对于一次用户不友好的操作(页面响应时间过长...)，我们可以从如下几个方面对涉及该应用的不同层、不同角度对相关性能瓶颈的影响因素进行排查：
硬件瓶颈
cpu
内存
磁盘io
网络io
如果是某个硬件指标有问题，需要深入的进行分析
网络瓶颈
局域网可忽略网络因素
防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备
带宽利用率等指标查看
服务器操作系统瓶颈
物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内存的交换效率就会大大降低，从而导致行为的响应时间大大增加
中间件瓶颈
参数配置
数据库：慢查SQL，命中率(带缓存、不带缓存等场景)，锁、参数设置
tomcat配置
线程池、连接池、GC等，如果是这些指标问题，需要深入分析。
...
应用瓶颈
sql语句
数据库设计
业务逻辑
算法、缓冲、缓存、同步或异步等
...
具体参见下图
解决思路
CPU
CPU资源利用率很高的话，需要看CPU消耗User,Sys,Wait这几种状态下的具体情形：
情形1：如果CPU User非常高，需要查看消耗在哪个进程，可以用top(linux)命令看出，接着用top –H –p 看哪个线程消耗资源高
情形2：如果是java应用，就可以用jstack看出此线程正在执行的堆栈，看资源消耗在哪个方法上，查看源代码就知道问题所在；
情形3：如果是c++应用，可以用gprof性能工具进行分析。
情形4：如果CPU Sys非常高，可以用strace(linux)看系统调用的资源消耗及时间。
情形5：如果CPU Wait非常高，考虑磁盘读写了，可以通过减少日志输出、异步或换速度快的硬盘。
Memory
内存问题主要看某个进程占用内存是否非常大以及是否有大量swap(虚拟内存交换)。
磁盘I/O
磁盘I/O最显著的指标是繁忙率，可以通过减少日志输出、异步或换速度快的硬盘。
网络I/O
网络I/O主要考虑传输内容大小，不能超过硬件网络传输的最大值70%，可以通过压缩、减少内容大小、在本地设置缓存以及分多次传输等。
内核参数
内核参数一般都有默认值，这些内核参数默认值对于一般系统没问题，但是对于压力测试来说，可能运行的参数将会超过内核参数，导致系统出现问题，可以用sysctl来查看及修改。
JVM
jvm主要分析GC/FULL GC是否频繁，以及垃圾回收的时间，可以用jstat命令来查看，对于每个代大小以及GC频繁，通过jmap将内存dump,再借助工具HeapAnalyzer来分析哪地方占用的内存较高以及是否有内存泄漏可能
线程池
如果线程不够用，可以通过参数调整，增加线程；
对于线程池中的线程设置比较大的情况，还是不够用可能的原因是：某个线程被阻塞来不及释放，可能在等锁、方法耗时较长、数据库等待时间很长等原因导致，需要进一步分析才能定位。
JDBC连接池
连接池不够用的情况下，可以通过参数进行调整增加；
但是对于数据库本身处理很慢的情况下，调整没有多大的效果，需要查看数据库方面以及因代码导致连接未释放的原因。
SQL
SQL效率低下也是导致性能差的一个非常重要的原因，可以通过查看执行计划看SQL慢在哪里，一般情况，SQL效率低下原因主要有：
(1) 未建索引，会产生全表扫描
(2) 未利用索引，会产生全表扫描，具体示例如下：
substring(card_no,1,4)=′5378′产生全表扫描
amount/30< 1000产生全表扫描
convert(char(10),date,112)=′19991201′产生全表扫描
where salary<>3000产生全表扫描
name like ‘%张’产生全表扫描
first_name + last_name =’beill cliton’产生全表扫描
id_no in(′0′,′1′)产生全表扫描
select id from t where num=@num有参数也会产生全表扫描
(3) 使用效能低的索引，示例如下：
oder by 非聚族索引，索引性能低
username=’张三’ and age>20，字符串索引低于整形索引
表中列与空NULL值，索引性能低
尽量不要使用IS NULL或IS NOT NULL，索引性能低
(4) 数据量
所有数据量 select *很多列产生大量数据
select id,name表中有几百万行，产生大量数据
嵌套查询先不过滤数据，后过滤数据产生大量无用的数据
关联查询多表进行关联查询，先过滤掉小部分数据，再过滤大部分数据大量关联操作
大数据量插入一次次插入产生大量日志，消耗资源
(5) 锁
锁等待update account set banlance=100 where id=10产生表级锁，将会锁住整个表
死锁A:update a;update b;B:update b;update a;将会产生死锁
游标Cursor Open cursor,fetch;close cursor性能很低
临时表create tmp table 创建临时表产生大量日志
drop table删除临时表需要显示删除，避免系统表长时间锁定
(6) 其他
exist 代替 INselect num from a where num in(select num from b)in会逐个判断,exist有一条就结束
exist 代替select count(*)判断记录是否存在count(*)将累加计算，exist有就结束
between代替INID in(1,2,3)IN逐个判断，between是范围判断
left outer join 代替Not INselect ID from a where ID not in(select b.Mainid from b)NOT IN逐个判断，效率非常低
union all 代替unionselect ID from a union select id from b union删除重复的行，可能会在磁盘进行排序而union all只是简单的将结果并在一起
常用SQL尽量用绑定变量方法insert into A(ID) values(1)直接写SQL每次都要编译，用绑定变量的方法只编译一次，下次就可以用了
策略
日常化的内网的性能测试+定期的真实环境的业务性能测试