转换和内存消耗。
2. 内存管理内存管理是软件性能调优的另一个重要方面。
以下是一些内存管理的技巧：- 及时释放未使用的内存：确保在不再需要的时候及时释放已经分配的内存，避免内存泄漏。
- 减少内存碎片化：合理管理内存分配和释放，避免频繁的内存分配和释放操作，以减少内存碎片化。
- 优化内存访问：减少内存读写次数，可以通过合理的数据结构和缓存来提高内存访问效率。
3. 并发处理对于涉及大量并发操作的软件，合理地处理并发是提高性能的关键。
以下是一些并发处理的技巧：- 使用线程池：尽量使用线程池来管理线程的创建和销毁，避免频繁的线程创建和销毁操作。
- 合理划分任务：将任务划分成独立的、可并发执行的子任务，提高并行处理效率。
- 加锁优化：减少锁的使用，尽量使用更轻量级的锁，避免锁竞争和死锁问题。
4. 数据库优化对于使用数据库的软件，数据库优化是提高软件性能的关键之一。
以下是一些数据库优化的技巧：- 索引优化：根据查询和更新需求，合理地创建索引，提高查询效率。
- 避免全表扫描：尽量避免全表扫描操作，可以通过合理的条件筛选和使用索引来提高查询效率。
- 批量操作优化：对于批量的数据插入、更新或删除操作，可以使用批处理方式来减少交互次数。
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1.1附录1:执行性能测试基本原则原则一：测试前，要确认系统级的关键参数已经基本配置正确（例如：数据库、WEB 容器、线程池、JDBC连接池、对象池、JVM、操作系统、应用系统等配置）；原则二：测试前，要确保测试脚本的业务功能运行正确。
原则三：测试前，清空所有应用日志、调高错误日志的输出级别（Error级），必要时在每次测试前重启应用服务和数据库应用服务；原则四：调整系统参数时，一次只调整一个，不要同时调整多个，并记录调整前后的系统变化。
原则五：优先测试基线案例。
1.2附录2:性能问题分析原则原则一：把事实与推测分开，总是用实际的证据来证明你的推测；原则二：在没有足够证据之前，不对程序进行优化；原则三：优先验证简单的假设；原则四：日志文件中没有错误不代表真的没有错误；原则五：从系统到应用、从外到内进行层层剥离，缩小范围。
确认是系统级问题还是应用级问题；确认是否外部系统问题（如密码鉴权问题、EJB问题等）；确认是应用程序问题还是数据库问题。
原则六：范围缩小后，再分割成多个小单元，对每个小单元进行轮番压力测试，来证明或者否定是那个单元引起性能问题。
1.3附录3:常见性能问题及成因常见性能问题的六个特征①持续缓慢：应用程序一直特别慢，改变负载，对整体响应时间影响很少；②随着时间推进越来越慢：负载不变，随着时间推进越来越慢，可能到达某个阈值，系统被锁定或出现大量错误而崩溃；③随着负载增加越来越慢：每增加若干用户，系统明显变慢，用户离开系统，系统恢复原状；④零星挂起或异常错误：可能是负载或某些原因，用户看到页面无法完成并挂起，无法消除；⑤可预见的锁定：一旦出现挂起或错误，就加速出现，直到系统完全锁定。
通常要重启系统才解决。
⑥突然混乱：系统一直运行正常，可能是一个小时或三天之后，系统突然出项大量错误或锁定。
常见性能问题成因线程：阻塞点 线程遇到同步阻塞，造成交通阻塞。
随着负载越来越慢 零星的挂起或异常错误可以预见的锁定 突然混乱可能同步是不必要的(只要重新设计)，或者比较外在的锁定策略(例如，读/写锁)也许会有帮助。
线程：死锁/活动锁这是基本的“获得顺序”的问题。
突然混乱 “获得顺序”的算法不合理。
1.4附录4:常用监控指标诊断性能问题，需要清楚监控的关键指标，以此辅助试验诊断，最后验证推测。
常用监控的关键指标可见性：Memory 、CPU 、DISKIO 的指标可以使用操作系统提供的工具来监控。
