性能瓶颈分析方法

性能瓶颈分析方法（from宁静致远）

上一篇/ 下一篇 2010-11-20 17:31:31 / 天气: 舒适/ 心情: 平静/ 精华(1) / 个人分类：性能测试工具

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同一场景

1.小用户量的情况下测试

2.大用户量情况下的测试

分析的方法：

整个系统架构分析，系统响应时间消耗，利用图表分析

查看事务响应时间，通过事务摘要图分析事务响应时间，那个消耗最大（通过小用户量和大用户量的响应时间分析，查看那个事务响应时间最高），确定哪部分功能是性能的瓶颈，分析window resource图表，查看cpu

使用下列计数器标识cpu瓶颈

Processor\ Interrupts/sec

Processor\ % Processor Time

Process(process)\ % Processor Time

System\ Processor Queue Length

通过它来确定是否硬件本身出现瓶颈，或者进一步确定应该怎么去判断性能产生瓶颈的地方！

下一步去判断进程，那个进程消耗cpu最高

下边就有很多种情况需要你自己去判断，有可能是进程调用了的函数消耗了系统资源形成上边的问题，也有可能是后台数据库出现的问题（这个就要看你的系统配置是什么样的，比如你的db服务器和应用服务器都配置在一台机器上）

性能产生瓶颈有很多地方，所以需要进一判断，是否是后台数据库的问题还有待分析，是那条语句导致的问题需要进一步分析判断。

分析原则：

? 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点）

? 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。

服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）

注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。

? 分段排除法很有效

分析的信息来源：

?1 根据场景运行过程中的错误提示信息

?2 根据测试结果收集到的监控指标数据

一．错误提示分析

分析实例：

1 ?Error: Failed to connect to server "10.10.10.30:8080": [10060] Connection

?Error: timed out Error: Server "10.10.10.30" has shut down the connection prematurely

分析：

?A、应用服务死掉。

（小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题）

?B、应用服务没有死

（应用服务参数设置问题）

例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server 元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％?C、数据库的连接

(1、在应用服务的性能参数可能太小了2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）)

2 Error: Page download timeout (120 seconds) has expired

分析：可能是以下原因造成

?A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈

?B、页面中图片太多

?C、在程序处理表的时候检查字段太大多

二．监控指标数据分析

1．最大并发用户数：

应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。

在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。

如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。

2．业务操作响应时间：

? 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期

间响应时间过长的事务。

? 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？

? 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题

3．服务器资源监控指标：

内存：

1 UNIX资源监控中指标内存页交换速率（Paging rate），如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。也可能是内存访问命中率低。

2Windows资源监控中，如果Process\Private Bytes计数器和Process\Working Set计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。

内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

很高的换页率(high pageout rate);

进程进入不活动状态;

交换区所有磁盘的活动次数可高;

可高的全局系统CPU利用率;

内存不够出错(out of memory errors)

处理器：

1 UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标CPU占用率（CPU utilization），如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQL Server,可接受的最大上限是80-85%

合理使用的范围在60%至70%。

2 Windows资源监控中，如果System\Processor Queue Length大于2，而处理器利用率（Processor Time）一直很低，则存在着处理器阻塞。

CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

很慢的响应时间(slow response time)

CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)

过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU)

过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU)

长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)

磁盘I/O：

1 UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标磁盘交换率（Disk rate），如果该参数值一直很高，表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。

2 Windows资源监控中，如果Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高，而Page Reads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。

I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

过高的磁盘利用率(high disk utilization)

太长的磁盘等待队列(large disk queue length)

等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(large percentage of time waiting for disk I/O)

太高的物理I/O速率:large physical I/O rate(not sufficient in itself)

过低的缓存命中率(low buffer cache hit ratio(not sufficient in itself))

太长的运行进程队列，但CPU却空闲(large run queue with idle CPU)

4．数据库服务器：

SQL Server数据库：

1 SQLServer资源监控中指标缓存点击率（Cache Hit Ratio），该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。

2 如果Full Scans/sec（全表扫描/秒）计数器显示的值比1或2高，则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫

描，以及SQL查询是否可以被优化。

3 Number of Deadlocks/sec(死锁的数量/秒)：死锁对应用程序的可伸缩性非常有害，并且会导致恶劣的用户体验。该计数器的值必须为0。

4 Lock Requests/sec(锁请求/秒)，通过优化查询来减少读取次数，可以减少该计数器的值。

Oracle数据库：

1 如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90，那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。

快存（共享SQL区）和数据字典快存的命中率：

select(sum(pins-reloads))/sum(pins) from v$librarycache;

select(sum(gets-getmisses))/sum(gets) from v$rowcache;

自由内存：select * from v$sgastat where name=’free memory’;

2 如果数据的缓存命中率小于0.90，那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值（单位：块）。

缓冲区高速缓存命中率：

select name,value from v$sysstat where name in ('db block gets’,

'consistent gets','physical reads') ;

Hit Ratio = 1-(physical reads / ( db block gets + consistent gets))

3 如果日志缓冲区申请的值较大，则应加大LOG_BUFFER参数的值。

日志缓冲区的申请情况：

select name,value from v$sysstat where name = 'redo log space requests' ;

