下载文档原格式
性能测试分析思路1.分析原则由外到内,有表到⾥,层层深⼊。
⼀个应⽤系统性能开始出现下降的最直接表现就是系统的响应时间变长。
于是,系统响应时间成为分析性能的起点。
⽽任何复杂的系统都可以分为⽹络和服务器两个部分,·我们可以像分析WebTours那样去分析其他系统,如图4-41所⽰。
性能分析不是⼀蹴⽽就的,需要贯穿于性能测试过程的始末。
性能分析调优是个逐步推理验证的过程,就像动画⽚《柯南》⼀样:⼤胆猜想、细⼼验证和排查。
2.分析流程虽然性能分析是⼀个⾮常复杂的过程，但⼀样有规律可循。
好⽐制造⼀辆汽车同样是复杂的过程，但只要按照预定的步骤认真地执⾏下去，⼀辆汽车便诞⽣了分析也是这个道理⼀般分析的流程如下。
1)从summary的事务概要图⼊⼿。
判断⽤户是否全部运⾏,事务响应时间是否合理,事务通过率如何等。
2)查看错误统计图和每秒错误数图。
错误统计图可以直观地看出在运⾏中出现的错误,1果经验⾜够,有时候可以直接定位。
⽽每秒错误数图可以查看测试过程中错误的出现是否有规律,如果有,则有可能是程序在并发处理⽅⾯有问题。
3)查看系统资源情况。
例如, CPU、内存、10、队列等重要的指标变化。
4)虚拟⽤户与事务的详细执⾏情况。
如果有较多的⽤户⽆法通过,则需要检查是脚本原因,还是场景原因。
如果只有⼀个或者少部分虚拟⽤户运⾏正常,则有可能是脚本存在问题。
正常情况下,随着虚拟⽤户的稳定,事务响应时间也不会有太⼤的变化。
5)查看Web资源图。
可以站在服务器端来进⾏分析推断。
6)查看⽹页细分图。
可以先从First Buffer Time⼊⼿,判断是⽹络问题,还是服务器问题,然后再具体细分下去进⾏分析。
掌握以上思想后,只有通过多想、多练、多总结才⾏,⼩⽩暗⾃告诉⾃⼰。
《新型六自由度运动模拟器的性能分析与设计》篇一一、引言六自由度运动模拟器，以其精确模拟多种复杂动态环境的能力，正逐渐在航空航天、汽车驾驶模拟、虚拟现实、医疗康复等领域展现出广泛的应用前景。
本文将着重对新型六自由度运动模拟器的性能进行分析，并对其设计方法进行详细探讨。
二、新型六自由度运动模拟器性能分析（一）运动性能新型六自由度运动模拟器可以实现平动、转动和复杂运动的模拟，包括前后左右移动、俯仰、翻滚和偏航等。
通过精确的传感器和控制系统，运动模拟器能够准确反映动态环境的真实状态，提高模拟的真实性和可靠性。
（二）动力学性能该模拟器在动力学性能方面具有出色的表现。
其精确的动力学模型能够模拟出复杂的动态过程，为科学研究提供真实可靠的实验数据。
此外，该模拟器还具有高响应速度和低误差率的特点，能够快速响应外部环境的改变，保证模拟的实时性。
（三）环境适应性新型六自由度运动模拟器具有较好的环境适应性。
其结构设计灵活，可根据不同的应用场景进行定制化设计。
同时，该模拟器还具有较高的耐久性和稳定性，能够在各种复杂环境下长时间稳定运行。
三、新型六自由度运动模拟器的设计（一）硬件设计硬件设计是新型六自由度运动模拟器的关键部分。
设计过程中，需要选择合适的电机、传感器和控制模块等部件。
其中，电机是驱动运动模拟器进行各种运动的核心部件，传感器则用于实时监测运动状态，控制模块则负责协调各部件的工作。
此外，还需考虑硬件的布局和结构，以保证其稳定性和可靠性。
（二）软件设计软件设计是实现新型六自由度运动模拟器各项功能的关键。
在软件设计中，需要建立精确的动力学模型，以反映动态环境的真实状态。
此外，还需设计合理的控制算法和界面交互程序，以实现模拟器的精确控制和人机交互。
在编程过程中，应采用模块化设计思想，以提高代码的可读性和可维护性。
（三）系统集成与测试系统集成与测试是新型六自由度运动模拟器设计的最后一步。
在系统集成过程中，需要将硬件和软件各部分进行整合，确保其协同工作。
如何进行代码的动态分析和性能调优代码的动态分析和性能调优是软件开发的重要环节，可以帮助我们找到潜在的问题和提升程序的运行效率。
本文将介绍代码的动态分析和性能调优的基本概念和常用方法。
一、动态分析动态分析是通过运行程序实际观察程序的行为和性能表现，以发现潜在的问题和改进空间。