Java 堆栈：可以打开verbose ：gc 开关来监控，也可以用更直观的Jprofiler 监控工具。
计时：LoadRunner 工具有事务计时，组件或方法的计时可以用Jprofiler 监控工具，或者应用程序加debug 观察。
内部资源：监控线程池、数据库连接池、对象池等资源分配的数量、使用的数量、等待的数量、死亡的数量、消耗的时间等等。
提示：内部资源的监控对诊断性能问题起到至关重要的作用。
WebLogic 自带的监控工具，基本满足对内部资源的监控。
也可以用Jprofiler 监控线程的使用，监控对象、方法动态占有内存的信息。
自编的数据库连接池或使用tomcat 等的数据库连接池，需要在应用程序中加上debug 观察动态使用信息。
外部资源：例如EJB 外部资源，监控对外部资源连接的数量、使用数量、等待的数量、消耗的时间等等。
WebLogic 自带的监控工具，基本满足对外部部资源的监控。
可以在应用程序中加上debug 观察外部资源动态使用信息。
可以用外部资源自带工具监控外部资源。
1.5附录5:如何诊断数据库的性能问题是应用程序还是数据库？诊断性能问题，最常见的也是较难的判断是：是应用程序还是数据库？或者两者都有？难在那里？是因为应用程序、数据库、WebLogic Server（Tomcat）都不是在孤立地运转的。
因此脱离应用架构单独运行测试诸如SQL计时、JDBC计时、线程计时等等几乎没有作用。
关键是对相互作用的了解要熟知系统的性能度量；提示：系统性能度量参见附录4：常见监控指标了解SQL的结构；提示：SQL结构可参阅文档《OracleSQL性能优化指南.doc》了解用户发出的请求在跨越整个系统时的端对端、点对点计时、SQL的计时等；了解用户发出的请求后所关联的线程、JDBC连接、数据库的活动及其之间的交互关系；典型的应用数据库问题典型应用数据库问题的三个类型：过量的数据库调用、数据库连接池问题、SQL语句及其索引或锁定属性问题。
过量的数据库调用问题很常见的性能瓶颈来是自过量的数据库调用，引发这些问题不一定是SQL查询的Execute（）或Update（），而是应用程序与数据库的交互有关，例如ResultSet 操作，常见的问题是指定了过于精细的查询条件，然后使用ResultSet.Next()详细搜寻返回的数据,每次一行。
解决办法从数据库中大批取得所要求的数据，避免应用程序反复回调数据库。
数据库连接池问题问题1：连接池资源泄漏虽然可以通过WebLogic自带工具或Jprofiler工具或自编工具检测到数据库连接池资源泄漏，但是，很难在应用程序代码本身准确定位泄漏的源头！问题1解决办法仔细分析程序代码，是否没有close（）连接？或者遗漏了finally 块?或者尽管有close()但并没有成功？问题2：连接池大小连接池过小会造成新的连接不上，在日志中有错误信息，一般的做法是调大即可，可问题是，调的过大会造成资源无效损耗可能出现新的性能问题，那么调到多大较合适？问题2解决办法经验法则1：数据库连接池数＝线程池数X每个线程需要连接数据库平均数X1.1 (1.1的含义是加10%的峰值期负载), 通常, 每个线程需要连接数据库平均数是一个,也即:当线程池数120时, 数据库连接池数就是132。
经验法则2：设置最初池大小＝最大池大小。
SQL语句及其索引或锁定属性问题问题：SQL语句及其索引或锁定属性不合理可能引发DISKIO过忙（磁盘读写数据）或者CPU过忙（在内存中索引排序），造成执行时间过长，阻塞线程的执行，最终引发系统挂起。