4 如果内存排序命中率小于0.95，则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。

内存排序命中率：

select round((100*b.value)/decode((a.value+b.value), 0, 1, (a.value+b.value)), 2)from v$sysstat a, v$sysstat b where https://www.wendangku.net/doc/aa13917900.html,='sorts (disk)' and https://www.wendangku.net/doc/aa13917900.html,='sorts (memory)'

性能测试结果分析

性能测试结果分析 分析原则： 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点） 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源： 1）根据场景运行过程中的错误提示信息 2）根据测试结果收集到的监控指标数据 一．错误提示分析 分析实例： 1）Error:Failed to connect to server “https://www.wendangku.net/doc/aa13917900.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.wendangku.net/doc/aa13917900.html,″ has shut down the connection prematurely 分析： A、应用服务死掉。 （小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题） B、应用服务没有死 （应用服务参数设置问题）

例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％ C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）) 2）Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析：可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二．监控指标数据分析 1．最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2．业务操作响应时间： 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？ 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题

2020年版《中国药典》通则调整—9101 药品质量标准分析方法验证指导原则

2020年版《中国药典》通则调整—9101 药品质量标准分析方法验证指导原则（蓝色字体表示新增内容，红色字体表示删减内容） 药品质量标准分析方法验证（analytical method validation）的目的是证明采用建立的方法适合于相应检测要求。在建立药品质量标准时，分析方法需经验证；在药品生产工艺变更、制剂的组分变更、原分析方法进行修订时，则质量标准分析方法也需进行验证。在建立药品质量标准、变更药品生产工艺或制剂组分、修订原分析方法时，需对分析方法进行验证。 质量控制中采用的方法包括理化分析方法和生物学测定方法，其中理化分析方法的验证原则与化学药品基本相同，所以可参照本指导原则进行，但在进行具体验证时还需要结合生物制品的特点考虑；相对于理化分析方法而言，生物学测定方法存在更多的影响因素，因此本指导原则不涉及生物学测定方法验证的内容。 验证的分析项目有：鉴别试验、限量或定量检查、原料药或制剂中有效成分含量测定，以及制剂中其他成分（如防腐剂等，中药中其他残留物、添加剂等）的测定。药品溶出度、释放度等检查中，其溶出量等的测定方法也应进行必要验证。鉴别试验、杂质测定（限度或定量分析）、含量测定和特性参数（如：药物溶出度、释放度等）。 验证的指标有：专属性、准确度、精密度（包括重复性、中间精密度和重现性）、专属性、检测限、定量限、线性、范围和耐用性。在分析方法验证中，须用标准物质进行试验。由于分析方法具有各自的特点，并随分析对象而变化，因此需要视具体情况拟订验证的指标。表1 中列出的分析项目和相应的验证指标可供参考。

方法验证内容如下。 三一、专属性 专属性系指在其他成分（如杂质、降解产物、辅料等）可能存在下，采用的分析方法能正确测定出被测物的能力。鉴别反应、杂质检査和含量测定方法，均应考察其专属性。如方法专属性不强，应采用多种不同原理的方法予以补充。 1.鉴别反应 应能区分可能共存的物质或结构相似的化合物。不含被测成分的供试品，以及结构相似或组分中的有关化合物，应均呈阴性反应。 2.含量测定和杂质测定 采用的色谱法和其他分离方法，应附代表性图谱，以说明方法的专属性，并应标明各成分在图中的位置，色谱法中的分离度应符合要求。 在杂质对照品可获得的情况下，对于含量测定，试样中可加入杂质或辅料，考察测定结果是否受干扰，并可与未加杂质或辅料的试样比较测定结果。对于杂质检查，也可向试样中加入一定量的杂质，考察各成分包括杂质之间能否得到分离。 在杂质或降解产物不能获得的情况下，可将含有杂质或降解产物的试样进行测定，与另一个经验证了的方法或药典方法比较结果。也可用强光照射、高温、高湿、酸（碱）水解或氧化的方法进行加速破坏，以研究可能存在的降解产物和降解途径对含量测定和杂质测定的影响。含量测定方法应比对两种方法的结果，杂质检査应比对检出的杂质个数，必要时可采用光二极管阵列检测和质谱检测，进行峰纯度检查。 一二、准确度 准确度系指采用该所建立方法测定的结果与真实值或参比值接近的程度，一般用回收率（%）表示。准确度应在规定的线性范围内测定试验。准确度也可由所测定的精密度、线性和专属性推算出来。