常见的动态分析方法包括：1.代码调试：通过调试工具，可以逐步执行代码，观察变量的值，跟踪函数调用的堆栈信息，以发现代码中的错误和问题，例如内存泄漏、变量赋值错误等。
2.单元测试：编写验证代码正确性的测试用例，并且可以通过工具进行自动化测试。
可以测试代码逻辑是否正确，边界值是否考虑周全等。
3.性能测试：通过在生产环境或者测试环境中模拟负载，对程序进行性能测试。
可以测量程序在不同负载下的响应时间、吞吐量等性能指标，以找出性能瓶颈。
4.代码覆盖率测试：通过工具统计代码的覆盖率，即哪些代码被执行了，哪些没有被执行。
可以发现代码中的死代码和冗余代码，优化测试用例的覆盖率。
二、性能调优性能调优是通过分析程序的瓶颈和性能问题，并进行相应的改进措施，以提高程序的响应速度、吞吐量和资源利用率等。
下面介绍几种常见的性能调优方法：1.代码优化：通过改进代码的算法、数据结构和编写方式，减少计算量和内存开销。
例如使用更高效的排序算法、使用缓存来减少对数据库的访问等。
2.并发优化：对于多线程或多进程的程序，可以通过合理的线程/进程管理和同步机制，提高并发性能。
例如减少锁的使用、充分利用多核处理器等。
3.数据库优化：对于数据库应用程序，可以通过调整数据库的表结构、索引和查询语句等，以提高数据库的读取和写入性能。
例如合理选择索引、避免全表扫描等。
4. IO优化：如果程序有大量的磁盘或网络IO操作，可以通过采用异步IO、批量读写、数据压缩等方式，减少IO的次数和延迟，提高程序的性能。
5.内存优化：通过合理的内存管理和调整程序的内存使用，减少内存开销。
例如使用对象池、循环复用资源等，避免频繁的分配和释放内存。
性能测试结果分析性能测试是一种评估软件系统运行效率和稳定性的方法，通过模拟真实的使用场景和负载条件，对系统进行压力测试和负载测试，并对测试数据进行分析，以评估系统的性能。
性能测试的结果是评估系统的关键指标，并提供了进一步优化系统性能的依据。
在进行性能测试后，我们需要对测试结果进行分析，以获取系统的性能数据并解读这些数据。
以下是对性能测试结果的分析和解读的一般步骤：1.确定关键指标：首先，我们需要确定关键指标，这些指标与系统性能有关。
这些指标可以包括响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等。
根据系统的性质和要求，选择适当的指标。
2. 数据整理和清洗：对测试结果进行整理和清洗，去除异常数据和噪声数据，确保分析结果准确可靠。
这一步骤通常涉及使用数据分析工具，如Excel、Python等。
3.统计指标分析：使用合适的统计方法对指标进行分析。
对于持续型变量，可以计算平均值、中位数、最大值、最小值等。
对于分类型变量，可以计算百分比、频数等。
统计分析可以帮助我们了解系统的性能状况，如平均响应时间、最大并发用户数等。
4.与标准值比较：将得到的性能指标与预先设定的标准值进行对比。
标准值可以是已经存在的相似系统的性能指标，也可以是业务需求和用户期望的指标。
通过与标准值比较，可以判断系统性能是否符合预期，并找出存在的性能问题。
5.瓶颈分析：根据测试结果，找出系统的性能瓶颈点。
性能瓶颈是指限制系统性能提升的原因，可能是硬件资源受限、软件设计问题、数据库访问延迟等。
通过分析性能瓶颈，可以确定问题的根源并优化系统性能。
6.建议和优化措施：根据测试结果和瓶颈分析，提出相应的改进建议和优化措施。
这些建议和措施可以包括硬件升级、软件优化、网络优化等。
通过实施这些改进措施，可以提高系统的性能和稳定性。
总之，在性能测试结果分析中，我们需要将测试数据整理和清洗，并使用统计方法对指标进行分析。
通过与标准值比较，找出系统的性能瓶颈并提出改进建议。
第1篇一、实验目的1. 理解程序分析的基本概念和原理。
2. 掌握程序分析的基本方法和技术。
3. 培养对程序进行调试和优化的能力。
4. 提高对程序错误定位和排除的能力。
二、实验原理程序分析是指对程序进行静态或动态分析，以获取程序的结构、行为和性能等方面的信息。
程序分析有助于发现程序中的错误、优化程序性能、提高代码可读性等。
1. 静态分析：通过对源代码进行语法分析、控制流分析、数据流分析等，获取程序的结构、语义和类型信息，而不需要运行程序。