或者执行超时引发系统挂起：例如错误信息oracle.jdbc.driver.OracleStatement.doExecuteWithTimeout( OracleStatement.java:2857) at oracle.jdbc.driver.OraclePreparedStatement.executeUpdate 或者死锁引发系统挂起：例如错误信息java.sql.SQLException: ORA-00060: deadlock detected while waiting for resource at oracle.jdbc.dbaccess.DBError.throwSqlException(DBError.java:170)解决办法优化SQL语句及其索引或锁定属性。
提示：可参阅文档《OracleSQL性能优化指南.doc》1.6附录6:调优原则在应用系统的设计、开发过程中，应始终把性能放在考虑的范围内。
确定清晰明确的性能目标是关键。
必须保证调优后的程序运行正确。
性能更大程度是取决于良好的设计，调优技巧只是一个辅助手段。
调优过程是叠代渐进的过程，每次调优的结果要反馈到后续的代码开发中去。
性能调优不能以牺牲代码的可读性和维护性为代价。
1.7附录7:调优的基本步骤确定清晰的性能目标，并按优先级排列。
利用科学的测试工具对应用程序进行测试，并记录测试结果。
把分布式系统拆分成组件：Web层、业务层、集成层、以及网络传输时间，分别进行调优。
有系统的科学调优遵循一定的程序：测试性能→找出瓶颈→假设造成瓶颈的因素→测试假设是否成立→修改应用→再次测试性能。
确定影响性能的因素：CPU、Memory还是IO。
找出主要的瓶颈，首先解决最容易的，再重复测试。
一次修改一个瓶颈，不要对不需要的地方进行调优。
提高CPU性能：更快的代码、SQL，更好的算法，减少短期生存的对象。
提高内存性能：减少或减小长期生存的对象。
提高IO性能：重新设计应用，减少IO的交互。
优化完成之后，进行QA测试。
在代码中记录优化的地方，并对旧代码进行注释。
1.8附录8:性能测试案例设计模板1.8.1 预期性能指标测试案例模板预期性能指标：系统设计前的预期性能指标或是项目的性能需求指标。
注释: 优先级（A重要、B比较重要、C次重要、D普通）1.8.2 用户并发测试案例模板用户并发测试案例(模板)特殊规程说明 1.设置集合点或每分钟登录的用户数，循环测试次数或循环测试时间2.广域网带宽：64k、128k、256k…… , 局域网带宽：10M3.测试过程中监控: cpu/men/diskio及thread/connect(记录配置数/使用数/等待数/死亡数)案例间依赖关系测试步骤并发用户数事务平均响应时间事务最大响应时间平均每秒处理事务数事务成功率业务1 业务2业务3业务1业务2业务3业务1业务2业务3业务1业务2业务3203050100注释: 优先级（A重要、B比较重要、C次重要、D普通）1.9附录9:LoadRunner性能测试工具简介主要特色非常优秀的性能测试工具;很容易使用;压力测试表现出色,容易找到性能瓶颈(诸如检测:线程泄漏、内存泄漏、连接池泄漏、对象池泄漏、数据库及应用系统的性能表现)；几个亮点：事务：用于事务计时；集合点：在并发用户发出请求前设置集合点，待并发用户都到达集合点后再发出并发请求。
IP欺骗：模拟不同的IP地址向应用系统发出业务请求；脚本参数化：把脚本参数化后，变成千万个不同请求数据的脚本；多场景类型：同一个脚本，可以选择不同的场景类型向应用系统发出业务请求；多机：多机联合产生负载；监控：服务器资源监视；性能分析：图、表分析测试结果，非常直观。
提示：详细可参见《LoadRunner自动化测试工具的应用.pdf》。
LoadRunner完成测试的四个步骤Virtual User Generator 创建脚本创建脚本，选择协议；录制脚本；编辑脚本；检查修改脚本是否有误。
中央控制器（Controller）来调度虚拟用户创建Scenario，选择脚本设置机器虚拟用户数设置Schedule如果模拟多机测试，设置Ip Spoofer运行脚本分析scenario分析测试结果。