LoadRunner分析Windows服务器性能:关键计数器与瓶颈识别
20 浏览量
更新于2024-08-28
收藏 261KB PDF 举报
本文主要介绍了LoadRunner负载测试中如何利用Windows常见的性能计数器来分析服务器的性能瓶颈,重点关注了System、Processor和Memory三个监测对象的相关指标。
在System对象中,%TotalProcessorTime是一个关键指标,它反映了所有处理器的平均繁忙程度。如果此值持续在80%-85%以上,可能表明服务器的CPU资源被过度使用,尤其是对于专门运行SQL Server的服务器。FileDataOperations/sec指示了计算机对文件系统的读写操作频率,不包括文件控制操作。ProcessQueueLength是衡量线程等待CPU资源排队的长度,如果该值大于处理器数量+1,可能意味着处理器资源不足。
Processor对象中的%ProcessorTime是评估CPU利用率的标准,如果持续超过95%,则表明CPU成为系统瓶颈,可能需要升级硬件。%PrivilegedTime表示CPU在特权模式下运行的时间,通常涉及系统服务和后台管理。%UserTime则表示CPU在用户模式下的运行时间,如果过高,可能需要优化程序算法。%DPCTime显示处理器用于网络处理的时间,过高可能需要增强网络硬件。
Memory对象中的PageFaults/sec是衡量内存页面错误发生的频率,通常页面错误增多可能表示内存压力增大。另外,PhysicalMemory(物理内存)和AvailableBytes(可用字节)也是分析内存使用情况的重要指标,当可用内存非常低时,可能需要增加物理内存或者优化内存使用策略。
通过这些性能计数器,LoadRunner负载测试可以帮助我们识别服务器性能问题,从而进行针对性的优化,例如调整资源分配、优化代码、增加硬件资源等,确保服务器能有效地处理负载并保持高效运行。在实际应用中,需要结合具体情况,综合分析这些指标,找出性能瓶颈,进行相应的调优措施。
2022-07-14 上传
2021-12-05 上传
2015-12-04 上传
2014-04-03 上传
2008-12-28 上传
2009-10-10 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38550459
- 粉丝: 4
- 资源: 956
最新资源
- 探索数据转换实验平台在设备装置中的应用
- 使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形
- 小栗子源码2.9.3版本发布
- 使用Tinder-Hack-Client实现Tinder API交互
- Android Studio新模板:个性化Material Design导航抽屉
- React API分页模块:数据获取与页面管理
- C语言实现顺序表的动态分配方法
- 光催化分解水产氢固溶体催化剂制备技术揭秘
- VS2013环境下tinyxml库的32位与64位编译指南
- 网易云歌词情感分析系统实现与架构
- React应用展示GitHub用户详细信息及项目分析
- LayUI2.1.6帮助文档API功能详解
- 全栈开发实现的chatgpt应用可打包小程序/H5/App
- C++实现顺序表的动态内存分配技术
- Java制作水果格斗游戏:策略与随机性的结合
- 基于若依框架的后台管理系统开发实例解析