2. 动态分析：在程序运行过程中，收集程序执行过程中的信息，如变量值、执行路径、内存分配等，以分析程序的行为和性能。
三、实验内容1. 静态分析（1）选择一个C语言程序作为实验对象。
（2）使用C语言的语法分析器（如YACC）对程序进行语法分析，生成抽象语法树（AST）。
（3）对AST进行控制流分析，识别程序中的基本块、控制流图等。
（4）对AST进行数据流分析，识别变量定义、使用、作用域等。
2. 动态分析（1）选择一个C语言程序作为实验对象。
（2）使用C语言的调试器（如GDB）对程序进行调试，观察程序运行过程中的变量值、执行路径等。
（3）使用性能分析工具（如gprof）对程序进行性能分析，观察程序的执行时间、CPU占用率等。
四、实验步骤1. 静态分析（1）编写C语言程序。
（2）使用YACC进行语法分析，生成AST。
（3）使用控制流分析工具对AST进行控制流分析。
（4）使用数据流分析工具对AST进行数据流分析。
2. 动态分析（1）编写C语言程序。
（2）使用GDB进行调试，观察程序运行过程中的变量值、执行路径等。
（3）使用gprof进行性能分析，观察程序的执行时间、CPU占用率等。
五、实验结果与分析1. 静态分析结果通过静态分析，我们得到了以下信息：（1）程序中的基本块和控制流图。
（2）程序中的变量定义、使用和作用域。
（3）程序中的错误，如语法错误、类型错误等。
2. 动态分析结果通过动态分析，我们得到了以下信息：（1）程序运行过程中的变量值。
程序分析实验报告程序分析实验报告一、引言在现代科技发展的背景下，计算机程序的编写和分析变得越来越重要。
程序分析是指对计算机程序进行系统性的研究和评估，以提高程序的性能和可靠性。
本实验旨在通过对一个具体程序进行分析，深入了解程序的结构和功能，并通过实验结果来验证分析的准确性。
二、实验目的本实验的主要目的是通过对一个已有程序的分析，掌握程序分析的基本方法和技巧，并通过实践来提高自己的分析能力。
具体目标包括：1. 理解程序的整体结构和功能；2. 了解程序中各个模块的作用和相互关系；3. 分析程序的性能瓶颈和潜在问题；4. 提出优化和改进的建议。
三、实验过程1. 程序背景本实验选取了一个简单的图像处理程序作为研究对象。
该程序主要用于对输入的图像进行滤波处理，以提高图像的质量和清晰度。
通过对程序的分析，可以了解图像处理的基本原理和方法。
2. 程序结构在对程序进行分析之前，首先需要了解程序的整体结构。
通过查看源代码和文档，可以得知该程序采用了模块化设计，分为输入模块、滤波模块和输出模块。
输入模块负责读取输入图像，滤波模块负责进行图像处理，输出模块负责将处理后的图像保存到文件中。
3. 模块功能接下来，需要对各个模块的功能进行分析。
输入模块的主要功能是读取输入图像，并将其转换为程序可以处理的数据格式。
滤波模块的功能是对输入图像进行滤波处理，采用了一种基于卷积的滤波算法。
输出模块的功能是将处理后的图像保存到文件中。
4. 性能分析为了评估程序的性能，我们需要对其进行性能分析。
可以通过对程序进行调试和性能测试来获取相关数据。
通过分析数据，可以确定程序的性能瓶颈和潜在问题。
例如，可能存在处理时间过长、内存占用过大等问题。
5. 优化建议在分析了程序的性能和问题之后，可以提出一些优化和改进的建议。
例如，可以通过优化算法或改进数据结构来提高程序的运行效率。
另外，还可以考虑引入并行计算或分布式计算等技术来加速程序的处理速度。
四、实验结果与讨论在本实验中，我们对一个图像处理程序进行了分析，并通过实验结果验证了分析的准确性。
实验名称：程序动态分析实验目的：1. 了解程序动态分析的基本原理和方法。
2. 掌握使用动态分析工具对程序进行调试和性能分析。
3. 提高对程序运行时行为和性能问题的诊断能力。
实验环境：1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C/C++3. 动态分析工具：GDB、Valgrind实验内容：1. 编写一个简单的C程序，实现一个计算两个数之和的功能。
2. 使用GDB对程序进行调试，找出程序中的错误。
3. 使用Valgrind对程序进行性能分析，找出程序的性能瓶颈。
