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...