瓶颈

本文介绍如何使用性能监视工具识别I/O瓶颈和磁盘性能问题,包括具体指标阈值及常见解决策略,适用于服务器性能调优。
(一)I/O瓶颈:

除非操作系统能够,并且内存足够大,把你的db放到物理内存里,否则,I/O我们永远回避不过去。使用perfmon的话,可以监视

· PhysicalDisk Object: Avg. Disk Queue Length,如果经常性的大于2*磁盘个数,磁盘有性能问题。

· Avg. Disk Sec/Read,如果<10ms,很好。20以下,一般。50以下,密切观察。50以上,换硬盘吧!

· Avg. Disk Sec/Write,这个和上面的两个值,如果持续大于物理磁盘的指标的85%,说明磁盘已经到极限了。

· Physical Disk: %Disk Time,一般如果超过50%,I/O有瓶颈。

如果用了raid,采用下面这个公式来计算:

Raid 0 -- I/Os per disk = (reads + writes) / number of disks
Raid 1 -- I/Os per disk = [reads + (2 * writes)] / 2

Raid 5 -- I/Os per disk = [reads + (4 * writes)] / number of disks

Raid 10 -- I/Os per disk = [reads + (2 * writes)] / number of disks

如下面这个例子,2个磁盘,raid1,监测到的结果:

Disk Reads/sec             80
Disk Writes/sec            70
Avg. Disk Queue Length     5

那么I/O平均是80/2+70=110,队列长度上限是2*2=4


(二)、磁盘瓶颈:
如果磁盘的IOPS的速率(logicalDisk\Disk Transfers/sec)接近或超过估计的处理能力,该磁盘将称为“超过吞吐能力”或“超过处理能力”。在上述情况下,要提高服务器性能,必须减小磁盘子系统 的负载 (将用户转移到其他服务器上)或提高驱动器的处理能力(通过添加更多或更快的心轴)。
如果硬件没有达到预期的性能,那么即使I/O速率远低于估计的处理能力,也可能会发生延迟。

Avg.Disk sec/Transfer 计数器报告数据传输速度(单位秒),测量每次传输的平均时间(全部往返时间)
对于大多数磁盘,较高的磁盘平均传送时间是大于 0.3 秒。


如果 % Disk Time 较高(超过90%),请检查 Physical Disk\ Current Disk Queue Length 计数器以查看正在等待磁盘访问的系统请求数量。等待 I/O 请求的数量应当保持在不大于组成物理磁盘的主轴数的 1.5 到2倍。


2.System:%Processor Queue Length 等待处理器处理的线程数(正常范围为cpu数的1~3倍)


(三)、

如果可以的话,以下方向是IIS崩溃的长有原因,可以建议他们往这几方面查一下。

1.磁盘原因
磁盘满,查看IIS的日志是否满
2.内存泄漏
查看数据库连接字符串开启后,是否及时关闭,尤其是查询那里
3.线程死锁或者不够用了
从监控的服务器资源来看,服务器的thread在崩溃前直线上升,因此这个原因的可能性个人觉得较大。
4.压力过大造成
将测试方法改为压力降低些,但持续时间加长,或将两个查询脚本分为单独来执行,看看情况。

一定要去查看C:WINDOWS\system32\LogFiles\里面的信息,这样查找问题产生的原因更好一些。

(四),网络瓶颈的一般解决方法:压缩传输文件和分时传输


在识别和解决计算机处理能力中的限制因素时,尤其是针对CPU性能瓶颈的检测和优化,需要从多个角度入手,包括性能指标的监控、瓶颈的定位以及优化策略的应用。 ### 检测CPU性能瓶颈 为了检测CPU性能瓶颈,首先需要监控和分析关键性能指标。这些指标包括但不限于CPU使用率、应用程序吞吐量、客户端请求的延迟等。这些指标可以帮助理解系统在不同负载下的表现,并识别是否存在CPU成为瓶颈的情况。例如,如果CPU使用率持续接近100%,这可能表明存在CPU性能瓶颈。 ### 定位CPU性能瓶颈 定位CPU性能瓶颈通常涉及到更详细的分析,例如使用工具来监控特定进程或线程的CPU使用情况。可以通过操作系统提供的工具如top、htop、vmstat、mpstat等命令行工具来获取详细的CPU使用情况[^3]。此外,还可以利用性能分析工具如Perf、Intel VTune Amplifier等来进行更深入的分析。 ### 优化CPU性能瓶颈 一旦确定了CPU性能瓶颈的存在,就可以采取一系列措施来优化性能。优化策略可以包括但不限于: - **代码优化**:检查并优化应用程序代码,减少不必要的计算,提高算法效率。 - **并发处理**:利用多线程或多进程来提高程序的并行处理能力。 - **负载均衡**:通过负载均衡技术分散请求到不同的服务器上,减轻单个CPU的压力。 - **硬件升级**:如果软件层面的优化无法满足需求,可能需要考虑升级硬件,比如增加更多的CPU核心或更快的处理器。 ### 示例代码:多线程处理 下面是一个简单的Python示例,展示如何使用多线程来提高程序的并行处理能力: ```python import threading def worker(num): """Thread worker function""" print('Worker: %s' % num) threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start() ``` 这个例子创建了五个线程,每个线程执行相同的`worker`函数。通过这种方式,可以将任务分配给多个CPU核心,从而提高程序的执行速度。
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