4. 分析结果，并提出优化建议。
实验步骤：一、编写程序```c#include <stdio.h>int sum(int a, int b) {return a + b;}int main() {int x = 5;int y = 10;printf("The sum of %d and %d is %d.\n", x, y, sum(x, y)); return 0;}```二、使用GDB进行调试1. 编译程序，生成可执行文件：```gcc -g -o sum sum.c```2. 使用GDB启动程序：```gdb ./sum```3. 设置断点：```(gdb) break main```4. 运行程序：```(gdb) run```5. 调查程序运行情况：```(gdb) next(gdb) print x(gdb) print y(gdb) print sum(x, y)```6. 修改程序中的错误，并重新编译、调试。
三、使用Valgrind进行性能分析1. 编译程序，生成可执行文件：```gcc -o sum sum.c```2. 使用Valgrind运行程序：```valgrind --tool=callgrind ./sum```3. 分析结果：```cd callgrind.out.sum```使用KCachegrind查看性能分析结果，分析程序的执行路径和热点函数。
//程序优化示例
//待优化程序:
//定义一个抽象类型data_t，这里data_t可以被声明为int float double; typedef int data_t ;
typedef struct
{
int len;
data_t *data;
}vec_rec ,*vec_ptr;
#define IDENT 0
#define OPER +
#define IDENT 1
#define OPER *
//创建向量组
vec_rec new_vec(int len)
{
vec_ptr result=(vec_ptr) malloc(sizeof(vec_rec));
if(!result)
return NULL;
result->len=len;
if(len>0){
data_t * data = (data_t*)calloc(len,sizeof(data_t));
if(!data){
free((void*)result);
return NULL;
}
result->data=data;
}
else
result->data=NULL;
return result;
}
//获取向量元素
int get_vec_element(vec_ptr v,int index, data_t * dest) {
if(index<0 || index>=v-len)
return 0;
*dest = v->data[index];
return 1;
}
int vec_length(vec_ptr v)
{
return v->len;
}
//初始版本
void combine1(vec_ptr v,data_t * dest)
{
int i;
*dest=IDENT;
for(i=0;i<vec_length(v);i++){
data_t val;
get_vec_element(v,i,&val);
*dest=*dest OPER val;
}
}
/*过程combine1调用vec_length(v)作为for循环的测试条件,影响了程序的性能对于整数加法的CPE(每元素周期数)为31.25,乘法的CPE为
33.25。
所以我们对其进行优化。
*/
/*对于我们只是将vec_length过程移出循环，这个过程成为代码移动的优化
而这样的移动能将每个元素消除了10个时钟周期，加法的CPE变为20.66
乘法的 CPE变为21.25。
这种移动在处理大型数据时尤为重要，会严重影响程序的性能。
*/
//改进版本1 消除循环低效率
void combine2(vec_ptr v,data_t * dest)
{
int i;
int length=vec_length(v);
