两次jmeter测试之间特定事务的响应时间增加。如何检测这种情况下的瓶颈？
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那么，您要求的内容可以填充每个架构平台和您使用的每种类型软件的卷。有一些经验法则可以提炼出你的问题。
最终可扩展性是资源及其在机器中的使用问题，特别是有限的资源......当你分配它们时......你使用它们的程度......当你释放它们时......顶层核心有限资源是CPU，磁盘，内存和网络。您可以从中获取数百个子资源，例如内存下的文件句柄，磁盘下的交换利用率，系统和放大器。 CPU下的应用程序，网络下的错误重传等......
要了解瓶颈存在的位置，首先要确定在经济放缓时受到影响的资源。从那里，它将理解在所讨论的窗口期间访问所述资源的代码，然后最终代码段是关键部分。 Dynatrace，NewRelic，Wiley等工具已经建立了一种商业模式，可以帮助跟踪应用程序的内部细节，但您仍然需要排列事件发生时的时钟和响应时间。
监控是关键和关键。不幸的是，这是一个在大多数开源世界都缺乏的领域。让我们抛出负荷吧！综合监测？好吧，去插一个适合它的东西。这是商业工具将所有开源工具击败的领域。然后进行分析，以查看监测数据与响应数据的整合......
由于您在测试中查看了一个特定的响应时间，因此这仍然会变得更容易一些。如果您不是开发的一部分，那么请转到开发团队，并要求提供上次测试构建中所有代码更改的列表。接下来，您需要在此列表中突出显示在特定时间事件期间调用的时间增加的时间。如果您有一张资源增加的图片，那么您可以快速扫描代码以查找与特定资源的使用直接相关的项目。例如，如果DISK增加了，那么可能有人检查了启用了DEBUG级别日志记录的代码，并且您有一个写入磁盘的拖动锚点。可能是某些对象的连接句柄没有被快速清理，因此您可能会遇到内存问题。
希望这为您提供了一些检查可能性的途径