主流存储设备的现状和优缺点分析

对于大多数企业来说，无论其规模大小，都面临各种各样的数据存储挑战：如，数据呈线速增长、需要保证应用性能和可用性、保证业务连续性、需要缩短数据备份，以及怎样应对复杂和难以管理的存储基础设施等等。企业随着规模不断的扩张，上述问题会日渐尖锐。站在企业的立场来看，他们迫切需要适合自身规模、满足其业务需求和预算的企业存储方案。 从直接存储到网络存储，数十年间，存储的技术发展一直在延续，却没有太多令人惊喜的突破。网络存储一词已经出现了十多年时间，其内涵十分丰富。市场之所以需要网络存储，主要是因为直接连接磁盘阵列无法进行高效的使用和管理。与直接连接存储相比，网络存储不仅增加了存储容量的利用率，而且降低了存储管理成本。由于允许IT管理人员利用现有的网络基础设施在多个应用之间共享磁盘阵列的存储容量，所以管理员不仅能在磁盘驱动器上缩减开支，而且还能够从一个中央位置对磁盘阵列进行维护。下面我们就对DAS、NAS、SAN、SOIP 等主流存储设备的优缺点进行分析。 DAS-直接连接存储（Direct Attached Storage） DAS即直连方式存储，英文全称是Direct Attached Storage。中文翻译成“直接附加存储”。顾名思义，在这种方式中，存储设备是通过电缆（通常是SCSI接口电缆）直接到服务器的。I/O（输入/输入）请求直接发送到存储设备。DAS，也可称为SAS（Server-Attached Storage，服务器附加存储）。它依赖于服务器，其本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统。 DAS直接连接存储已经远远不能满足企业的需求。对于多个服务器或多台PC的环境，使用DAS方式设备的初始费用可能比较低，可是这种连接方式下，每台 PC或服务器单独拥有自己的存储磁盘，容量的再分配困难；对于整个环境下的存储系统管理，工作烦琐而重复，没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本（TCO）较高。由于单台计算机对数据远远不能满足企业对数据的要求，这种连接方式已经在企业的解决方案中甚少被采用了。 NAS-网络附加存储（Network Attached Storage）

品质异常处理办法(标准范本)

绩效考核绩效管理企业建设企业管理招聘配置薪酬待遇薪酬管理培训开发培训与开发员工关系人事管理行政后勤行政管理制度规范招聘与配置实用表格规章制度管理制度建设方案方案书员工培训培训计划入职培训团队建设考核方法员工考核工资待遇工作计划工作计划表签到表考勤表工资表考核表申请表登记表检查表计划表报告表通知单日报表记录表审批表报销单绩效考核企业管理招聘配置薪酬待遇培训开发员工关系行政后勤实用表格行政表格办公常用人事报表财务报表 品质异常处理办法 （2019-2020年版） 内部资料注意保管

品质异常处理办法 1.总则 1.1.制定目的 为加强产品品质管制，使制造过程中品质异常得以顺利解决，特制定本办法。 1.2.适用范围 本公司制造过程中发生的品质异常处理，除另有规定外，悉依本办法执行。 1.3.权责单位 1)品管部负责本办法制定、修改、废止之起草工作。 2)总经理负责本办法制定、修改、废止之核准。 2.异常处理规定 2.1.处理流程 1)由发现异常之单位（一般为制造单位或品管）提出《品质异常反馈单》，并先 用口头、电话方式向发生单位与责任单位告知。 2)由制造单位或品管部提出临时对策。 3)由责任单位提出改善对策。 4)由品管部负责对策效果追踪、评估。 5)由品管负责对品质异常进行统计、存档和其他管理。 2.2.品质异常反馈单 《品质异常反馈单》应包括下列内容： 2.2.1.发现异常单位填写 1)制造命令。 2)生产产品名称、规格。 3)客户。 4)发生时间。 5)发生场所。 6)异常情形描述。 7)不良率。 8)责任单位。 2.2.2.发生异常单位或品管部填写 1)不良原因分析。 2)临时对策。 2.2. 3.责任单位填写 1)不良原因分析。 2)改善对策（根本对策）。 2.2.4.品管部填写 对策效果追踪。 2.3.品质异常处理时效 1)责任单位应在接获异常反馈单后，于24小时内提出对策，并回馈至发现异常 单位及品管部。 2)确因原因复杂未能于上述期限内完成时，应事先向发现异常单位及品管部说明。 2.4.异常原因分类 异常原因分类以及责任单位如下：

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势

一文看懂分布式存储与传统NAS、SAN优劣势 传统SAN存储设备一般采用双控制器架构，两者互为备份，配置两台交换机与前端的服务器进行连接，这种双控制器架构方式会有以下两个方面的缺点： 1．网络带宽容易变成整个存储性能的瓶颈； 2．如果一个控制器损坏，系统的性能将大幅下降，影响存储的正常使用。 传统存储架构的局限性主要体现在以下几个方面：1、横向扩展性较差 受限于前端控制器的对外服务能力，纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力。同时，前端控制器横向扩展能力非常有限，业界最多仅能实现几个控制器的横向。因此，前端控制器成为整个存储性能的瓶颈。 2、不同厂家传统存储之间的差异性带来的管理问题 不同厂商设备的管理和使用方式各有不同，由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度，也会带来存储利用率较低的现象。因此，不同存储的存在影响了存储使用的便利性和利用率。 分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下： 1．高性能 一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度；一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。 2．支持分级存储 由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意

品质异常处理流程

品质异常处理流程 1.目的 为了使品质异常发生时，处理过程有据可依，使重大品质异常在规定的时间内得到有效改善，防止相同的问题重复发生，降低品质成本，确保产品质量符合要求。 2. 适用范围 适用于公司制程控制。 3. 名词释义 品质异常：因制程中出现了品质问题而导致的异常，也称制程异常。 停机：生产线生产出的产品不符合规定要求时或生产线不具备开机条件而已开机时，作停机处理，并下发《品质异常反馈单》。 4. 职责 检验科负责品质异常的反馈与跟进。 责任部门负责对品质异常进行分析、改善与预防及不良品的处理。 5. 作业流程 品质异常问题分类

