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RBI 分析法

RBI（Rapid Bottleneck Identify，快速瓶颈识别）分析方法，是 Empirix 公司提出的一种用于快速识别系统性能瓶颈的方法。

RBI 分析法基于以下一些事实：

1. 80% 系统的性能瓶颈都由吞吐量限制。
2. 并发请求数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联。
3. 采用吞吐量测试可以更快速的定位问题。

RBI 分析法的执行步骤：

1. 首先访问服务器上的小页面和简单应用，从应用服务器、网络等基础的层面上了解系统吞吐量表现。
2. 其次选择不同的场景，设定不同的并发用户数，使其吞吐量保持基本一致的增长趋势，通过不断增加并发用户数和吞吐量，观察系统的性能表现。

在确定具体的性能瓶颈时，RBI 将性能瓶颈的定位按照一种 “自下而上” 的分析方式进行分析，首先确定是由并发还是由吞吐量引发的性能表现限制，然后从网络，数据库，应用服务器和代码本身 4 个环节确定系统性能具体的瓶颈。

性能下降曲线分析法

性能下降曲线描述了性能（e.g. 吞吐量、延迟）随客户数量增加而出现下降趋势的曲线。

性能曲线大体分成以下几个部分：

1. 性能平坦区（Lighter user load zone）：在不进行性能调优的情况下所能达到的最佳性能（Saturation Point，饱和点）。这个区域可以被用来做性能的 Baseline（基线）。
2. 性能压力区（Heavy load zone）：出现性能轻微下降的地方。
3. 性能拐点（Buckle zone）：性能开始急剧下降的点（Buckle point，拐点）。

这几个区域明确地标识了系统性能最优秀的区间，系统性能开始变坏的区间，以及性能出现急剧下降的点。对于性能测试来说，找到这些区间和拐点，就可以找到性能瓶颈产生的地方。

Ad Hoc 核对清单分析法

Ad Hoc（基于对该系统类型的经验和之前所遇到的问题所罗列的清单）核对清单分析法，就是给出一个性能核对的清单，让售后服务人员花一点时间一步步地过一遍核对清单。

例如，核对清单中的项目是：运行 iostat -xz 1，并检查 await 列。如果该列在负载下持续超过 10(ms)，那么说明磁盘太慢或过载会导致性能瓶颈。

一份核对清单会包含很多类似的检查项目，这类清单能在最短的时间内提供最大的价值。Ad Hoc 核对清单能有效保证所有人都知道如何检查最糟糕的问题，能覆盖到所有显而易见的问题。核对清单必须写得清楚而规范，详细说明如何辨别每一个问题和如何做修复。

再比如，在一个典型的基于 WAS（IBM WebSphere Application Server）的 Web 应用场景下的 Ad Hoc 核对清单，如下图所示。

延时分析法

延时分析检查完成一项操作所用的时间，然后把时间再分成小的时间段，接着对有着最大延时的时间段做再次的划分，最后定为并量化问题的根本原因。一般情况下，延时分析需要深入到软件栈中的各层去寻找延时问题的原因。

例如：常见的 Web 应用，如下图所示，先粗略的划分各组件消耗时间。再深入到各组件内部详细分析延时。