本信息进行分析和研究。 客户瓶颈 基因测序机构随着其业务的不断发展，现有存储系统遇到了巨大的挑战，每日需对数万个基因组进行统计分析，基因组数据所产生的数据容量多达几十TB，数据计算量激增，导致分析研究周期变长，基因测序机构急需投入成本和资源以提升计算速度。 竞享实例的应用 竞享实

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负责 负责 协助 项目计划 负责 负责 协助 性能摸底测试 鲲鹏全栈调优宣讲 负责 协助 协助 摸底测试 协助 负责 负责 性能瓶颈定位 业务应用系统调研 负责 协助 协助 性能瓶颈定位 负责 协助 协助 调优方案设计 性能瓶颈分析 负责 协助 协助 调优方案设计 负责 协助 协助

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关键策略 对于已经配置好的资源，可以通过优化来提高性能。例如，优化操作系统的设置、调整网络带宽、优化数据库查询等。 云服务资源性能优化步骤包括: 识别性能瓶颈: 通过监控和分析云服务资源使用情况，找出性能瓶颈。 优化资源配置: 根据性能瓶颈，调整云服务资源的配置，如 CPU 、内存、网络等。

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值和压力级别等级别来分析各种方案中工作负载的行为。 6.分析测试结果 分析测试结果是指检查从性能测试结果收集的测试结果和记录的监控指标，由此分析服务的瓶颈点，分析确认是性能问题的，需要提单优化。从以下几个方面展开分析： 查看性能指标：查看性能测试期间收集的性能指标，例如响应时间、吞吐量、错误率、CPU

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PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有： APM

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最佳实践（如性能、可靠性、安全等），联合用户输出性能测试评估，进行性能分析，诊断性能瓶颈。 应用性能调优：通过性能测试，获取应用性能数据，进行性能诊断和资源监控，分析客户应用的性能瓶颈，给出优化建议，帮助客户提升应用的性能稳定性，提升客户应用的容量，指导客户输出性能调优解决方案。

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产品优势 性能测试服务提供一站式性能测试解决方案，帮助用户提前识别性能瓶颈。 低成本的超高并发模拟 能够为用户提供单执行机支持万级并发、整体千万级并发的私有性能测试集群。 秒级千万并发能力，模拟瞬间发起大量并发，不仅可让企业提前识别高并发场景下应用的性能瓶颈，防止上线后访问过大导

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PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构

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PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存

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云应用性能和故障的云服务，提供专业的分布式应用性能分析能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。 您可以使用应用性能管理，对应用服务网格中运行的服务进行全链路拓扑管理和分布式调用链追踪，方便您快速进行故障定位和根因分析。 全链路拓扑

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操作流程 使用性能测试服务，您需要按照如下流程操作： （可选）了解性能测试服务基本概念：在使用性能测试服务前，建议您先了解一些基本概念。 前提条件：使用性能测试服务进行压测，您需要预先准备好待压测的应用。 测试资源准备：购买合适的性能测试服务套餐，创建私有资源组。如果是使用共享资源组，无需额外创建私有资源组。

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员快速发现应用的性能瓶颈，以及故障根源的快速定位，为用户体验保驾护航。您无需修改代码，只需为应用安装一个APM Agent，就能够对该应用进行全方位监控，帮助您快速定位出错接口和慢接口、重现调用参数、发现系统瓶颈，从而大幅提升线上问题诊断的效率。 非侵入的应用性能数据采集：用户无

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在反压（绿色） 该场景说明性能瓶颈在Vertex2或者Vertex3，为了进一步确定具体瓶颈点算子，可以在FlinkUI页面开启inPoolUsage监控。如果某个算子并发对应的inPoolUsage长时间为100%，则该算子大概率为性能瓶颈点，需分析该算子以进行下一步优化。 图3

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Cluster集群实例容量和性能未达到瓶颈，但某个分片容量或性能已过载是什么原因？ 这是由于Cluster集群采用的是分片设计理念，每个具体的Key只能分布到某一个具体的分片节点上，计算Key的分布过程有以下两个步骤： 针对Key值进行CRC16算法计算后对16384取模，得到对应的槽位（Slot）值。

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产品性能全方位评估，快速识别性能瓶颈 性能测试服务提供多维度指标的压测报告，包含TPS、RT、SuccessRate、TPxx、StatusCode、执行日志等20+性能指标，接入实时资源和调用链关系的可视化数据分析，全方位评估性能指标，通过多轮报告对比功能，快速准确分析出性能瓶颈点，为业务的上线保驾护航。

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案例：调整局部聚簇键 现象描述 某局点EXPLAIN PERFORMANCE信息如下。分析发现如图红框标识的两个性能瓶颈点均为表Scan动作。 优化分析 进一步分析表Scan的filter条件发现两个表存在acct_id = 'A012709548'::bpchar这样的filter条件。

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最大并发数 5千 1000万 APM报告集成，性能TOP瓶颈智能推荐 支持，最多添加关联5个分析对象 支持，关联分析对象数量与测试任务数配额一致 更详细介绍请参考性能测试服务价格计算器查看。

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设置虚拟机部署组件应用性能管理 性能管理可协助您快速进行问题定位与性能瓶颈分析，改善体验。勾选探针会启用性能管理服务并在节点上安装探针，产生少量资源消耗。Java探针通过字节码增强技术进行Java应用调用埋点，生成拓扑和调用链数据。 注意事项 环境需要部署并开通对应版本的应用性能管理服务APM时才能开启该功能。

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置应用日志策略。 ServiceStage支持在部署应用组件过程中，或者应用组件已经部署后设置应用性能管理。应用性能管理可协助您快速进行应用问题定位与性能瓶颈分析，请参考设置应用性能管理。 父主题： 安全

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率在88%，并未达到性能瓶颈。 图2 CPU使用率 查看实例的QPS监控指标，在18:03开始上涨到18:05有超过3倍增长，说明此时是业务的高峰期。 图3 QPS 排查磁盘读写吞吐量监控指标，发现磁盘的吞吐量达到350MB/s，达到性能瓶颈。 关于存储性能说明，请参见数据库实例存储类型。

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