备注：“”表示当该类问题发生时，需填写《品质异常反馈单》。 异常问题处理流程 5.2.1当出现以上异常情况时，QC迅速对已发现的问题品作好标识并隔离。 5.2.2问题反馈 5.2.2.1发现人员或QC立即向上级或责任部门报告。 5.2.2.2根据本流程的要求填写《品质异常反馈单》并传递到责任部门。 5.2.2.3一般情况发《品质异常反馈单》即可，若某一问题多次发生，或问题较严重，可 能会导致批量不合格或客户重大投诉时。检验科发出《纠正和预防措施处理单》，要求责任部门改善。 5.2.3异常问题处理 5.2.3.1当缺陷不影响产品的性能(上表不需停机的问题)，仅外观不良、非关键尺寸超差 时或问题未最终确认时，在得到检验科长级或厂长同意后，不需要停机，可进一步确认或执行在线分选。 5.2.3.2当生产线出现异常时(上表中需停机的问题)，相关人员参照本流程的要求，暂停 有问题的机器或工位的操作。 5.2.4停机的时机 5.2.4.1 出现上表中需要停机时，QC直接下达停机指令，即上述表中所致A类问题，员 工/主操/领班应主动停机。 5.2.4.2 出现需要停机时，QC直接下达停机指令，相关部门不执行的，QC领班跟进处理。 即上升为B类问题。 5.2.4.3 出现需要停机时，QC及 QC领班先后要求停机，相关部门仍不执行的，及时反 馈到检验科长，由检验科长跟进处理，即上述的C类问题。 5.2.5纠正行动

突破IO瓶颈 五种解决方案各有利弊

突破I/O瓶颈五种解决方案各有利弊 HPC(高性能计算High Performance Computing，也称超级计算)历来是石油、生物、气象、科研等计算密集型应用中的首要技术问题。早期的HPC系统，主要以IBM、Cray、SGI等厂商的大型机或并行机为硬件系统平台。随着Linux并行集群技术的成熟和普及，目前HPC 技术主流已经转向以IA架构为硬件平台，以Linux并行集群为系统平台的廉价系统为主。近年来，这一技术又进一步发展，各厂商目前竞相追捧的网格计算技术，从某种意义上说，就是这一架构的延伸。鉴于Linux并行集群技术在HPC应用中的主流地位及快速发展趋势，本文主要讨论的也是这一架构中的存储系统问题。 当前Linux并行集群的困惑----遭遇I/O瓶颈 Linux并行集群中的计算资源按其功能角色不同，通常被分为两种：“计算节点”和“I/O 节点”。其中计算节点负责运行计算任务，I/O节点负责数据的存储并响应计算节点的存储请求。目前Linux并行集群一般采用单I/O节点服务多计算节点的模式。从硬件角度看，I/O 节点和计算节点都是标准的IA架构，没有本质区别。计算所需要的初始数据、计算得出的最终数据以及并行计算平台本身，都存储于I/O节点上。计算节点与I/O节点间一般采用标准NFS协议交换数据。 当一个计算任务被加载到集群系统时，各个计算节点首先从I/O节点获取数据，然后进行计算，最后再将计算结果写入I/O节点。在这个过程中，计算的开始阶段和结束阶段I/O 节点的负载非常大，而在计算处理过程中，却几乎没有任何负载。 提高各计算节点CPU频率和增加计算节点数量，可以提高集群整体的计算处理能力，进一步缩短处理阶段的时间。在当前的Linux并行集群系统中，集群系统的处理能力越来越强，每秒运算次数在迅速增长，于是集群系统真正用于计算处理的时间越来越短。然而，由于I/O能力改进不大，集群系统工作中的I/O效率没有明显进步，甚至会随着计算节点数的增加而明显降低。 实际监测结果显示，当原始数据量较大时，开始阶段和结束阶段所占用的整体时间已经相当可观，在有些系统中甚至可以占到50%左右。I/O效率的改进，已经成为今天大多数Linux 并行集群系统提高效率的首要任务。 解决I/O瓶颈的初步探讨----瓶颈到底在哪里? 在上面的系统结构图中可以看出，如果把“以太网交换”以下的部分统统看作存储系统的话，那么可能的瓶颈无外乎以下三种： 存储设备本身性能，姑且称之为“存储设备瓶颈” I/O节点与存储设备间的连接，姑且称之为“存储通道瓶颈”

品质异常处理规定

品质异常处理规定

1.目的 制定本规定的目的是为了使发现的制程品质异常能够立即向相关部门和人员反映，能得到及时有效地分析和处理。 2.适用范围 适用于本公司所有拉线生产过程中品质异常的处理。 3.定义 无 4.职责 4.1 品质部： 4.1.1品质异常的发现与报告（必要时，其他部门也可提出）； 4.1.2异常原因分析部门（必要时，技术部协助予以分析）； 4.1.3主导现场小组讨论解决制程异常问题，并做全程跟踪； 4.1.4改善成效之追踪及稽核。 4.2生产部： 4.2.1 改善措施的填写与实际改善工作的执行。 4.2.2 协助现场小组解决制程异常问题； 4.2.3 制程品质异常处理方案（纠正预防改善措施）的提出及标准化确定。 4.3 技术部： 4.3.1 相关品质异常原因的分析； 4.3.2 制程品质异常处理方案（纠正预防改善措施）的提出及标准化确定。 4.4 设备组： 4.4.1 相关品质异常原因的分析； 4.4.2 制程品质异常处理方案（纠正预防改善措施）的提出及标准化确定。 4.5 采购部： 4.5.1 相关来料品质异常原因的分析； 4.5.2 制程品质异常处理方案（纠正预防改善措施）的提出及标准化确定。 4.6 PMC部： 4.6.1 相关品质异常原因的分析； 4.6.2 制程品质异常处理方案（纠正预防改善措施）的提出及标准化确定。 5. 规定内容 5.1 制程品质异常处理流程见附件。 5.2 制程品质异常的发现与报告： 5.2.1在制程中出现下述品质不良问题，应开出《品质异常纠正预防措施通知单》。 5.2.1.1来料不良（物料缺陷）； 5.2.1.2制程中发生混料；

