J2EE核心是一组技术规范与指南，其中所包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共同的标准及规格。下面是小编整理的关于软件系统开发常见的十大瓶颈，欢迎大家参考!

　　数据库

　　工作任务内存超过可用的RAM内存

　　长/短查询

　　写入冲突

　　大连接(join)占用内存

　　虚拟化

　　共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)

　　在云端网络I/O波动

　　编程

　　线程：死锁、调试、非线性扩展等

　　事件驱动编程：callback()过于复杂、如何在函数调用中存储有状态等

　　缺乏调优、跟踪、日志等

　　单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等

　　有状态应用程序

　　设计问题：开发的应用程序只在自己的机器行运行正常，或者只是在几个人测试的时候正常(没有经历压力测试)。

　　算法过于复杂

　　相关服务，例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务

　　堆栈空间

　　磁盘

　　访问本地磁盘

　　随机访问磁盘I/O

　　磁盘碎片

　　当SSD写入的数据大于SSD容量时，性能会下降

　　OS

　　Fsync饱和，Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)

　　TCP缓冲区太小

　　文件描述符限制

　　功率分配(Power budget)

　　缓存

　　没使用memcached(数据库崩溃)

　　HTTP中：headers、etags、没有使用gzip压缩等。

　　没有充分利用浏览器缓存

　　字节码缓存(如PHP)

　　L1/L2缓存：这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多：snappy网络I/O,列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。最重要的思想是紧紧的抓住计算机的体系结构，涉及多核CPU，L1/L2，共享的L3，NUMA RAM，从DRAM到芯片数据传输带宽/延迟，DRAM缓存的DiskPages，DirtyPages，流经CPU<->DRAM<->NIC的TCP包。

　　CPU

　　CPU过载

　　内容切换—>单核上开启的线程过多、Linux调度器、系统调用太多等

　　IO等待—>所有的CPU在同速等待

　　CPU缓存：缓存数据是一个细粒度进程，为了在多个实例与不同的值数据之间找到正确的平衡，来保持缓存数据的一致性和繁重同步。

　　底板吞吐量(Backplane throughput)

　　网络

　　NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU

　　DNS查询

　　数据包丢失

　　网络中存在预期外的路由

　　访问网络磁盘

　　共享SAN

　　服务器故障—>无法从服务处得到响应

　　进程

　　测试时间

　　开发时间

　　团队规模

　　预算

　　代码债务

　　内存

　　内存不足—>杀死进程，切换到swap，挂起

　　内存不足导致磁盘交换(与swap相关)

　　记忆库开销过大(Memory library overhead)

　　内存分片(在Java中需要会因为内存回收而停顿;在C中，malloc总是开始分配内存)