LoadRunner性能分析：内存、GC、CPU与故障排查策略

本文档深入探讨了LoadRunner性能测试结果的分析，重点关注了内存使用、垃圾回收（GC）、WebSphere应用服务器（was）以及SQL性能等问题，并提供了相应的工具下载和排查技巧。以下是对文档中所述知识点的详细解析： 1. 吞吐率分析：吞吐率是衡量系统处理能力的重要指标。通过吞吐率，可以识别系统瓶颈，一般而言，如果系统的平均响应时间增加，或者并发用户数量无法随着负载增加而线性增长，就可能存在瓶颈。确定吞吐率阈值通常基于业务需求和历史性能数据，一般来说，低于预期目标的吞吐率可能表明系统已接近极限。理解并设定合理的阈值有助于及时调整资源分配或优化系统架构。 2. Windows应用服务器CPU占用率过高：当CPU占用率达到90%以上，可能表明存在性能问题。要解决这个问题，首先可以通过`pslist/process explorer`查看java.exe进程及其线程，找出占用CPU最多的线程（tid），然后转换成十六进制进行进一步定位。接着，可以使用`jconsole.exe`工具进行实时监控，通过Ctrl+Break生成Thread Dump文件，便于分析线程状态和可能的错误信息。 3. CPU负载100%时的成功率降低：这可能是由于CPU过度负荷导致，可能源于系统资源竞争或某个进程阻塞。排查方法包括检查是否存在CPU饥饿的线程，以及是否存在无响应的长时间运行任务。同时，关注系统是否有过多的IO操作，因为这可能挤占了CPU资源。 4. 怀疑系统GC问题：GC频率过高或执行时间过长可能是性能问题的信号。要对比请求任务数与GC活动，理想情况是GC应在10秒以上执行一次，且不超过2秒完成。如果发现异常，可能是JVM设置不合理，比如堆内存设置过大或过小。优化JVM设置需要考虑平衡内存使用效率和垃圾回收频率，过大可能导致内存消耗和系统抖动，过小则可能引发频繁的垃圾回收。 5. JVM优化：每个应用程序对堆大小的需求可能不同，需要通过试验和监控数据来确定最佳设置。过大堆内存可能导致长时间的GC，占用过多系统资源；过小堆则可能导致频繁垃圾回收。找到合适的堆大小既能减少GC对性能的影响，又能避免内存溢出。 LoadRunner结果分析的关键在于细致的数据收集、诊断工具的运用以及对JVM调优的理解。通过深入理解这些知识点，可以有效地定位和解决问题，提升系统的稳定性和性能。