性能测试中如何定位性能瓶颈

性能测试中如何定位性能瓶颈 性能测试的概念是什么，基本目的是什么，我想大家都基本清楚，不作详述，总之，性能测试只是测试过程中的一种方式，帮助我们的功能更好的运行，如果功能测试是可用，易用，满足需求、用户使用为目的，性能测试无非就是让这些目的更流畅。没有什么专业的概念，无非实现两个字：好用！ 所以，性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈， 以上几方面分别唠叨几句 针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞，断网，带宽被其他资源占用，限速等情况，应用程序或系统会是什么情况，针对WEB，无非是超时，HTTP400，500之类的错，针对一些客户端程序，可能也是超时，掉线，服务器下发的，需要服务器返回的信息获取不到还有一种更明显的情况，应该就是事务提交慢，如果封装事务的代码再不完善，一般造成的错误，无非就是数据提交不完整，或者因为网终原因+代码缺陷造成重复性提交。如此综合下来，肯定是考虑网络有瓶颈，然后考虑网络有问题时，怎样去优化，是需要优化交互的一些代码，还是接口之类的。 应用服务的瓶颈的定位，比较复杂，学习中，不过网上有很多资料可以参考的。一般像tomcat，weblogic 之类的，有默认的设置，也有经过架构和维护人员进行试验调试的一些值，这些值一般可以满足程序发布的需要，不必进行太多的设置，可能我们认识的最基本的就是JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out 之类的参数我们做借助LR，Jemeter或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的log4j.properties，日志都会记录下来。然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题 系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用，哪些资源明显不够用。不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。关于这点儿的分析和定位，就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。 现在基本所有的东东，都离不开数据库这个后台，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下V$sys_event，

有效提升存储性能的十大方法

目前存储行业中很多公司都在开发与存储优化相关的产品和技术，既有优化主机端访问的方案，也有提升SAN存储性能的技术，这是一个很有潜力的领域。在这里，本文将要介绍一些能够有效提升存储性能的方法，而以往我们却经常忽视它 们。 首先，排除故障 网络存储的应用环境是相当复杂的，各种不 同的硬件和软件要能够顺利的实现互操作。 所以，导致存储系统性能不佳的最常见的原 因可能是配置错误，也可能是一个或多个组 件发生故障。因此，优化存储性能的第一步 就是要看看现有的存储I/O堆栈是不是有问 题。 检查服务器和存储阵列的日志，看看是否有物理设备故障告警、I/O重传、路径切换以及超时等明确的提示。再试着去逐个分析故障组件，从与线缆相关的连接组件开始。收发端口以及线缆的问题不容易发现，但通常会严重的影响性能。在遭受物理冲击的时候，这些东西经常会损坏，因此，在数据中心里安装、迁移或搬走设备时要特别的小心。 1. 更新固件和驱动程序 厂商会不断的通过软件升级来修复产品中的bug并增加新功能。聪明的做法是把存储网络中所有组件的驱动程序和固件都升级到最新版本，定期做，提前测试、调试和升级。我们看到Microsoft和VMware都在积极地为其产品—Windows 和vSphere的存储部分增加新的性能增强特性，但通常我们看不到太多的宣传。比如Microsoft推出的SMB 2.0和2.1，可以明显的提升Windows文件共享的性能，尤其是在低带宽的网络环境中。还有新版的VMFS和 NTFS文件系统在性能和可扩展性方面也有改善。所以，平时要多浏览存储方面的博客和媒体，以便了解最新的相关动态。 要注意的是，并不是所有的版本升级都值得我们花费时间和精力，而且有时候升级的风险还很高。所以，首先要确保所有相关的厂商能够支持你现有的设备及配置，并且有充分的测试，绝对不能在生产系统中使用测试版代码。作为一个系统管理员，我倾向于保守一些，我会等到有其他人出了相关验证报告之后，自己才会尝试升级，以免冒险。 2.降低负载 大多数调优的方法都着眼于定位和消除存储的性能瓶颈，但是换一个角度，也许我们还应该考虑如何减少I/O负载的产生。比如，同数据库管理员一起对查询的效率和性能进行调优，就可以节省大量的查询等待时间。 所以，减少I/O负载对每个人和每个应用来说都是有好处的。