*dest=IDENT;
for(i=0;i<length;i++){
data_t val;
get_vec_element(v,i,&val);
*dest=*dest OPER val;
}
}
/*从combine2 的代码中可以看出,每次循环都会调用get_vec_element
来获得一个元素，这个过程开销特别大，因为它要进行边界检查
所以我们对其进行优化，我们增加一个函数 get_vec_start
这个函数返回数组的起始地址.*/
data_t * get_vec_start(vec_ptr v)
{
return v->data;
}
//改进版 2 减少过程调用
void combine3(vec_ptr v,data_t * dest)
{
int i;
int length=vec_length(v);
data_t * data=get_vec_start(v);
*dest=IDENT;
for(i=0;i<length;i++){
*dest=*dest OPER data[i];
}
}
/*通过改进后的combine3的加法CPE降到6.00 ,乘法降到9.0 达到了将近3.5倍的性能.*/
/*我们继续对combine3进行汇编分析）(假设为乘法):
%ecx指向data,%edx指向i,%edi指向dest
1: .L18：
2 mov1 (%edi),%eax //读取 *dest
3 imull (%ecx,%edx,4),%eax //*dest *data[i]
4 movl %eax,(%edi)
5 incl %edx
6 cmpl %esi,%edx
7 jl .L18
指令2读取存放在dest中的值，指令4写回这个位置。
这正是降低性能的原因，因为下一次迭代时指令2
读取的值会是刚刚写回得那个值。
所以在优化过程中引入一个临时变量x，它用在循环中存放
计算出来的值，只有在完成循环后才存放在*dest中。
*/
//改进版本3 减少存储器引用
void combine4(vec_ptr v,data_t * dest)
{
int i;
int length=vec_length(v);
data_t * data=get_vec_start(v);
data_t x=IDENT;
*dest=IDENT;
for(i=0;i<length;i++){
x=x OPER data[i];
}
*dest=x;
}
/*
改进后我们发现汇编代码为:
1 L.24：
2 imull (%eax,%edx,4),%ecx
3 incl %edx
4 cmpl %esi,%edx
5 jl .L24
我们发现每次迭代的存储器操作从
两次读和一次写减少到只需要一次读
加法CPE 将为2.00 乘法的CPE 4.00
*/
/*在这看似已经很好了，但是当我们理解了现代处理器的工作
工程后，还可以对combine4进行进一步的优化:
因为每条迭代包括四条指令，但是只有两个功能单元能够执行
这些指令，四条指令中一条是对程序数据操作的，其他都是
计算循环的索引和测试循环条件的循环开销部分
因此，我们可以在每次迭代中执行更多的数据操作来减少
循环开销的影响，这就是一种叫做“循环展开”的技术.
*/
//改进版本4 降低循环开销
void combine4(vec_ptr v,data_t * dest)
{
int i;
int length=vec_length(v);
int limit =length-2;
data_t * data=get_vec_start(v);
data_t x=IDENT;
*dest=IDENT;
for(i=0;i<limit;i+=3){
x=x OPER data[i] OPER data[i+1] OPER data[i+2];//循环展开}
for(;i<length;i++){
x=x OPER data[i];
}
*dest=x;
}
//如果循环展开k次，我们就把上限设为n-k+1，则最大循环索引
//i+k-1会比n小。
我们加上第二个循环，以每次处理一个元素的方式
//处理最后几个元素，这个循环体将会执行0~2次。
