系统架构、系统性能、应急预案进行切换演练，验证业务系统的稳定性，提前识别风险，提供优化建议 性能提升 针对网页类应用的事务场景，如登录、概览、查询等接口进行高并发的性能测试，根据CPTS报告中各项指标值，如：并发数、事务成功率、响应时延等指标，协助客户识别出系统瓶颈并提供相关优化建议

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Provider，SAP技术支持人员通过该软件收集 云服务器 所在的平台信息，以便在SAP系统故障、性能下降时进行定位和分析。 在Windows上安装Data Provider 安装Data Provider，SAP技术支持人员通过该软件收集云 服务器 所在的平台信息，以便在SAP系统故障、性能下降时进行定位和分析。支持E CS 的规格为m3系列。

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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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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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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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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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选择CCE云容器引擎中申请的K8S集群。 命名空间名称 选择CCE云容器引擎中K8S集群的命名空间。 JAVA探针 可协助您快速进行工作负载的问题定位与性能瓶颈分析，详情可参考性能管理配置（性能瓶颈分析） 。 探针类型： APM2.0探针：JAVA探针将分配 0.25 Core CPU 和 250 MiB 内存供初始化容器使用；

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信息服务器统一管理，信息服务器会负责对全局URL队列进行分发，URL被发送至空闲云服务器上进行采集。服务器越多采集效率越高，可临时增加多台云服务器（竞享实例）以提高采集效率，同时，若任务量下降也可以减少竞享实例的使用，以节省成本。 CI/CD 与测试 场景概述 CI/CD 是指使

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决系统性能瓶颈和资源冗余 与企业侧研发共同分析，完成容量提升架构优化，涉及接入层、应用层、数据层与基础设施优化 提供相关方法论包括参考架构 提供架构优化实施路径，指导研发团队持续迭代与优化 应用系统容量提升-现场-增量包 基于目标架构设计，通过提升应用系统容量，解决系统性能瓶颈和资源冗余

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案例：调整局部聚簇列 现象描述 某局点测试过程中出现如下计划，客户要求将性能提升至3s内返回。 优化分析 分析发现上述计划的性能瓶颈点为lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx的scan。进一步分析该表的Scan条件如下： 尝试把lfbank.f_ev_dp_kdpl_

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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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支持获取容器实时环境变量并同步到当前页面，同步后将覆盖本页面原有环境变量。 JAVA探针 可协助您快速进行工作负载的问题定位与性能瓶颈分析，详情可参考性能管理配置（性能瓶颈分析） 。 探针类型： APM2.0探针：JAVA探针将分配 0.25 Core CPU 和 250 MiB 内存供初始化容器使用；

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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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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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对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触 GaussDB 的DBA参考。 性能因素 多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解数据库部署硬件的基本

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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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设置应用性能管理 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。 ServiceStage支持在容器部署组件过程中设置性能管理。

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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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对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触GaussDB的DBA参考。 性能因素 多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解集群部署硬件的基本性

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