品质异常处理及不合格品管理办法

品质异常处理和不合格品管理办法 1．目的： 1.1 为有效的控制不合格和品质异常的重复发生消除产生不合格品的隐患。 2．范围： 2.1 本规定适用于生产制造过程出现品质异常和不合格品的评审及处理 3．定义： 3.1 不合格：不符合合同、标样、图纸、状态、公差、技术条件或其它规定的技术文件的要求。 3.2 不合格品：任何有一个或一个以上指标不符合合同、标样、图纸、状态、公差、技术条件或其它规定要求的产品。 3.3 轻度不合格品：指不构成对产品功能和使用造成影响的产品。（按正常工艺经后道加工后，仍能符合标准要求） 3.4 严重不合格品：指构成对产品功能和使用造成影响的产品。（必须改制或已无加工价值） 3.5 重大质量事故：指某产品在生产过程出现：经济损失达30000元以上批量不合格。 4．指导文件： 4.1 《不合格品控制程序》 5．职责： 5.1 品检部负责提报异常与不合格；制造部负责组织相关部门进行评审；品工部负责制订对策 措施。 5.2 制造部负责按评审意见处理不合格品（包括处置过程中做好不合格品的隔离、标识，记录、 信息传递）。 5.3 品工部负责提供返工（修）作业指导书 5.4 品检部负责对返工、返修产品进行确认； 5.5 各责任单位依不合格品评审得出的结论进行原因分析和纠正、预防措施，品检部进行措施验证。 6.工作程序：

6.3.检验员应在《不合格品（异常）处理单》注明(如属成品则记录其责任工序)： 6.3.1 该产品的生产班组、日期、带班师傅、操作工等； 6.3.2 产品代号、工序名、状态、流程卡号、本批产量等； 6.3.3在不合格品特征描述栏目中注明5w2h。 6.4 对不合格品评审处理： 6.5.1.1品检部品质主管在收到《不合格品(异常)处理单》后应在4小时内签署处理意见后研发中心、品检部等部门进行评审,各相关评审部门应对影响产品质量的诸要素进行分析和判断后，提出对不合格品

浅谈软件性能测试中关键指标的监控与分析

一、软件性能测试需要监控哪些关键指标？ 软件性能测试的目的主要有以下三点： ·评价系统当前性能，判断系统是否满足预期的性能需求。 ·寻找软件系统可能存在的性能问题，定位性能瓶颈并解决问题。 ·判定软件系统的性能表现，预见系统负载压力承受力，在应用部署之前，评估系统性能。 而对于用户来说，则最关注的是当前系统： ·是否满足上线性能要求？ ·系统极限承载如何？ ·系统稳定性如何？ 因此，针对以上性能测试的目的以及用户的关注点，要达到以上目的并回答用户的关注点，就必须首先执行性能测试并明确需要收集、监控哪些关键指标，通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标，如下图所示，资源指标与硬件资源消耗直接相关，而系统指标则与用户场景及需求直接相关。 性能测试监控关键指标说明： ·资源指标 CPU使用率：指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比，长时间情况下，一般可接受上限不超过85%。 内存利用率：内存利用率=（1-空闲内存/总内存大小）*100%，一般至少有10%可用内存，内存使用率可接受上限为85%。 磁盘I/O: 磁盘主要用于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，一般使用% Disk Time（磁盘用于读写操作所占用的时间百分比）度量磁盘读写性能。 网络带宽：一般使用计数器Bytes Total/sec来度量，Bytes Total/sec表示为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较。 ·系统指标： 并发用户数：某一物理时刻同时向系统提交请求的用户数。 在线用户数：某段时间内访问系统的用户数，这些用户并不一定同时向系统提交请求。 平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。事务的响应时间是从客户端提交访问请求到客户端接收到服务器响应所消耗的时间。对于系统快速响应类页面，一般响应时间为3秒左右。 事务成功率：性能测试中，定义事务用于度量一个或者多个业务流程的性能指标，如用户登录、保存订单、提交订单操作均可定义为事务，如下图所示：

计算流体力学常用数值方法简介[1]

计算流体力学常用数值方法简介 李志印　熊小辉　吴家鸣 (华南理工大学交通学院) 关键词　计算流体力学　数值计算 一　前　言 任何流体运动的动力学特征都是由质量守恒、动量守恒和能量守恒定律所确定的,这些基本定律可以由流体流动的控制方程组来描述。利用数值方法通过计算机求解描述流体运动的控制方程,揭示流体运动的物理规律,研究流体运动的时一空物理特征,这样的学科称为计算流体力学。 计算流体力学是一门由多领域交叉而形成的一门应用基础学科,它涉及流体力学理论、计算机技术、偏微分方程的数学理论、数值方法等学科。一般认为计算流体力学是从20世纪60年代中后期逐步发展起来的,大致经历了四个发展阶段:无粘性线性、无粘性非线性、雷诺平均的N-S方程以及完全的N-S方程。随着计算机技术、网络技术、计算方法和后处理技术的迅速发展,利用计算流体力学解决流动问题的能力越来越高,现在许多复杂的流动问题可以通过数值计算手段进行分析并给出相应的结果。 经过40年来的发展,计算流体力学己经成为一种有力的数值实验与设计手段,在许多工业领域如航天航空、汽车、船舶等部门解决了大量的工程设计实际问题,其中在航天航空领域所取得的成绩尤为显著。现在人们已经可以利用计算流体力学方法来设计飞机的外形,确定其气动载荷,从而有效地提高了设计效率,减少了风洞试验次数,大大地降低了设计成本。此外,计算流体力学也己经大量应用于大气、生态环境、车辆工程、船舶工程、传热以及工业中的化学反应等各个领域,显示了计算流体力学强大的生命力。 随着计算机技术的发展和所需要解决的工程问题的复杂性的增加,计算流体力学也己经发展成为以数值手段求解流体力学物理模型、分析其流动机理为主线,包括计算机技术、计算方法、网格技术和可视化后处理技术等多种技术的综合体。目前计算流体力学主要向二个方向发展:一方面是研究流动非定常稳定性以及湍流流动机理,开展高精度、高分辩率的计算方法和并行算法等的流动机理与算法研究;另一方面是将计算流体力学直接应用于模拟各种实际流动,解决工业生产中的各种问题。 二　计算流体力学常用数值方法 流体力学数值方法有很多种,其数学原理各不相同,但有二点是所有方法都具备的,即离散化和代数化。总的来说其基本思想是:将原来连续的求解区域划分成网格或单元子区

分布式存储发展趋势及技术瓶颈分析

内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)

品质异常处理办法

品质异常处理办法 1.品质异常处理原则 1.1 异常的判定严格依据检验标准签样执行，超规格产品不可私自放行。 1.2 异常必须及时处理，必要时逐级上报处理。 1.3 异常物料须及时标示，隔离并追溯。 1.4 及时追踪异常结果，依据PDCA和特裁单等方案执行 1.5 非特殊异常处理以不影响生产线生产和出货时间为原则。 2.异常处理的一般流程 2.1 异常确认： 2.1.1不良资讯和样品的收集（不良总数、不良比例、发现不良的时间/位置、 产品料号/生产日期、批次）。 2.1.2 依据检验标准和签样，结合实配结果判定不良是否属实。 2.1.3 不良品及嫌疑品的追溯标示和隔离。 2.1.4 依据不良比例和不良类别决定是否开单处理。 2.2 原因分析及对策拟定： 2.2.1 异常属实则需分析异常产出和流出原因。 2.2.2 判定异常责任单位（本制程，前制程，供应商，工程单位，客户） 2.2.3 责任单位提出临时及长期改善对策（包括所有不良嫌疑品处理，不良改善 对策） 2.3 异常物料处理： 2.3.1 依据会议决议，异常单，主管认可的其他处理意见对不良品级嫌疑品进行 特裁重工或报废处理。 2.3.2 异常品处理监督执行。 2.4 改善对策执行及确认： 2.4.1 确认责任单位改善对策是否予以严格执行并标准化。 2.4.2 确认改善对策执行后异常改善效果。 2.4.3 效果OK则结案，效果不佳则需责任单位重新分析原因提出改善对策。 3.异常处理过程QC工作要项 3.1 发现异常:

3.1.1 异常主要分为产品异常和制程异常 产品异常常指产品各特性(外观，尺寸等)超出管控标准（IS签样） 制程异常主要是制程要素不符合管控要求（人，机，料，法，环） 3.1.2 日常产品检验和制程稽核过程中发现以上异常状况须将异常详细信息予 以记录，包含但不限于发现时间，地点，生产日期，批次，数量，比例）。 3.2 确认异常: 3.2.1 异常确认前必须详细了解产品的判定标准和签样要求。 3.2.2 有必要重新测量和送检的予以重新检测。 3.2.3 异常判定可参观现场相关人员描述和个人经验常识。 3.2.4 对超规产品的嫌疑批次予以扣留隔离。 4.反馈异常 4.1 个人可以判定的异常及时确认并知会责任部门改善跟进处理对策和结果，异 常信息当班次下班反馈给领班知悉。 4.2 个人无法确认和处理的异常须立即反馈领班和责任单位QE协商，QC关注异 常处理进展并给必要帮助。 5.跟进异常处理 5.1 跟进异常处理人员（生产，工程，QE）尽快分析并给出合理处理方案，（需 经主管签核）即可。 5.2 依据处理方案对不良品进行重检处理。 5.3 责任单位改善措施和改善效果确认并反馈给领班。 6异常结案 6.1 针对发生异常的项目需列入重点关注并加严检验。 6.2 连续追踪查核异常改善并无再次发生则予以结案。 6.3 效果不佳则需责任单位重新分析原因并提出改善方案及对策。

性能测试题库

性能测试题库答案 一、低难度类： 1、理论类 选择类 1)通过疲劳强度测试，最容易发现问题的问题是:B A．并发用户数 B．内存泄露 C．系统安全性 D．功能错误 2)如下那些工具不属于压力测试工具:D A．LoadRunner B．Logiscope（嵌入式测试工具） C． D． 3) A．恢复测试 B．疲劳强度测试 C．大数据量测试 D．并发性能测试 4)LINUX下，解压缩文件的命令为:B A. tar zxvf 文件名 B. unzip 文件名 C. CAT 文件名 D. VI 文件名 5)对abcd文件赋予所有者和组许可的读和执行权限，命令正确的是:B A. chmod 033 abcd B. chmod 550 abcd C. chmod 770 abcd D. chmod u+rx abcd 6）在软件性能测试中，下列指标中哪个不是软件性能的指标D A）响应时间B）吞吐量 C）资源利用率 D）并发进程数7）下列关于软件性能测试的说法中，正确的是B

A）性能测试的目的不是为了发现软件缺陷 B）压力测试与负载测试的目的都是为了探测软件在满足预定性能需求的情况下所能负担的最大压力 C）性能测试通常要对测试结果进行分析才能获得测试结论 D）在性能下降曲线上，最大建议用户数通常处于性能轻微下降区与性能急剧下降区的交界处 8）下列关于软件可靠性测试的说法中，错误的是A A）发现软件缺陷是软件可靠性测试的主要目的 B）软件可靠性测试通常用于有可靠性要求的软件 C）在一次软件可靠性测试中，执行的测试用例必须完全符合所定义的软件运行剖面 D）可靠性测试通常要对测试结果进行分析才能获得测试结论 问答类 1)什么是性能测试，其应用领域分别是什么？ 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的 各项性能指标进行测试，应用领域有四个：能力验证、能力规划、性能调优、缺陷发 现。 2)什么是负载测试？ 负载测试：通过被测试系统不断增加压力，直到性能指标超过预期值或者某种资源达到饱和状态； 3)可靠性测试、可用性测试的定义，有什么区别？ 可靠性测试：通过在有使用代表性的环境中执行软件,以证实软件需求是否正确实现。为进行软件可靠性估计采集准确的数据。估计软件可靠性一般可分为四个步骤,即数据采集、模型选择、模型拟合以及软件可靠性评估。 可用性测试：故名思议是测试设计方案或者产品在一定的环境下的可用性水平。 4)性能测试包含了哪些测试（至少举出3种）？ 压力测试、负载测试、并发测试、疲劳强度测试、大数据量测试； 5)什么时候可以开始执行性能测试？ 在产品相对比较稳定，功能测试完成后； 6)Web服务器指标指标有哪些？ * Avg Rps: 平均每秒钟响应次数＝总请求时间/ 秒数； * Successful Rounds：成功的请求；(成功回合) * Failed Rounds ：失败的请求； * Successful Hits（点击）：成功的点击次数； * Failed Hits ：失败的点击次数； * Hits Per每Second秒：每秒点击次数；

数值分析常用的插值方法

数值分析 报告 班级： 专业： 流水号： 学号： 姓名：

常用的插值方法 序言 在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 早在6世纪，中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。17世纪之后，牛顿、拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。在近代，插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具，又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础，许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。 插值问题的提法是：假定区间[a，b〕上的实值函数f（x）在该区间上 n＋1 个互不相同点x 0，x 1 (x) n 处的值是f（x ），……f（x n ），要求估算f（x）在[a，b〕 中某点的值。其做法是：在事先选定的一个由简单函数构成的有n＋1个参数C ， C 1，……C n 的函数类Φ(C ，C 1 ，……C n )中求出满足条件P（x i ）＝f（x i ）（i＝0，1，…… n）的函数P(x)，并以P(x)作为f(x)的估值。此处f（x）称为被插值函数，x 0，x 1 ，……xn 称为插值结(节)点，Φ(C 0，C 1 ，……C n )称为插值函数类，上面等式称为插值条件， Φ（C 0，……C n ）中满足上式的函数称为插值函数，R（x）＝ f（x）－P（x）称为 插值余项。

求解这类问题，它有很多种插值法，其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点，常用的插值还有Hermit 插值，分段插值和样条插值。 一．拉格朗日插值 1.问题提出： 已知函数()y f x =在n+1个点01,, ,n x x x 上的函数值01,, ,n y y y ，求任意一点 x '的函数值()f x '。 说明：函数()y f x =可能是未知的；也可能是已知的，但它比较复杂，很难计算其函数值()f x '。 2.解决方法： 构造一个n 次代数多项式函数()n P x 来替代未知（或复杂）函数()y f x =，则 用()n P x '作为函数值()f x '的近似值。 设()2012n n n P x a a x a x a x =+++ +，构造()n P x 即是确定n+1个多项式的系数 012,,,,n a a a a 。 3.构造()n P x 的依据： 当多项式函数()n P x 也同时过已知的n+1个点时，我们可以认为多项式函数 ()n P x 逼近于原来的函数()f x 。根据这个条件，可以写出非齐次线性方程组： 20102000 201121112012n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?+++ +=?++++=??? ?+++ +=? 其系数矩阵的行列式D 为范德萌行列式： () 200021110 2 111n n i j n i j n n n n x x x x x x D x x x x x ≥>≥= = -∏

性能测试的瓶颈分析

通过Windows Resource进行性能分析 1、内存分析方法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤： （1）首先查看Memory\Available Mbytes指标 如果该指标的数据比较小，系统可能出现了内存方面的问题，需要继续下面步骤进一步分析。 注：在UNIX/LINUX中，对应指标是FREE(KB) （2）注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值 操作系统会利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。 Pages/sec的值推荐为0~20，如果大于80，就可以怀疑可能有内存问题。 但Pages/sec值不一定就表明有内存问题，也可能是运行使用内存映射 文件的程序所致。 Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向内存读取的次数越多。此时需要查看Pages Read/sec的计数 值 Pages Read/sec该计数器的阀值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。 注：在UNIX/LINUX系统中，对应指标是(page)si和(page)so. （3）根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。如果Pages Read/sec很低，同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶颈。但是， 如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低，则是内存不足。 注：在UNIX/LINUX系统中，对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.